Синтон тренинг: тренинговый центр обучения и личностного роста в Москве

Онлайн | Тренинг-Центр Синтон

Онлайн | Тренинг-Центр Синтон

Заказать звонок

/online-training/

Бизнес-тренинги для руководителей

Выездные тренинги

Записи тренингов

Коуч-программа «Дистанция»

Легендарная Синтон Программа

ЛЕТНИЕ ВЫЕЗДНЫЕ ТРЕНИНГИ В ПОДМОСКОВЬЕ

Мастер-классы и тренинги на один вечер

НЛП и Эриксоновский гипноз

Отношения, семья, воспитание детей

Риторика, лидерство и уверенность

Тренинги для детей и родителей

Тренинги для женщин

Тренинги для тренеров

Эксклюзивные проекты

Другие тренеры

Николай Иванович Козлов

Дмитрий Устинов

Владимир Виноградов

Ольга Паратнова

Наталия Дворкина

Евгений Яковлев

Марина Смирнова

Александра Горбачёва

Шаипкина Елена

Лебедева Ольга

Дмитрий Серёгин

27 сентября

(Понедельник)

Цена: Пробное занятие — 2000

Николай Иванович Козлов

Ещё 20 лет назад наши тренеры первыми в России стали использовать технологии современного коучинга, с годами совершенствуя эту невероятно результативную систему личностного роста.

single

Рекомендуем:

Тематические видеокурсы Николая Ивановича Козлова

Узнай подробнее>>

07 октября

(Четверг)

Цена: 15000

Эмилия Гончарова

Хорошие девочки берут, что дают, а смелые девочки получают то, что хотят. Прошли времена, когда на вопрос «Кто ты?» женщина обозначала, что она жена того то. Сейчас, отвечая на этот вопрос, мы конкретно обозначаем КТО Я САМА и для этого очень важно создать стержень своего статуса из кирпичиков. Все кирпичики есть на ДИСТАНЦИИ, которые вы сможете осваивать с великолепным женским тренером, ментором, консультантом, хорошо знающим женские проблемы и женские тонкие места.

single

12 октября

(Вторник)

Цена: Пробное занятие — 500

Герасимов Михаил

Дистанция — это пошаговая система развития личности, разработанная Н. И. Козловым. Специфика Дистанции для предпринимателей заключается в дополнительном акценте на проработку предпринимательских навыков, развитие бизнеса и финансовый успех.

single

16 октября

(Суббота)

Array ( [0] => Array ( [daybeforestart] => 0 [date] => [moduleprice] => [price] => 1200 ) [1] => Array ( [daybeforestart] => 200 [date] => [moduleprice] => [price] => 900 ) ) — 1634331600 — 20211016 = 20210920 > 2

0 = 1634331600 + 20211016 = 20211016 — 20210920

Array ( )

200 = 1617051600 + 20210330 = 20210330 — 20210920

Array ( [20210330] => 900 )

Цена: 900

Дмитрий Устинов

«Пришел. Увидел. Победил». Всегда бы так. Но ведь можно научиться! На мастер-классе мы изучим структуру и основные этапы переговоров, разберем важные составляющие влияния, испытаем их в упражнениях. В соревновательном игровом режиме психологических поединков мы укрепим свои «психологические мышцы», узнаем, на что способны, и увидим свои зоны дальнейшего роста.

daysbeforestart

01 ноября

(Понедельник)

Цена: от 9000

Курс предназначен как для тех, кто ещё не ведёт свои профессиональные аккаунты в соцсетях, так и для тех, кто уже имеет опыт, но хочет получать бОльшую отдачу. На курсе участники проработают свою уникальность, определят свою целевую аудиторию, упакуют соцсеть и начнут создавать свой личный бренд эксперта для того, чтобы создать поток клиентов.

single

17 ноября

(Среда)

Цена: от 14900

Предугадать, что ждать от человека, по манере говорить и одеваться.

Понять, как он принимает решения по мимике, жестам и мелким привычкам. Догадаться, что он ценит и чего боится — по подбору слов и вкусовым предпочтениям. Вы можете научится всему этому у тренера НЛП международного класса — Тимура Гагина.

single

Онлайн-магазин

Рекомендуем:

Тематические видеокурсы Николая Ивановича Козлова

Узнай подробнее>>

Купить сейчас!

Цена: 900

Дмитрий Устинов

Мозг – это главная мышца в человеческом организме! Если ее не тренировать, мозг начинает мыслить шаблонно, стандартно и вяло. Мастер-Класс будет полезен для всех, кто хочет прокачать свою «речемыслительную» мышцу креативности, научиться быстро мыслить, развить находчивость, остроумие, научиться интересно говорить.

single

Купить сейчас!

Цена: 900

Дмитрий Устинов

После мастер-класса у вас откроются глаза на мир манипуляций. Вы отчетливо будете их замечать, психологически точно оценивать и выбирать лучшие методы для защиты своих интересов, не разрушая отношений с близкими людьми и деловыми партнерами.

single

Купить сейчас!

Цена: 21000

Александр Тарасов

В современном мире умение вести переговоры – это необходимость для каждого человека, который достигает профессиональные и личные цели. На тренинге вы научитесь тому, что помогает добиваться результата в социуме — умение находить контакт с разными людьми, убеждать, противостоять влиянию, чувствовать себя уверенно.

single

Купить сейчас!

Цена: 10000

Александр Тарасов

Запись тренинга эксперта по переговорам Александра Тарасова. Вы узнаете лучшие из техник сообщества переговорщиков, которые позволят вам быстро убеждать и договариваться с людьми любого уровня на ваших условиях.

single

Купить сейчас!

Цена: 10000

Александр Тарасов

В современном мире умение вести переговоры – это необходимость для каждого человека, который достигает профессиональные и личные цели. На тренинге вы научитесь тому, что помогает добиваться результата в социуме — умение находить контакт с разными людьми, убеждать, противостоять влиянию, чувствовать себя уверенно.

single

Купить сейчас!

Цена: 10000

Александр Тарасов

Это курс о том, как сделать управление легче (для вас) и эффективнее (для дела). Здесь вы увидите те приемы и подходы, которые уже не работают в современном мире и обязательно освоите работающие.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Алексей Таролла

Если вас что-то беспокоит, не можете найти выход из сложившейся ситуации и совершенно не понимаете в каком направлении двигаться дальше, то приходите к Алексею Таролле. Это тот коуч, который всегда поддержит, укажет путь и поможет реализовать свои мужские амбиции.

single

Рекомендуем:

Тематические видеокурсы Николая Ивановича Козлова

Узнай подробнее>>

Купить сейчас!

Цена: 1000

Евгений Яковлев

Онлайн-марафон, на котором вы получите способы опираться на устойчивую самооценку и спокойное зрелое самоуважение. И сможете использовать это в рабочих и личных отношениях.

single

Купить сейчас!

Цена: 5000

Николай Иванович Козлов

5 недель обучения. 4 учебных вебинара в записи. Домашние задания с обратной связью. Сертификат о прохождении курса. После регистрации вы получите последовательный доступ к записям вебинаров и заданиям. Выполняете одно — открывается доступ к следующему. Скорость прохождения определяете сами. Кураторы проверяют задания и дают обратную связь.

single

Купить сейчас!

Цена: 5000

Николай Иванович Козлов

Марина Смирнова

Записи 4-х вебинаров с «антикризисными» техниками. 4 встречи в мини-группах по Дистанции. Домашние задания с обратной связью. Сертификат о прохождении курса. После регистрации вы получите последовательный доступ к записям вебинаров и заданиям. Выполняете одно — открывается доступ к следующему. Скорость прохождения определяете сами. Кураторы проверяют задания и дают обратную связь.

single

Купить сейчас!

Цена: 5000

Николай Иванович Козлов

Владимир Виноградов

Записи вебинаров: 5 основных, 3 практикума. Домашние задания с обратной связью. Сертификат о прохождении курса. После регистрации вы получите последовательный доступ к записям вебинаров и заданиям. Выполняете одно — открывается доступ к следующему. Скорость прохождения определяете сами. Кураторы проверяют задания и дают обратную связь.

single

Купить сейчас!

Цена: 5000

Наталия Дворкина

Записи 4-х вебинаров. 16 упражнений и техник на проработку эмоций, собственных критериев успеха и именно Ваших целей. Сертификат о прохождении курса. После регистрации вы получите последовательный доступ к записям вебинаров и заданиям. Выполняете одно — открывается доступ к следующему. Скорость прохождения определяете сами. Кураторы проверяют задания и дают обратную связь.

single

Купить сейчас!

Цена: 5000

Николай Иванович Козлов

Владимир Виноградов

Записи 5 вебинаров по основным темам Синтон-подхода. 8 практичных заданий с обратной связью кураторов. Сертификат о прохождении курса. После регистрации вы получите последовательный доступ к записям вебинаров и заданиям. Выполняете одно — открывается доступ к следующему. Скорость прохождения определяете сами. Кураторы проверяют задания и дают обратную связь.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Александр Тарасов

На вебинаре вы узнаете, какие способы мотивации наиболее эффективны для каждого типа личности, и научитесь их правильно применять.

single

Рекомендуем:

Тематические видеокурсы Николая Ивановича Козлова

Узнай подробнее>>

Купить сейчас!

Цена: 500

Татьяна Бизина

На вебинаре вы сможете систематизировать свои знания по страхам и тревожности, и получите инструменты для того, чтобы построить или улучшить собственную систему работы со страхами.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Алексей Таролла

Если вас что-то беспокоит, не можете найти выход из сложившейся ситуации и совершенно не понимаете в каком направлении двигаться дальше, то приходите к Алексею Таролле. Это тот коуч, который всегда поддержит, укажет путь и поможет реализовать свои мужские амбиции.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Алексей Таролла

Если вас что-то беспокоит, не можете найти выход из сложившейся ситуации и совершенно не понимаете в каком направлении двигаться дальше, то приходите к Алексею Таролле. Это тот коуч, который всегда поддержит, укажет путь и поможет реализовать свои мужские амбиции.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Николай Иванович Козлов

Вас ждет живой формат общения с ректором Университета практической психологии, автором программ обучения по развитию личной эффективности с более чем 30-ти летним стажем тренинговой работы в России и за рубежом.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Татьяна Бизина

Вы узнаете о базовых эмоциях, выясните, существуют ли эмоции положительные и отрицательные, поймете, из чего состоит эмоциональный интеллект и можно ли эмоциями управлять.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Татьяна Бизина

Конфликт – это столкновение сторон, при котором хотя бы одна сторона воспринимает действия другой, как угрозу ее интересам. На вебинаре мы разберемся с этими самыми угрозами, то есть словами или действиями, которые могут привести к конфликту.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Алексей Таролла

Вебинар поможет вам выбрать женщину для долгосрочных отношений, быть с ней командой на одной волне, преодолевать негатив в отношениях.

single

Рекомендуем:

Тематические видеокурсы Николая Ивановича Козлова

Узнай подробнее>>

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Идея «выигрыш-выигрыш», сотрудничества, понятна. На вебинаре вы узнаете 5 тактик поиска решений «выигрыш-выигрыш» при возникновении разногласий между людьми. И организациями тоже.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Алексей Таролла

Вебинар поможет вам выбрать женщину для долгосрочных отношений, быть с ней командой на одной волне, преодолевать негатив в отношениях.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Всего за 2 часа вы освоите ключевые правила торга и научитесь торговаться мастерски и со вкусом. И эти 2 часа сэкономят вам в вашей жизни денег несравнимо больше, чем вы заплатили за вход!

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Наталия Дворкина

На вебинаре вы примерите на себя 4 варианта развития карьеры и сможете выбрать наиболее комфортный и реальный для себя.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Вебинар поможет вам избежать типичные ошибки и более качественно и спокойно пройти собеседование.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Речевых техник уверенной работы в конфликте больше десятка. Для большинства ситуаций достаточно на практике двух-трёх. Но для хорошего уровня всегда важен резерв. Достаточный резерв вы сможете освоить за 2 часа на вебинаре.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Конфликт — это любое столкновение интересов. Цель вебинара – научить разрешать разногласия быстро и конструктивно, отстаивать свои интересы так, чтобы при этом развивать личные и деловые отношения.

single

Рекомендуем:

Тематические видеокурсы Николая Ивановича Козлова

Узнай подробнее>>

Купить сейчас!

Цена: 500

Наталия Дворкина

Вебинар поможет разобраться со своими эмоциями, стать более грамотными в отношении них и научиться жить так, чтобы эмоции помогали и украшали жизнь, а не мешали думать и ломали отношения.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Наталия Дворкина

Вы получите приемы и техники для создания нужного образа, научитесь применять этот арсенал и поймете, по каким признакам вас оценивают окружающие.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Если вы хотите научиться легко отстаивать свои личные границы, при необходимости говорить спокойное твёрдое нет, то вам стоит принять участие в этом вебинаре.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Наталия Дворкина

Запись вебинара, который поможет вам построить личную сеть контактов, помогающую вам двигаться к вашим целям.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Вы разберетесь в основополагающих причинах такого явления, как эмоциональное выгорание и научитесь отслеживать признаки его приближения, отработете мини-упражнения, направленные на сохранение ресурса.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Вы можете прийти на вебинар с реальными сомнениями, возражениями, которые слышите от своих покупателей, и направленно работать именно с этим списком под свою задачу в продаже. Вы получите алгоритм и 13 частных техник работы с сомнениями, возражениями для своих продаж.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Вебинар даёт вам техники практической психологии, которые работают понятно и надёжно в случае «подводных камней» и кризисов ваших отношений.

single

Рекомендуем:

Тематические видеокурсы Николая Ивановича Козлова

Узнай подробнее>>

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Вы лучше осознаете для себя, что именно для вас означает «любовь», и лучше станете понимать, что под любовью могут иметь в виду окружающие вас люди.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

С помощью техник вебинара вы сможете легко находить общий язык с любым интересным вам человеком.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

На вебинаре вы узнаете 5 быстрых простых техник, помогающих сохранить спокойствие и все связанные с ним преимущества в конфликте.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

В результате вебинара вы научитесь распознавать «треугольник Карпмана», выходить из него, а также строить близкие отношения лучше, чем теперь.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Евгений Яковлев

Вы узнаете про 5 обычных «подводных камней» в развитии отношений любой пары, а также техники, помогающие развивать ваши отношения даже в сложных жизненных ситуациях.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Татьяна Бизина

Дефицит человеческого в современных отношениях проявляется везде – между детьми и родителями, между теми, кто в браке, и теми, кто еще нет, между коллегами по работе, друзьями, подчиненными и руководителями. Мир с возрастом становится более холодным и менее искренним. И люди вместе с ним. Как это изменить — узнаете на вебинаре.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Наталия Дворкина

Что отличает успешного человека от всех остальных? Почему одни взлетают быстро как ракета, а другие медленно и с большим трудом? Ответ прост: у всех успешных людей есть мощный инструмент для достижения целей — правильные привычки. Сначала вы работаете на закрепление привычки – это займет некоторое количество времени и усилий, а затем привычка работает на вас – всю дальнейшую жизнь. И сделать это легко – технологию вы узнаете на нашем бесплатном мастер-классе. Всего один вечер, и вы получите систему, которая изменит вашу жизнь. Берите и пользуйтесь!

single

Рекомендуем:

Тематические видеокурсы Николая Ивановича Козлова

Узнай подробнее>>

Купить сейчас!

Цена: 500

Александр Тарасов

Вы умеете очень быстро договариваться с людьми и убеждать своих оппонентов? На вебинаре вы получитье самые эффективные инструменты убеждения, которые сейчас есть в сообществе переговорщиков.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Александр Тарасов

Для эффективного ведения переговоров важно уметь влиять и противостоять влиянию. Механизм влияния затрагивает бессознательные слои головного мозга, поэтому манипуляция и влияние вызывают более сильную реакцию, чем аргументы и убеждение.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Алексей Таролла

На вебинаре вы поймете, что нужно изменить в себе, своей жизни и своих отношениях, чтобы вместо упреков и недовольства женщины получать от нее любовь, поддержку и энергию.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Александр Тарасов

Просмотрев запись вебинара, вы сможете научиться разрешать конфликты, противостоять поведению агрессора, сохранять душевное спокойствие и разрешать любой конфликт своей победой.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Алексей Таролла

Если жена зарабатывает больше и упрекает мужа в низком заработке, что делать мужчине? На вебинаре вы разберетесь в реальных причинах ее претензий, узнаете об эффективных стратегиях совместного преумножения ресурсов и сближения отношений.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Татьяна Бизина

Вы узнаете, какие типы людей бывают, как находить к ним эффективный подход и строить длительные отношения.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Александр Тарасов

Быстро разбираться в людях и легко поддерживать общение необходимо каждому, кто живёт и общается в социуме, хочет преуспеть в деловой сфере, а также избавить себя от лишних стрессов и траты времени на выяснение возникших вдруг недопониманий.

single

Рекомендуем:

Тематические видеокурсы Николая Ивановича Козлова

Узнай подробнее>>

Купить сейчас!

Цена: 500

Александр Тарасов

Всего за 2 часа Вы узнаете о целой системой техник, уловок и манипулятивных инструментов для оказания влияния на любого человека.

single

Купить сейчас!

Цена: 500

Александр Тарасов

Вебинар поможет вам выйти замуж без преград. Возможно, вам понадобиться кропотливая вдумчивая работа. А может вам нужна самая малость – какая-то простая мысль, техника или эмоциональная поддержка и все получится. И мы предлагаем разобраться с тем, какие шаги надо сделать вам.

single

На данный месяц нет тренингов.

— 1

, которые помогают людям становиться успешнее и гармоничнее. Основатель «Синтона» — доктор психологических наук, профессор Николай Иванович Козлов — автор 11 первых книг-бестселлеров по психологии: более 20 000 000 экземпляров по всему миру! Тренинг-центру «Синтон» уже 37 года, и ежегодно наши тренинги проходят более 10000 участников. Узнайте о нас подробнее.




bool(false)

wiki — Москва = Москва

Тренинг-Центр Синтон

Программа обучения

Вы можете перенести прохождение любых двух тренингов, если вам не подходят даты

Борис Польгейм

ПЕРЕГОВОРЫ
БЕЗ ПОРАЖЕНИЙ

Наталья Дворкина

БАЗОВЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ
РУКОВОДИТЕЛЯ

Александр Шемякин

СКОВАННЫЕ ОДНОЙ ЦЕЛЬЮ

Владимир Виноградов

ТАЙМ-МЕНЕДЖМЕНТ

Николай Иванович Козлов

ЭНЕРГИЯ ЛИДЕРА

Николай Иванович Козлов

КОММУНИКАТИВНЫЕ

ИНСТРУМЕНТЫ

Николай Иванович Козлов

ЛИДЕРСТВО И РУКОВОДСТВО

Ольга Паратнова

РЕЗУЛЬТАТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПЕРСОНАЛОМ

Александр Шемякин

ОЧЕРЕДЬ ИЗ КЛИЕНТОВ

Ольга Паратнова

РЕЗУЛЬТАТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПЕРСОНАЛОМ: ЭФФЕКТИВНОСТЬ И ПОРЯДОК

Хочу пройти эту программу тренингов

О Синтоне | Тренинг-Центр Синтон

Рассказывать о Синтоне можно много. Можно говорить официальными фактами, можно неофициальными житейским языком, как рассказывают обычно друзьям и знакомым.

Кому-то нравится читать текст простой незамысловатый — для вас мы писали так, как бы рассказывали своим друзьям. Кому-то важно знать официальные данные — для вас мы указали цифры и факты, которые стали следствием долгой качественной работы Синтона

Посмотрите видео «О Синтоне»:

ЧТО ТАКОЕ СИНТОН СЕГОДНЯ?

Создателем Синтона является Н. И. Козлов, профессиональный психолог, доктор психологических наук, профессор, автор 8 книг-бестселлеров общим тиражом более 10 млн. экземпляров, ведущий тренер Синтона и один из лучших тренеров России.

В ноябре 2014 года вышла в свет новая книга Н. И. Козлова «Энциклопедия практической психологии». В теме популярной психологии впервые читателям предлагается такое полное энциклопедическое издание. Любовь и семейные отношения, смысл жизни и эффективная коммуникация, воспитание детей и лучшие методики самосовершенствования — по всем этим темам читатель найдет ответы на ключевые вопросы и, главное, разумные практические рекомендации, а также примеры из лучших мировых психологических исследований, статей, тренингов и методик.
Подробнее о Н. И. Козлове >>>

Синтон — это особое место, которое географически ни к чему не привязано: в Москве, Петербурге, Казани, Киеве, Минске и во многих других городах

Синтон — это:

• Особая атмосфера хорошего настроения, в которой решение самых трудных жизненных ситуаций превращается в радостное событие;
• Личностный рост, благодаря которому у вас будет возможность открыть те горизонты, которые раньше вы считали фантастикой;
• Синтон — это методики проверенные временем: Синтон работает уже более 30 лет (с 1983 года).
• Большое количество единомышленников, которые охотно тебя поддержат, когда ты решишь поговорить о смысле жизни, о развитии себя, о способах привнесения радости в каждый день;
• Новые связи с нужными специалистами разных областей и профессий, которые уменьшают твои денежные траты и увеличивают количество минут свободного времени, потому что друзья обычно друг другу помогают;
• Синтон — это 3000 участников в год: начиная от студентов первых курсов, заканчивая руководителями и владельцами своего бизнеса.
• Неожиданно приятное осознание того, что в жизни взрослого человека нет проблем, а есть творческие задачи, и все они, оказывается, решаемы;
• Возможность найти ответы на вопросы, которые важны лично вам: начиная от выбора работы, оканчивая взаимоотношениями детей и родителей;
• Синтон — это более 60 авторских тренинговых курсов по всем основным темам, важным для личностного развития, более 30 профессиональных тренеров, выпустивших в общей сложности 36 книг.
• Незабываемый отдых, после которого утром не болит голова, а даже наоборот — хочется сделать что-нибудь такое, чтобы весь мир потом сказал «Спасибо, что ты есть!»;
• Улучшение качества жизни во всех сферах, которое зависит уже не от Синтона: вы уже научились тому, чему хотели, и теперь вдохновляете тех, кому такое удовольствие от жизни еще непривычно. А вы — уже можете!

Все наши тренинги >>>

Отзывы специалистов, заключения официальных организаций >>>

Мы соединяем счастье и успех!

ЗАЧЕМ ЕСТЬ СИНТОН?

Мы верим, что мир может быть лучше, а люди — успешнее и счастливее. Мы знаем те инструменты и способы, которые помогут сделать мечту реальностью.

Мы вместе создаем мир, в котором каждый успешен и счастлив!

С ЧЕГО НАЧАТЬ?

Начать свое путешествие по Синтону мы советуем с нашего основного курса — «Синтон-программы». В нее мы собрали все то самое лучшее и главное, что мы хотим передать людям, приходящим в «Синтон»: уверенность в себе и доверие к людям, развитое мышление успешного человека и богатство ярких и глубоких эмоций, умение владеть собой и эффективно влиять на окружающих.

Живи по-настоящему!

Тренинг-центр «Синтон» | Executive.ru

Крупнейший тренинговый центр в России и СНГ.

«Синтон» — крупнейший в России центр психологических и личностных тренингов, которые помогают людям становиться успешнее и гармоничнее. Основатель «Синтона» — доктор психологических наук, профессор Николай Козлов — автор 8 первых книг-бестселлеров по психологии: более 20 млн экземпляров по всему миру! Тренинг-центру «Синтон» уже 32 года, и ежегодно тренинги в центре проходят более 10 тыс. участников.

Рассказывает Ольга Паратнова, генеральный директор тренинг-центра «Синтон»

Executive.ru: С какого направления вы начинали свою деятельность?

Ольга Паратнова: Центр «Синтон» начался с «Маленького принца» — знаменитого на всю страну Клуба культуры общения, возглавляемого известным психологом Аркадием Егидесом. Там в 1981 году Николай Козлов, работавший тогда преподавателем психологии ИПК Госкоминтуриста, начал вести свои первые тренинги. Тематика первых тренингов — культура и техника общения, грамотное построение межличностных отношений, супружеские взаимоотношения и психология сексуальной жизни. Через два года все почувствовали, что рамки «Маленького принца» стали тесны, и так в 1983 году начал свою самостоятельную жизнь Клуб практической психологии «Синтон». Название родилось в то же время: термин «синтон» означает «созвучие, унисон», в психологическом смысле этих понятий. А «синтонность» — это умение создавать психологический комфорт в общении и взаимоотношениях.

«Синтон» рос, появлялись новые психологи, и каждый год знаменовал рост авторитета Клуба «Синтон» и увеличение численности его участников. Ядром Клуба всегда были занятия психологических групп численностью 30-40 человек, которые занимались раз в неделю по 4 часа, и каждый ведущий вел несколько параллельных групп.

С течением времени расширилась и посерьезнела тематика: по сути, современный цикл занятий по Синтон-программе — уже не только программа психологического развития личности, это настоящий путь самоопределения в жизни.

Сценарии занятий включают самые разнообразные формы работы: полезные и увлекательные психологические упражнения, живые дискуссии и тематические медитации, анализ конкретных жизненных ситуации, ролевые и деловые игры, психогимнастику и актерский тренинг.

Кроме взрослых тренингов, были разработаны циклы занятий для детей от 3 до 12 и подростков от 13 до 17 лет.

В настоящее время «Синтон» вырос до уровня крупного учебно-методического и тренингового Центра. Теоретические основы его деятельности отражены в книгах Н. И. Козлова «Как относиться к себе и людям: практическая психология на каждый день», «Философские сказки для обдумывающих житье», «Истинная правда или учебник для практического психолога по жизни», «Формула личности» (издательство «Питер», серия «Мастера психологии»), «Книга для тех, кому нравится жить», «Формула успеха», «Семнадцать мгновений успеха».

Министерство образования России одобрило и рекомендует программно-методический комплекс «Практическая психология», разработанный Творческим объединением психологов «Синтон» под руководством Николая Козлова, для использования в учебном процессе педагогических ВУЗов и училищ Российской Федерации, а также в качестве самостоятельного спецсеминара в педагогических классах общеобразовательных школ, лицеев, гимназий и колледжей.

Тренинговый центр «Синтон» награжден дипломом финалиста Национального психологического конкурса «Золотая психея» в номинации «Лучший проект 2000 года в практической психологии».

Executive.ru: Будете ли вы осваивать новые направления бизнеса?

О.П.: Поскольку «Синтон» специализируется на живых тренингах, и более чем за 30 лет существования центра накоплен огромный опыт, постепенно планируем осваивать онлайн направление. За такой срок люди уже оценили качество наших тренинговых программ, поэтому на рынке онлайн тренингов «Синтон» будет заметным и достойным игроком.

Executive.ru: Кто ваша основная целевая аудитория? Для компаний какого масштаба и отраслевой принадлежности в первую очередь предназначены ваши услуги?

О.П.: Люди, которым интересно себя личностно совершенствовать и растить в кругу единомышленников. Разного возраста, профессий и пола. Ограничений нет. Это те люди, которые интересуются и желают развиться и решить проблему в конкретной тематике. А у нас практически все основные интересующие насущные темы закрываются отдельными тренингами.

Например, тренинг уверенности помогает человеку быть более раскрепощенным и легче достигать своих целей. Тренинг «Лидерство и Руководство» Николая Козлова помогает руководителям стать более сильными и харизматичными, и легче управлять своим коллективом, чтобы их слушались, достигать целей с помощью команды.

Среди нашей целевой аудитории есть и опытные руководители, и начинающие — те, кто только хотят ими стать, поскольку среди тренеров – Николай Козлов, генеральный директор «Синтона» Ольга Паратнова проводят обучение для руководителей, делясь своим опытом и наработками по построению своей команды и управления персоналом с помощью понимания системы мотивации.

Executive.ru: Что, на ваш взгляд, лежит в основе успеха компании?

О.П.: Польза для людей. Когда организация живет и развивается более 30 лет, очевидно, что она приносит людям пользу. У нас есть лозунг: «Что бы мы не делали, количество добра на земле должно увеличиваться». Позитив. Конструктив. Ответственность.

Николай Козлов сказал это 30 лет назад и с тех пор в тренинги мы вкладываем максимально полезный и актуальный на сегодняшний день контент так, чтобы он оказался максимально полезен и применим людям, который проходят тренинги. Именно это приносит новый приток людей и поэтому мы постоянно растем и развиваемся вне зависимости от кризисного времени.

Executive.ru: Каковы планы развития компании на ближайшие годы?

О.П.: Кроме развития онлайн направления, мы планируем расширять продуктовую линейку в сторону более емких программ, для того, чтобы закрывать большие проблемы людей и обучать их комплексно.

Например, полностью закрыть компетенцию и воспитать руководителя. У нас уже есть конкретные интенсивные тренинги двухдневного обучения в формате живых мероприятий, как правило по выходным, со средним числом участников в 25 человек.

Объединив общей концепцией, из них выстроили путь развития руководителя. «Академия руководителей» — как один из этих проектов. Это 9-ти месячное обучение для руководителей, которые хотят добиться сверх-результата благодаря реактивному росту своих навыков и компетенций.

Также планируем запускать «Академию тренеров», «Академию семейных отношений», «Академию личного развития» и т.д.

Executive.ru: Какие тенденции вы могли бы отметить на рынке?

О.П.: Обучающие программы становятся более конкретными, емкими и полезными. Как раз кризисное время вытесняет из рынка дилетантов, которые не дают полезного контента и эффективного обучения.

Тренды рынка таковы, что остаются только профессионалы на рынке. И в этом плане, так как тренинговый центр уже существует более 30 лет, опыт набран огромный, мы себя чувствуем достаточно комфортно, но видим, как многие конкуренты погибают.

Обучение становится все более качественным за счет большой конкуренции, а кризисное время подталкивает людей на развитие и изменение привычных подходов.

Executive.ru: Как повлиял экономический кризис на вашу компанию?

О.П.: Мы относимся к кризису как ко времени новых возможностей. В каких то направлениях мы ощутили спад спроса, но мы использовали это время для того, чтобы сделать те дела, на которые не хватало внимания к пиковое время. Например, мы сделали масштабный ремонт в нашем четырехэтажном особняке, пересмотрели, усовершенствовали и переупаковали тренинговые программы.

Сейчас, за счет того, что люди понимают, что чтобы преодолеть кризис и решить насущные задачи, нужно подходить к ним по новому, нужно обучаться и развиваться, то у нас стабильный приток клиентов, желающих быть более конкурентноспособными на рынке. Люди на тренинги приходят более осознанные, желающие решить свои жизненные задачи, возникшие в кризисное время.

Executive.ru: Каковы ваши основные конкурентные преимущества и как профессиональной компании и как работодателя?

О.П.: Основные преимующества и отличия от конкурентов в том, что мы имеем огромный опыт и по сути являемся законодателями жанра тренингов в России, ведь они начались по сути с «Синтона» Николая Козлова. Мы, в отличие от многих «новорожденных» конкурентов , уже давным давно съели свой пуд соли и понимаем, что нужно, чтобы получить результат от обучения и поэтому чувствуем себя на рынке уверенно.

Также мы за экологичное обучение. Если взять например тренинги по руководству, то мы даем такие знания, которые дают достичь результата, но не агрессией, а конструктивно договариваясь с людьми. На рынке очень много тренингов, как кого то заставить, принудить, манипулировать, если мы говорим про оперативное руководство. В нашем случае мы используем техники позитивного влияния, что тоже являются эффективными в умелых руках и это вытекает из нашего лозунга о том, что мы используем только добрые, правильные, экологичные подходы.

Executive.ru: Давайте поговорим о внутренней жизни вашей компании. Как вы строили корпоративную культуру? По каким принципам? Как вы доносите эти принципы до сотрудников?

О.П.: У «Синтона» особенная культура, которую редко можно встретить на рынке. Часто происходит так, что либо культура жесткая, где присутствует дисциплина и субординация, четкие правила, либо команда, где все едины и замотивированы на достижение одной цели. У каждой культуры есть свои плюсы и минусы. Первая схема достаточно предсказуема, но как правило слабо развивается и имеет тяжелую, не позитивную атмосферу. А вторая сфера может достаточно быстро развиваться, но может также достаточно быстро разрушиться, потому что она не достаточно устойчива и ее развитие слабо прогнозируемо.

Парадокс «Синтона» в том, что нам удалось соединить два этих подхода и многие, кто приходят в наш центр и видят наших сотрудников – менеджеров, сотрудников рецепции, отмечают, что здесь отличная атмосфера, люди очень улыбчивые, добрые и позитивные. Это признак командности, признак того, что людям приятно здесь работать и они заинтересованы в общем развитии всей компании, но в то же время эффективность наших сотрудников очень высокая. За счет того, что мы сами учим людей управлять и руководить, в этом сильно понимаем и эти инструменты применяем у себя в компании. Это позволило два этих метода сопрячь и получить высокую эффективность при хорошей атмосфере. Можете посетить «Синтон» и убедиться в этом лично.

Синтон — Психологос

Фильм «Успех — это инструмент»

Н.И. Козлов о успехе, главных жизненных ценностях и Синтоне в частности.
скачать видео

Синтон — психологический термин, ударение на втором слоге. «Син» — вместе, «тон» — звук, «синтон» — созвучие, гармония. «Синтонный» — «созвучный», «гармоничный», противоположный «конфликтному» и «раздробленному». Смотри Синтон — психологический термин

Фильм «Синтон сегодня»

Синтон — крупнейший в России центр психологических тренингов.
скачать видео

​​​​​​​Синтон — тренинговый центр «Синтон»

Синтон — тренинговый центр

Тренинг-центр «Синтон» — тренинговый центр, специализирующийся на тренингах развития личности и объединяющий психологов разной направленности. Участники тренингов Синтона часто называют себя синтоновцами. Основателем и ведущим тренером «Синтона» является Hиколай Иванович Козлов.

• С 1983 года через тренинги Синтона прошло более 200 тысяч человек.
• В Синтоне обучаются более 3000 новых студентов ежегодно.
• В Тренинг-Центре Синтон работают 30 профессиональных психологов, ведущих высшей квалификации.
• На тренингах Синтона можно пройти более 50 авторских тренинговых программ.
• В филиалах Синтона и по методикам Синтон-программы работают психологи в более чем в 50 городах России, а также в Белоруссии, Грузии, Израиле, Казахстане, Латвии ина Украине.

Книги ведущих Синтона.

История Синтона

В истории Синтона можно выделить следующие этапы:

• 1983—1995 года: «Синтон Солнечный и Свободный». «Я был большим романтиком и верил, что как только людям дать побольше свободы, так они сразу начнут себя совершенствовать и побегут делать добрые дела. В Уставе Клуба «Синтон» было написано: «Главным человеком в Клубе является Член Клуба. Руководитель Клуба, ведущие и администраторы являются уважаемым, но вспомогательным персоналом. Что будет в Клубе, решают сами члены Клуба!». Это был мой замысел, как надо всем жить. Я твердо верил, что хороших людей много, и если все они захотят жить ярко, весело и счастливо, то они так жить и будут и никто им помешать не может! Все последующие годы было постепенное разочарование романтика…» Смотри Синтон 83-95
• 1995—2000 года: «Ответственность и Сотрудничество». «Часть уважаемых ведущих планировала работать по-старому, делая акцент на свободе и позитивизме: «Мы даем людям свободу, а как они ею воспользуются, это их выбор!» Я требовал ответственности за результат, меня начали обвинять в том, что я лишаю людей права на свободный выбор… Раскол зрел, раскол произошел: я просто ушёл из Клуба «Синтон» в Сокольниках и организовал Учебный Центр «Синтон» на Первомайской…» Смотри Синтон 95-00

Синтон-подход: направление в психологии

Синтон-подход — направление в психологии, разрабатываемое Н.И.Козловым и учениками его Школы. Синтон, как направление в психологии, имеет свои особенности. Опыт и методическая база Синтона легли в основу деятельности Университета практической психологии, где проходят профессиональную переподготовку и повышение квалификации ведущие психологических тренингов и психологи-консультанты.

Синтон-программа — это учебная тренинговая программа, направленная на формирование личностной адекватности и повышение успешности в деловой и личной сфере. Синтон-программа — центральный тренинг Центра «Синтон», состоит из 6 тренингов. Первая ступень Синтон-программы: Базовый, Мир Эмоций, Личная жизнь, Успешный человек. Вторая ступень Синтон-программы: Королевство, Трудные Игры.

Как правило, каждый курс Синтон-программы состоит из 6 занятий по 4 часа. Последовательность курсов — не обязательная, но рекомендованная. Смотри Синтон-программа

Как тренинговый подход и совокупность психологических техник, Синтон — не лечит, а обучает, делая акцент на создание теплой и развивающей среды. Синтон верит в человека, в силу его разума, в способность держать удар и развиваться в окружении жестких требований. Синтон работает на поддержке и позитиве, постепенно повышая уровень требовательности к участникам тренинга. Синтон рационалистичен. Синтон отличается языком и терминологией, близкой жизни и понятной не-специалисту. Синтон инструментален, направлен на формирование полезных для жизни навыков, технологичен. В Синтоне свободная атмосфера, но исключен мат. Синтон не использует вовлечение. См.→

Т.В. Гагин в своей статье подробно рассказывает об основных технология синтон-подхода, об организационной структуре Синтона, о его ведущих и контингенте, о задачах Синтона и реальности тренингового процесса. См.→

Синтон как форма организации досуга

​​​​​​​​​​​​​​Новое качество жизни, которое дается в Синтоне на тренингах Синтон-программы, лучше всего усваивается в живом, неформальном общении, на клубных мероприятиях Синтона. Например, на Весенний Всесинтоновский Слет под Москвой, в Хотьково, обычно собираются от 600 до 1000 участников. Три дня богатой тренинговой и досуговой программы, праздники и конкурсы на свежем воздухе… Подробнее смотри Синтон как форма организация досуга

Благотворительные и экологические акции Синтона

Благотворительные и экологические акции Синтона

Синтон — модель построения менеджмента

Синтон — система (модель) построения менеджмента.

Ссылки

---

Синтон (тренинговый центр) — это… Что такое Синтон (тренинговый центр)?

В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники. Эта отметка установлена 26 сентября 2012.

Значимость предмета статьи поставлена под сомнение. Пожалуйста, покажите в статье значимость её предмета, добавив в неё доказательства значимости по частным критериям значимости или, в случае если частные критерии значимости для предмета статьи отсутствуют, по общему критерию значимости. Подробности могут быть на странице обсуждения. Дата постановки шаблона: 26 сентября 2012

Синто́н — тренинговый центр, ведущий деловые, развивающие и личностные тренинги. Официальное название организации — Тренинговый Центр «Синтон». Название связано с малораспространённым термином «синтон», означающим коммуникационную посылку, направленную на установление контакта, позитивность, конструктивность общения. Не имеет отношения к религии синтоизм. Основателем и ведущим тренером «Синтона» является Николай Иванович Козлов. Деятельность центра получила как многочисленные положительные характеристики^{[источник не указан 82 дня]}, так и отрицательно отзывы, в частности ряд экспертов относит Синтон к сектам.

Синтон-программа

Центральным тренингом ТЦ «Синтон» является «Синтон-программа». Цели Синтон-программы:

• развитие коммуникативных и социальных навыков.
• рост и развитие личности через решение развивающих и воспитательных задач, затрагивающих в основном мотивационную, эмоциональную и нравственную сферу личности, а также сферу межличностных отношений и общения.^{[источник не указан 82 дня]}

Программа направлена на всестороннее развитие, социальную активность и творчество личности каждого участника программы, формирование его устойчивой гражданской позиции.^{[источник не указан 82 дня]}

Основной тон занятий — свободная, позитивная и конструктивная атмосфера, уважение к личности.^{[источник не указан 82 дня]} В основе программы лежит сочетание бихевиорального подхода и гуманистической психологии. С-п. содержит современные разработки отечественных психологов в области активных форм обучения, психотехники и психогимнастики.^{[источник не указан 82 дня]} Каждый цикл программы на методическом уровне представляет собой, исходя из цели и задач, сочетание тематических лекций, психотехнических упражнений, анализа конкретных жизненных ситуаций, групповых дискуссий, ролевых и сюжетных игр, элементов аутотренинга и т. д. Большинство психологических игр и упражнений в программе являются оригинальными либо адаптированными под стиль и содержание учебного процесса.^{[источник не указан 82 дня]} Каждое занятие программы имеет сценарий, который включает инструкцию к проведению игр и упражнений, алгоритм обсуждения и комментарии — рекомендации для ведущего.^{[источник не указан 82 дня]}

Синтон-программа состоит из следующих циклов (курсов): «Базовый тренинг: мастерство коммуникации», «Мир эмоций: управление собой», «Успешный человек: достижение целей», «Королевство: школа цивилизованного лидерства», «Трудные игры: философия жизненного выбора». Как правило, каждый курс состоит из 6 занятий по 4 часа. Последовательность курсов — не обязательная, но рекомендованная.

История

Центр «Синтон» начался с Клуба культуры общения «Маленький принц», созданного известным психологом А. П. Егидесом. В этом клубе в 1981 году Н. И. Козлов, работавший тогда преподавателем психологии ИПК Госкоминтуриста, начал вести свои первые тренинги. В 1983 году Н. И. Козловым был создан и начал работу Клуб практической психологии «Синтон», объединивший несколько десятков тренеров. Впоследствии изменялись не только названия («Учебный Центр Синтон», «Тренинг-центр Синтон»), но и взгляды, ценности и организационные устои. В развитии Синтона можно выделить несколько этапов:

1983—1995 года: «Свободный Синтон».

Организационно и идеологически Синтон начинал как Клуб практической психологии с подчеркнуто демократической позицией. Выдержка из Устава: «Главным человеком в Клубе является Член Клуба. Руководитель Клуба, ведущие и администраторы являются уважаемым, но вспомогательным персоналом».^{[источник не указан 82 дня]}

Основные ценности, на которые делался упор в тренингах того периода — личная свобода и позитивный взгляд на людей, человеческие отношения и жизнь в целом.

Популяризации идей и методик Синтона способствовали книги Н. И. Козлова, в первую очередь «Как относиться к себе и людям» и «Философские сказки». В этих книгах были опубликованы яркие фрагменты из тренингов, проводившихся тогда в Синтоне. Многие из тех, кто интересовался психологией, по этим описаниям стали проводить свои занятия.

Споры вокруг Синтона породила книга «Философские сказки», выражавшая мировоззрение Н. И. Козлова того периода со скептическим взглядом на традиционные ценности общества — науку, культуру, любовь, семью, религию. Со стороны православной церкви, представителей других конфессий и некоторых специалистов книга вызвала резкую реакцию, перенесенную на Синтон, после чего некоторыми религиозными деятелями Синтон был причислен к сектам.^[1][2]

Экспертизы других специалистов и организаций отмечали высокую общественную значимость деятельности Синтона, его подчеркнуто светскую позицию и отсутствие каких-либо черт сектантства. В частности, об этом говорилось в отзыве учителя Н. И. Козлова, доктора психологических наук, доцента МГОПУ А. П. Егидеса^{[источник не указан 82 дня]} и рецензии Государственного научно-исследовательского института семьи и воспитания, подписанной доктором педагогических наук, профессором А. С. Прутченковым^{[источник не указан 82 дня]}

Различные экспертизы Синтон-программы также дали положительные заключения, отметили её позитивное влияние на личностный рост и рекомендовали к внедрению в работу учреждений, работающих с детьми и молодёжью.^{[источник не указан 82 дня]}

В 1998 году Синтон получил благодарность от Совета по делам молодёжи при Президенте Российской Федерации.^{[источник не указан 82 дня]}

Опыт и методики Тренингового Центра «Синтон» того периода были рекомендованы Министерством Образования России^{[источник не указан 82 дня]}, Комитетом РФ по делам молодёжи^{[источник не указан 82 дня]}

1995—2000 года: «Ответственный Синтон».

Основным требованием в тренингах этого периода становится требование ответственности: ответственности ведущего за результат своей работы, ответственности личности за строительство своей жизни.

Вышли книги Н. И. Козлова «Истинная правда», «Формула личности» и «Книга для тех, кому нравится жить». Методики Синтона стали подробно описываться и на бесплатной основе свободно распространялись среди всех желающих. Сформировалось Синтон-движение: свободное распространение идей и методик Синтона. Клубы «Синтон» появились более чем в 50 городах России.

В 2000 году в «Журнале практического психолога» и на сайте доцента Нижегородского государственного университета Е. Н. Волкова [1] были опубликованы первые критические статьи о Синтоне.

Положительная оценка Синтон-программы и деятельности Синтона давалась в дипломных работах по психологии^{[источник не указан 82 дня]}. Экспертизы методических материалов Синтон-программы^{[источник не указан 82 дня]} также давали положительное заключение. Согласно экспертному заключению заведующего кафедрой психологии БГУ, доктора психологических наук, доцента И. А. Фурманова, «программно-методический комплекс „Синтон — программа“ имеет четко обозначенную гуманистическую цель — развитие личности старшеклассников и студентов, реализуемую через решение развивающих и воспитательных задач, затрагивающих в основном мотивационную, эмоциональную и нравственную сферу личности, а также сферу межличностных отношений и общения».^{[источник не указан 82 дня]}

По итогам Национального психологического конкурса «Золотая Психея» Тренинговый центр «Синтон» был признан финалистом в номинации «Лучший проект 2000 года в практической психологии»^{[источник не указан 82 дня]}, несмотря на то, что победителем стал проект «Журнал практического психолога», один из номеров которого в том же году содержал критические статьи по тренинговому центру «Синтон».

Опыт и методики Тренингового Центра «Синтон» были рекомендованы к применению руководством некоторых регионов России^{[источник не указан 82 дня]}.

После 2000 года: «Успешный Синтон».

Основным в работе Синтона становится развитие реальной личной, социальной и деловой успешности: «Красивые намерения нужно дополнять отработанными навыками».^{[источник не указан 82 дня]}

В Синтоне происходит работа с убеждениями и переоценкой ценностей участниками тренинга^{[источник не указан 82 дня]}

Синтон активно участвует в экологических акциях^{[источник не указан 82 дня]}, становится членом Международной Конфедерации Служб Спасения^{[источник не указан 82 дня]}.

Синтоном был также получен ряд новых положительных отзывов:

Журналист и писатель Александр Никонов положительно оценил Синтон в своей книге Апгрейд обезьяны.^[3], отметив, что он и подобные клубы разрушают моральные стереотипы и подобное разрушение внутренних комплексов делает людей более свободными, более здоровыми и счастливыми..

Осенью 2006 года Учебный центр «Синтон» переименовывается в Тренинг-Центр «Синтон» и повышает требования к сертификации филиалов Синтона, в результате чего сокращается количество филиалов. Методики Синтон-программы распространяются только среди тренеров, прошедших специальную подготовку. В настоящее время официально действуют филиалы Синтона в ряде городов: Киеве, Красноярске, Санкт-Петербурге, Твери и Чите^{[источник не указан 82 дня]}

На Первой межвузовской конференции «Социокультурное пространство и просветительство. Идеи XXI века» 14 декабря 2007 г. была дана положительная оценка «Синтон-программе», её образовательной, воспитательной и просветительской роли.^{[источник не указан 82 дня]}

Критика

У Синтона имеется немало противников. В основном критические материалы собраны на сайте доцента Нижегородского государственного университета, историка Е. Н. Волкова [2] Е. Н. Волков считает, что программа «Синтон» построена на тотальной дискредитации обыденного (традиционного) мышления и предлагает вместо неё мышление «синтонное», а также что программа особенно заразительна для гиперсексуальных подростков «негативисткого» периода и людей, не миновавших эту стадию в своём развитии.^[4]

Основные аргументы противников Синтона следующие:

• Некоторые (главным образом православные) специалисты по сектам и деструктивным культам относят Синтон к таковым.^[5][6][7]
• Некоторые участники тренингов считают, что Синтон сочетает сугубо материалистическую идеологию при совершенно не афишируемом использовании «духовных технологий».^[8]
• В Синтоне есть «Центр современных НЛП-технологий», где проходят сертификационные курсы по НЛП и обучение по программам Межрегионального Центра НЛП-технологий.
• На одном из тренингов в Синтоне использовалось упражнение, заимствованное из запрещённой в российской медицинской практике^[9]дианетики^{[источник не указан 82 дня]}.

Немало критических отзывов по отношению Синтона раздаётся со стороны православных организаций. Синтон негативно оценивается с позиций христианской морали; центр Иринея при этом причисляет Синтон к психокульту.^{[10][11][12][13]}

В 2002 году вышел номер «Журнала практического психолога» № 6 с критикой Синтона.^[14] Руководитель Синтона Николай Козлов воспользовался своим правом отказаться от публикации своих статей.^[15]

На признаки деструктивной секты в Синтоне указал психолог доц. С. С. Степанов (МППИ) в монографии «Мифы и тупики поп-психологии» ^[16][17]

В 2004, 2006 и 2007 годах были вынесены судебные решения, признающие утверждение о принадлежности «Синтона» к тоталитарным сектам, а также псевдопсихологическим культам, «не соответствующим действительности»^{[источник не указан 82 дня]}.

В 2008 году по иску к администраторам сайта iriney.ru было вынесено решение о допустимости размещения на сайте критических материалов о Синтоне, содержащих высказывания, аналоги которых ранее успешно оспаривались в судах.^[18]

Ответы Н. И. Козлова на критику

Н. И. Козлов неоднократно заявлял, что Синтон не отвергает религию, но и не поощряет её.^[19][20] Имеется заключение, что Синтон-программа «не имеет никакой идеологической, политической и религиозной окраски»^{[источник не указан 82 дня]}.

Проводимые тренинги

Проводятся тренинги по нескольким направлениям:

• Синтон-программа
  • Базовый тренинг: мастерство коммуникации
  • Мир души: управление собой
  • Успешный человек: личная и деловая эффективность
  • Королевство: школа цивилизованного лидерства
  • Трудные игры: философия жизненного выбора
• Мастерская лидерства, влияния и ораторского искусства
  • Искусство речи: риторика и ораторское мастерство
• Центр современных НЛП-технологий
  • Регулярные сертификационные курсы
  • Специализированные обучающие программы
• Центр карьеры и бизнеса
  • Тайм-менеджмент
  • Переговоры без поражений
  • Курс «Карьера»
• Программа «Стервология»
• Телесно-ориентированные тренинги
• Детские программы и тренинги для родителей
• Танцы
• Эксклюзивные проекты
  • Школа Достигатора

См. также

Примечания

1. ↑ Энциклопедия «Новые религиозные организации России деструктивного, оккультного и неоязыческого характера»
2. ↑ Экспертиза учения Н. И. Козлова, выполненная руководителем Центра реабилитации жертв нетрадиционных религий памяти А. С. Хомякова, священником Олегом Стеняевым по запросу депутата Государственной Думы Российской Федерации Н. В. Кривельской
3. ↑ Александр Никонов «Апгрейд обезьяны. Большая история маленькой сингулярности», гл.32
4. ↑ страница 39 сборника «ИСЦЕЛЕНИЕ от „РАЯ“: реабилитация и самопомощь при социальной зависимости/Под науч. ред. Е. Н. Волкова.» СПб.:Речь,2008.-392 с
5. ↑ Екатеринбургской конференции «Тоталитарные секты — угроза религиозного экстремизма»
6. ↑ Международной научно-практической конференции «Тоталитарные секты — угроза XXI века»
7. ↑ Международной конференции «Тоталитарные секты и демократическое государство»
8. ↑ Материальный пирожок с духовной начинкой
9. ↑ Приказ Минздравмедпрома РФ от 19.06.1996 n 254 «Об отмене «Методических рекомендаций „Программа детоксикации“»
10. ↑ http://www.nevskiy.orthodoxy.ru/center/spravochnik/psiho/sinton.html
11. ↑ Психокульты: Дианетика, Синтон, Симорон, ДЭИР и пр
12. ↑ ПСИХОКУЛЬТЫ
13. ↑ Православие в Татарстане. | Русская линия: О «Клубе травматической психологии». Мониторинг СМИ
14. ↑ Журнал практического психолога, 2002, № 6 Специальный выпуск: Практическая психология per se
15. ↑ Николай Козлов (московский) -номер ЖПП о нем и о Синтоне. Александр Лидерс.
16. ↑ Мифы и тупики поп-психологии/С. С. Степанов. — Дубна.: Феникс+, 2006. — 232 с.
17. ↑ «Школьный психолог». Издательский дом «Первое сентября»
18. ↑ Гуру секты «Синтон» не смог заставить замолчать своего трагически погибшего бывшего последователя
19. ↑ Синтон и религия.
20. ↑ Современная культура и христианство.

Ссылки

Синтон Тренинг Центр: что говорят в отзывах?

Теория психолога Николая Ивановича Козлова появилась еще в 90-х годах прошлого века. Она была очень популярна и помогла многим гражданам изменить свою жизнь. Его Тренинг Центру Синтон уже 36 лет, а ежегодное число посетителей мероприятий достигает 10 000 человек.

Однако отзывы далеко не однозначно рассказывают о проводимых здесь мероприятиях. Сейчас учреждение находится под опекой Университета Практической Психологии, при этом в его реальной истории были весьма непростые времена.

Помогает ли Синтон людям – что пишут отзывы

Психологические учения являются самыми спорными, поскольку нельзя всех людей привести к единому стандарту. Одни и те же приемы могут как помочь, так и навредить. Поэтому один из самых объективных отзывов в сети опубликовал Tonio на https://zoon.ru/msk/trainings/uchebnyj_tsentr…

Мнение Tonio отлично подходит для всех психологических школ

Автор отмечает, что учебная программа Синтона «на любителя». И в чем-то он прав, поскольку повальное увлечение психологией приводит к неожиданным эффектам. Хуже всего, когда некие авторские методики начинают повторять любители большой наживы. Но в данном случае это не происходит, Тренинг Центром руководит сам Николай Козлов. И пока ему удается сохранять некоторые полезные свойства. По крайней мере об этом говорят настоящие истории.

На https://irecommend.ru/content/trenirui-mozgi автор под ником Екибана рассказывает свою историю

Тренинги в Синтоне ведет много специалистов, при этом Николай Козлов тоже выступает в роли преподавателя. И у него не всегда получается «захватить аудиторию и снести крышу». Впрочем, есть ли у него такая цель? Ведь программа мероприятия должна приводить к улучшению качества жизни, а не к «сносу крыши». Найти честные мнения о психологах легко. А объективные очень непросто.
Примечательно, что на https://otzovik.com/review_5394154.html Lev Zolotarev жалуется на слишком сильное воздействие ведущего тренинга. Нездоровые техники влияния на подсознание должны применяться исключительно специалистами с медицинским образованием. Вполне логичное представление, однако в данном случае непонятен смысл претензий. Доктор психологических наук Н. Козлов конечно не медик, но некоторые понятия о технике безопасности он в любом случае имеет.

На https://otzovik.com/review_5394154.html автор жалуется на применение методов психологического давления

Хотя надо признать, что в интернете о нем весьма неоднозначные мнения.

Не все психологические практики одинаково полезны, и подходить к ним надо с осторожностью, http://psychology.net.ru/talk/viewtopic.php?t=1453

И здесь автор сравнивает обучение в Синтоне с медицинскими практиками. К которым требуется подходить с определенной осторожностью. Воздействие тренеров может оказаться слишком сильным, поэтому определенные техники безопасности должны присутствовать в обязательном порядке. Правда, в этом отзыве говорится про Минское отделение Тренинг Центра. Но вряд ли там действуют иные стандарты.

Зачем учиться в Синтон Тренинг Центре

Как и ожидалось, честные мнения авторов об этом учебном центре кардинально разошлись. Одни говорят про высочайшую отдачу, другие жалуются на непонятную программу. Причем отзывы расходятся, и это зависит от личностных качеств. В чем-то эту психологическую школу можно сравнить с лекарством. Если одному пациенту оно поможет, то другому способно навредить. Следовательно, рекомендуется крайне аккуратно подходить к решению о начале обучения. Есть вероятность, что оно сможет изменить жизнь к лучшему. Но есть некоторые шансы потерять деньги без ожидаемого эффекта или сделать свое существование более тяжелым.

Контактные данные
Юридическое название организации: ИП Козлов Александр Николаевич
Сайт: https://syntone.ru/
Адрес: Москва, Окружной проезд, д. 15, корп. 2 здание НИИ «ГИПРОРЕЧТРАНС»
Телефон: +7 (499) 705-5695

Достоинства

оказывается психологическая помощь;
в отдельных случаях обучение позволяет улучшить качество жизни

Недостатки

огромное количество оппонентов;
некоторые критики называют «Синтон» сектой;
требуется индивидуальный подход к каждому ученику

Поделиться с друзьями

Безопасность | Стеклянная дверь

Мы получаем подозрительную активность от вас или кого-то, кто пользуется вашей интернет-сетью. Подождите, пока мы подтвердим, что вы настоящий человек. Ваш контент появится в ближайшее время. Если вы продолжаете видеть это сообщение, напишите нам чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.

Nous aider à garder Glassdoor sécurisée

Nous avons reçu des activités suspectes venant de quelqu’un utilisant votre réseau internet. Подвеска Veuillez Patient que nous vérifions que vous êtes une vraie personne.Вотре содержание apparaîtra bientôt. Si vous continuez à voir ce message, veuillez envoyer un электронная почта à pour nous informer du désagrément.

Unterstützen Sie uns beim Schutz von Glassdoor

Wir haben einige verdächtige Aktivitäten von Ihnen oder von jemandem, der in ihrem Интернет-Netzwerk angemeldet ist, festgestellt. Bitte warten Sie, während wir überprüfen, ob Sie ein Mensch und kein Bot sind. Ihr Inhalt wird в Kürze angezeigt. Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, informieren Sie uns darüber bitte по электронной почте: .

We hebben verdachte activiteiten waargenomen op Glassdoor van iemand of iemand die uw internet netwerk deelt. Een momentje geduld totdat, мы узнали, что u daadwerkelijk een persoon bent. Uw bijdrage zal spoedig te zien zijn. Als u deze melding blijft zien, электронная почта: om ons te laten weten dat uw проблема zich nog steeds voordoet.

Hemos estado detectando actividad sospechosa tuya o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера mientras verificamos que eres una persona real.Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico a para informarnos de que tienes problemas.

Hemos estado percibiendo actividad sospechosa de ti o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este mensaje, envía un correo electrónico a para hacernos saber que estás teniendo problemas.

Temos Recebido algumas atividades suspeitas de voiceê ou de alguém que esteja usando a mesma rede.Aguarde enquanto confirmamos que Você é Uma Pessoa de Verdade. Сеу контексто апаресера эм бреве. Caso продолжить Recebendo esta mensagem, envie um email para пункт нет informar sobre o проблема.

Abbiamo notato alcune attività sospette da parte tua o di una persona che condivide la tua rete Internet. Attendi mentre verifichiamo Che sei una persona reale. Il tuo contenuto verrà visualizzato a breve. Secontini visualizzare questo messaggio, invia un’e-mail all’indirizzo per informarci del проблема.

Пожалуйста, включите куки и перезагрузите страницу.

Это автоматический процесс. Ваш браузер в ближайшее время перенаправит вас на запрошенный контент.

Подождите до 5 секунд…

Перенаправление…

Заводское обозначение: CF-102 / 6916ca22bc8d2de2.

Mehdi, Iacovelli, Nguyen, Budny, SPHR

Отрасль: Компания

Описание

Synthon — голландская транснациональная компания, производящая непатентованные лекарства для людей.Компания была основана в 1991 году двумя химиками-органиками из Университета Радбауд в Неймегене. Учредитель: Жак Лемменс Основан: 17 сентября 1991 г. Штаб-квартира: Неймеген, Нидерланды Количество работников: 1900 (2017) Дочерние компании: Synthon Biopharmaceuticals B.V., Synthon IP Inc., Головная организация: Synthon Netherlands Holding B.V.

Список сотрудников Synthon Вот исчерпывающий список бывших и настоящих сотрудников! Получите исчерпывающую информацию о количестве сотрудников Synthon.Вы можете фильтровать их по навыкам, годам работы, работе, образованию, отделу и предыдущей работе.

Зарплаты Synthon. Вы даже можете запросить информацию о том, сколько платит Synthon, если хотите. Узнайте о зарплатах, плюсах и минусах работы в Synthon непосредственно от прошлых сотрудников.

Поиск людей по работодателям Вы можете возобновить старые отношения, восстановить отношения с давно потерянным другом, бывшим начальником, деловым знакомым, которые могут быть полезны в вашей новой работе.С нашей базой данных сотрудников возможности безграничны. Все, что вам нужно сделать, это ввести пару ключевых слов, и мы предоставим вам именно ту информацию, которую вы хотели!

46 сотрудников Synthon в базе данных. Узнайте все, что нужно знать о сотрудниках Synthon. Мы предлагаем вам много объективной информации из внутренней базы данных, личных записей и многих других деталей, которые могут вас заинтересовать.

Mir Mehdi Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Мир Мехди Synthon Experience 2010 — настоящее время

Менеджер по обеспечению качества работы в Synthon Pharmaceuticals, Inc

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Synthon Pharmaceuticals, Inc май 2010 г. — настоящее время
Synthon 2010 г. — настоящее время
Forest Laboratories, Inc сентябрь 2001 г. — май 2010 г.
NMC Laboratories, Inc декабрь 1992 г. — сентябрь 2001 г.
Bauch & Lomb январь 1985 г. — Декабрь 1992 г.

Навыки
CAPA, FDA, проверка, система качества, управление качеством, GMP, SOP, регуляторные вопросы, фармацевтическая промышленность, менеджмент, химия, анализ первопричин, улучшение процессов, управление документами, управление изменениями, обзоры, управление рисками , Анализ данных, обеспечение качества, обслуживание клиентов, инспекции участков, частные расследования, передача технологий, системы качества, расследования, внутренние и внешние…, Технология / продукт …, Ежегодный обзор продукта, Представления FDA, Разработка этикеток / …, Управление обучением на предприятии …, Отчеты о качестве, Руководство по качеству, Технические характеристики продукта, Химические машины и …, Химия, Машины и …, Обучение менеджменту …, Нестерильное …, Стерильное производство …, GLP и производственный аудит, тенденции и анализ …

Образование
Университет Карачи
Магистр наук (MS), химия , 3,6

Памела Яковелли Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Опыт Синтона Памелы Яковелли Февраль 2011 г. — август 2012 г.

Работа PQM

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Biogen май 2015 г. — настоящее время
GSK май 2014 г. — май 2015 г.
Novartis Vaccines and Diagnostics сентябрь 2012 г. — май 2014 г.
Synthon февраль 2011 г. — август 2012 г.
Synthon февраль 2010 г. — февраль 2011 г.
Covidien Апрель 1998 — февраль 2010

Навыки
Черный пояс Шесть сигм, улучшение процессов, cGMP, CAPA, проверка, контроль изменений, проверка процессов, анализ первопричин, бизнес-планирование, управление изменениями, анализ данных, проектирование, кайдзен, бережливое производство, Внутренний аудит, внешний аудит, расследования, управление рисками, инспекции участков, управление качеством, системы качества, обеспечение качества, лидерство, математика, упаковка, статистика, Kepner-Tregoe, DMAIC, управление документами, производство, твердые формы для перорального приема, жидкости, операционные Совершенство, квалификация оборудования, запуск предприятия, FDA, DEA, качество поставщиков…, Управление проектами, Контроль качества, Minitab, Microsoft Office, Бюджетирование отделов, JDE One World, Стратегическое лидерство, Проведение обучения, Ключевые показатели эффективности …, Управление производительностью, FMEA, Отображение бизнес-процессов

Образование
Рочестерский технологический институт
Сертификат продвинутого уровня, качество статистики

Колледж государственного университета Нью-Йорка в Онеонте 1991 — 1993
Бакалавр, математика

Кристина Нгуен Сан-Франциско, Калифорния Подробности

Опыт Синтона Кристины Нгуен, февраль 2003 г. — сентябрь 2004 г.

Менеджер по работе с клиентами Розничная торговля и потребительские товары в отделе продаж.com

Промышленное компьютерное программное обеспечение

Опыт работы
salesforce.com март 2014 г. — настоящее время
Vidcaster сентябрь 2013 г. — март 2014 г.
Demandforce май 2011 г. — июнь 2013 г.
Sanofi Pasteur январь 2009 г. — февраль 2011 г.
Sanofi Pasteur июль 2007 г. — январь 2009 г.
Johnson & Johnson декабрь 2004 г. — июнь 2007 г.
Synthon февраль 2003 г. — сентябрь 2004 г.
Humanscale июль 2002 г. — сентябрь 2003 г.

Навыки
Навыки продаж, внешние продажи, фармацевтическая промышленность, социальные сети, торговые операции, отдел продаж.com, Продажи, Продажи, Управление продажами, Лидерство, Обучение, Развитие бизнеса, Маркетинговая стратегия, Холодные звонки, Социальные сети, Коучинг, Развитие нового бизнеса, Прямые продажи, Управление учетными записями, Реклама, Управление, Процесс продаж, Генерация лидов, Торговые презентации, Маркетинг, переговоры, CRM, B2B, стратегическое партнерство

Образование
Государственный университет Сан-Хосе
Бакалавр, уголовное правосудие, речевые коммуникации

Крис Будни Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Синтон Криса Будни, сентябрь 2003 г. — ноябрь 2013 г.

Помощник руководителя

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Rho май 2014 — настоящее время
Synthon сентябрь 2003 — ноябрь 2013
Reichhold сентябрь 2001 — июль 2003
Reichhold Chemical 2001 — 2003

Навыки
Нотариус, эксперт в Mircosoft…, Внутренние и международные …, 12 лет помощи старшему …., Корпоративные мероприятия, Планирование встреч, Управление календарем, Расчет заработной платы, Управление персоналом, Протоколы собраний, Навыки сильных людей, Вовлечение волонтеров, Отчетность о расходах, Путешествия, Люди Навыки, Управление персоналом, Отношения с сотрудниками, Календарное дело, Планирование проектов, Расчет заработной платы, Работа в команде, Управление расходами, Исполнительная поддержка, Sop, FDA, Бюджетирование Департамента, Фармацевтическая промышленность, Административные …, Нормативные вопросы, Координация проектов, Офисное Управление, Человеческие ресурсы, Microsoft Office, персональное развитие, обучение, администрирование

Образование
Empire State 1997-2001
BS, BA / HR Management

Университет Мерсихерст 1991-1991
Сертификация, Полицейская академия

McDowell High 1987-1990
Диплом, общее образование, бизнес

Mercyhurst Prep 1986 — 1987
Диплом, общее образование

Кэтрин (Уолш) Майерс, SPHR Роли, Северная Каролина Подробности

Кэтрин (Уолш) Майерс, Synthon Experience SPHR, август 2009 г. — декабрь 2012 г.

Коучинг по оптимизации рабочих мест и бизнес-консультированию ~ Управление изменениями ~ Развитие талантов

Отрасль людских ресурсов

Опыт работы
Независимый консультант / консультант Июль 2015 г. — настоящее время
Поставка складских помещений Февраль 2014 г. — май 2015 г.
Sensus Январь 2013 г. — январь 2014 г.
Synthon Август 2009 г. — декабрь 2012 г.
HR Solutions-Independant Март 2008 г. — декабрь 2009
Bizcom Web Services Inc июнь 2007 — март 2008
ADP TotalSource май 2005 — февраль 2007
Paychex май 2003 — май 2005

Навыки
Отношения с сотрудниками, управление изменениями /…, Обучение и профессиональные …, Стратегическое планирование и …, Привлечение талантов, Трудовые контракты, Переезд, Вовлечение сотрудников, Реструктуризация и …, Управление соответствием, Управление производительностью, Ключевые показатели эффективности …, Должностные инструкции, Исполнительный Разработка, Высокопроизводительные команды, Международные отношения, Внутренние коммуникации, Корпоративные коммуникации, Управление HRIS, …, Планирование вознаграждений, Планирование преемственности, Справочники для сотрудников, Льготы для сотрудников, Лидерство, Разрешение конфликтов, Бюджет отдела, Здоровье сотрудников, Microsoft Office 2010, Преимущества Переговоры, бизнес-процессы…, Бизнес-планирование, Построение отношений, Корпоративное обучение, Сеть, Работа с сообществом, OSHA, Salesforce.com, Прямые продажи, Торговые презентации, Защита руководителей, Корпоративное право, Обучение, Стратегическое планирование, Управление изменениями, Управление персоналом, Стратегия, Кадровая политика , Приложения Oracle, организационный дизайн, развитие лидерства

Образование
Государственный университет Северной Каролины 1995 — 1999
Бакалавр гуманитарных наук, психология / HRD

Государственный университет Северной Каролины
Бакалавр психологии / развития человеческих ресурсов

Кари Локхарт Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Опыт Синтона Кари Локхарт, август 2012 г. — декабрь 2013 г.

Научный сотрудник Avazyme, Inc.

Промышленная биотехнология

Опыт работы
Avazyme, Inc. июль 2015 г. — настоящее время
Pfizer октябрь 2014 г. — июнь 2015 г.
Synthon август 2012 г. — декабрь 2013 г.
BASF май 2012 г. — август 2012 г.
L1 Agrosciences, Inc. март 2011 г. — октябрь 2011
Медицинский университет Южной Каролины Август 2004 — август 2005
Икаген 2003 — 2004

Навыки
Разработка анализов, ELISA, биохимия, высокая производительность…, ПЦР, химия белков, вестерн-блоттинг, экспрессия белков, SDS-PAGE, FLIPR, биотехнология, молекулярная биология, науки о жизни, генетика, клеточная биология, микробиология, наука, фармакология, геномика, исследования и разработки, микроскопия, ДНК, открытие лекарств, клетка Культура, иммуногистохимия, работа с жидкостями, науки о жизни

Образование
Чарльстонский колледж 2000-2004
Бакалавр биологии

Королевский колледж Лондон 2003-2003

Средняя школа Чапел-Хилл

Энтони Миллс Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Опыт Энтони Миллса в Synthon 2011 — 2012

Менеджер по производственным операциям

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
bioMerieux июль 2015 — настоящее время
bioMerieux февраль 2012 — настоящее время
Synthon 2011 — 2012
Eisai Pharmaceuticals октябрь 2002 — июнь 2011
Eisai Pharmaceuticals январь 2000 — январь 2002

Навыки
GMP, валидация , cGMP, FDA, фармацевтика, производство, шесть сигм, совершенствование процессов, постоянное совершенствование, биотехнологии, SAP, Sop, фармацевтическая промышленность, межфункциональная группа…, Лидерство, Бережливое производство, Менеджмент, Закупки, Обеспечение качества, Система качества, Анализ первопричин, Передача технологий, Тестирование, Обучение, V&V, Упаковка, Медицинские устройства, GxP, Компьютерная система …, Контроль изменений, CAPA, Бизнес Процесс …, Биофармацевтические препараты, Аудит, Асептическая обработка, 21 CFR Часть 11, Аудит качества, Контроль качества, Документация по программному обеспечению, Нормативные вопросы, GLP, SOP

Образование
Университет Восточной Каролины 2014-2016
Степень бакалавра, Деловое администрирование и менеджмент, общие

University of Phoenix 2007 — 2010
Associate of Arts, Business

Перси Коард, MBA Хьюстон, штат Техас Подробности

Перси Коард, программа MBA Synthon Experience, январь 2004 г. — март 2005 г.

Работа Ameritox Районный менеджер побережья Мексиканского залива

Промышленность, больница и здравоохранение

Опыт работы
Ameritox Февраль 2014 г. — настоящее время
Daniels Sharpsmart Февраль 2012 г. — февраль 2014 г.
EcoSolutions Waste Consulting, LLC Октябрь 2009 г. — февраль 2012 г.
UCB Март 2005 г. — ноябрь 2009 г.
Synthon Январь 2004 г. — март 2005 г.
Johnson & Johnson сентябрь 1996 — январь 2004
BFI декабрь 1993 — сентябрь 1996

Навыки
Управление отходами, переработка, сокращение отходов, фармацевтика, управление продажами, основные счета, торговые представители, стратегическое планирование, управление счетами, бизнес-планирование , Продажи, фармацевтическая промышленность, лидерство, развитие бизнеса, стратегия, менеджмент, переговоры, продажи, запуск продукта, B2B, бизнес-анализ, операции по продажам, анализ, обучение, тайм-менеджмент, производство, переговоры по контрактам, коучинг, управленческое консультирование, навыки продаж, Розничная торговля, Развитие нового бизнеса, Сбор средств, Cro ss-функциональная команда…, Конкурентный анализ

Образование
University of Houston, C.T. Bauer College of Business 2010-2012 гг.
Executive MBA, Management

Auburn University 1991-1993
BS, Business Administration (Marketing)

Военная академия США в Вест-Пойнте 1988-1991
Engineering Management

Libor Vyklicky Район Большого Нью-Йорка Подробности

Libor Vyklicky’s Synthon Experience январь 2013 — настоящее время

Руководитель проекта работы в Synthon

Отраслевые исследования

Опыт работы
Synthon Январь 2013 г. — настоящее время
Synthon Февраль 2012 г. — январь 2013 г.
IBM Research Январь 2006 г. — январь 2012 г.
IBM Сентябрь 2003 г. — декабрь 2005 г.

Навыки
UV-Vis, эллипсометрия, ЯМР, полупроводник…, TGA, Органический синтез

Образование
Колумбийский университет в Нью-Йорке 1998 — 2003
PhD

Химико-технологический университет в Праге (UCT Прага) 1993 — 1998
Ing

Самита Дешпанде Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Опыт Синтона Самиты Дешпанде, январь 2011 г. — апрель 2011 г.

Работа Старшим менеджером ИТ-проектов, Bioventus

Консультации по вопросам управления отраслью

Опыт работы
GSK (консультант Pursuit Solutions) декабрь 2013 г. — сентябрь 2014 г.
PPD (консультант Select Group) март 2013 г. — декабрь 2013 г.
Camargo Pharmaceutical Services июль 2011 г. — март 2012 г.
Synthon январь 2011 г. — апрель 2011 г.
Merck октябрь 2007 — 2010
Lord Corporation февраль 2004 — октябрь 2007
Cree Inc октябрь 2000 — октябрь 2001
Johnson Controls Inc март 1998 — октябрь 2000
Cascade Engineering март 1996 — март 1998

Навыки
Управление проектами, бизнес-анализ, химическая инженерия, финансовый анализ, межфункциональная команда…, Шесть сигм, Разработка процессов, Улучшение процессов, Биотехнология, Передача технологий, Моделирование процессов, Разработка продуктов, Бережливое производство, Производство, Фармацевтическая промышленность, FDA, Непрерывное совершенствование, Бизнес-процессы …, Валидация, Анализ первопричин, Управление продуктами , Прогнозирование, стратегия, CRM, командное лидерство, лидерство, менеджмент, анализ, консалтинг

Образование
Coursera — Университет Пенсильвании, Wharton School 2014-2014
Сертификат, Введение в операционный менеджмент

Университет Западного Мичигана — Хавортский колледж бизнеса 2001 — 2004
MBA, бизнес-администрирование и менеджмент, общие

Мичиганский технологический университет 1992 — 1996
Магистр, химическая инженерия

Индийский технологический институт, Мадрас 1988 — 1992
BTech, химическая инженерия

С.П. Колледж 1986 — 1988
Средняя школа, естествознание

Джнана Прабодхини 1983 — 1986
Средняя школа, естествознание

Susan Spooner Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Synthon Experience Сьюзан Спунер, январь 2010 г. — сентябрь 2010 г.

Регуляторные вопросы вакансий | Управление проектами

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
INC Research Октябрь 2013 г. — настоящее время
Общественные службы Январь 2012 г. — сентябрь 2013 г.
GlaxoSmithKline Октябрь 2010 г. — декабрь 2011 г.
Synthon Январь 2010 г. — сентябрь 2010 г.
GlaxoSmithKline 2002–2010 гг.
Magellan Laboratories Январь 2002 — июль 2002
Bausch + Lomb 2000 — 2002
Bausch + Lomb 2000 — 2000
Bausch + Lomb 1997 — 1999

Навыки
Управление проектами, построение команды, проблемы сотрудничества…, Межфункциональная группа …, Регуляторные вопросы CMC, Стратегия регулирования …, FDA, EMEA, Качество по дизайну, DMF

Образование
Университет Рочестера — Высшая школа делового администрирования Уильяма Э. Саймона
MBA, Маркетинг, стратегия

Университет Рочестера
Доктор философии, физико-органическая химия

Рутгерс, Государственный университет Нью-Джерси-Нью-Брансуик
Бакалавр, химия

Horst Wichek Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Опыт Синтона Хорста Вичека, январь 2007 — 2009

Специалист по контролю рабочей документации в Robling Medical, Inc.

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Robling Medical, Inc. июль 2015 г. — настоящее время
Chiltern ноябрь 2014 г. — июль 2015 г.
Novan Therapeutics август 2014 г. — октябрь 2014 г.
UCB Pharma январь 2010 г. — январь 2014 г.
Synthon январь 2007 г. — 2009 г.
Cardinal Health Январь 2007 г. — декабрь 2007 г.
GlaxoSmithKline Октябрь 2005 г. — январь 2006 г.
Accentuate Staffing 2005 — 2006 гг.
PLIVA Январь 2000 г. — август 2005 г.

Навыки
Контроль изменений, Sop, GMP, проверка, обеспечение качества , Фармацевтическая промышленность, FDA, 21 CFR Part 11, Регулирующие вопросы, Нормативные документы, CAPA, GxP, GLP, Передача технологий, LIMS, Система качества, Биотехнология, ВЭЖХ, Аналитическая химия, Аудит качества, Документация по программному обеспечению, Межфункциональная группа…, Компьютерная система …, Шесть сигм

Образование
Государственный университет Монклера 2004 — 2006
AS, Компьютеры

Tom Southward Ричмонд, Вирджиния Подробности

Tom Southward’s Synthon Experience Февраль 2004 г. — сентябрь 2004 г.

Менеджер по работе с клиентами в Nestle Health Science

Промышленное медицинское оборудование

Опыт работы
Nestle Health Science Ноябрь 2012 г. — настоящее время
Nestle Health Science Май 2010 г. — ноябрь 2012 г.
Nestle Healthcare Nutrition Сентябрь 2004 г. — май 2010 г.
Nestle Healthcare Nutrition Январь 2008 г. — январь 2010 г.
Synthon Февраль 2004 г. — Сентябрь 2004 г.
Ortho McNeil Декабрь 2000 г. — январь 2004 г.
Innovex Март 1999 г. — декабрь 2000 г.

Навыки
Лицензия OUPV USCG, операции по продажам, управление ключевыми клиентами, урология, больницы, здравоохранение, эндокринология, прогнозирование, ревматология, отдел продаж Разработка, Онкология, Фармацевтические продажи, Ортопедия, Бизнес-планирование, Продажа, Хирурги, Навыки продаж, Медицинские приборы, Обучение, Планирование рынка, Эффективность продаж, Торговые презентации, Фармацевтическая промышленность, Управление счетами, Управляемая помощь, Уход за ранами, Питание, Индустрия здравоохранения, Развитие нового бизнеса, B2B, Коучинг

90 002 Образование
Университет Джеймса Мэдисона 1988 — 1991
BBA, маркетинг

Университет Джеймса Мэдисона 1988 — 1991
Бакалавр делового администрирования, маркетинг

Линн Кайзер Район Большого Нью-Йорка Подробности

Опыт Синтона Линн Кайзер сентябрь 2008 г. — ноябрь 2009 г.

Директор по работе с системами и возможностями в Службе образовательного тестирования (ETS)

Промышленная биотехнология

Опыт работы
Служба образовательного тестирования (ETS) Октябрь 2012 г. — настоящее время
Служба образовательного тестирования (ETS) Январь 2011 г. — октябрь 2012 г.
Synthon Сентябрь 2008 г. — ноябрь 2009 г.
Synthon Январь 2008 г. — август 2008 г.
Bristol-Myers Squibb Январь 2007 г. — июль 2007 г.

Навыки
Метрики, Аудит качества, Системы качества, Обеспечение качества, Дизайн экспериментов, Передача технологий, ISO, Межфункциональная группа…, Улучшение процессов, SPC, GMP, Проверка, Система качества, CAPA, Анализ первопричин, Sop, Биофармацевтические препараты, Контроль изменений, FMEA, Биотехнология, 21 CFR Часть 11, FDA, Моделирование процессов, Контроль качества, Фармацевтическая промышленность, ВЭЖХ, Шесть сигм, аудит, химия, хроматография, проверка очистки, постоянное совершенствование, GxP, управление качеством, R, нормативные документы, SOP

Образование
Рочестерский технологический институт 2001-2007
MS, статистика

Sewanee-University of Юг 1983 — 1987
BS, Биология

Скотт Ремми Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Synthon Experience Скотта Ремми 2010-2012

Директор по финансированию вакансий в SAS

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
SAS Май 2015 — настоящее время
Cisco Systems 2013 — 2015
Gentris 2012 — 2012
Synthon 2010 — 2012
Eisai 2005 — 2010
Progress Energy Ventures; Progress Fuels Corporation 2001 — 2005
Deloitte & Touche 1994 — 1999

Навыки
Финансовая отчетность, финансовый анализ, внедрение программного обеспечения, бизнес-стратегия, совершенствование процессов, финансовый учет, внутренний контроль, стратегическое планирование, оборотный капитал…, Управление денежными средствами, прогнозирование денежных потоков, перевод денежных средств, финансовое планирование, контроль затрат, анализ затрат, учет затрат, планирование сценария, анализ сценария, оценка, управление активами, переговоры по контракту, анализ цен, бюджетирование, бюджетирование капиталовложений, управление расходами , Тимбилдинг, управление командой, обучение, обучение и развитие, внутренние коммуникации, бюджеты, рентабельность, стратегические финансовые …, SAP, бухгалтерский учет, анализ, анализ отклонений, менеджмент, управленческие финансы, бизнес-планирование, прогнозирование, аудит, лидерство, Consolidation

Образование
Дейтонский университет
Степень бакалавра, бухгалтерский учет

Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл — Бизнес-школа Кенана-Флаглера
Магистр делового администрирования (M.Б.А.)

Опыт Синтона Айлин Юсель июнь 1995 — август 1995

Работа, кандидат наук_ Хьюстонский университет — Результаты и политика фармацевтического здравоохранения

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Фармацевтический колледж Хьюстонского университета август 2012 г. — настоящее время
AbbVie май 2015 г. — август 2015 г.
Yucel Pharmacy ноябрь 2006 г. — май 2012 г.
Yilbak Tic. В КАЧЕСТВЕ. февраль 2003 г. — май 2006 г.
GlaxoSmithKline май 2002 г. — сентябрь 2002 г.
Bristol Myers & Associates PC октябрь 1997 г. — апрель 1999 г.
Synthon июнь 1995 г. — август 1995 г.

Навыки
Фармацевтическая промышленность, эпидемиология, биостатистика, клинические испытания , Анализ данных, Исследование результатов, SAS, Здравоохранение, Онкология, Фармацевтические продажи, Биотехнология, Клинические исследования, Науки о жизни, Нормативные вопросы, Разработка продуктов, Исследования, Фармакоэпидемиология, Фармаконадзор, Работа в команде, Продажи, GMP, Stata, Науки о жизни, Модель воздействия на бюджет

Образование
Университет Хьюстона 2012-2016 гг.
Доктор философии (PhD), результаты и политика в области фармацевтического здравоохранения

Yeditepe Üniversitesi 2010-2011 гг.
Степень магистра клинической фармации

Государственный университет Аризоны 2000-2002
Магистр делового администрирования (MBA), специалист по цепочке поставок возраст

Государственный университет Аризоны 2000-2002
Степень магистра, Управление здравоохранения

Стамбульский университет 1993-1997
Бакалавр наук (B.С.), Аптека

Алан Роуз II Большой Мемфис Подробности

Опыт Синтона Алана Роуза II, ноябрь 2004 г. — январь 2005 г.

Продажа вакансий и маркетинг в Super Drugs

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Super Drugs Февраль 2012 г. — июль 2015 г.
Eli Lilly and Company Сентябрь 2006 г. — февраль 2012 г.
PSS / Takeda Pharmaceuticals Август 2005 г. — август 2006 г.
Synthon Ноябрь 2004 г. — январь 2005 г.
Watson Pharmaceuticals Январь 2002 г. — июль 2004 г.
Edwards Pharmaceuticals / Delta Pharma Январь 2001 г. — январь 2002 г.

Навыки
Обслуживание клиентов, менеджмент, продажи, маркетинговая стратегия, запуск продукта, стратегическое планирование, управление продажами, бюджеты, маркетинг, управление счетами, развитие нового бизнеса, Отдел продаж

Образование
Государственный университет Миссисипи 1998 — 2000
Степень бакалавра, микробиология / Pre-Med

Northeast Mississippi Community College 1996 — 1998
Pre-Med, Pre-Medicine / Pre-Medical Studies

Crisniña Olorvida Philadelphia, Пенсильвания Подробности

Опыт Синтона Криснины Олорвида октябрь 2009 г. — август 2011 г.

Работа PreMed Student

Отраслевая медицинская практика

Опыт работы
Медицинский колледж Университета Дрекселя Сентябрь 2014 г. — июнь 2015 г.
Пенсионное сообщество Well Spring Июнь 2013 г. — август 2013 г.
Carolina Outreach, LLC Декабрь 2011 г. — март 2012 г.
Synthon Октябрь 2009 г. — август 2011 г.
Метрики, Inc. Сентябрь 2008 г. — июнь 2009 г.

Навыки
Microsoft Office, Windows, организационное поведение

Образование
Медицинский колледж Дрексельского университета 2014-2015 гг.
Магистр биологических наук, биологии / биологических наук, общее

Медицинский колледж Дрексельского университета 2013-2014
Подготовительная программа по медицине, биологические и биомедицинские науки

Университет Восточной Каролины 2005-2009 гг.
бакалавр наук, химия

Университет Восточной Каролины 2005-2009
бакалавр наук, биохимия

Гэри Кристенсен Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Опыт Синтона Гэри Кристенсена, январь 2009 г. — февраль 2011 г.

Job Scientist II в Bayer CropScience

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Bayer CropScience сентябрь 2012 г. — настоящее время
Scynexis апрель 2011 г. — сентябрь 2012 г.
Synthon январь 2009 г. — февраль 2011 г.
GlaxoSmithKline октябрь 2006 г. — январь 2009 г.
International Flavors and Fragrances 1999 — 2006
American Cyanamid 1992 — 1998

Навыки
ВЭЖХ, газовая хроматография, разработка методов, проверка, аналитическая химия, хроматография, УФ-видимая область, GMP, GLP, НИОКР, подготовка проб, аналитические методы, УФ, SharePoint Designer, заряженный аэрозоль…, ELSD, разработка СОП, перенос метода, аналитические исследования и разработки, лаборатория, химия, УФ / видимая область, сырье, разработка метода, фармацевтика, токсикология, V&V, растворение, SOP

Образование
University of Scranton 1987 — 1992
BS, MA, Биохимия

Боб Хадзима Район Большого Чикаго Подробности

Опыт Синтона Боба Хадзимы, январь 2005 г. — январь 2006 г.

Работа вице-президентом по продажам фармацевтических брендов в CoverMyMeds

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Shire Pharmaceuticals июнь 2011 — ноябрь 2014
Shire Pharmaceuticals ноябрь 2008 — июнь 2011
Noven Pharmaceuticals январь 2006 — ноябрь 2008
Synthon январь 2005 — январь 2006
Synthon январь 2004 — январь 2005

Навыки
Фармацевтические продажи, Эндокринология, Управляемая помощь, Кардиология, Урология, Фармацевтическая промышленность, Неврология, Лидерство, Эффективность продаж, Маркетинг, Гастроэнтерология, Торговые операции, Запуск продукта, Продажи в больницах, Диабет, Пульмонология, Ревматология, Дерматология, Продажи, Межфункциональные Команда…, Нефрология

Образование
Университет Северного Иллинойса
MBA

Университет Восточного Иллинойса 1995 — 1999
BS, Маркетинг

Аянна Т. Александер, MBA, MISM Большой Чикаго Подробности

Аянна Т. Александер, MBA, MISM’s Synthon Experience 2004 — ноябрь 2004

Консультант по продажам на территории работы, лабораторные продукты в Cardinal Health

Промышленность, больница и здравоохранение

Опыт работы
Cardinal Health июль 2015 г. — настоящее время
Comcast Cable февраль 2014 г. — май 2015 г.
U.S. Bank октябрь 2011 — май 2013
Chase 2008 — 2011
Charter One Bank 2005 — 2008
Synthon 2004 — ноябрь 2004
Reynolds American, Inc. 2002 — 2004
Blue Cross and Blue Щит штата Иллинойс, Монтана, Нью-Мексико, Оклахома и Техас 2000 — 2001

Навыки
CRM, продажи, лидерство, межфункциональная команда …, стратегия, управление портфелем, управление проектами, операции по продажам, Salesforce.com, Подбор персонала, Управление продажами, Маркетинг, MS Project, Управление рисками, Обучение, Финансовые услуги, Наем команды / Обучение / …, Отношения с клиентами …, Развитие бизнеса, Новые появляющиеся технологии, Менеджмент, Продажа

Education
Keller Высшая школа менеджмента Университета ДеВри 2010 — 2012
Магистр, Управление информационными системами; Концентрация управления проектами, 3,9

Келлер Высшая школа менеджмента Университета ДеВри 2002 — 2004
MBA, Деловое администрирование, менеджмент и операции, 3.5 / 4,0

Государственный университет Алабамы 1996 — 2000
BA, Связь

Eef Schimmelpennink Район Большого Чикаго Подробности

Опыт Синтона Ифа Шиммельпеннинка, январь 2007 г. — декабрь 2007 г.

Вице-президент по вакансиям Global Generics в Hospira

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Hospira декабрь 2012 г. — настоящее время
Hospira март 2011 г. — декабрь 2012 г.
Synthon BV январь 2008 г. — апрель 2011 г.
Synthon январь 2007 г. — декабрь 2007 г.
Synthon апрель 2006 г. — декабрь 2006 г.
Synthon январь 2005 — март 2006 г.
Synthon BV октябрь 2002 г. — декабрь 2004 г.
Numico декабрь 2000 г. — сентябрь 2002 г.
Numico Resarch сентябрь 1997 г. — ноябрь 2000 г.

Навыки
Биофармацевтические препараты, биосимиляры, биотехнология, развитие бизнеса, кардиология, клинические разработки , Коммерциализация, клинические испытания, межфункциональная команда…, Разработка лекарств, FDA, GMP, Общее программирование, Продажи в больницах, Науки о жизни, Науки о жизни, Доступ к рынку, Анализ рынка, Развитие нового бизнеса, Онкология, Фармацевтическая промышленность, Фармацевтические продажи, Фармацевтика, Разработка продукта, Запуск продукта, R, Регулирующее Дела, эффективность продаж, передача технологий, стратегия, вакцины

Образование
Университет Вагенингена 1991-1997
Магистр наук, биопроцессная инженерия

Квинслендский технологический университет 1995-1996
Биопроцессная инженерия

Бизнес-школа Арнем 2001-2004
Бизнес

Kimberly Edgerton Raleigh-Durham, North Carolina Area Подробности

Опыт Синтона Кимберли Эдгертон, сентябрь 2012 г. — настоящее время

Менеджер по вопросам регулирования занятости в Synthon

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Synthon Сентябрь 2012 г. — настоящее время
Aptiv Solutions Февраль 2008 г. — сентябрь 2012 г.
Teleflex Medical Январь 2005 г. — февраль 2008 г.
БИОФАРМ РЕСУРСЫ ДЛЯ KING PHARMACEUTICALS 2004–2005
RANDSTAD NORTH AMERICA 2002–2004
THE WOOLF GROUP, INC январь 2000 — январь 2002
CLINTRIALS RESEARCH, INC январь 1998 — январь 2000
Clintrial исследования 1998 — 1998

Навыки
Нормативные документы, FDA, регуляторные вопросы, IND, ISO 13485, фармацевтическая промышленность , Медицинские приборы, клинические разработки, биотехнология, клинические испытания, CRO

Образование
Центральный университет Северной Каролины 1991 — 1994
Бакалавр, политология / государственное управление

Даремский технический общественный колледж 1987 — 1989
Ассоциированный специалист по прикладным наукам , Параюридические технологии 9 0003

UNC-Charlotte 1983 — 1985
Бакалавр наук (B.S.), биология / биологические науки, общий

Шеннон Холмс, доктор философии, RAC Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Шеннон Холмс, доктор философии, RAC Synthon Experience октябрь 2009 г. — январь 2012 г.

Помощник директора по нормативным вопросам CMC в Biogen Idec

Промышленная биотехнология

Опыт работы
Biogen Idec февраль 2015 г. — настоящее время
Biogen Idec февраль 2013 г. — февраль 2015 г.
Biogen Idec январь 2012 г. — февраль 2013 г.
Synthon октябрь 2009 г. — январь 2012 г.
Merz Pharmaceuticals февраль 2009 г. — октябрь 2009 г.
Constella Group / SRA Январь 2008 г. — январь 2009 г.
NIEHS Июнь 2003 г. — январь 2008 г.

Навыки
Нормативные документы, FDA, регуляторные вопросы, фармацевтическая промышленность, биотехнология, медицинские устройства, науки о жизни, клинические испытания, медицинские записи, протокол

Образование
Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл 1998-2003 гг.
Ph.D., биологическая химия

Дэвидсон колледж 1994 — 1998
Бакалавр химии

Пэм Амос Терри Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Опыт Синтона Пэм Амос Терри, август 2002 г. — сентябрь 2003 г.

Менеджер по контролю качества работы

Промышленная биотехнология

Опыт работы
Cytonet LLC август 2010 г. — настоящее время
PPD ноябрь 2007 г. — август 2010 г.
Argos Therapeutics сентябрь 2003 г. — ноябрь 2007 г.
Synthon август 2002 г. — сентябрь 2003 г.
Cogent Neuroscience июль 2002 г. — август 2002 г.
Covance Биотехнологические услуги (теперь Diosynth) 1998 — 2000
Bayer 1995 — 1997

Навыки
Нормативные документы, cGMP, SOP, GMP, управление проектами, клинические испытания, FDA, Sop, биотехнология, ВЭЖХ, лаборатория, разработка анализов, технология Передача, нормативные требования, очистка, хроматография, контроль качества, валидация, фармацевтическая промышленность

Образование
Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл 1990-1994
Бакалавр гуманитарных наук (BA), биология, общие

Дон Андерс Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Dawn Anders’s Synthon Experience, февраль 2008 г. — настоящее время

Работа химиком-аналитиком в Synthon

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Synthon февраль 2008 г. — настоящее время
Synthon Pharmaceuticals, Inc февраль 2006 г. — настоящее время
Cardinal Health 2000 — 2006

Навыки
Аналитическая химия, ВЭЖХ, УФ-видимая область, GLP, растворение, цГМФ, хроматография, GMP, СОП

Образование
Университет Северной Каролины в Уилмингтоне 1994 — 1999

Адель Селук-Риера Район Большой Филадельфии Подробности

Опыт Синтона Адель Селак-Риера 2005 — 2006

Работа специалиста по эндокринологии по лечению диабета в Novo Nordisk A / S

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Novo Nordisk A / S январь 2013 — настоящее время
Novo Nordisk апрель 2007 — настоящее время
Novo Nordisk A / S июль 2009 — январь 2010
Johnson & Johnson 2006 — 2007
Synthon 2005 — 2006
Управление отходами Январь 2003 г. — июль 2005 г.

Навыки
Запуск продукта, Управление болью, Стратегическое планирование, Управление счетами, Эндокринология, Маркетинг, Психиатрия, Фармацевтические продажи, Основные счета, Продажи, Лидерство, Холодные звонки, Медицинское оборудование, Биотехнология, Кардиология, торговые операции, продажи, управляемая помощь, здравоохранение, онкология, менеджмент, больничные продажи, диабет, фармацевтическая промышленность, эффективность продаж

Образование
Temple University 1999 — 2001
MA, маркетинг

Temple University 1997 — 1999
BA, Реклама

Хизер Оллисон Большой Детройт Подробности

Опыт Синтона Хизер Оллисон 2004 — 2005

Директор по продажам MPS в BioMarin

Промышленная биотехнология

Опыт работы
BioMarin октябрь 2007 — настоящее время
Elan Pharmaceuticals 2005 — 2007
Synthon 2004 — 2005
Elan 2003 — 2004
Allergan Январь 2002 — март 2003
AstraZeneca 2000 — 2002

Навыки
Неврология, Больницы, Лечение боли, Продажа больниц, Фармацевтика, Онкология, Фармацевтическая промышленность, Гастроэнтерология, Биотехнология, Кардиология, Инфекционные заболевания, Генетика, Управление продажами, Salesforce.com, Sales

Education
University of Pennsylvania — The Wharton School 2014 — 2014
Программа повышения квалификации для руководителей

Государственный университет штата Мичиган 1991 — 1995
Бакалавр гуманитарных наук, экономика

Оливер Бичакджян Большой Детройт Подробности

Опыт Синтона Оливера Бичакджяна июнь 1999 г. — сентябрь 2005 г.

Оперативный руководитель службы поддержки рабочих мест в системе здравоохранения Мичиганского университета патологии информатики

Отрасль информационных технологий и услуг

Опыт работы
Патологическая информатика — Система здравоохранения Мичиганского университета Август 2013 г. — настоящее время
Патологическая информатика — Система здравоохранения Мичиганского университета Октябрь 2006 г. — настоящее время
Компьютерный медик Декабрь 2005 г. — апрель 2007 г.
Synthon июнь 1999 г. — сентябрь 2005 г.
UCI Radboud University 1997–1999
Buro Boeijen / UCI Shop 1996–1998

Навыки
Microsoft Office, обслуживание клиентов, мобильные устройства, мобильная связь, сети, Mac OS X, медицинская информация…, Цифровые медиа, Презентации, Техническая поддержка …, Windows 7, Виртуализация, Windows Server, Удаленный рабочий стол, Поддержка рабочего стола …, Windows, Active Directory, Техническая поддержка, Оборудование, Устранение неполадок, SharePoint, Поддержка службы поддержки, Компьютер Аппаратное обеспечение, VMware, Blackberry, системное администрирование, Microsoft Exchange, Citrix, серверы, программная документация, администрирование сервера, VMware ESX, Blackberry Enterprise …, Visio, сетевое администрирование, DNS, ITIL, управление ИТ, TCP / IP, информационные технологии, Операционные системы, Управление ИТ-услугами, Ноутбуки, Тестирование, Внедрение программного обеспечения, Microsoft Office…, HTML, Настольные компьютеры, Архитектура предприятия, HP

Education
Hogeschool van Arnhem en Nijmegen
Компьютерные науки, Компьютерные науки

Michael Salyer, MSW Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Майкл Салиер, MSW’s Synthon Experience 2004 — 2006

Директор по обучению и развитию в Merz North America

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Merz Северная Америка Август 2013 — настоящее время
Reckitt Benckiser Октябрь 2008 г. — настоящее время
LipoScience Июнь 2006 г. — сентябрь 2008 г.
Synthon 2004 — 2006 гг.
Solvay Pharmaceuticals 2001 — 2004

Навыки
Развитие лидерских качеств, Обучение торговых представителей, руководство продажами…, Управление продажами …, Фармацевтические продажи, Медицинская диагностика, Задачи лидерства …, Ситуационное лидерство …, DISC, Управление продажами

Образование
Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл 1992 — 1995
MSW, Социальная работа

Университет Олд-Доминион 1986 — 1990
Бакалавр наук (BS), психология

Натали Годен Хьюстон, Техас Подробности

Синтон Натали Годен, февраль 2004 г. — декабрь 2004 г.

Менеджер по продажам округа Job в Paragon Healthcare, Inc.

Промышленность, больница и здравоохранение

Опыт работы
Paragon Healthcare, Inc. июль 2013 г. — настоящее время
Paragon Healthcare, Inc. март 2011 г. — июнь 2013 г.
KCI апрель 2006 г. — март 2011 г.
Cyberonics январь 2005 г. — апрель 2006 г.
Synthon февраль 2004 г. — Декабрь 2004 г.
UCB Pharma Ноябрь 2001 г. — февраль 2004 г.

Навыки
Медицинское оборудование, здравоохранение, управление счетами, фармацевтические продажи

Образование
Университет Хьюстон-Клир-Лейк
MBA, бизнес

Техасский университет в Остине 1993 — 1998
BSN, Сестринское дело

Грег ЛаБрюйер Роли-Дарем, Северная Каролина Подробности

Greg LaBruyere’s Synthon Experience 2010 — 2010

Специалист по валидации / соответствию вакансий в Comply2Spec

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Comply2Spec Январь 2012 г. — настоящее время
Synthon 2010-2010 гг.
Catalent Pharma Solutions 2007-2009 гг.
Bayer 2001-2005 гг.

Навыки
CAPA, FDA, GMP, Validation, Quality Assurance, Sop, GLP, V&V, LIMS, GxP, Контроль изменений, Калибровка, Асептическая обработка, 21 CFR Часть 11, Trackwise, Компьютерная система…, Валидация очистки, Фармакопея США, Система качества, Передача технологий, GAMP, Биофармацевтика, FDA GMP, Растворение, СОП, TrackWise

Образование
Университет Южного Иллинойса, Эдвардсвилль 1990 — 1994
Биология

Frederick Bangert Raleigh-Durham, North Carolina Area Подробности

Опыт Синтона Фредерика Бангерта, август 2002 г. — октябрь 2009 г.

Работа

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Synthon август 2002 г. — октябрь 2009 г.
Bristol-Myers Squibb февраль 1985 г. — март 2002 г.
Bristol Laboratories Январь 1969 г. — январь 1985 г.

Навыки
Обеспечение качества, проверка, GMP, фармацевтическая промышленность, FDA, Sop, изменение Контроль, нормативные вопросы, передача технологий, CAPA, GLP, LIMS, нормативные документы, система качества, 21 CFR, часть 11, GxP, биотехнология, химия, V&V, HPLC, фармацевтика, аналитическая химия, аудит качества, общее программирование, LC-MS, Газовая хроматография, шесть сигм, межфункциональная группа…, Медицинские устройства, Компьютерная система …, Валидация очистки, Нормативные требования, Клинические испытания, Онкология, eCTD, Производство, Асептическая обработка, Контроль качества, Исследования и разработки, Моделирование процесса, Растворение, Управление качеством, CRO, Хроматография, УФ, Состав , Разработка СОП, УФ / ВИД, СОП

Образование
Сиракузский университет 1966-1970
Магистр физико-химии

Харпурский колледж 1962-1966
Бакалавр химии

Рут Хилл Бургау, Северная Каролина Подробности

Synthon Experience Рут Хилл, февраль 2009 г. — настоящее время

Работа Старшего директора по нормативным вопросам в Synthon

Промышленная фармацевтика

Опыт работы
Synthon Февраль 2009 г. — настоящее время
UCB Pharma Март 2007 г. — декабрь 2009 г.
Schwarz Biosciences Февраль 2006 г. — ноябрь 2007 г.
AAIPharma Services Corp. 2002 — январь 2006
DSM Pharmaceuticals 2000 — 2002
DSM Pharmaceuticals 1999 — 2000
Cato Research 1997 — 1999
Cato Research 1994 — 1997
Cato Research 1993 — 1994

Навыки
Регулирующий Заявки, Фармацевтика, GMP, Управление изменениями, Стратегическое планирование, Разработка продукта, Написание, Бизнес-стратегия, Переговоры, Биотехнология, Бюджетирование, Управление продуктами, Лидерство в команде, Обеспечение качества, Комплексная проверка, Соответствие, Медицинское оборудование, Исследования, Фармацевтическая промышленность

Образование
Meredith College 1988 — 1992
Бакалавр биологии

Скотт Ремми Кэри, Северная Каролина Подробности

Опыт Скотта Ремми, январь 2010 г. — январь 2012 г.

Должность Финансовый директор

Контакты +1 — ### — ### — 5077
r ## @ sas.com

Опыт работы
Финансовым директором в SAS с мая 2015 г. — Текущий Контроллер
в Cisco Systems с января 2013 — январь 2015
Главный финансовый директор Gentris с января по январь 2012
Финансовый директор Synthon с января 2010 — Январь 2012 г.
Старший менеджер по финансам и бухгалтерскому учету в Eisai с с января 2005 г. по январь 2010 г.
Менеджер по бухгалтерскому учету в Progress Energy Ventures; Progress Fuels Corporation с , январь 2001 г. — январь 2005 г.
Старший консультант / старший бухгалтер Deloitte & Touche с января 1994 г. — январь 1999 г.

Образование
Дейтонский университет Степень бакалавра
Университет Северной Каролины в Чапел-Хилл — Кенан- Flagler Business School Магистр делового администрирования

Перси Прайор Лейк, Миннесота Подробности

Опыт Перси, январь 2004 г. — март 2005 г.

Должность Регионального менеджера по работе с клиентами

Контакты + 1-909 — ### — ## 99
## @ gmail.com

Опыт работы
Старшим районным менеджером в Janssen Biotech, Inc. с марта 2019 г. по настоящее время
Районный менеджер inVentiv Health Commercial с октября 2015 г. по март 2019 г.
Районный менеджер в Ameritox с февраля 2014 г. по сентябрь 2015 г.
Региональный бизнес-менеджер в Daniels Sharpsmart с фев 2012 по февраль 2014
Президент / владелец EcoSolutions Waste Consulting, LLC с октября 2009 по февраль 2012
Региональный менеджер по продажам в UCB с март 2005 — ноя 2009
Региональный менеджер по работе с клиентами в Synthon с , январь 2004 г. — март 2005 г.
Районный менеджер в Johnson & Johnson с сен 1996 г. по январь 2004 г.
Представитель по основным счетам в BFI с декабря 1993 г. по сентябрь 1996 г.

Образование
University of Houston, C.Бизнес-колледж Т. Бауэра Executive MBA
Обернский университет BS
Вест-Пойнт Военная академия США

Nrupal Shah Buffalo Grove, Иллинойс Подробности

Опыт Нрупал Шаха, январь 2005 г. — ноябрь 2005 г.

Должность HR Mgr Продажи

Контакты + 1-909 — ### — ## 72
s####[email protected]

Опыт работы
Директор по персоналу, бизнес-стратегии и решениям в Walgreens Boots Alliance с июля 2019 г. по настоящее время
Старший менеджер по персоналу в Walgreens с апреля 2014 г. по июнь 2019 г.
Отдел HRBP-IT в Walgreens с мая 2010 г. по апрель 2014 г.
Старший специалист по персоналу в Walgreens с март 2006 г. по май 2010 г.
Начальник отдела кадров Продажи в Synthon с с января 2005 г. по ноябрь 2005 г.
Начальник отдела развития персонала в компании Cornell с мая 2003 г. по декабрь 2004 г.
Менеджер по персоналу в Sciele Pharma с сентябрь 1999 — май 2003

Образование
Государственный университет Нью-Мексико Магистр наук (M.S.)
Государственный университет Нью-Мексико Бакалавр наук

Мэри Таннер Дарем, Северная Каролина Подробности

Опыт Мэри Таннер, ноябрь 2009 г. — август 2012 г.

Позиция Упаковка

Контакты + 1-623 — ### — ## 50
m######[email protected]

Опыт работы в клинических испытаниях
в GSK с июня 2015 г. — по настоящее время
Упаковка в Synthon с ноября 2009 г. по август 2012 г.
Упаковка в Synthon с января 2007 г. по январь 2012 г.
Химический оператор в Novozymes с ноября 2004 г. по октябрь 2007 г.
Ведущий технический специалист в области упаковки / производство асептических материалов в Eisai с января 1999 г. по январь 2003 г.

Образование
Университет Эшфорда Степень бакалавра
Технологический колледж ECPI Сетевая безопасность
Университет Страйера — Северная Каролина Бакалавр наук (BS)

Кристин Будни Дарем, Северная Каролина Подробности

Опыт Кристины Будни, сентябрь 2003 г. — ноябрь 2013 г.

Менеджер по кадрам и административным услугам

Контакты +1 — ### — ### — 9054
b ######### e @ psi-cro.com

Опыт работы
Исполнительный помощник в PSI CRO AG с декабря 2018 г. по настоящее время
Исполнительный помощник в Rho с мая 2014 г. по ноябрь 2018 г.
Менеджер по кадрам и административным услугам в Synthon с сентября 2003 г. по ноябрь 2013 г.
Исполнительный помощник-вице-президент , Маркетинг в Reichhold с сентября 2001 г. по июль 2003 г.
Исполнительный помощник в Reichhold Chemical с января 2001 г. по январь 2003 г.

Образование
Empire State BS
Университет Мерсихерста Сертификация
McDowell High Диплом
Mercyhurst Prep Диплом

Aylin Yucel Lawrence, Нью-Джерси Подробности

Опыт Айлин Юджел июнь 1995 г. — август 1995 г.

Отдел регистрации должностейСтажер

Контакты +1 — ### — ### — 3582
y#####[email protected]

Опыт работы
WW HEOR Директор по гематологии в Bristol Myers Squibb с июня 2020 г. по настоящее время
Старший менеджер по ценообразованию и возмещению расходов — гематологический трубопровод в Amgen с августа 2019 г. по июнь 2020 г.
Старший менеджер по глобальной экономике здравоохранения в Amgen с сентября 2018 — июнь 2020
Менеджер по экономике здравоохранения в Amgen с августа 2016 по август 2019
Ассистент преподавателя в фармацевтическом колледже Хьюстонского университета с августа 2012 по август 2016
Исследования экономики здравоохранения и результатов (нейробиология), стажер в AbbVie с май 2015 г. — август 2015 г.
Владелец и ответственный менеджер аптеки Yucel с ноября 2006 г. — май 2012 г.
Директор по продажам фармацевтической продукции в Yilbak Tic.В КАЧЕСТВЕ. с фев 2003 г. — май 2006 г.
Отдел поставки новых продуктов Стажер в GlaxoSmithKline с май 2002 г. — сентябрь 2002 г.
Торговый представитель по онкологии в Bristol Myers Squibb с октября 1997 г. по апрель 1999 г.
Отдел регистрации Стажер в Синтоне с июня 1995 — август 1995 г.

Образование
Университет Хьюстона Доктор философии (PhD)
Yeditepe Üniversitesi Степень магистра
Государственный университет Аризоны Магистр делового администрирования (MBA)
Государственный университет Аризоны Степень магистра
Стамбульский университет Бакалавр наук (B.С.)

Synthon B.V., Неймеген, Нидерланды | NTT DATA Business Solutions Турция

О проекте

Оптимизация процессов и поддержка будущего роста — с SAP

^® ECC

Время перемен

Synthon производит высококачественные непатентованные лекарства, биоаналоги, а также новые биологические и химические соединения. Проверенные методы создания и распространения этих продуктов делают компанию лидером отрасли. Чтобы укрепить свои сильные позиции, компания решила обновить свою ERP-систему.

После примерно 10 лет использования того же решения Synthon стало все труднее внедрять инновации. ИТ-директор Рене Ирикс объясняет: «Наша существующая система ERP больше не обеспечивала оптимальную поддержку наших процессов; нам нужно что-то, что поможет нам расти сегодня и в будущем ».

Итак, Synthon приступил к поиску подходящей замены. Оценив варианты, организация сочла SAP ECC наиболее подходящей. Затем Синтон обратился к NTT DATA Business Solutions за поддержкой в ​​реализации проекта.«Обширный опыт NTT DATA Business Solutions в отрасли и быстрый, структурированный метод внедрения сделали его очевидным выбором», — говорит Ирикс.

«Мы сравнили SAP ERP с пятью альтернативами. SAP наилучшим образом удовлетворил наши требования, особенно в части поддержки процессов в фармацевтике».

Рене Ирикс, ИТ-директор, Synthon Holding

Идеально спланированное сотрудничество

Благодаря сотрудничеству двух сторон проект был успешно завершен вовремя и в рамках бюджета.«NTT DATA Business Solutions идеально спланировала внедрение, поэтому все участники четко понимали свои задачи», — говорит Ирикс. Следуя шаблону NTT DATA Business Solutions, Synthon теперь может легко развернуть SAP ECC в других местах.

Соответствие требованиям будущего

После внедрения SAP ECC компания Synthon получила ряд преимуществ. Например, он смог оптимизировать бизнес-процессы, включая управление запасами, утверждение рабочего процесса и создание отчетов.Теперь он также может напрямую подключать свои административные процессы к оборудованию, такому как медицинское оборудование и сканеры. Это избавляет от множества ручных операций, повышая эффективность и снижая риск человеческой ошибки.

Более того, новое решение компании совместимо с уже существующим и новым программным обеспечением. Благодаря популярности SAP как поставщика ИТ в фармацевтической промышленности, Synthon может подключить свою ERP-систему к системам своих партнеров. Кроме того, поскольку SAP соответствует местным и международным требованиям, Synthon теперь полностью соответствует этим требованиям, что упрощает выход организации на новые рынки.

SAP ECC не только помогает компании Synthon преодолевать текущие проблемы, но и готовит ее к будущему. По словам Ирикса, масштабируемость решения дает компании «отличные возможности для удовлетворения потребностей бизнеса и поддержки инновационных продуктов». Она добавляет: «Если мы хотим развернуть SAP ERP в другом месте, мы выиграем от глобального присутствия SAP и NTT DATA Business Solutions и соблюдения местных требований».

Разложение ретросинтеза на прогнозирование реакционных центров и образование молекул

Abstract

Химический ретросинтез был важной и сложной задачей в органической химии в течение нескольких десятилетий.В первые годы ретросинтез осуществляется с помощью подхода отключения, который является трудоемким и требует экспертных знаний. После этого в ретросинтезе в течение многих лет доминировали основанные на правилах методы. В этом исследовании мы пересматриваем подход к отключению, используя глубокое обучение (DL) для повышения его производительности и увеличения объяснимости DL. В частности, мы предлагаем новую платформу глубокого обучения на основе графов, названную DeRetro, для прогнозирования набора реагентов для целевого продукта путем упорядоченного выполнения процесса отключения и генерации реагентов.Экспериментальные результаты показывают, что DeRetro достигает новейших достижений в прогнозировании реагентов. Углубленный анализ также показывает, что даже без ввода типа реакции DeRetro сохраняет свои характеристики ретросинтеза, в то время как другие методы показывают значительное снижение, что приводит к большой разнице в 19% между DeRetro и предыдущими современными технологиями, основанными на правилах. метод. Эти результаты сделали DeRetro мощным и полезным вычислительным инструментом для решения сложной проблемы ретросинтетического анализа.

Введение

Ретросинтез направлен на получение подходящего набора реагентов, с помощью которых может быть произведена данная молекула-мишень. Он играет ключевую роль во многих приложениях, таких как открытие лекарств, синтез материалов, наука об окружающей среде. Вычислительные инструменты ретросинтеза широко используются в качестве помощников при разработке синтетических маршрутов для новых молекул. За последние несколько десятилетий было предложено множество исследований ретросинтеза на основе появляющихся вычислительных и аналитических методов.

Анализ ретросинтеза (также известный как подход разъединения) был впервые формализован Кори и Випке ¹ , в которых был описан рабочий процесс обработки, при котором целевая молекула рекурсивно трансформируется в более простые молекулы-предшественники до тех пор, пока не будут получены коммерчески или естественно доступные молекулы. ² Состоит из двух подзадач: 1) отключение, как данный продукт распадается на деструктивные единицы, которые также называются синтонами; 2) планирование, оптимальная последовательность решений об отключении для рекурсивного преобразования целевой молекулы в набор синтонов, каждый из которых соответствует легкодоступной молекуле.Основываясь на вышеупомянутом классическом подходе к отключению, Кори разработал первую систему автоматизированного органического синтеза (CAOS), логику и эвристику, применяемую к синтетическому анализу (LHASA). ³

После этого системы CAOS, основанные на правилах, используют извлеченные вручную или автоматически правила реакции в качестве шаблонов для химических превращений, которые применяются к входной целевой молекуле для получения соответствующих предшественников. Методы, основанные на правилах, преобладали в течение нескольких десятилетий ^4–12 , но ограничены обобщением извлеченных правил реакции.Из-за высокой зависимости от правил системы, основанные на правилах, часто не могут предсказать ретросинтетические реакции на новые целевые продукты, которые выходят за рамки базы знаний или экспертных баз данных.

В последнее время глубокое обучение и обучение с подкреплением стали применяться в ретросинтезе для повышения обобщения, а также эффективности прогнозирования методов, основанных на правилах. ^9,12–14 Liu et al. ¹³ сформулировал предсказание ретросинтеза как задачу трансляции с использованием архитектуры последовательность-последовательность (seq2seq), где молекулы кодируются как последовательности SMILES ¹⁵ .Преимущество модели seq2seq заключается в том, что она является сквозной и позволяет получить доступ к глобальной информации, а не только к центру реакции. Но он предусматривает порядок генерации реагентов для каждой реакции, что противоречит интуиции и иногда вводит в заблуждение при изучении модели. Segler et al. ¹² разработала структуру подкрепления, в которой поиск по дереву Монте-Карло сочетается с сетью политик, которая направляет поиск, и сетью ранжирования для предварительного выбора наиболее многообещающих правил. Однако функция ценности, полученная на основе характеристик конечных прогнозируемых реагентов, является относительно разреженной, и поэтому трудно направлять агент, когда отбор проб неэффективен.Baylon et al. ¹⁶ построили глубокую сеть автомагистралей, выполняющую многомасштабную классификацию реакций, чтобы улучшить метод, основанный на правилах. Этот метод использовал технику глубокого обучения для выбора подходящих кандидатов в правила в многомасштабном режиме. Однако он также может потерпеть неудачу, когда обучающих данных недостаточно или данный целевой продукт является новым из-за ограничения правил (символического) сопоставления.

Для решения некоторых из этих проблем, основанных на вышеупомянутом подходе к разъединению, мы разбиваем ретросинтез на две подзадачи, включая прогнозирование реакционного центра и генерацию молекул, и предлагаем новую структуру, названную DeRetro, которая содержит две новые нейронные сети на основе графов. сетей для выполнения двух вышеуказанных подзадач соответственно.Рабочий процесс DeRetro заключается в следующем: 1) определение центра реакции с помощью нейронной сети графа к графу; 2) автоматическое разбиение целевого продукта на несколько синтонов; создание соответствующего реагента SMILES шаг за шагом для каждого синтона. DeRetro использует нейронную сеть на основе графов для моделирования взаимодействий атомов в молекуле и, таким образом, может извлекать более значимые и глобальные функции для последующих задач, чем шаблоны правил и другие представления последовательностей. ^15,17

Предлагаемая структура отличается от метода, называемого многоуровневой классификацией реакций ¹⁶ , который включает категоризацию целевого продукта в предварительно сгруппированных наборах правил.DeRetro определяет химические связи продукта для прогнозирования реакционного центра, которое является более надежным и более простым для обобщения. Помимо прогнозирования центра реакции, вместо схемы символического планирования, ^1,12 DeRetro непосредственно генерирует реагенты сквозным и дифференцируемым образом.

Мы оцениваем эффективность нашей модели на стандартном наборе эталонных данных ^13,18 , который содержит около 50 000 реакций с помеченными типами реакций. ¹⁹ Результаты экспериментов показали, что DeRetro может точно прогнозировать центры реакции с ошибкой всего 1,2% и, таким образом, превосходит экспертную систему, основанную на правилах, в большом масштабе. Эксперименты по прогнозированию ретросинтетических реакций показали, что DeRetro может значительно превзойти современные современные методы, включая метод на основе правил и модель seq2seq. ¹³ Более того, в более реалистичных условиях, когда тип реакции невозможно получить заранее, DeRetro сохраняет свою предсказательную силу, в то время как другие методы показывают значительное снижение, что приводит к большому запасу до 19% с точки зрения точности предсказания между DeRetro и предыдущий современный метод, основанный на правилах.Эти результаты продемонстрировали, что DeRetro может служить мощным и полезным вычислительным инструментом для решения сложной проблемы ретросинтетического анализа.

Результат

Структура DeRetro

В этом исследовании мы предлагаем новую структуру глубокого обучения на основе графов, названную DeRetro, для прогнозирования реагентов путем разложения ретросинтеза на две подзадачи, включая прогнозирование реакционного центра и генерацию молекул. В частности, для повышения производительности, а также увеличения объяснимости модели глубокого обучения, основной рабочий процесс для платформы DeRetro можно разделить на две глубокие нейронные сети, а именно сеть граф-граф (Graph3Graph) и откалиброванный граф. сеть -to-sequence (CGraph3seq) (рисунок 1):

• Сеть «граф-граф» (Graph3Graph) принимает продукт и типы реакций в качестве входных данных, выделяет значимые графические особенности и прогнозирует центр реакции.В частности, реакционный центр состоит из связей, которые изменяются во время реакции. На основе прогнозируемого реакционного центра сломанные единицы, называемые синтонами, могут быть автоматически отделены от продукта.

• Калиброванная сеть «граф-последовательность» (CGraph3seq) нацелена на создание последовательности SMILES соответствующего реагента для каждого синтона. Чтобы компенсировать потерю информации, вызванную разложением, ввод CGraph3seq также включает соответствующий исходный продукт и тип реакции в дополнение к синтону.

Рисунок 1:

Обзор предлагаемого подхода.

Два компонента DeRetro обучаются независимо, так как контрольная информация каждого шага доступна из реакций с атомной картой. Таким образом, пошаговое руководство делает изучение двух наших модулей в DeRetro более эффективным и простым, чем другие сквозные методы, такие как структура обучения с подкреплением ^12,20 и последовательная модель. С одной стороны, наша нейронная структура упрощает распространение на реакции за пределами обучающих данных, что сложно для подхода, основанного на правилах.С другой стороны, протокол декомпозиции устраняет побочный эффект, вызванный порядком генерации реагентов в модели Seq2seq (в модели Seq2seq есть только один правильный порядок генерации, но на самом деле порядок генерации не имеет значения). Более подробную информацию о DeRetro и соответствующем тренировочном процессе можно найти в разделе «Методы».

Обратите внимание, что в отличие от других подходов к глубокому обучению (например, метод Seq2seq), работающих в черном ящике (сложно рационализировать процесс генерации), DeRetro явно представляет центры реакции и обоснование процесса генерации.Помимо общей точности прогнозов, интерпретация подхода, основанного на данных, также важна для обоснования результатов и новых идей для химиков. Следовательно, логика обработки DeRetro будет иметь больше смысла.

DeRetro точно предсказывает реакционные центры

Чтобы оценить производительность DeRetro, мы обучили и протестировали два наших модуля, используя стандартный набор данных ретросинтеза, ¹⁸ , который содержит ~ 50 000 реакций с картированием атомов. Набор данных был разделен на три части для обучения, проверки и тестирования (8: 1: 1).Для конкретного образца реакции мы разложили его на две части: первая часть хранит отображение от продукта до реакционного центра, вторая часть содержит отображение от синтона (разделенного реакционным центром от продукта, как показано на рисунке 1) к соответствующему реагенту. После сбора каждой части из всех данных мы построили два набора данных для наших двух модулей соответственно.

Сначала мы количественно протестировали производительность Graph3graph (первого вычислительного модуля в DeRetro) в прогнозировании центров реакции.Мы сравнили наш метод с типичным основанным на правилах методом ¹⁰ , который автоматически извлекает правила реакции из обучающего набора данных и применяет их к целевой молекуле для получения реакционных центров и реагентов. Мы реализовали метод, основанный на правилах, в соответствии с алгоритмами Лоу и др. ²¹ и реализацией Коли и др. ¹⁰ Jin et al. ²² также разработал безшаблонный подход для точного определения реакционного центра, но он применяется для прогнозирования результатов органических реакций, которые напрямую не сопоставимы в задаче ретросинтеза (где входом является продукт реакции, а не реагенты).Помимо показателя точности (точность наивысшего уровня), мы также включили наивысший уровень точности N путем сопоставления наиболее вероятных решений N с достоверными данными, чтобы дополнительно узнать о предсказательной силе метода, основанного на правилах. так как его точная скорость относительно низкая.

На рис. 2 (а) показана точная скорость DeRetro и максимальная точность N метода базы правил при прогнозировании центров реакции. Благодаря продуманному дизайну архитектуры наш модуль Graph3graph получил 98.8% по точности, что значительно превосходит метод, основанный на правилах, в 29%. Кроме того, мы также показали, что производительность Graph3graph еще больше превосходит точность из первой десятки.

Рисунок 2:

Сравнение производительности при прогнозировании реакционных центров.

Высокая точность Graph3graph, вероятно, выигрывает от ввода типа реакции, важного показателя, который описывает процесс реакции. Однако тип реакции данного нового продукта может не зависеть от реалистичного ретросинтеза.Таким образом, мы удалили тип реакции из входных данных как в базовой линии, так и в нашем модуле Graph3graph и переобучили их для дальнейшего изучения их предсказательной силы (рисунок 2 (b)). Как и следовало ожидать, без ввода типа реакции все методы показали более низкую эффективность прогнозирования. Любопытно, что метод, основанный на правилах, снижает точность на 28%, в то время как Graph3graph имеет лишь небольшое снижение (∼2%), что приводит к большему запасу (∼55%) между ними. Общие эксперименты показали, что Graph3graph может точно предсказывать центры реакции в обоих сценариях (с типом реакции и без него).

DeRetro достигает новейших достижений в ретросинтезе.

Следуя традиционному протоколу оценки ретросинтеза, мы исследуем эффективность ретросинтеза нашей модели, когда она принимает как продукт, так и тип реакции в качестве входных данных. Помимо метода, основанного на правилах, мы также включаем модель на основе глубокого обучения, которая работает в режиме от последовательности к последовательности (Seq2seq) ¹³ в качестве еще одного базового уровня. Он использует архитектуру кодера-декодера, которая состоит из двух рекуррентных нейронных сетей для выполнения ретросинтеза.Мы обучили его и оценили его производительность, используя опубликованные исходные коды.

После оценочного измерения, использованного в Liu et al., ¹³ , прогноз верен тогда и только тогда, когда все реагенты реакции правильно предсказаны. В DeRetro и Seq2seq поиск луча используется для получения N возможных реагентов для измерения максимальной точности N . На каждом временном шаге во время процесса поиска мы сохраняем верхние N (ширина луча) возможных выходных последовательностей, ранжированных по общей логарифмической вероятности из предсказанного распределения, которое вычисляется на основе последнего верхнего N ^{( b )} последовательности-кандидаты.

В таблице 1 показано сравнение максимальной точности N между DeRetro и базовыми линиями.

Таблица 1:

Top- N точность (%) моделей на испытательном наборе.

Мы обнаружили, что Seq2seq имеет сопоставимую производительность с методом, основанным на правилах, что согласуется с предыдущим отчетом. ¹³ Кроме того, DeRetro обеспечил наилучшую производительность прогнозирования, измеренную по большинству показателей. Мы предполагаем, что это связано с тем, что разобщенные задачи облегчают генерацию реагентов.

DeRetro сохраняет характеристики прогнозирования, когда тип реакции неизвестен.

Вышеупомянутые эксперименты показывают, что DeRetro достигает новых современных характеристик, когда и продукт, и тип реакции действуют как входные. Однако при реалистичном ретросинтезе лекарств тип реакции обычно неизвестен. В этом разделе мы попытались проверить, может ли DeRetro также получить превосходную производительность, когда тип реакции недоступен. В таблице 2 мы заметили, что и метод, основанный на правилах, и seq2seq показали снижение эффективности прогнозирования, в основном из-за критической роли удаленной информации о типе реакции.Тем не менее, мы обнаружили, что без типа реакции в качестве входных данных DeRetro по-прежнему сохраняет предсказательную силу ретросинтеза, обеспечивая более высокую эффективность предсказания, чем два базовых уровня с большим запасом. Это потому, что 1) реакционные центры играют ту же роль, которая описывает процесс реакции с типом реакции; и 2) на первом этапе (Graph3Graph) DeRetro была получена почти 100% точность в прогнозировании реакционных центров (98,8% с типом и 96,5% без типа), независимо от того, включен ли тип реакции или нет.

Таблица 2:

Top- N точность (%) моделей на испытательном наборе, когда тип реакции удален из ввода.

Таблица 3:

Статистика двух обработанных наборов данных для двух подзадач соответственно.

DeRetro предоставляет пошаговые объяснения при генерации молекул

Как показал предыдущий эксперимент, модель Graph3Graph на первом этапе достигла почти 100% точности предсказания реакционных центров, обеспечивая высокую интерпретацию в ретросинтезе реакции, тогда нам интересно узнать о прозрачности CGraph3seq на втором шаге.Поэтому мы визуализировали веса внимания на каждом этапе генерации молекулы на рисунке 3. Чтобы быть конкретным, мы случайным образом выбрали несколько процессов генерации, записали сгенерированные символы и визуализировали оба внимания к соответствующему синтону и продукту. УЛЫБКИ генерируются буква за буквой, например, атом хлора (Cl) будет генерироваться «C» и «l» ступенями, мы рассматриваем внимание этих двух шагов как внимание атома хлора. Чтобы обеспечить ясную и интуитивно понятную иллюстрацию, мы представили только шаг, который генерировал новый атом, и пропустили шаг генерации других символов (например,g., левая или правая скобка). мы наносим на график только атом, вес внимания которого больше 0,15, причем цвет указывает значение, а вес внимания меньше 0,15 также игнорируется. На рисунке 3 показан один из процессов генерации (см. Дополнительную информацию), который показывает, что CGraph3seq обладает следующими свойствами: 1) когда CGraph3seq генерирует атом, который уже существует в соответствующем синтоне, поэтапное внимание к синтону хорошо согласовано. с генерирующей позицией 2), когда CGraph3seq генерирует атом, который находится вне соответствующего синтона, поэтапное внимание к синтону фокусируется на реакционном центре.3) поэтапное внимание к соответствующему продукту просто учитывает некоторые активные функциональные группы или другие соответствующие позиции, поскольку он играет менее важную роль, чем синтон, в генерации молекул.

Рисунок 3:

Визуализация атомного внимания среди процесса образования молекул. Черные жирные атомы целевой молекулы представляют собой сгенерированные атомы на текущем этапе, в то время как структура молекулы светлым цветом обозначает желаемую цель (один из реагентов). Цвет атомов в синтоне и продукте представляет ценность внимания.Пунктирная окружность (b) обозначает сгенерированный атом ошибки.

Обсуждение

Молекулярные представления

Молекулярный отпечаток пальца — широко используемый способ кодирования структуры молекулы. Наиболее распространенный тип отпечатка пальца — это серия двоичных цифр (битов), которые представляют наличие или отсутствие определенных субструктур в молекуле. Хотя молекулярный отпечаток отличается своей гибкостью и простотой вычислений для прогнозирования реакции, ⁹ он также создает несколько проблем, включая конфликты битов и разреженность векторов.Кроме того, молекулы могут быть закодированы как упрощенная система ввода строки молекулярного ввода (SMILES) ¹⁵ в формате однострочного текста. Таким образом, прогнозирование реакции может быть смоделировано как задача отображения последовательности в последовательность. ¹³ Тем не менее, ключевым недостатком представления молекул с использованием текстовых последовательностей является хрупкость представления, поскольку небольшие изменения в текстовой последовательности могут привести к значительному изменению молекулярной структуры.

По сравнению с SMILES и другими текстовыми обозначениями, обедненный водородом молекулярный граф более подходит и естественен для представления структурной информации молекул, узлы и ребра которых соответствуют атомам и химическим связям соответственно. ²³ Недавно графические нейронные сети (GNN) ^24–26 были приняты для работы с графовыми данными и показали исключительную эффективность в приложениях предсказания количественных структурных соотношений (QSAR), ^23,27 квантовая химия, ²⁸ и поколение молекул. ^29,30 Эти работы показывают, что GNN хорошо извлекают особенность из молекулярного графа.

Сравнение DeRetro и предыдущих методов

Основными характеристиками нашего подхода являются стратегия декомпозиции и две новые и сложные нейронные сети на основе графов, по сравнению с методами на основе правил, расширенная экспертная система на основе правил с глубоким обучением, и другие модели сквозного глубокого обучения.

Методы, основанные на правилах, фокусируются только на локальном молекулярном окружении, поскольку автоматически извлекаемые правила реакции учитывают только соседние атомы вокруг реакционных центров. Это приводит к важной проблеме с экспертными системами на основе правил при выполнении задачи прогнозирования ретросинтетической реакции. Частичный ввод может привести к снижению производительности при прогнозировании реакции. Напротив, DeRetro принимает структуру молекулярного графа в качестве входных данных и непрерывно изучает ориентированные на задачу шаблоны.Расширенные методы глубокого обучения на основе правил, которые объединяют экспертную систему на основе правил с нейронной сетью для ранжирования кандидатов, устраняют вышеуказанную проблему, но они также ограничиваются обобщением извлеченного набора правил. DeRetro моделирует прогнозирование реагентов как задачу генерации, которая становится более надежной, когда дается новая молекула продукта.

Как обсуждалось в разделе «Введение», Liu et al. ¹³ сформулировал предсказание ретросинтеза как задачу перевода с использованием архитектуры seq2seq в качестве первой сквозной модели глубокого обучения для ретросинтеза.Однако он предусматривает порядок генерации реагентов для каждой реакции, что противоречит интуиции и иногда вводит в заблуждение при изучении модели. DeRetro не имеет вышеуказанной проблемы, а стратегия разложения дополнительно сокращает время генерации реагентов и, таким образом, упрощает их изучение.

Заключение

Предсказание ретросинтетических реакций долгое время считалось важной проблемой вычислительной химии. Вдохновленные подходом Кори к отключению, мы предлагаем структуру, основанную на глубоком обучении, под названием DeRetro, которая разлагает ретросинтез на предсказание реакционного центра и генерацию молекул.Экспериментальные результаты показывают, что DeRetro превосходит экспертную систему, основанную на правилах, и модель Seq2Seq с точки зрения точности прогнозов и сохраняет производительность даже без ввода типа реакции. Помимо высокой точности прогнозов, DeRetro явно представляет реакционные центры и обоснование процесса генерации, обеспечивая интерпретацию прогнозов и ценную информацию для химиков. Эти результаты сделали DeRetro мощным и полезным вычислительным инструментом как для прогнозирования центров реакции, так и для прогнозирования ретросинтетических реакций.

Методы

В этом разделе мы сначала представляем набор данных, который мы использовали в наших экспериментах, а затем подробно описывали два компонента нашего метода.

Набор данных ретросинтеза

Набор данных ретросинтеза был отфильтрован из базы данных USPTO и содержал около 50 000 реакций с картированием атомов, ¹⁸ , и каждая реакция была аннотирована одним из десяти типов реакций (дополнительная таблица 1). Следуя протоколу предыдущего исследования, было удалено ¹³ тривиальных продуктов, таких как неорганические ионы и реагенты, а реакции с несколькими продуктами были разделены на несколько реакций с одним продуктом, что привело к получению только одного продукта и нескольких соответствующих органических реагентов в каждом образце реакции.Кроме того, мы дополнительно исключили реакции, в которых отсутствует атомное отображение. Данные были разделены на три части для обучения, проверки и тестирования в следующих экспериментах (8: 1: 1).

Для конкретного образца реакции каждого набора данных мы разбиваем его на две части: первая часть хранит отображение продукта в центр реакции, вторая часть хранит отображение синтонов на соответствующие реагенты. Синтоны получают путем расщепления продукта на основе реакционного центра, как показано на рисунке 1).В этом исследовании мы опускаем заряд синтона для упрощения представления. Два сопоставления составляют два набора данных для наших двух моделей соответственно, причем каждый набор данных содержит подмножество данных для обучения, проверки и тестирования в соответствии с указанным выше разделом данных. Таблица 2 показывает статистику двух наших наборов данных. Для представления молекул мы адаптировали графические структуры (особенности узлов и смежные с ними матрицы) для представления продуктов и синтонов (которые могут быть эффективно закодированы сетями графов) и использовали последовательности SMILES для представления реагентов, что является популярным способом представления молекул. поколение.

Прогнозирование реакционного центра с помощью сети Graph3Graph

Нейронные сети графа-графа (Graph3Graph) принимают продукт реакции и соответствующий тип реакции в качестве входных данных и предсказывают вероятность того, что она является центром реакции для каждой химической связи в продукте. Конкретно, химические связи продукта непосредственно кодируются как соответствующая смежная двоичная матрица A ^{( p )} ∈ {0, 1} ^{N × N} (независимо от типов связей), где N обозначает количество атомов в продукте.Мы определяем другую смежную матрицу A ^{( b )} ∈ {0, 1} ^{N × N} , поскольку сломанная смежная матрица соответствует исходной информации о связывании атомов продукта до реакции . A ^{( b )} описывает процесс разложения, записи которого изменятся с 1 на 0, если соответствующие связи разорвутся с точки зрения ретросинтеза. Тогда мы могли напрямую получить реакционный центр по A ^{( p )} — A ^{( b )} .Следовательно, цель Graph3Graph — точно предсказать сломанную смежную матрицу A ^{( b )} с учетом характеристик продукта в качестве входных данных.

Чтобы обеспечить соответствующее представление продукта для каждого атома, мы используем схему однократного кодирования для представления характеристик информации, включая тип атома, количество атомов водорода, количество соседей с прямой связью, принадлежит ли бензол звенеть. Например, после индексации всех типов атомов, m -й тип атома кодируется как двоичный вектор длиной 53 (т.е.е., количество типов атомов), в котором m -й элемент установлен в единицу, а остальные установлены в нули. Остальные три типа информации кодируются аналогичным образом, что приводит к трем двоичным векторам длиной 7 (максимальное количество атомов водорода), 5 (максимальное количество соседей с прямой связью) и 1, соответственно. Обозначим конкатенацию вышеуказанных четырех векторов как x ∈ ℝ ^{D = 53 + 7 + 5 + 1} как признаки соответствующего атома, и, таким образом, набор атомов продукта представлен как X ^{( p )} = { x ₁ , …, x _N }, где N — номер атома продукта (рис. 4).

Рисунок 4:

Архитектура нейронной сети «граф-граф» (CGraph3Seq). См. Основной текст для более подробной информации.

Рисунок 5:

Архитектура откалиброванной нейронной сети «граф-последовательность» (CGraph3Seq). См. Основной текст для более подробной информации.

Учитывая особенности атомов (также называемых узлами) X ^{( p )} и соответствующую смежную матрицу A ^{( p )} , мы используем сеть внимания графа ³¹ ( обозначается как GAT) для захвата информации о взаимодействии между атомами.Формально GAT сначала выполняет общий механизм самовнимания на узлах, чтобы указать важность функций узла j для узла i , вычисленного где ∥ представляет собой конкатенацию, W ∈ ℝ ^{F ×} D и u ∈ ℝ ^F — обучаемые весовые матрицы, а LeakyReLU — нелинейная функция LeakyReLU. Чтобы коэффициенты можно было легко сопоставить на разных узлах, мы затем нормализуем их для всех вариантов j , используя функцию softmax: где 𝒩 _i — соседи узла i .

После получения нормализованные коэффициенты внимания вместе с соответствующими атомными характеристиками используются для применения операции взвешенного суммирования, чтобы получить окончательные обработанные характеристики h _i для каждого узла: где δ (·) представляет собой нелинейную функцию, например, функцию ReLU. GAT также использует внимание нескольких голов для стабилизации процесса обучения самовниманию, то есть K независимых механизмов внимания выполняют преобразование уравнения 3, а затем их функции объединяются, в результате чего получается следующее представление выходных характеристик: где ∥ представляет конкатенацию, — нормализованные коэффициенты внимания, вычисленные механизмом внимания k , а W ^k — соответствующая входная матрица весов линейного преобразования.Обратите внимание, что в этой настройке окончательный возвращаемый результат h _i будет состоять из функций KF (а не F ) для каждого узла.

Чтобы извлечь глубокое представление продукта и увеличить выразительную силу модели Graph3Graph, мы сложили L слоев GAT: где H ^{( l )} — общее количество обработанных признаков на l -м слое GAT и указывает на один из них.

Наконец, мы используем извлеченное представление атома i и атома j , чтобы предсказать вероятность того, что соответствующая связь будет реакционным центром, которая определяется выражением

После получения всех прогнозируемых вероятностей (обозначенных как P ) продуктов модель Graph3Graph может быть напрямую оптимизирована путем максимизации логарифмической вероятности истинной сломанной смежной матрицы A _b , я.е., где θ _p обозначает параметры Graph3Graph, а функция ⦿ указывает поэлементное произведение.

Генерация реагентов сетью CGraph3seq

На основе предсказанных реакционных центров мы рассматриваем разрушенный продукт как неориентированный граф и разделяем разрушенный продукт (представленный как X и A ^{( b )} ) ) на несколько связанных компонентов. ³² Каждый из связанных компонентов обозначает синтон (может быть только один синтон, если это реакция разложения).Для каждого синтона мы предлагаем новую калиброванную нейронную сеть от графа к последовательности (CGraph3Seq) для генерации строк SMILES соответствующей молекулы реагента.

Мы снова кодируем каждый синтон на две части, а именно на смежную матрицу A ^{( f )} и элементы атома X ^{( f )} . CGraph3Seq использует еще один уровень L GAT для извлечения графических функций синтона: где H ^{( f, l )} обозначает его общие характеристики, обработанные l -м слоем GAT; означает признаки i -го атома; .

На основе правильно представленных графических характеристик синтезатора H ^{( f, L )} и продукта H ^{( L )} , наша модель CGraph3Seq привлекает внимание ³³ на основе архитектуры Long Short Term Memory (LSTM) ³⁴ для пошаговой генерации строк SMILES. На каждом этапе t , чтобы собрать полезную информацию о том, какой символ генерировать, CGraph3Seq выполняет две операции внимания к атомам продукта и синтона соответственно.где указывает на скрытое состояние на шаге — обучаемые матрицы; обозначает коэффициенты внимания атомов на текущем этапе t в продукте и синтоне соответственно, на основе которых мы можем получить два контекстно-зависимых вектора внимания, а именно: a tt _p , a tt _f , предоставлено

LSTM в CGraph3Seq учитывает два указанных выше вектора внимания, предыдущие скрытые состояния o ^{( t -1)} и ячейки c ^{( t -1)} и последний выходной символ вместе y ^{( t -1)} , поддерживая зависимость между всей историей создания.Затем нейронная сеть с многослойным персептроном (MLP) строится на основе скрытого состояния o ^{( t -1)} для предсказания символа SMILES на текущем этапе t : где означает прогнозируемое распределение шага t . Подобно GAT, мы также складываем L ^{( l )} слоев LSTM, чтобы расширить его возможности. Читатели могут обратиться к Prakash et al. ³⁵ для получения подробной информации о многоуровневой архитектуре LSTM.

Целью CGraph3seq также является максимизация логарифма правдоподобия J основной истины, определяемой где M указывает общее количество точек данных; обозначает прогнозируемую вероятность золотого символа (истина) на шаге t ; T ^{( м )} означает количество сгенерированных шагов в м -й точке данных.

Во время тестирования для вывода модели используется процедура поиска луча.На каждом временном шаге во время декодирования мы сохраняем верхние N ^{( b )} (ширина луча) возможные выходные последовательности, ранжированные по общей вероятности регистрации последовательности, и продолжаем генерировать прогнозируемое распределение следующих символов на основе каждого из их. Декодирование останавливается, когда длины последовательностей-кандидатов достигают максимальной длины декодирования, равной 140 символам. Наконец, мы получаем N ^{( b )} возможных выходных последовательностей (реагентов) для каждого синтона.

Исследование привилегированной стереохимии при разработке битопных агонистов допамина D3R

 @article {Battiti: 2020aa, 

title = {Исключение, подтверждающее правило: исследование привилегированной стереохимии при разработке битопных агонистов допамина D3R}, 

author = {Франсиско О Баттити и Эми Хаук Ньюман и Алессандро Бонифази}, 

url = {https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33062179/}, 

doi = {10.1021 / acsmedchemlett.9b00660}, 

год = {2020}, 

date = {2020-10-08}, 

booktitle = {ACS Medicinal Chemistry Letters}, 

journal = {ACS Medicinal Chemistry Letters}, 

volume = {11}, 

число = {10}, 

pages = {1956-1964}, 

publisher = {Американское химическое общество}, 

abstract = {В этом исследовании, начиная с нашего селективного агониста D3R FOB02-04A (5), мы исследовали химическое пространство вокруг линкерной части молекулы путем вставки гидроксильного заместителя и расширения кольца трансциклопропильной группы в трансциклогексильный каркас.Кроме того, для дальнейшего выяснения важности стереохимии первичного фармакофора в дизайне битопных лигандов мы исследовали хиральные потребности (+) - PD128907 ((+) - (4aR, 10bR) -2)) путем синтеза и разделения битопных аналогов. во всех цис- и транс-комбинациях его 9-метокси-3,4,4a, 10b-тетрагидро-2H, 5H-хромено $ [$ 4,3-b $] $$ [$ 1,4 $] $ оксазинового каркаса. Несмотря на отсутствие успеха в получении новых аналогов с улучшенными биологическими профилями, по сравнению с нашими текущими исследованиями, `` отрицательный '' результат из-за плохого или просто не улучшенного биологического профиля имеет фундаментальное значение для лучшего понимания химического пространства и оптимальной стереохимии мишени. признание.Здесь мы определили важную структурную информацию, чтобы понять различия между ортостерическими и битопными взаимодействиями связывания лиганд-рецептор, различать активные и неактивные состояния D3R и способствовать распознаванию многоцелевых рецепторов. Изучение стереохимической сложности и разработка расширенного SAR для D3R из этой новой библиотеки дополняет ранее описанный SAR и вдохновляет на будущие исследования структурной и вычислительной биологии. Более того, в будущем расширение характеристик химического пространства для агонизма D3R может быть использовано в машинном обучении и разработке лекарств на основе искусственного интеллекта (ИИ).}, 

ключевые слова = {}, 

pubstate = {опубликовано}, 

tppubtype = {article} 

} 
 

Использование монотерпенов, 3-карена и 2-карена в качестве синтонов в стереоселективном синтезе 2,2-диметил-1,3-дизамещенных циклопропанов

Отчет о тетраэдре № 745

Использование монотерпенов, 3-карена и 2-карен, как синтоны в стереоселективном синтезе 2,2-диметил-1,3-дизамещенных циклопропанов

Флюр Зайнутдин Макаев родился в 1959 году.Он изучал химию и биологию в Башкирском государственном педагогическом институте, а в 1990 году защитил кандидатскую диссертацию в Институте органической химии (Уфа) Уральского политехнического института под руководством профессора Генриха Толстикова. После докторантуры по синтезу аналогов витамина D ₃ в Институте органической химии Польской академии наук у профессора Джерси Вича (1995–1996), а затем по синтезу антифеданта от насекомых в Вагенингенском сельскохозяйственном университете (Нидерланды) ) с проф.Аеде де Гроот (1998–1999), он присоединился к сотрудникам Института химии Академии наук Молдовы в 1999 году в качестве заведующего лабораторией органического синтеза, где он получил степень доктора наук в 2002 году. Его научные интересы включают химию природных соединения, стереохимия, органический синтез, химия ионных жидкостей, медицинская химия, рациональный дизайн лекарств, компьютерный молекулярный дизайн и анализ структуры и активности.

Андрей Малков окончил Московский государственный университет (Россия) в 1982 году и продолжил аспирантуру в Институте элементоорганических соединений им. Несмеянова РАН в Москве.Он получил докторскую степень по химии в 1986 году. Проведя 6 лет в Литовском научно-исследовательском институте пищевых продуктов, он переехал в Великобританию в 1992 году, где провел 3 года в Университете Восточной Англии (Норидж) в группе доктора Г.Р. Стефенсона и чем еще 4 года в Университете Лестера, работая с профессором П. Кочовски. В 1999 году он был назначен на должность преподавателя в Университете Глазго, где он стал читателем в 2005 году. Его исследовательские интересы сосредоточены на различных аспектах асимметричного катализа и синтетической методологии с особым упором на асимметричный органокатализ.

Copyright © 2005 Elsevier Ltd. Все права защищены.

CytoSpec — Биомедицинские приложения вибрационной спектроскопии — Гиперспектральная визуализация

	Справка доступна для следующих функций строк меню « Multivariate Imaging » и « Image processing »: Создание карт HCA на основе выбора данных спектров для многомерной визуализации Получение изображений HCA (повторная сборка изображений на основе иерархической кластеризации) Создание изображений KMC (повторная сборка изображений на основе кластеризации k-средних) Создание кластерных изображений FCM (повторная сборка изображений на основе нечеткой кластеризации C-средних) Создание карт PCA из выборки спектральных данных для многомерной визуализации Визуализация PCA (повторная сборка изображения на основе анализа главных компонентов) Визуализация VCA (повторная сборка изображения на основе анализа вершинных компонентов) Отображение n-findr (повторная сборка изображения на основе извлечения концевых элементов n-findr) Изображение ANN (повторная сборка изображения на основе анализа искусственной нейронной сети) Изображение Synthon (построение изображения ANN, требуется программное обеспечение Synthon NeuroDeveloper ™) Изображение со значениями расстояния (повторная сборка изображения на основе межспектральных расстояний) Изображение MCR-ALS (построение гиперспектрального изображения на основе MCR) -ALS) Создание составных изображений (вручную) 9005 4 HCA химических изображений: иерархическая кластеризация химических изображений
	HCA Image Segmentation (HCA: иерархический кластерный анализ): эта функция сегментации изображения выполняет HCA данных спектральной области и может использоваться для отображения результатов в виде карт сегментации HCA, дендрограмм и кластерных средних спектров.Спектры с отрицательными Результаты проверки качества или не выбран Интересующие области исключены из HCA и отображаются на картах сегментации черным цветом. пикселей. Для каждого спектрального класса или кластера вычисляются средние спектры и спектры стандартного отклонения, которые могут быть сохранены в ASCII или Формат данных * .spc. Кроме того, функция сегментации изображения HCA позволяет сохранять / загружать матрицу расстояний HCA, а также агломерацию. данные иерархического дерева кластера. Выбор данных : после выбора функции « HCA imaging » открывается стандартное диалоговое окно « иерархический кластерный анализ. (HCA) ‘. Это диалоговое окно позволяет выбрать до четырех неперекрывающихся спектральных областей из блока данных выбор, см. раздел справки Выбор данных для многомерной визуализации для дальнейшего Детали. После завершения выбора данных появится следующее диалоговое окно: «Сегментация изображений с помощью иерархического кластерного анализа» — Скриншот Метод HCA: Сначала вычисляется матрица расстояний, которая содержит информацию о схожести спектров.Эта матрица симметрична и имеет размер n × n , где n — количество спектров. Можно выбрать один из пяти различных вариантов получения межспектральные расстояния. Затем определяются два наиболее похожих спектра, то есть спектры с наименьшим межспектральным расстоянием. Эти спектры объединяются в новый объект (кластер). Необходимо пересчитать спектральные расстояния между всеми оставшимися спектрами и новым объектом.CytoSpec предлагает семь различных кластерные методы. Начинается новый поиск двух наиболее похожих объектов (спектров или кластеров). Эти объекты сливаются, и снова расстояние определяются значения для вновь сформированного кластера. Эта процедура выполняется n-1 раз, пока не останется только один кластер. Как запустить создание образа кластера? Функцию визуализации HCA можно запустить из меню ‘ Multivariate Imaging → HCA imaging → создать карты HCA из Spectra ‘или в строке меню’ Multivariate Imaging → HCA imaging → load HCA data ‘.В последнем случае необходимо загрузить файл матрицы расстояний (расширение: * .dis) или файл кластера (расширение: * .cls), полученный в более ранней программе сеансы. Подробную информацию см. В главе «Многовариантные». Imaging → HCA imaging → создание карт HCA из спектров. Главы , описывающие варианты функции визуализации HCA: Часть I — матрица расстояний: получение межспектральных расстояний для кластеризации Часть II — иерархическая кластеризация. Часть III — Визуализация HCA: повторная сборка изображений HCA, получение среднего кластерные спектры. Часть IV — пример визуализации HCA. Часть I — матрица расстояний Для n объектов матрица расстояний или различий является симметричной матрицей с нулевыми диагональными элементами, такой что ij-я Элемент показывает, насколько далеко друг от друга или насколько различны i-й и j-й объекты. calc : запускает вычисление матрицы расстояний. загрузить : загрузить файлы матрицы расстояний (расширение файлов — * .dis). save : сохранить матрицу расстояний. используйте ярлык : если выбрана эта опция, вычисление матрицы расстояний И иерархической кластеризации выполняется в очереди, что не требует дополнительных действий со стороны пользователя.Пожалуйста, выберите расстояние И метод кластеризации, даже если расстояние матрица не была получена до нажатия кнопки « calc ». Также обратите внимание, что матрица расстояний не может быть сохранена. когда была выбрана эта опция. уменьшенный HCA : этот вариант визуализации HCA особенно полезен при анализе больших наборов данных. Рекомендуется выберите этот вариант для файлов данных, содержащих более 128 × 128 спектров.В сокращенном HCA расчет расстояния матричная и иерархическая кластеризация осуществляется на основе случайно выбранных спектров. Когда закончите, средний кластер получены спектры последних 50 кластеров. Тогда n × 50 значений расстояния между всеми спектрами и получают средние кластерные спектры (n — количество пиксельных спектров в наборе данных). Тогда членство в кластерах назначается на основе этих значений расстояния.Обратите внимание, что « уменьшенный HCA » доступен только для дистанции опция ‘ D-значения ‘. метод расстояния : всплывающее меню, которое позволяет выбрать один из следующих методов для расчета матрицы расстояний. Часть II — Иерархическая кластеризация calc : запускает иерархическую кластеризацию. загрузить : загрузить файлы кластерного анализа. Расширение файла — «* .cls». сохранить : сохранить результаты кластерного анализа. метод кластера : здесь вы можете выбрать метод кластеризации: Часть III — визуализация HCA количество кластеров : позволяет выбрать количество кластеров, используемых для визуализации HCA.Минимум 2, максимум 50. изображение : отображает карту сегментации HCA. Количество классов (кластеров) кодируется цветом. Цветовая последовательность определяется активной цветной картой, обычно цветной картой ‘ ann ‘ (см. функцию Показать спектры). dendro : На дисплее отображается дендрограмма. Дендрограмма может быть сохранена как растровое изображение (‘* .bmp’) или как инкапсулированный постскриптум (‘*.eps ‘) файл данных. Обе функции доступны при активации контекстного меню оси дендрограммы. Примечание эти дендрограммы будут отображать только последние 500 шагов сварки. спектры : эта функция производит и отображает средние кластерные спектры. После нажатия на кнопку « Spectra », появится диалоговое окно для выбора блока исходных данных. Выбранный блок данных используется для получения и отображения среднего значения кластера. спектры.Подробности функции можно найти в разделе многомерная визуализация — диалоговое окно « Spectra » на страницах справки CytoSpec. Часть IV — Пример сегментации изображения HCA : Визуализация HCA: сегментация изображения и средние кластерные спектры В этом примере показаны результаты подхода сегментации изображений HCA 5 класса.Спектральные данные были получены с использованием ИК-микроскоп Bruker с одноэлементным детектором MCT. Для визуализации HCA использовался алгоритм Уорда. Спектральные расстояния были вычислены. как D-значения. На панели слева отображаются спектры 1-й производной, нормированные метод векторной нормы. Средние спектры отображаются тем же цветом, что и сегменты карты сегментации. Анализ проводился на основе файла данных HSI ‘b1760.cyt ‘, который можно найти в каталоге … / testdata / bin / CytoSpec /. Ссылка на литературу : Лаш П., Хэнш В., Науманн Д., Дием М. Визуализация колоректальная аденокарцинома с использованием ИК-Фурье-микроскопии и кластерного анализа. Biochim Biophys Acta. 2004 1688 (2): 176-86. Lasch P, Diem M, Hänsch W & Naumann D. Искусственное нейронные сети как контролируемые методы для получения микроскопических изображений FT-IR. Журнал хемометрии 2007 Vol. 20 (5): 209-220.
	Принципы кластеризации k-средних: Алгоритм кластеризации k-средних был предложен Дж. Б. Маккуином в 1967 году: Дж. Б. Маккуин. В L.M. LeCam и J. Neymann (ред.) Труды Пятого симпозиума в Беркли по математике. Статистика и вероятность . 1967 281-297. Ссылки по теме (Википедия): Кластеризация k-средних Алгоритм k-средних В реализации CytoSpec используется кластерный алгоритм MacQueens k-means. k-означает кластеризацию — это неиерархическая кластеризация метод, который получает «жесткую» (четкую) принадлежность к классу для каждого спектра, то есть принадлежность к классу отдельного спектра могут приниматься только значения ноль или единица.Он использует итеративный алгоритм для обновления случайно выбранных начальных центров кластеров, и чтобы получить принадлежность к классу для каждого спектра, предполагая четко определенные границы между кластерами. Итерационный алгоритм MacQueens KMC можно описать следующим образом: Спектры изображаются в виде точек в p-мерном пространстве (p — количество особенностей спектры. В этом пространстве изначально выбирается количество k точек, где каждая точка представляет собой кластер, который нужно создать.Тогда расстояние вычисляются значения между точками и всеми объектами (спектры). Объекты распределяются в кластер на основе минимального расстояния. ценить. Затем вычисляются центроиды кластеров и повторно вычисляются значения расстояния между центроидами и каждым из объектов. Затем, если ближайший центроид не связан с кластером, которому в данный момент принадлежит объект, объект переключит свой кластер. принадлежность к кластеру с ближайшим центроидом.Положение центроида пересчитывается каждый раз, когда компонент меняет членство в кластере. Это продолжается до тех пор, пока ни один из объектов не будет переназначен. Выбор данных : после выбора функции « KMC imaging » открывается стандартное диалоговое окно с названием « k-means clustering » подходит. Это диалоговое окно позволяет выбрать до четырех неперекрывающихся спектральных областей из блока данных выбор, см. раздел справки Выбор данных для многомерной визуализации для дальнейшего Детали. После завершения выбора данных появится следующее диалоговое окно: Как запустить создание образов KMC? После завершения подготовки данных появится диалоговое окно создания образа KMC. Укажите сколько предполагается, что классы присутствуют в наборе данных (« выберите номер кластера ») и введите « количество циклов обучения ». (по умолчанию: 20).Кроме того, необходимо выбрать « начальная скорость обучения » (по умолчанию 0,5) и метод получения межспектрального расстояния. Визуализация KMC может быть выполнена с использованием следующих методов расстояния: Евклидова, стандартизированная евклидова, D-значения (нормализованные Коэффициенты корреляции Пирсона) и PCA. PCA означает евклидовы расстояния в пространстве PCA (первые 12 основных компонентов). KMC обычно выполняется случайной инициализацией центроидов.Если вы этого не хотите, снимите флажок « random initialization ». Чтобы запустить функцию визуализации KMC, нажмите кнопку « изображение », для выхода нажмите « отменить ». По окончании расчета карта кластера будет немедленно нанесена на ось предварительно обработанных карт с использованием цветовой карты ‘ann’. спектры : эта функция производит и отображает средние кластерные спектры k-средних. После нажатия на кнопку « Spectra », появится диалоговое окно для выбора блока исходных данных.Выбранный блок данных используется для получения и отображения среднего значения кластера. спектры. Подробности функции можно найти в разделе многомерная визуализация — диалоговое окно « Spectra » на страницах справки CytoSpec. Ссылка на литературу : Лаш П., Хэнш В., Науманн Д., Дием М. Визуализация колоректальной аденокарциномы с использованием ИК-Фурье-микроскопии и кластерного анализа. Biochim Biophys Acta. 2004 1688 (2): 176-86.
	Ссылки по теме : нечеткая кластеризация C-средних (Википедия) Принципы кластеризации нечетких C-средних приведены в следующей публикации: Дж.К. Бездек. Распознавание образов с помощью алгоритмов нечеткой целевой функции , 1981 Нью-Йорк. Пленум Пресс. Кластеризация FCM — это метод неиерархической кластеризации. Этот метод кластеризации разбивает объекты на группы (кластеры), члены которых показывают определенная степень сходства. В отличие от кластеризации k-средних, результатом кластеризации FCM является функция принадлежности, которая определяет степень принадлежность данного спектра к кластерам.Значения функции принадлежности могут варьироваться от одного (наивысшая степень кластерной членство) и ноль (нет членства в классе), где сумма C значение членства в кластере для одного объекта равно единице. Таким образом, этот метод отходит от классической двузначной (0 или 1) логики и использует «мягкие» лингвистические системные переменные и непрерывный диапазон истинных значений в интервале [0,1]. Построение изображений FCM использует нечеткий итерационный алгоритм для вычисления степени принадлежности к классу для каждого спектра.Итерации в кластеризации FCM основаны на минимизации целевой функции, которая представляет собой расстояние от любой заданной точки данных. (спектр) к фактическому центру кластера, взвешенному по этому уровню членства в точках данных. Преимущество нечеткой кластеризации C-средних над кластеризацией k-средних состоит в том, что как выбросы, так и данные, отображающие свойства более чем один класс может быть охарактеризован путем присвоения ненулевых значений принадлежности к классу нескольким кластерам.В картах подобия, собранных FCM кластеризация значений принадлежности кодируется цветовой картой, то есть интенсивностью цвета в случае одноцветных цветовых карт. Выбор данных : после выбора функции « FCM cluster imaging » появляется стандартное диалоговое окно с названием « fuzzy C-means». кластеризация ‘. Это диалоговое окно позволяет выбрать до четырех неперекрывающихся спектральных областей из блока данных выбор, см. раздел справки Выбор данных для многомерной визуализации для дальнейшего Детали. После завершения выбора данных появится следующее диалоговое окно: Как запустить визуализацию FCM? После завершения подготовки данных открывается диалоговое окно построения изображения FCM. Укажите сколько классов предполагается, что они присутствуют в наборе данных (‘ число кластеров ‘) и дают критерий выхода (‘ критерий остановки ‘, по умолчанию: 0.0005). Кроме того, необходимо выбрать метод получения межспектральных расстояний. Визуализацию FCM можно выполнять с помощью следующие дистанционные методы: евклидово, стандартизованное евклидово, D-значения (нормализованные коэффициенты корреляции Пирсона) и PCA. PCA означает евклидовы расстояния в пространстве PCA (первые 12 основных компонентов). FCM обычно выполняется путем случайной инициализации кластера. центры. Если вы этого не хотите, снимите флажок « random initialization ». Чтобы запустить функцию визуализации FCM, нажмите кнопку « FCM », для выхода нажмите « отменить ». Когда расчет будет завершен, выберите кластер, который следует использовать для повторной сборки изображения (‘ display which cluster ‘). Изображение одиночного кластера откладывается по оси предварительно обработанные карты с использованием цветовой карты «черный». Составное изображение можно создать в отдельном окне, нажав кнопку « композит. изображение ‘. спектры : эта функция создает и отображает нечеткие кластерные средние спектры C-средних.После нажатия на кнопку « Spectra », появится диалоговое окно для выбора блока исходных данных. Выбранный блок данных используется для получения и отображения среднего значения кластера. спектры. Подробности функции можно найти в разделе многомерная визуализация — диалоговое окно « Spectra » на страницах справки CytoSpec. составное изображение : Создает составное изображение из функций принадлежности кластеру. Подробное описание функциональности приведено в раздел составные изображения онлайн-документации CytoSpec. Ссылка на литературу : Лаш П., Хэнш В., Науманн Д., Дием М. Визуализация колоректальная аденокарцинома с использованием ИК-Фурье-микроскопии и кластерного анализа. Biochim Biophys Acta. 2004 1688 (2): 176-86.
	Принципы PCA : PCA — это линейное преобразование, при котором (спектральные) данные переносятся в новую систему координат.В В этой новой системе координат наибольшая дисперсия данных указывает на направление первой координаты, которая также называется первой главный компонент (pc), вторая по величине дисперсия на втором pc и так далее. Таким образом, PCA можно рассматривать как преобразование, которое переупорядочивает данные в соответствии с внутренней дисперсией данных: большая часть дисперсии содержится в основных компонентах более низкого порядка в то время как компьютеры более высокого порядка должны содержать в основном шум.Уменьшение размерности с помощью PCA может быть эффективно достигнуто путем исключения главные компоненты высшего порядка. Ссылки по теме (Википедия): Анализ главных компонентов Выбор данных : после выбора функции « PCA imaging » открывается стандартное диалоговое окно « главный компонент» анализ ‘.Это диалоговое окно позволяет выбрать до четырех неперекрывающихся спектральных областей из блока данных выбор, см. раздел справки Выбор данных для многомерной визуализации для дальнейшего Детали. После завершения выбора данных появится следующее диалоговое окно: Как запустить визуализацию PCA : Функцию визуализации PCA можно запустить из меню « Multivariate Imaging → PCA imaging → создавать карты PCA из меню спектров ‘или из строки меню’ Multivariate Statistics → PCA imaging → load PCA data ‘.В в последнем случае необходимо загрузить файл PCA (* .pca), полученный в предыдущих сеансах программы. См. Главу Многомерная статистика → Визуализация PCA → создание карт PCA из спектров , если вы хотите получать изображения PCA непосредственно из набора гиперспектральных данных. Определите количество измерений : чтобы указать, какие ПК следует использовать для визуализации, установите соответствующие флажки в столбце « используемая стоимость ».В приведенном выше примере активированы первый и второй основные компоненты. Программа CytoSpec позволяет использовать первые 10 основных компонентов. Определение индивидуальных коэффициентов оценки : сначала выберите главные компоненты, которые будут отображаться, из всплывающих меню в верхнем часть окна визуализации PCA (ось x или y ПК). Затем щелкните в окне графика счета справа. Соответствующие координаты этого действия переносятся в поля редактирования, обозначенные как с 1-го по 10-й.В качестве альтернативы можно вручную ввести соответствующий координаты в эти поля. Нормализация коэффициентов оценки : установка флажка « нормализовать оценки » вызывает нормализацию расстояний между оценками коэффициенты и « центров масс », так что максимальное расстояние для всех основных компонентов равно единице. сохранить ПК : если выбрана эта опция, сохраняются первые 10 основных компонентов (см. Описание кнопки « сохранить » ниже для подробностей). Что означает « исправить значение » ? Эта опция позволяет фиксировать координаты данного центра масс в n-м измерении независимо от манипуляций мышью на сюжете справа. Эта опция может быть полезна при поиске оптимального контраста изображения PCA. Что произойдет, если нажать одну из кнопок « plot » ? В этом случае все центры координат оценок устанавливаются на ноль и PCA изображение с использованием i-го оценочного коэффициента создается (т.е. коэффициенты i-й оценки линейно конвертируются в цветовые шкалы). изображение : с использованием фактических координат центров масс, изображения PCA наносятся на нижнюю правую панель главного окна. загрузить : открывает стандартное окно для открытия файлов формата * .pca. сохранить : позволяет сохранять балльные коэффициенты и главные компоненты. Расширение файла будет * .pca. Если установлен флажок « сохранить ПК » было проверено, первые 10 основных компонентов хранятся в виде отдельных файлов ASCII с двумя столбцами.Эти файлы хранятся в одном каталог в виде * .pca-файла. отменить : закрывает окно визуализации PCA. Не сохраненные данные теряются. Отметьте , что спектры с отрицательными результатами проверки качества, или невыбранные области интереса исключаются из анализа и отображаются в изображениях PCA как черные пиксели. Ссылка на литературу : Лаш, П.& Науманн, Д. Микроспектроскопическое изображение с Фурье-спектрометрией Тонкие срезы карциномы человека на основе методов распознавания образов. Клеточная и молекулярная биология 1998 44 (1). стр. 189-202
	Принципы VCA : VCA (анализ вершинных компонентов) — это неконтролируемый метод быстрого разделения гиперспектральных данных.Алгоритм изначально был разработан Дж. Насименто и Дж. Диасом. Идею VCA можно резюмировать следующим образом: Учитывая набор смешанных спектральных (мультиспектральные или гиперспектральные) векторы, линейный спектральный анализ смеси или линейное несмешивание направлено на оценку количества опорных вещества, также называемые конечными членами, их спектральные характеристики и доли их содержания. Неконтролируемое извлечение концевых балок с помощью VCA использует следующие факты: концы являются вершинами симплекса, а аффинное преобразование симплекса также является симплексом.Кроме того, VCA предполагает наличие в данных чистых пикселей. Алгоритм итеративно проецирует данные в направлении, ортогональном подпространство, охватываемое уже определенными концевыми членами. Новая подпись концевого элемента соответствует крайнему значению проекции. В алгоритм повторяется до тех пор, пока не будут найдены все конечные члены. Связанные публикации : Дж. Насименто и Дж.Диас, «Вершинный компонент Анализ: быстрый алгоритм удаления гиперспектральных данных », IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2005 vol. 43, нет. 4. С. 898-910. Неконтролируемое разделение гиперспектральных изображений с использованием ограниченной положительной матричной факторизации Яхьи М. Масалмах. Июль 2007 г. . Диссертация, Университет Пуэрто-Рико. Председатель: Мигель Велес-Рейес, Основной департамент: вычисления и информация Наука и техника Выбор данных : после выбора функции « VCA imaging » открывается стандартное диалоговое окно с названием « вершинный компонент. анализ ‘.Это диалоговое окно позволяет выбрать до четырех неперекрывающихся спектральных областей из блока данных выбор, см. раздел справки Выбор данных для многомерной визуализации для дальнейшего Детали. После завершения выбора данных появится следующее диалоговое окно: отношение сигнал / шум : критерий выхода стандартизированные евклидовы расстояния : этот флажок позволяет выбрать, будет ли VCA выполняться в евклидовом или нормализованном евклидовом формате. Космос случайная инициализация : позволяет включить или выключить случайную инициализацию.Полезно только для целей тестирования количество конечных элементов : укажите количество конечных элементов график конечных элементов : спектральные сигнатуры конечных элементов отображаются в спектральном окне основного графического интерфейса. сохранить конечные элементы : позволяет сохранять спектры конечных элементов в виде данных ASCII с двумя столбцами отобразить концевой элемент : выберите концевой элемент, доля содержания которого используется для визуализации VCA. составное изображение : строит составное изображение с использованием долей обилия всех конечных элементов. Подробное описание функционала есть предоставлены в разделе составные изображения CytoSpec в Интернете документация. VCA : запускает процедуру VCA Отмена : нажмите Отмена для выхода. Не сохраненные данные теряются Пример применения визуализации с помощью VCA в вибрационной гиперспектральной визуализации : Черненко Т., Маттеус К., Милан Л., Кинтеро Л., Амиджи М., Дием М.Рамановская спектральная визуализация без метки внутриклеточной доставки и деградации систем полимерных наночастиц. САУ Нано. 2009 г. . 3 (11): 3552-9.
	Теория — ссылки по теме М. Э. Винтер. N-FINDR: алгоритм для быстрого автономного определение конечных членов спектра по гиперспектральным данным.том 3753, страницы 266-275, Денвер, Колорадо, США, октября 1999 г. . ШПИОН. Винтер, Майкл Э., «Быстрое автономное определение конечных членов спектра в гиперспектральных данных», Труды Тринадцатого Интернационала Конференция по прикладному геологическому дистанционному зондированию, Vol. II, стр. 337-344, Ванкувер, Британская Колумбия, Канада, 1999 . Выбор данных : после выбора функции « n-findr imaging » открывается стандартное диалоговое окно с названием « n-findr». анализ ‘.Это диалоговое окно позволяет выбрать до четырех неперекрывающихся спектральных областей из блока данных выбор, см. раздел справки Выбор данных для многомерной визуализации для дальнейшего Детали. После завершения выбора данных появится следующее диалоговое окно: максимальное количество итераций : критерий выхода из метода извлечения конечных элементов n-findr. стандартизированные евклидовы расстояния : неактивны количество конечных элементов : укажите количество конечных членов спектра график конечных элементов : спектральные сигнатуры конечных элементов отображаются в спектральном окне основного графического интерфейса. сохранить конечные элементы : позволяет сохранять спектры конечных элементов в виде данных ASCII с двумя столбцами отобразить концевую часть : выберите концевую часть, доля содержания которой используется для построения изображений n-findr. составное изображение : строит составное изображение с использованием долей обилия всех конечных элементов. Подробное описание функционала есть предоставлены в разделе составные изображения CytoSpec в Интернете документация. n-findr : запускает подпрограмму n-findr Отмена : нажмите Отмена для выхода. Не сохраненные данные теряются Применение визуализации n-findr в вибрационной гиперспектральной визуализации : Lau K, Hedegaard MA, Kloepper JE, Paus R, Wood BR, Deckert V.Визуализация и характеристика определенных отделов волосяных фолликулов с помощью инфракрасной визуализации с преобразованием Фурье (FTIR) без маркировки. J Dermatol Sci. 2011 63 (3): 191-8. Бергнер Н., Крафт С., Гейгер К.Д., Кирш М., Шакерт Г., Попп Дж. Неконтролируемое разделение рамановских микроскопических изображений для морфохимического анализа не высушенных образцов опухоли головного мозга. Анальный Биоанал Chem. 2012 403 (3): 719-25.
	Эта функция программы CytoSpec изначально была разработана для повторной сборки гиперспектральных изображений на основе результатов классификации. классификаторов искусственных нейронных сетей (ИНС). В этой функции файлы результатов (* .res) Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS) анализируются и напрямую преобразуются в изображения сегментации ИНС с ложным цветом.Кроме того, проверяются пороги активации и несколько активации могут быть выполнены. Обратите внимание, что SNNS и его преемник JavaNNS теперь устарели, и больше не обслуживаются. Следовательно, использование более продвинутых сетевых симуляторов настоятельно рекомендуется. Однако для обеспечения совместимости CytoSpec со старыми сетевыми моделями SNNS также для В будущем функция интерфейса CytoSpec-SNNS останется частью будущих версий программы.Тем не менее, не рекомендуется начинать новые проекты. которые используют этот интерфейс. SNNS была разработана в « Institut für Parallele und Verteilte Höchstleistungsrechner » (IPRV) Университета Штутгарта. (Германия). SNNS по-прежнему доступен и может быть загружен бесплатно на ftp://ftp.informatik.uni-stuttgart.de. Здесь приведено учебное пособие о том, как использовать интерфейс CytoSpec-SNNS. размер карты (x) : количество позиций измерения в x-направлении. размеры карты (y) : количество позиций измерения в y-направлении. порог для значений активации : порог, который определяет минимально допустимое значение активации выхода нейрона-победителя. Активации значения ниже этого порога обрабатываются как нулевые значения, что приводит к присвоению черного цвета соответствующему спектру пикселей [xy,]. Опустить это проверьте, установив этот порог на ноль. множественные активации : порог, который определяет максимально допустимую активацию второго по величине активированного нейрона. Если спектр соответствует этому критерию, он считается отрицательным, и снова соответствующему пикселю присваивается черный цвет. Пропускать этот тест, установив порог « множественных активаций » равным 1. изображение : открывает стандартный файловый браузер Windows.Выберите путь и действительный файл результатов SNNS. отменить : прерывает функцию построения изображения ИНС ВАЖНО : Пожалуйста, внимательно проверьте последовательность входных паттернов (спектров) при компиляции файла паттернов SNNS. Обратите внимание, что только Последовательность паттернов будет определять пространственные (x, y) положения отдельных спектров. Выберите вариант «включить шаблоны вывода» и снимите флажок опция ‘включить шаблоны ввода’ при сохранении ‘*.res ‘(см. снимок экрана с окном’ result file format ‘ниже). Пожалуйста, проверьте также формат файлов результатов SNNS . Файл * .res должен иметь следующий формат: Файл результатов SNNS V1.4-3D , сгенерированный во вторник, 25 марта, 11:24:47 1997 Количество шаблонов: 980 Количество единиц ввода: 76 No.единиц вывода: 4 начальный образец: 1 конечный образец: 980 обучающий вывод включен # 1.1 1 0 0 0 0,06227 0,82028 0,01888 0,00005 # 2,1 1 0 0 0 0,97587 0,35621 0,00001 0,00089 # 3,1 1 0 0 0 0,99435 0,28643 0,00001 0,00046 ….. # 979.1 1 0 0 0 0 0,05502 0,98514 0,21558 # 980.1 1 0 0 0 0 0,14128 0,81746 0,61632 класс = «моно»> В приведенном выше примере было проанализировано 980 спектров, полученных из прямоугольной области (20 × 19 спектров).Количество предопределенных уроков на обучающем этапе разработки модели ИНС — 4. Первая строка первого шаблона (# 1.1) показывает априорное присвоение класса (целевой шаблон), а вторая строка отображает ИНС. результаты тестирования для этого конкретного спектра. Максимальная активация была обнаружена для второго выходного нейрона (0,82028), что указывает на posteriori присвоение класса этого индивидуального спектра второму классу.CytoSpec автоматически анализирует апостериорных отнесений для всех спектральных вложенный шаблон, содержащийся в файле * .res, и назначает определенные цвета каждому классу. Изображения получаются путем сочетания цветов с пространственным (пиксельные) положения спектров, предполагающие прямоугольные области и равные расстояния между пикселями в x- и y-направлениях, соответственно. Следующие типы ИНС были протестированы на совместимость: многослойные сети персептронов (MLP), состоящие из трех слоев нейронов (входной слой, скрытый слой, выходной слой) ИНС с прямым распространением активаций, разрешены короткие соединения обучающие функции: обратное распространение, устойчивое обратное распространение (rprop), быстрое распространение (quickprop) CytoSpec также позволяет выполнять базовые тесты для множественных активаций (т.е.е. если вторая по величине активация превышает определенный порог) и для необходимого минимума активации. Если один из этих тестов отрицательный, соответствующему пикселю присваивается черный цвет. В в окне командной строки (и лог-файле) вы можете найти дополнительную информацию по результатам тестирования. Ссылка на литературу : Лаш, П.И Науманн Д. Микроскопическая ИК-Фурье Визуализация тонких срезов карциномы человека на основе методов распознавания образов. Клеточная и молекулярная биология 1998 44 (1). стр.189-202 Lasch P, Haensch W, Kidder L, Lewis EN. Науманн Д. Характеристика колоректальной аденокарциномы с помощью пространственно-разрешенной ИК-Фурье-микроскопии. Заявл. Spectrosc. 2002 56 (1).1-9
	Функция под названием « Synthon imaging », по сути, является интерфейсом между CytoSpec и Synthon. NeuroDeveloper ™, программное обеспечение для обучения и проверки моделей искусственных нейронных сетей со спектрами различного происхождения (например, ИК, Рамана, МС спектры). Основанный на моделях нейронных сетей, интерфейс можно использовать для повторной сборки изображений ИНС из исходного набора данных CytoSpec.Spectral предварительная обработка, выбор признаков и ANN-классификация априори неизвестных пространственно разрешенных ИК-карт могут быть легко выполнены в одном шаг. Это достигается за счет использования среды выполнения программного обеспечения NeuroDeveloper ™, для которого не требуется лицензия на программное обеспечение от Synthon. Таким образом, спектральные данные можно классифицировать без программного обеспечения NeuroDeveloper ™ на основе предварительно определенных сетевых библиотек. NeuroDeveloper ™ — это, однако это необходимо, если вы хотите создавать и проверять собственные модели нейронных сетей. Synthon GmbH, контактный адрес: Аналитика и распознавание образов Im Neuenheimer Feld 69120 Heidelberg ГЕРМАНИЯ телефон: +49 6221 50 257 900 факс: +49 6221 50 257 909 электронная почта: [email protected] Интернет: http://www.synthon-analytics.de Чтобы запустить функцию, выберите « Synthon maps » в строке меню « Управление изображениями »: load позволяет просматривать структуру каталогов и загружать сетевую библиотеку NeuroDeveloper ™ (*.snt) файл. После загрузки Кнопки « изображение » и « статистика » активированы. изображение отображает карту ИНС в главном окне CytoSpec stats дает обзор статистики классификации ИНС (см. Снимок экрана ниже) использовать назначения победителей NeuroDeveloper ™ если этот флажок установлен, CytoSpec использует настройки NeuroDeveloper ™ для ANN классификация.Настройки NeuroDeveloper ™ можно изменить, сняв этот флажок. использовать критерий ND WTA используются настройки NeuroDeveloper ™ для W внутренний T akes A ll (WTA) критерий. Измените предопределенные значения WTA, сняв этот флажок (см. Кнопку « определить » и главу ниже) использовать критерий ND 406040 настройки NeuroDeveloper ™ для критерия 40 / 60 / 40 (406040) использовал.Измените эти значения, сняв этот флажок (см. Кнопку « определить » и главу ниже) использовать критерий экстраполяции ND используются настройки NeuroDeveloper ™ для экстраполяции. Эта опция может быть отключена. определить открывает окно для ввода собственных критериев WTA и 406040 (см. Снимок экрана слева). отменить отменяет функцию ‘ synthon imaging ‘ Спектры, не прошедшие тесты, отображаются на картах ИНС в виде черных пикселей. Оценка активаций, вычисленных сетью, выполняется с помощью функций анализа WTA и 40-20-40. Для этой оценки учитываются оценки и распределение активаций выходных нейронов. br> ‘ WTA ‘ критерии: WTA означает победитель получает все, что означает, что классификация зависит от активации наивысшего результата. Спектр будет только быть классифицированным, если его выходной сигнал больше определенного минимума активации нейрона-победителя (по умолчанию 0.7) и минимальное расстояние до следующая активация (по умолчанию 0.3). В противном случае классификация не будет считаться правильной, и спектр останется неклассифицированным. ‘ 406040 ‘ критерии Функция 40-20-40 работает иначе. Активация одного нейрона должна превышать 0,6 (по умолчанию более 60 процентов диапазона активации). Все остальные активации дополнительных классов должны быть ниже 0.4 (ниже 40 процентов диапазона активации). В противном случае узор остается несекретный. ‘ экстраполяция ‘ критерий Общая проблема с различными методологиями классификации — это потенциальная неправильная классификация из-за нежелательной или неожиданной экстраполяции. Это происходит, когда наборы данных для обучения и проверки не включают все классы или весь диапазон функции, необходимой для данного проблема классификации.В этом случае любой метод классификации, включая ИНС, не будет репрезентативен для данной проблемы. Данные этот тип скорее следует назвать неклассифицированным. NeuroDeveloper ™ использует значение расстояния, полученное из набора данных обучения и проверки, для определения проблемы экстраполяции. Максимальное расстояние рисунка до соответствующего ему класса рассчитывается и устанавливается равным 100. Во время При классификации нового паттерна с помощью ИНС расстояние нового паттерна вычисляется и устанавливается во взаимосвязь.В случае расчетного значение экстраполяции класса, идентифицированного нейронной сетью, превышает 100, происходит экстраполяция. Значение по умолчанию для определения шаблоны как неклассифицированные предлагается установить на 200. Значение должно быть больше 100, чем меньше значение, тем строже порог. Обратите внимание на : Если отмечен флажок « использовать назначения победителей NeuroDeveloper ™ », CytoSpec не выполняет анализ WTA, 406040 и результаты экстраполяции.Программа NeuroDeveloper ™ исключает спектры из дальнейшего анализа следующим образом: либо оба, WTA, И критерии 406040, или классификация на основе критерия экстраполяции не удалась. Определение « неудавшихся классификаций » в CytoSpec отличается. CytoSpec определяет спектры как неклассифицированные, если индивидуум спектр не соответствует одному из трех критериев.По этой причине статистика классификации может зависеть от программы, используемой для анализа. Снимок экрана окна статистики классификации NeuroDeveloper ™: A. Составление наборов данных для обучения и внутренней проверки 1. Загрузите набор ИК-данных и создайте карту ИК-спектра (например,грамм. химическая карта, карта HCA) 2. Получите контекстное меню ИК-карт, щелкнув правой кнопкой мыши по инфракрасная спектральная карта. 3. Выберите « class 1 » → и « start », если вы хотите назначить спектры классу 1. Теперь вы находитесь в режиме « выберите спектры ».В этом режиме курсор мыши меняет свое внешний вид (стрелка плюс крестик). 4. Теперь вы можете выбрать неограниченное количество спектров щелчком левой кнопки мыши (в этом режиме; спектры не будет отображаться). Пространственные координаты будут указаны в командной строке. окно. 5. Чтобы остановить режим выбора, выберите « selection mode off » в контекстном меню. В качестве альтернативы вы можете сразу приступить к отнесению спектров к классу 2, выбрав « class 2 » → и «start» из контекстного меню. Таким образом, спектры могут быть присвоено до 10 различных классов. 6. Если выбраны все спектры, остановите режим выбора, нажав « selection mode off ». в нормальный режим ‘ show Spectra ‘ указатель мыши вернет свой нормальный вид (стрелка). 7. Для экспорта спектров выберите « экспорт » → «x, y ASCII» из «Файл». строка меню.Появится окно с заголовком «преобразовать в формат данных (x, y) ASCII». Проверять флажок «экспорт выбор». Пожалуйста, используйте настройки по умолчанию для всех остальных опций. Делать уверен, что экспортирован блок данных исходных спектров поглощения. 8. Нажмите кнопку « экспорт » и сохраните спектры в папке по вашему выбору.Спектры класса 1 можно идентифицировать по расширению ‘* _1.dat’, спектры по классу 2 называются ‘* _2.dat’ и поэтому вперед. 9. Шаги 1–8 следует повторить для нескольких карт. Рекомендуется использовать последовательный класс отведения на идентичные (гистологические) структуры. 10. Разделите спектральные данные на подмножество для обучения (около 65% спектров) и внутреннего проверка (35%) Теперь вы можете загрузить спектральные данные в программу NeuroDeveloper ™. Выполните назначение класса и предварительную обработку. Обучайте и подтверждайте ИНС и сохраните сеть (подробности см. В руководстве по программному обеспечению Synthon NeuroDeveloper). Сетевой файл (* .snt) содержит всю необходимую информацию для предварительной обработки и классификации. Этот файл и время выполнения Synthons среды (НЕ NeuroDeveloper ™!) требуются для классификации. B. Создание изображений сегментации NeuroDeveloper ™ (например, для внешней проверки) 1. Загрузите набор ИК-данных спектров поглощения. Рекомендуется сначала создать ИК-карту. (е.грамм. химическая карта) из исходных спектров. 2. Выберите « Synthon images » в строке меню « Обработка изображений ». Окно под названием «» создайте изображения NeuroDeveloper ™ ‘. Нажмите кнопку « load » и выберите один из Сетевые файлы NeuroDeveloper ™ (* .snt). 3. Спектры из блока данных исходных данных теперь записываются во временный файл (в CytoSpec’s корневую папку, убедитесь, что на диске достаточно свободного места). Затем данные предварительно обработанные и классифицированные средой выполнения Synthon. После этого классификация результаты автоматически передаются обратно в CytoSpec.Когда закончите, вы можете сразу нажать кнопку « image », которая заставляет CytoSpec отображать изображение сегментации NeuroDeveloper ™. Если вы хотите изменить критерии исключения NeuroDeveloper ™, такие как WTA, 406040 или экстраполяция, снимите соответствующие флажки и нажмите « определить ».Измените настройки, закройте окно и нажмите « изображение «. Статистика классификации доступна при нажатии кнопки « stats » на окно « создать изображение для NeuroDeveloper ™». Избранные литературные источники : Лаш П., Дием М., Хэнш В. и Науманн Д.Искусственный нейронный сети как контролируемые методы для получения микроскопических изображений FT-IR. Журнал хемометрии 2007 Vol. 20 (5): 209-220, (личную копию автора можно скачать с Researchgate) Лаш П, Штеммлер М, Чжан М, Баранска М, Бош А, Майзнер К ,. FT-IR гиперспектральная визуализация и анализ искусственной нейронной сети для идентификации патогенных бактерий. Аналитический Химия 2018 Т. 90 (15): 8896-8904.
	Принципы функции: Этот многомерный метод визуализации использует многомерные расстояния между внутренним или внешним эталоном. спектры и спектры, содержащиеся в активном наборе гиперспектральных данных. Результирующий массив расстояний имеет размер (xdim, ydim) с xdim — количество спектров в x-направлении, а ydim — количество спектров в y-измерении.Расстояния впоследствии конвертируются цветовой гамме. Затем может быть получено «изображение расстояния » путем нанесения цветов как функции пространственных координат. Математические расстояния — веб-ссылки по теме Расстояние (Википедия) Выбор данных : после выбора функции « Изображение со значениями расстояния » открывается стандартное диалоговое окно с названием « визуализация с межспектральные расстояния ‘.Это диалоговое окно позволяет выбрать до четырех неперекрывающихся спектральных областей из блока данных выбор, см. раздел справки Выбор данных для многомерной визуализации для дальнейшего Детали. После завершения выбора данных появится следующее диалоговое окно: использовать внешний спектр : когда эта радиокнопка активирована, может быть загружен внешний двухстолбцовый спектр ASCII.Когда файл был успешно загружен каталог и имя файла отображаются. Нажмите ‘ image ‘, чтобы узнать расстояние между этим файлом и активный набор данных изображения и для получения изображения расстояния. использовать внутренний спектр (по умолчанию): межспектральные расстояния и изображения расстояний создаются с использованием внутреннего спектра тока набор гиперспектральных данных. Координаты этого внутреннего спектра отображаются в следующих двух полях редактирования. (x, y) координаты : оба поля редактирования отображают координаты (x, y) текущего внутреннего эталонного спектра. Координаты могут можно изменить вручную или щелкнув одно из изображений. метод расстояния : выберите одно из следующих межспектральных расстояний: евклидово, стандартизованное евклидово и D-значение (нормализованное Коэффициенты корреляции Пирсонса). внешний файл : отображаются имя файла и путь внешнего эталонного спектра слои расстояния изображения Функция « визуализация со значениями расстояния » позволяет создавать до пяти изображений с различным расстоянием. Каждое из этих изображений можно рассматривать как слой так называемого составного изображения , полученного путем наложения изображений. отдельные изображения расстояния или карты.Следующие элементы графического интерфейса полезны для создания составного изображения: поле редактирования : показывает цвет, которым слой будет отображаться в составном изображении. Дает также координату (x, y) внутренний спектр (или имя файла внешнего опорного спектра). Изменение содержания не повлияет на полученное составное изображение. кнопка : создается составное изображение ползунок : изменяет контрастность отдельного слоя в составном изображении.Контрастность может варьироваться от 0 (нет контраста), 0,8 (по умолчанию) и 1 (максимальная контрастность). флажок : удаляет отдельный слой из памяти. load spec (кнопка): позволяет загрузить внешний опорный спектр (двойной столбец ASCII). изображение (кнопка): межспектральные расстояния между внутренним / внешним эталонным спектром и спектрами активного гиперспектрального набор данных.Расстояния используются для создания изображения одного расстояния, которое наносится на ось предварительно обработанных карт. (главное окно) с использованием цветовой карты «черный». составное изображение (кнопка): составное изображение создается из всех слоев изображения, определенных на данный момент. Подробное описание функциональность представлена ​​в разделе составные изображения Электронная документация CytoSpec. очистить данные (кнопка): все слои очищены из памяти отменить (кнопка): нажмите эту кнопку для выхода.
	Принципы MCR-ALS : Термин MCR-ALS (разрешение многомерной кривой — чередование наименьших квадратов) обычно используется для обозначения группы методов, предназначенных для восстановления чистых профилей отклика (спектры, концентрация, время, профили элюирования и т. д.) химических составляющих неразрешенная смесь. В приложении для получения гиперспектральных изображений MCR-ALS предполагает, что можно рассматривать все пиксельные спектры, составляющие HSI. линейные комбинации чистых компонентных спектров. Таким образом, каждый из компонентов взвешивается по его концентрации в любом заданном [x, y] положение пиксельного спектра. Визуализация MCR-ALS — это итерационная процедура, направленная на обнаружение чистых компонентных спектров, а также соответствующие (пространственные) концентрационные профили компонентов.Это достигается исключительно на основе данных HSI и одного важного входного параметра, количество компонентов. Подробную информацию о теории и приложениях MCR-ALS можно найти в литературе (см. Ссылку ниже и в конце этого раздела) Видеоурок MCR-ALS визуализация с помощью CytoSpec (Youtube): Связанные веб-ресурсы (домашняя страница с разрешением многомерной кривой): Веб-страница метода MCR-ALS с программами, учебными пособиями и наборы данных Скриншот рисунка « MCR-ALS imaging » с панелью «Эволюция соответствия» (вверху справа) и панелью для отображения начальные оценочные спектры или оптимизированные спектральные компоненты (слева). Как запустить визуализацию MCR-ALS? Визуализацию MCR-ALS можно запустить из строки меню « Multivariate Statistics → MCR-ALS imaging ». Это откроет стандартное окно CytoSpec для подготовки данных для многомерных подходов к визуализации, таких как HCA, PCA, VCA, KMC imaging и т. Д. В этом окне выберите соответствующий блок источника данных — в основном исходные или предварительно обработанные данные — и укажите количество спектральных окна с соответствующими значениями длины волны или частотных диапазонов.Обратите внимание, что эти спектральные области не должны перекрываться. Для продолжения нажмите кнопку с надписью « MCR-ALS ». количество компонентов : одна из наиболее важных настроек процедуры подгонки MCR-ALS. В случае сомнений, что будет оптимальным количество компонентов рекомендуется тестировать разные значения. В качестве альтернативы такие функции, как иерархическая кластеризация (анализ дендрограммы!), Визуализация PCA или Визуализация VCA может помочь получить представление о подходящих значениях для этого параметра. Обратите внимание, что изменение количества компонентов приведет к удалению результатов текущего сеанса подгонки. Спектры первоначальной оценки будут инициализируется случайным образом (повторная инициализация). количество итераций : MCR-ALS использует итерационную процедуру для определения спектров компонентов и их концентрационных профилей. Этот всплывающее меню позволяет определить максимальное количество разрешенных итераций, что может быть полезно для уменьшения вычислительных затрат в случае большие наборы данных HSI.Обратите внимание, что изменение этого параметра приведет к повторной инициализации. сигма критерия сходимости : ход процедуры оптимизации отслеживается на каждом цикле итерации по количеству подгонок параметры измерения качества (несоответствие [%] — lof и некоторые другие, подробнее см. ниже). Изменение параметра lof между две последовательные итерации описываются параметром « изменить ».Этот параметр положительный, если соответствие улучшается и отрицательный в случае не улучшающейся посадки. Критерий сходимости « сигма » представляет собой порог для параметра ‘ изменить ‘ и определяет, следует ли продолжить или выйти из итерационной процедуры: итерация будет остановлена, если модуль « изменение (улучшение соответствия) равно или меньше, чем« sigma ». Изменение этого параметра приведет к повторной инициализации сеанса подгонки. max # итераций (дивергенция) : этот критерий дивергенции определяется как максимальное количество циклов итераций, при котором ‘ lof ‘ позволено расти. Оптимизация прерывается, если значение « lof » не уменьшилось в течение последних n количества итераций. Изменение параметра критерия дивергенции приведет к повторной инициализации сеанса подгонки. метод нормализации : выберите, какой тип нормализации компонентных спектров используется на каждом этапе подгонки MCR-ALS процедура.Доступные варианты: « без нормализации » (не рекомендуется, только для тестирования), « 1-норма », « 2-норма ». (по умолчанию), ‘ максимальная норма ‘, ‘ коррекция смещения ‘, ‘ SNV ‘ (стандартное нормальное изменение, не рекомендуется, подходят только производные спектры) и ‘ vector norm ‘ (только для производных спектров, не рекомендуется для неотрицательной компоненты спектры). Изменение метода нормализации приведет к повторной инициализации сеанса подгонки. Подробнее об алгоритмах нормализации см. нормализация. алгоритм nnls (спектры) : определяет алгоритм для решения задачи регрессии компонентов спектра. Допустимые варианты: «1 — не используется », «2 — вырезать негативный », «3 — lsqnonneg » и «4 — fnnls » в качестве параметров по умолчанию. Опция 1 (‘ not used ‘) рекомендуется только для работы с производными спектрами — это отменяет неотрицательное ограничение MCR-ALS в то время как вариант 2 (« вырезать негативы ») применим в некоторых случаях для уменьшения вычислительных затрат — оценка без ограничений используется, а отрицательные значения просто обнуляются.’ lsqnonneg ‘ — это встроенная функция Matlab для решения неотрицательных наименьших квадратов. задачи аппроксимации кривой, тогда как fnnls ‘- это быстрый алгоритм наименьших квадратов с ограничением неотрицательности, предложенный Расмусом Бро и Sijmen de Jong. Изменение этого параметра приведет к повторной инициализации сеанса подгонки. nnls алгоритм (концентрации) : определяет алгоритм для решения задачи регрессии компонентов концентрации.Допустимые варианты являются ‘1 — не используется ‘, ‘2 — вырезать отрицательный ‘, ‘3 — lsqnonneg ‘ и ‘4 — fnnls ‘ как опции по умолчанию. Вариант 1 обычно не рекомендуется, поскольку отрицательные концентрации не имеют смысла в практическом контексте. Вариант 2 (‘ вырезать негативы ‘ ‘) полезно в отдельных случаях для уменьшения вычислительных затрат — используется неограниченная оценка, а отрицательные значения просто устанавливаются на нуль.’ lsqnonneg ‘ — это встроенная функция Matlab для решения задач аппроксимации неотрицательной кривой наименьших квадратов, тогда как fnnls ‘ — это быстрый алгоритм наименьших квадратов с ограничениями неотрицательности, предложенный Расмусом Бро и Сиджменом де Йонгом. Изменение этого параметра приведет к повторно инициализируйте сеанс настройки. показатель качества подгонки : позволяет определить параметр, который будет отображен как показатель качества подбора на верхней правой панели ( Evolution соответствия ‘) рисунка’ MCR-ALS imaging ‘.Допустимые варианты: « несоответствие [%] » (1 — процент несоответствия, lof), « объясненная дисперсия [%] » (2 — процент объясненной дисперсии (r2)), « std остатков » (3 — стандартное отклонение остатки (сигма)) и ‘ lof change ‘ (4 — change (diff (lof))). определить спектры начальной оценки : позволяет определять спектры начальной оценки. Открывает отдельное окно, подробности см. Ниже. подробный режим : установка этого флажка приведет к тому, что программа предоставит дополнительную информацию о ходе выполнения MCR-ALS подходящую процедуру в командной строке. Пуговицы начальная посадка, остановка, продолж. fit : эти кнопки позволяют начать, остановить или продолжить настройку MCR-ALS. Обратите внимание, что последний опция в настоящее время недоступна (CytoSpec версии 2.00.07). сброс : позволяет перезапустить процедуру подбора с теми же начальными оценочными спектрами, но с измененными параметрами. сохранить спектры : сохраняет оптимизированные спектры компонентов в выбранном формате (ASCII или spc, формат управляется общесистемная настройка « сохранить как ASCII » (см. «Настройка»). сохранить подгонку : сохраняет все входные данные, параметр подгонки и результаты подгонки сеанса MCR-ALS в виде массива структуры Matlab. Файл результатов сохраняется в стандартном формате Matlab, что позволяет опытным пользователям расширенный анализ данных соответствия. сохранить разрешение (сохранить остатки): позволяет визуализировать остатки E после завершения процедуры оптимизации. В матрица остатков E копируется в блок данных №4, блок данных деконволюции. Обратите внимание, что это перезапишет существующие данные этого блока. составное i … (составное изображение): создает так называемое составное изображение, которое в основном представляет собой наложение отдельных изображений. компонентные изображения.В реализации CytoSpec ver. 2.00.07 также можно визуализировать отдельные компоненты и для добавления / удаления представлений компонентов из составного изображения. Пожалуйста, обратитесь к опциям сюжетный одиночный компоненты ‘и’ исключают компоненты ‘, доступные в строке меню’ Tools ‘рисунка’ Composite MCR-ALS image ‘(см. также скриншоты ниже). Подробное описание функциональности приведено в разделе составные изображения онлайн-документации CytoSpec. выполнено : закрывает текущий сеанс подбора. Не сохраненные данные теряются. Снимок экрана рисунка «Визуализация MCR-ALS — определение спектров начальной оценки» с тремя основными опциями : «случайный выбор», «ручной выбор» и «выбор VCA». случайный выбор : нажатие на эту кнопку позволяет определять начальные оценочные спектры от HSI на случайной основе. ручной выбор : позволяет вручную выбирать исходные оценочные спектры непосредственно из гиперспектрального изображения (HSI) или из эталона спектры, загрузив их из файловой системы.Установите переключатель с надписью « получить начальную оценку спектра от HSI », чтобы определить заданный спектр пикселей из HSI, или выберите « загрузить начальный оценочный спектр », чтобы загрузить эталонный спектр компонентов. получить начальный оценочный спектр от HSI : активируйте этот переключатель, чтобы включить выбор [x, y] спектров пикселей из текущего Набор данных HSI в качестве начальных оценок. Координаты [x, y] могут быть введены вручную или щелчком мыши на одной из карт ложных цветов. основного пользовательского интерфейса CytoSpec. загрузить спектр начальной оценки : позволяет импортировать спектр ASCII в качестве спектра начальной оценки через стандартное диалоговое окно файла. Формат внешнего эталонного спектра ASCII: двойной столбец, разделенный табуляцией, первый столбец частоты / волнового числа значения, второй столбец: значения интенсивности / поглощения. принять текущие настройки : принять текущий определенный начальный оценочный спектр.Нажатие на эту кнопку приведет к зеленый цвет кнопки соответствующего компонента (см. строку кнопок «Состояние определения исходных оценочных спектров »). Подробно информация о состоянии соответствующего спектрального компонента доступна из отдельных всплывающих подсказок кнопок (см. снимок экрана). исправить текущую составляющую : позволяет исключить данный начальный оценочный спектр из оптимизации: данный компонентный спектр остается неизменным (фиксированным) во время итераций.Последовательное нажатие на эту кнопку переключает между фиксированным / нефиксированным состояниями. удалить текущий компонент : удалить текущий активный спектральный компонент. Это отображается красным цветом соответствующих нажмите кнопку в ряду кнопок «Определение статуса первоначальной оценки спектров ». Ряд кнопок статус определения спектров начальной оценки : иллюстрирует статус определения спектров начальной оценки.Назначенные компоненты обозначены зеленым цветом. Спектры неназначенных исходных оценок показаны красным. Всплывающая подсказка каждая кнопка предоставляет информацию о фактических настройках индивидуального спектра первоначальной оценки. Обратите внимание, что кнопка « done » становится активным только в тех случаях, когда все компоненты назначены (т.е. ряд кнопок полностью окрашен в зеленый цвет). выбор VCA : спектры начальной оценки могут быть автоматически определены с помощью Анализ вершинных компонентов (VCA). Примечание Нажатие кнопок « случайный выбор », « ручной выбор » и « выбор с помощью VCA » перезаписывает текущий выбор исходных оценочных спектров. выполнено : нажмите эту кнопку, чтобы завершить определение спектров первоначальной оценки. Рисунок ‘ MCR-ALS imaging — определение начального оценка спектров ‘закрыта, и начальные оценочные спектры нанесены на правую панель рисунка, помеченного как’ MCR-ALS изображение ».Таким образом перезаписываются первоначальные оценочные спектры, определенные и оптимизированные во время предыдущих сеансов. отменить : закрывает инструмент для определения спектров начальной оценки и возвращает к диалоговому окну « MCR-ALS imaging ». Сделанные определения не сохраняются, т. Е. Результаты предыдущих сеансов подгонки не перезаписываются. Снимок экрана рисунка «составное изображение MCR-ALS», на котором отображаются наложенные цветовые представления оптимизированные профили концентрации 4 различных компонентов Снимок экрана рисунка ‘однокомпонентные изображения’, показывающий цветные представления профилей концентрации 4 отдельных компонента.Этот пример был создан на основе файла HSI Colon.cyt, содержащегося в данных теста CytoSpec. Параметры: блок данных исходных спектров, полный спектральный диапазон, 4 компонента, настройки по умолчанию для функции визуализации MCR-ALS. Ссылка на литературу : Хуан А. и Таулер Р. Разрешение многомерной кривой: 50 лет решения проблемы анализа смеси — Обзор. Анальный Химия Акта . 2021 1145: 59-78. Felten J, Hall H, Jaumot J, Tauler R, de Juan A & Gorzsas A. Колебательный спектроскопический анализ изображений биологического материала с использованием многомерной кривой разрешения — чередование наименьшего квадраты (MCR-ALS) — Обзор. Национальный протокол . 2015 10 (2): 217-40. Piqueras S, Krafft C, Beleites C, Egodage K, von Эггелинг Ф. Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт