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Confusión relacionada con la herramienta DAVID

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Estoy tratando de usar la herramienta DAVID para hacer un análisis genético. Tengo algunas intensidades de conjunto de sondas para algunas líneas de células cancerosas. Encontré este enlace en la herramienta DAVID http://david.abcc.ncifcrf.gov/tools.jsp. Estoy un poco confundido con la terminología introducida aquí. Dice lista de genes para los conjuntos de sondas ¿por qué es así? Quiero decir, en el ejemplo, puedes ver los conjuntos de sondas como

1007_s_at 1053_at 117_at 121_at 1255_g_at 1294_at 1316_at 1320_at 1405_i_at 1431_at 1438_at 1487_at 1494_f_at 1598_g_at

Compre por qué se llaman listas de genes, no conjuntos de sondas. ¿Por qué?


Es un poco confuso, pero DAVID usa el término Lista de genes como término genérico.

En el Paso 2, puede enviar muchos tipos de listas a DAVID, incluidos los símbolos genéticos reales, las accesiones Ensembl o RefSeq, etc. ... en realidad, casi 30 tipos de términos, incluido "no estoy seguro", que probablemente mire su lista e intente adivinar.

Los ID de conjuntos de sondas de Affymetrix o Illumina están diseñados para medir un gen, idealmente, aunque no es precisamente una relación de un conjunto de sondas a un gen. Esto se debe a que cuando se diseña la matriz, puede haber registros de ARN de transcripción parcial que luego resultan ser partes de un solo gen. También hay conjuntos de sondas que pueden llegar a hibridar con secuencias similares en más de un gen.

Es desordenado, pero también es cierto que a menudo aparecerá más de un símbolo genético para el mismo gen debido a convenciones históricas de nomenclatura ...


Confusión relacionada con la herramienta DAVID - Biología

Gars son miembros de la Lepisosteiformes / l ɛ p ɪ ˈ s ɒ s t iː ɪ f ɔːr m iː z / (o Semionotiformes), un antiguo orden holosteiano de fósiles de peces con aletas radiadas de este orden se conoce desde el Jurásico tardío en adelante. La familia Lepisosteidae incluye siete especies vivas de peces en dos géneros que habitan en aguas dulces, salobres y ocasionalmente marinas del este de América del Norte, América Central y Cuba en el Caribe. [2] [3] Los gars tienen cuerpos alargados que están fuertemente blindados con escamas ganoides, [4] y están al frente de mandíbulas alargadas de manera similar llenas de dientes largos y afilados. Los gars a veces se denominan "garpike", pero no están estrechamente relacionados con los lucios, que pertenecen a la familia de peces Esocidae. Todos los gars son peces relativamente grandes, pero el gar de cocodrilo (Espátula atractosteus) es el más grande: el cocodrilo suele alcanzar una longitud de más de 2 m (6,5 pies) y un peso de más de 45 kg (100 lb), [5] y las muestras de hasta 3 m (9,8 pies) de longitud tienen ha sido informado. [6] Inusualmente, sus vejigas natatorias vascularizadas pueden funcionar como pulmones, [7] y la mayoría de las prendas salen a la superficie periódicamente para tomar una bocanada de aire. La carne de gar es comestible y los humanos utilizan la piel dura y las escamas de gars, pero los huevos de gar son altamente tóxicos.


Confusión relacionada con la herramienta DAVID - Biología

Lista de aciertos (LH) = 3
Total de lista (LT) = 300
Impactos de población (PH) = 40
Población total (PT) = 30.000

Bonferroni: El Bonferroni en DAVID es el Bonferroni & Scaronid & aacutek pag-value (& Scaronid & aacutek 1967) que es una técnica un poco menos conservadora que Bonferroni.

Y Scaronid y aacutek, Z. (1967). "Regiones rectangulares de confianza para las medias de distribuciones normales multivariadas". Revista de la Asociación Estadounidense de Estadística 62: 626-633.

Benjamini: Benjamini en solicitudes de DAVID ajustadas pag-valores utilizando el método de aumento lineal de Benjamini y Hochberg (1995).

Benjamini, Y. y Hochberg, Y. (1995). "Control de la tasa de falsos descubrimientos: un enfoque práctico y eficaz para realizar pruebas múltiples". Revista de la Royal Statistical Society. Serie B, Metodología estadística 57: 289-300.

FDR: FDR en DAVID solicita un aumento lineal adaptable ajustado pag-valores para el control aproximado de la tasa de falsos descubrimientos, como se analiza en Benjamini y Hochberg (2000). Utilice el método de la pendiente más baja para estimar el número de hipótesis NULL verdaderas.

Umbral de puntuación EASE (probabilidad máxima)
El umbral de EASE Score, un Fisher Exact modificado pag-valor, para análisis de enriquecimiento genético. Varía de 0 a 1. Fisher Exact pag-valor = 0 representa un enriquecimiento perfecto. Generalmente pag-valor es igual o menor que 0.05 para ser considerado fuertemente enriquecido en las categorías de anotación. El valor predeterminado es 0,1. Más detalles.

Umbral de recuento (recuento mínimo)
El umbral de recuentos mínimos de genes que pertenecen a un término de anotación. Tiene que ser igual o mayor que 0. El valor predeterminado es 2. En resumen, no se confía en que el término solo tenga un gen involucrado.

los pag-Los valores asociados con cada término de anotación dentro de cada grupo son exactamente los mismos valores que pag-valores (Fisher Exact / EASE Score) que se muestran en el informe gráfico regular para los mismos términos.

El puntaje de enriquecimiento del grupo, la media geométrica (escala dentro del registro) de los miembros pag-valores en un grupo de anotaciones correspondiente, se utiliza para clasificar su significado biológico. Por lo tanto, es muy probable que los grupos de anotaciones mejor clasificados tengan niveles más bajos pag-valores para sus miembros de anotación.

Informe genético es una vista altamente integrada de un solo gen y sus anotaciones / accesiones generales de múltiples recursos. Puede dar rápidamente una idea global sobre el gen. Los hipervínculos a lo largo del informe conducirán a los usuarios a los recursos originales para obtener más detalles.

Fuente de anotación
Una base de datos independiente en una categoría, como BioCarta Pathways.

ID del gen DAVID
Un ID interno generado en "DAVID Gene Concept" en el sistema DAVID. Un ID de gen de DAVID representa un grupo de genes único que pertenece a una sola entrada de gen.

ID de DAVID%
Después de convertir los ID de genes de entrada del usuario en el ID de gen de DAVID correspondiente, se refiere al porcentaje de genes de DAVID en la lista asociados con un término de anotación particular. Dado que el ID del gen de DAVID es único por gen, es más preciso usar el ID de DAVID% para presentar la asociación de anotación de gen eliminando cualquier redundancia en la lista de genes de usuario, es decir, dos ID de usuario representan el mismo gen.

Base de conocimientos de DAVID
Representa las bases de datos Oracle de DAVID que recopilan un gran volumen de información de anotaciones de una amplia gama de recursos públicos bioinformáticos. Probablemente sea la base de datos integrada más grande y completa del campo.

Puntuación EASE
Un nombre alternativo de Fisher Exact Statistics en el sistema DAVID, que se refiere al valor de probabilidad exacto de Fisher de una cola utilizado para el análisis de enriquecimiento genético.

Enriquecimiento genético
Un conjunto de genes de entrada del usuario está altamente asociado con ciertos términos, que Fisher Exact mide estadísticamente en el sistema DAVID.

Estructura jerárquica: Categoría y fuente de anotación rarr y término rarr
Vías y vía de señalización rarr BioCarta y rarr p53.


Recursos bioinformáticos de DAVID: base de datos de anotaciones ampliada y algoritmos novedosos para extraer mejor la biología de grandes listas de genes

Todas las herramientas de los recursos bioinformáticos de DAVID tienen como objetivo proporcionar una interpretación funcional de grandes listas de genes derivados de estudios genómicos. Los recursos bioinformáticos de DAVID recientemente actualizados constan de la base de conocimientos de DAVID y cinco conjuntos de herramientas de anotación funcional integradas basadas en la web: la herramienta de clasificación funcional de genes de DAVID, la herramienta de anotación funcional de DAVID, la herramienta de conversión de ID de genes de DAVID, el visor de nombres de genes de DAVID y el Navegador del genoma de patógenos DAVID NIAID. La base de conocimientos ampliada de DAVID ahora integra casi todos los recursos bioinformáticos públicos importantes y conocidos centralizados por el concepto de gen DAVID, un método de enlace único para aglomerar decenas de millones de identificadores de genes / proteínas diversos y términos de anotación de una variedad de bases de datos bioinformáticas públicas. Para cualquier lista de genes cargada, DAVID Resources ahora proporciona no solo el análisis típico de enriquecimiento de términos genéticos, sino también nuevas herramientas y funciones que permiten a los usuarios condensar grandes listas de genes en grupos funcionales de genes, convertir entre identificadores de genes / proteínas, visualizar muchos- relaciones de genes a muchos términos, agrupar términos redundantes y heterogéneos en grupos, buscar genes o términos interesantes y relacionados, ver de forma dinámica genes de sus listas en bio-rutas y más. Con DAVID (http://david.niaid.nih.gov), los investigadores obtienen más poder para interpretar los mecanismos biológicos asociados con grandes listas de genes.

Cifras

Un gen DAVID construido por ...

Un gen DAVID construido por un solo algoritmo de ligamiento. Dos clústeres UniRef100, dos…

Un informe HTML de la agrupación de anotaciones funcionales. El grupo de anotaciones 1 en…


DAR SENTIDO A SUS PERCEPCIONES

Cuando entras en el laboratorio de Wilsaan Joiner, la mesa de futbolín en la esquina puede parecer un poco fuera de lugar. Pero para la investigación de Joiner sobre la percepción y el movimiento de los ojos, jugar un juego simple puede decirle mucho sobre cómo funciona su sistema visual.

Tus ojos son sensores asombrosos. La información visual recorre las retinas tan rápido que lo que percibes debería ser un borrón. Sin embargo, su sistema visual suaviza la acción como una herramienta de estabilización de imagen para tomas de cámara inestables. Su cerebro aplica correcciones constantemente, proporcionando una imagen perfecta de su mundo.

En los cerebros de las personas que tienen esquizofrenia, trastorno bipolar y otras enfermedades mentales, estas funciones inconscientes están en desorden, desdibujando las líneas entre las sensaciones internas y externas.

"Su sistema nervioso central está haciendo predicciones constantes sobre su cuerpo todo el tiempo", dice Joiner, profesor asistente de neurobiología, fisiología y comportamiento. "Siempre está sucediendo en segundo plano y normalmente no te das cuenta. Pero cuando no puede hacerlo, tiene consecuencias pronunciadas que son bastante devastadoras. No puedes entender muchas de las cosas comunes que experimentamos en el mundo ".

Los neurocientíficos de la Facultad de Ciencias Biológicas de UC Davis como Joiner y su colega Jochen Ditterich están explorando nuevas formas de comprender cómo nuestros cerebros dan sentido a nuestras percepciones, con la esperanza de ayudar a diagnosticar y combatir estas enfermedades debilitantes.

Con una simple prueba visual, Joiner puede evaluar la descarga corolaria tanto en primates no humanos como en humanos con esquizofrenia. David Slipher / UC Davis

Para engañar al ojo, ¿o al cerebro?

Una clave para comprender nuestros procesos visuales es el concepto de "descarga corolario", un término que describe la capacidad del cerebro para anticipar un cambio en la información sensorial debido al auto-movimiento. Este sistema de guía le permite distinguir el origen de los cambios que ocurren en nuestro entorno y probablemente contribuya a realizar actividades rápidas, como golpear una pelota de béisbol.

Otra forma de pensar en esta señal interna e inconsciente es considerar cómo es imposible hacerse cosquillas. De alguna manera, su cerebro reconoce su movimiento autoiniciado y traiciona la estimulación física que está tratando de inducir.

En cerebros sanos, es probable que el tálamo transmita esta información con gran fidelidad. Pero los pacientes esquizofrénicos tienen dificultades de percepción con tareas que dependen de la descarga corolario, incluida la identificación de cambios visuales en el entorno.

No está claro si esta dificultad está relacionada con la transmisión o la utilización real de la señal. Sin él, los sujetos de prueba tomarán una decisión de percepción basada únicamente en información visual en lugar de una combinación de conocimiento interno de nuestros movimientos y la información visual experimentada.

Con una simple prueba visual, Joiner puede evaluar la descarga corolaria tanto en primates no humanos como en humanos con esquizofrenia. En los experimentos, que involucran movimientos oculares y decisiones perceptivas, Joiner descubrió que los sujetos que dependen únicamente de la información visual toman decisiones equivocadas constantemente.

"Es solo cuando tienes este tipo de déficit que tienes síntomas de percepción más pronunciados", dice Joiner. "Entonces, lo que esto muestra es una tarea de percepción visual algo simple que se correlaciona muy bien en la medida en que tienes delirios y alucinaciones".

Si bien la ausencia de estas señales internas revela un vacío mayor en nuestra comprensión de los orígenes de la psicosis, proporciona pistas sobre cómo las personas con enfermedades mentales se perciben a sí mismas y los orígenes de sus pensamientos e ideas.

La investigación de Joiner sugiere que los déficits en la descarga corolario pueden ser una herramienta precisa y objetiva para diagnosticar condiciones de salud mental con síntomas psicóticos.

Joiner descubrió que a medida que aumenta el déficit de un individuo en la descarga de corolarios, su sentido de agencia (por ejemplo, propiedad sobre pensamientos o acciones) disminuye. Este comportamiento puede provocar problemas para reconocer las sensaciones causadas por uno mismo frente a las causadas externamente, lo que puede generar confusión, escuchar voces y otras psicosis.

La esperanza a largo plazo de Joiner es que la ausencia de descarga corolario pueda ayudar a proporcionar una prueba de fuego simple pero objetiva que los médicos puedan utilizar para identificar y desarrollar con precisión tratamientos para estas enfermedades neurológicas.

"Si tiene deficiencias en la transmisión o utilización de señales de descarga corolarias, habla de trastornos mentales superiores que son muy pronunciados, pero no lo entendemos del todo", dice Joiner.

La investigación de Ditterich sugiere que los pacientes con Parkinson experimentan problemas utilizando conocimientos previos al tomar decisiones. David Slipher / UC Davis

El poder de la toma de decisiones

Si escucha un sonido desconocido en el bosque, su supervivencia podría depender de tomar una decisión rápida con información muy limitada.

Ditterich, profesor asociado de neurobiología, fisiología y comportamiento, quiere comprender mejor cómo nuestros cerebros toman decisiones tan rápidas. Evalúa este proceso a través de un "umbral de decisión", que describe la cantidad de información que desea recopilar antes de comprometerse con una elección en particular. Para cualquier escenario, el objetivo es encontrar un equilibrio entre maximizar la precisión de la decisión y minimizar el tiempo que lleva hacerlo.

Con la dicción clara y precisa de su acento alemán, combinada con la perspectiva analítica de un ingeniero de sistemas, Ditterich describe metódicamente su plan para transformar la forma en que tratamos las enfermedades neurológicas y psiquiátricas que involucran déficits cognitivos.

“La implantación de un dispositivo técnico llamado estimulador cerebral profundo (DBS) se ha convertido en una opción de tratamiento viable para pacientes con trastornos motores, como el de Parkinson, que no responden bien a la terapia con medicamentos”, dice Ditterich. "Con una versión más inteligente de la estimulación, en algún momento podríamos tratar los déficits cognitivos resultantes de trastornos neurológicos o mentales que también son difíciles de tratar con medicamentos".

Su enfoque es ambicioso, pero si tiene éxito, algún día podría mejorar el funcionamiento cognitivo relacionado con la toma de decisiones, la atención, la memoria y más. La idea básica es diseñar un dispositivo implantable e inteligente que se comunique directamente con el cerebro y lo dirija en un intento de restaurar la señalización neuronal saludable. En concepto, un dispositivo tan avanzado monitorearía y decodificaría la actividad neuronal de un paciente y estimularía dinámicamente el cerebro para lograr el estado deseado. Pero primero, Ditterich necesita comprender con precisión cómo se implementan las funciones cognitivas dentro de un cerebro sano.

Si bien este escenario puede parecer ciencia ficción, los implantes ya se utilizan de forma regular para tratar a pacientes con Parkinson. También se están probando para tratar afecciones como la depresión y el trastorno obsesivo compulsivo. Pero estos dispositivos no son particularmente inteligentes. En lugar de responder a estados cerebrales dinámicos, la generación actual de estimuladores proporciona solo una estimulación constante y constante.

El Parkinson generalmente se considera un trastorno motor, pero resulta que los pacientes también experimentan déficits cognitivos, incluidos déficits en la toma de decisiones, que normalmente no se tratan con las opciones de tratamiento actuales.

La investigación de Ditterich sugiere que estos pacientes experimentan problemas al utilizar conocimientos previos al tomar decisiones. No es un problema de aprendizaje, sino un problema de implementación, y los umbrales de decisión de los pacientes no se pueden ajustar adecuadamente.

Jochen Ditterich imagina un futuro en el que un dispositivo implantable inteligente pueda monitorear y responder a los cambios en la actividad cerebral. El dispositivo se comunicaría con el cerebro mediante impulsos eléctricos para dirigir y restaurar la señalización neuronal saludable. ATS / UC Davis

Levantando el velo neural

Al recopilar la actividad neuronal de cerebros sanos durante diferentes situaciones de toma de decisiones, Ditterich puede utilizar el aprendizaje automático para trazar una ruta de decisión óptima para cualquier escenario. Es como tener suficiente evidencia para tomar una decisión antes del momento exacto de comprometerse con ella. Y sorprendentemente, los datos muestran que en cerebros sanos el proceso de decisión es una aproximación de un algoritmo estadísticamente óptimo.

Su cerebro sano opera a través de una vasta red distribuida que involucra la corteza frontal, la corteza parietal, los ganglios basales y otras áreas subcorticales que computan colectivamente diferentes resultados simultáneamente. Puede enorgullecerse de que los resultados finales de su “computación orgánica” estén a la par con los de las supercomputadoras más avanzadas.

Este asombroso concepto es lo que primero llevó a Ditterich a la neurociencia. Ingeniero eléctrico de formación, comenzó a investigar cómo se recalibra el ojo durante el movimiento, similar a la investigación de Joiner sobre percepción visual.

Para Ditterich, quien ve al sistema nervioso central como el procesador de información definitivo, “hay algunas cosas que son muy, muy difíciles de hacer con máquinas que el cerebro puede lograr con facilidad. Tenemos que averiguar cómo ”, dice.

“Como ingenieros, sabemos mucho sobre cómo las máquinas procesan la información. Puede usar todas las matemáticas y las herramientas de ingeniería detrás de eso para analizar lo que está sucediendo biológicamente, para aplicar ingeniería inversa al cerebro ", agrega.

Si bien estos dispositivos implantables avanzados aún están lejos, Ditterich ya está en conversaciones con ingenieros de control en UC Davis para explorar la guía de la máquina. “Saben muy bien cómo dirigir aviones y navegar por otros sistemas técnicos complejos”, dice Ditterich. "¿Podríamos utilizar este conocimiento para llevar al cerebro a un estado deseado en particular?"

Ahora Ditterich está colaborando con los médicos de UC Davis Health para monitorear la actividad cerebral en pacientes que reciben un implante DBS. Realiza investigaciones realizando las mismas pruebas de decisión perceptiva tanto en humanos como en monos rhesus. "

Utilizamos tareas idénticas para comprender cómo funcionan las funciones cognitivas en humanos y pueden validarse en primates no humanos ”, dice Ditterich. "Desde el punto de vista del comportamiento, en las tareas de toma de decisiones visuales, encontramos resultados muy, muy similares".

Replanteando tu mundo

El movimiento de sus ojos y los procesos de toma de decisiones son cosas que probablemente da por sentado. Su identidad está íntimamente relacionada con su capacidad e independencia para tomar decisiones.

Pero imagina si no pudieras responder: "¿Quién tiene el control?" ¿Cómo afectaría esto a sus decisiones de rutina, como “¿Qué comeré en el almuerzo? ¿Qué hago a continuación en mi día? " Estos son los desafíos muy reales que enfrentan las personas con déficits cognitivos todos los días.

Afortunadamente, construir las bases para diagnosticar y tratar estas afecciones es una fuerza impulsora para Joiner y Ditterich y muchos otros profesores y estudiantes investigadores de UC Davis.

Están empujando los límites del conocimiento para darle sentido a nuestro mundo y para ayudarnos a entender nuestro lugar en él.


Variantes de preocupación

Muestras documentadas más antiguas

Los nombres, tomados del alfabeto griego (ver 'Variantes de interés'), no pretenden reemplazar las etiquetas científicas, pero servirán como una abreviatura útil para los encargados de formular políticas, el público y otros no expertos que están perdiendo cada vez más el rastro de las diferentes variantes. nombres.

“Es mucho más fácil para un lector de noticias de radio decir 'Delta' que abeja-uno-seis-uno-siete-dos”, dice Jeffrey Barrett, un genetista estadístico que lidera los esfuerzos de secuenciación del SARS-CoV-2 en el Instituto Wellcome Sanger. en Hinxton, Reino Unido. "Así que estoy dispuesto a intentarlo para ayudarlo a despegar".

“Esperemos que se mantenga”, dice Tulio de Oliveira, bioinformático y director de la Plataforma de Secuenciación e Innovación de Investigación KwaZulu-Natal en Durban, Sudáfrica, cuyo equipo identificó la variante Beta. "Encuentro los nombres bastante simples y fáciles".

El sistema podría ser especialmente útil en países que luchan contra una serie de variantes, como Sudáfrica, donde una variante encontrada en el Reino Unido y conocida por los científicos como B.1.1.7, ahora llamada Alpha, está en aumento, y los investigadores como mientras De Oliveira está atento a los casos de la variante B.1.617.2 identificada en India, ahora llamada Delta. “Para un país como Sudáfrica, seguir a Beta y Alpha y vigilar a Delta, será potencialmente más fácil”, dice.

La confusión no es la única razón para optar por un sistema de nombres simplificado, dicen los defensores del nuevo sistema. Términos como "la variante sudafricana" y "la variante india" pueden estigmatizar a los países y sus residentes, e incluso pueden disuadir a las naciones de ejecutar la vigilancia de nuevas variantes. “Los nombres geográficos, tenemos que detenernos en eso, de verdad”, dice de Oliveira. Conoce los países de África donde los ministros de salud se han mostrado reacios a anunciar el descubrimiento de nuevas variantes locales debido a la preocupación de convertirse en parias.

“Puedo entender por qué la gente simplemente lo llama 'la variante sudafricana', no quiere decir nada con eso”, dice Salim Abdool Karim, epidemiólogo del Centro para el Programa de Investigación sobre el SIDA en Sudáfrica en Durban. “El problema es que, si permitimos que continúe, hay gente que tiene una agenda y la usará”.

Barrett tiene la intención de adoptar el nuevo sistema de nombres en las apariciones en los medios, pero sospecha que los descriptores geográficos no desaparecerán rápidamente. "La razón por la que usamos nombres de países (lo cual es problemático) es que vincula las variantes a la historia de la pandemia de una manera que es más fácil de recordar", escribió en un correo electrónico a Naturaleza. "El nuevo sistema sigue siendo muy anónimo y aún será difícil para el público recordar quién es quién".

En los últimos meses, la mayoría de los científicos se han decidido por un único sistema de nomenclatura de linajes que describe las relaciones evolutivas entre variantes. Con el tiempo, el sistema de nombres de la OMS podría ganar la misma popularidad entre el público en general, dice Jeremy Kamil, virólogo de Louisiana State University Health en Shreveport. "Si la gente lo usa, se convertirá en el predeterminado".


Modificar el AVC: avanzar hacia productos agrícolas más ecológicos

Instamos a los intereses de la agricultura y a los conservacionistas a adoptar un enfoque de precaución en la aplicación de AVC a la agricultura. Todavía no sabemos (y es posible que nunca sepamos con certeza) qué áreas precisas de bosque merecen la designación AVC1 y / o AVC3. Por ejemplo, el mejor recurso disponible sobre especies en peligro crítico —los mapas de distribución de la UICN— muestra la extensión máxima de la distribución de cada especie y no es adecuado para designaciones de escala más fina. AVC1 y AVC3 ciertamente protegerán algunos bosques (particularmente los de Sundaland y el sureste de Brasil), pero es imposible determinar con precisión cuánto. Por lo tanto, vemos los criterios de AVC basados ​​en umbrales de área, que se miden y controlan fácilmente utilizando imágenes satelitales, como la primera línea en la batalla para garantizar la protección de bosques valiosos para que no se conviertan en plantaciones agrícolas sostenibles.

Los hábitats grandes a nivel de paisaje por encima de los umbrales de 20 000 a 500 000 ha están protegidos por AVC2. Sin embargo, actualmente no existe un criterio de AVC diseñado para proteger la importante biodiversidad y la conectividad del hábitat que proporcionan las grandes extensiones de bosque dentro de la matriz agrícola. Destacamos esto como una deficiencia importante en la aplicación de AVC a la agricultura respetuosa con el medio ambiente. Sin abordar este problema, es plausible que podamos perder grandes cantidades de bosques con biodiversidad (por ejemplo, Figura 1) en plantaciones agrícolas bajo una etiqueta verde. Por lo tanto, promovemos la creación de criterios de AVC adicionales diseñados específicamente para ayudar a garantizar la sostenibilidad dentro de los entornos de plantaciones agrícolas. En particular, recomendamos la inclusión de:

AVC7: Mantenimiento de la biodiversidad y la conectividad a nivel de matriz agrícola.

Podemos estar seguros de que el umbral para los parches de bosque protegidos por AVC7 puede establecerse en 1000 ha (o menos) y aún permitir una expansión suficiente de cultivos certificados. Sin duda, ese umbral garantizaría la protección de gran parte de la biodiversidad y la retención de la conectividad dentro de la matriz agrícola. Sin embargo, en muchos lugares, ese umbral inevitablemente dejaría todavía muchos (o incluso todos) los bosques sin protección alguna. Lo que debe decidirse es cuál, si alguno, de estos fragmentos de bosque más pequeños se puede convertir de manera sostenible.

Aunque es tentador defender la protección de todos los parches de bosque más pequeños (Ehrlich y Wilson 1991), tal argumento podría socavar el concepto de AVC porque a medida que el tamaño de los fragmentos disminuye, también lo hace el valor de conservación. Además, los umbrales que son demasiado estrictos podrían impedir las economías de escala que requieren las grandes empresas de plantaciones para justificar la inversión en infraestructura (por ejemplo, para construir plantas de procesamiento). Con este fin, además de un tamaño umbral que protege grandes parcelas de bosque (≥1,000 ha), AVC7 también debe proteger una proporción del área de fragmentos que cae por debajo de 1,000 ha. Como ilustración hipotética, quizás el 25% del área de bosque dentro de una plantación debería protegerse, lo que podría destinarse a fragmentos más grandes (cientos de hectáreas de tamaño) y / o fragmentos que crean trampolines entre bloques más grandes de bosque. Una alternativa sería permitir la conversión de parcelas de bosque por debajo de 1000 ha con la condición de reservar un área de tierra aún mayor en un Banco de Biodiversidad que proteja grandes bloques contiguos de bosque (Edwards et al. 2010). Por supuesto, el AVC1 todavía se aplicaría, proporcionando protección a cualquier especie en peligro crítico incluso en los parches más pequeños.

Creemos que la forma más adecuada de avanzar es la Red de recursos de AVC respaldada por ProForest, la organización independiente que produjo el conjunto de herramientas de AVC global (Jennings et al. 2003) —para crear un conjunto de herramientas revisado de AVC que incluya AVC7 para los cultivos de plantación certificados de producción. Entonces sería responsabilidad de todos los consejos de sostenibilidad (incluido el FSC en el contexto de las plantaciones de árboles) adoptar este conjunto de herramientas ampliado para garantizar que los productos agrícolas con etiqueta verde sean comparables en su promesa ambiental. La razón por la que todos los consejos deben respetar el mismo umbral de tamaño es para garantizar la coherencia: no tendría mucho sentido prohibir a los productores de soja sustentables certificados que talen fragmentos de bosque de más de 1000 ha, pero luego permitir que los productores de caña de azúcar sustentables certificados lo hagan. hazlo. Tales complicaciones confundirían a los consumidores y devaluarían las etiquetas verdes.

Como se señaló anteriormente, los cultivos certificados actualmente representan solo una pequeña parte, pero en rápida expansión, del mercado mundial para cada uno de estos productos básicos. Sugerimos que es importante que todos los cultivos certificados demuestren un estándar muy alto de responsabilidad ambiental, para que los consumidores no se sientan traicionados o pierdan la confianza en el proceso de certificación.


MÉTODOS

Todo el trabajo con sujetos humanos, según corresponda, se realizó bajo protocolos aprobados (IRB # 1210012775 y # 1803020378). Durante el proceso de diseño de la rúbrica gráfica, reunimos evidencia de validez y confiabilidad para que nosotros, y otros, pudiéramos usar la rúbrica gráfica en la enseñanza y la investigación. La validez en nuestro estudio es "la relación entre el contenido de la prueba y el constructo que se pretende medir" (Asociación Estadounidense de Investigación Educativa, Asociación Estadounidense de Psicología y Consejo Nacional de Medición en Educación [AERA, APA y NCME], 2014 , pág.14). En el contexto de nuestro trabajo, buscamos evidencia de validez para asegurarnos de que la rúbrica del gráfico tenga categorías, descripciones y pautas adecuadas que se puedan usar para medir y evaluar la comprensión y aplicación de los conceptos y habilidades relevantes para la elección y construcción de gráficos por parte de los estudiantes. Con este fin, nuestro proceso de diseño implicó establecer la validez de constructo, que se refiere a la afirmación de que el contenido y las características del instrumento (es decir, la rúbrica del gráfico) están bien respaldados con evidencia (Benson, 1998 AERA, APA y NCME, 2014, pág.11). En apoyo de nuestra afirmación general de validez de constructo para la rúbrica del gráfico como herramienta para evaluar gráficos, reunimos evidencia de validez de contenido y aparente. Establecer la validez de contenido implica la recopilación de datos que respalden la afirmación de que el instrumento incluye todas las características relevantes del tema examinado (Benson, 1998). En nuestro caso, consultamos diversas fuentes para asegurarnos de que la rúbrica del gráfico engloba los criterios o contenidos adecuados utilizados para evaluar los gráficos (Tabla 1). También nos acercamos a diversos usuarios para recopilar evidencia de validez aparente, que es la capacidad de concluir que un instrumento (es decir, la rúbrica gráfica) es apropiado y efectivo para lograr sus objetivos (Holden, 2010). Si bien la rúbrica no es un instrumento de prueba, nuestro proceso de validación de diseño y construcción se basó en la literatura de diseño de instrumentos y su aplicación en la investigación educativa basada en disciplinas (Benson, 1998 Corwin et al., 2015) y constaba de tres etapas: 1) sustantiva, 2) estructural y 3) externa. Aunque este proceso generalmente sigue un camino lineal, hubo ciclos de revisión y repetición de algunas etapas. Estas etapas de diseño, nuestras actividades y los tipos de evidencia de validez a los que contribuyen se resumen en la Tabla 1. Como parte de la evaluación de la validez de constructo de la rúbrica, utilizamos la confiabilidad entre evaluadores (TIR) ​​con un grupo diverso de usuarios para comprender consistencia en el juicio y puntuación de los gráficos usando la rúbrica (Holsti, 1969 Jonsson y Svingby, 2007 ver Análisis de los datos debajo).

TABLA 1. Proceso de diseño de rúbrica gráfica y validación de constructo con las tres etapas para la validación de constructo de la rúbrica gráfica definidas, los pasos asociados tomados para cada etapa presentada y los lugares en los que se obtuvieron evidencias de validez de contenido y aparente en apoyo de la validación de constructo indicado

Revise la literatura y los datos para establecer las categorías, subcategorías y definiciones de la rúbrica del gráfico.

La revisión de la literatura sobre gráficos y visualizaciones formó la base inicial de la rúbrica

Extraer datos del aula: artefactos gráficos y reflexiones de los estudiantes sobre la elección del gráfico (Angra, 2016)

Datos de entrevistas clínicas mías: artefactos gráficos y temas de entrevistas de estudiantes y profesores que grafican (Angra y Gardner, 2017)

Solicite comentarios de diversas audiencias.

Revise las categorías y descripciones de la rúbrica, según sea necesario.

Validez aparente: la cualidad que permite a diversos usuarios concluir que el propósito de la rúbrica es evaluar gráficos.

Validez del contenido: garantía de diversas fuentes de que la rúbrica del gráfico abarca los criterios o el contenido adecuados que se utilizan para evaluar los gráficos.

Solicite información para establecer el contenido y la validez aparente de:

Comentarios de los académicos de educación científica sobre el uso de la rúbrica

Comentarios de estudiantes graduados no relacionados con la educación sobre el uso de la rúbrica

Comentarios de los estudiantes de pregrado sobre el uso de la rúbrica en el aula (primavera de 2015) y sobre las categorías, usabilidad y utilidad de la rúbrica del gráfico

Biology instructor feedback on the graph rubric categories, usability, and utility

Evaluate the rubric by using it to assess a diversity of graphs.

Confirm the features and structure of the graph rubric as appropriate and useful for evaluating graphs.

Face validity: The quality enabling diverse users to conclude that the purpose of the rubric is to evaluate graphs

Content validity: Assurance from diverse sources that the graph rubric encompasses appropriate criteria or content used to evaluate graphs

Rubric use by different stakeholders and to evaluate diverse graphs:

Undergraduate student evaluation of graphs generated in a class they had taken previously

Biology instructor evaluation of student-generated graphs from their courses

Evaluation of graphs from selected chapters from various introductory biology texts

Stage 1. Substantive Stage: Identifying Graphing Elements by Consulting the Literature and Ongoing Research

The substantive stage led to the initial draft of the graph rubric with its categories, subcategories, and definitions. Three sources of information contributed to this stage and supplied content validity evidence for the concepts within the rubric (Table 1). We consulted the graphing and visual representations literature, student-generated graphs and reflections from a classroom study (Angra and Gardner, 2015 Angra, 2016), and graphs and the articulated reasoning constructed by students and professors in a think-aloud clinical graphing interview (Angra and Gardner, 2017).

We began the process of rubric development by consulting books and primary literature that discuss appropriate graphing practices. Because graphs are ubiquitous in many fields, we did not restrict our literature search to biology at this stage. When doing our literature search for articles on graphing, we consulted Google Scholar and the university’s online library for article recommendations. We searched broadly for articles using keywords including “graph,” “construction,” “choice,” “presentation,” “science,” and “practices.” We then extended our research by consulting the reference sections in the articles. We read each reference, made notes on the authors’ recommendations on proper graph choice and construction practices, and grouped similar recommendations together. As graphs are visual representations of data, we consulted select seminal work in the visual representations literature to identify theory and best practices (e.g., Tufte, 1983 diSessa, 2004).

To supplement the literature review and aid in rubric development, we used data from two ongoing graphing studies (Angra, 2016 Angra and Gardner, 2017). Briefly, the first graphing study took place in a physiology laboratory in which students produced graphs from their experimental data. Specifically, we were interested in the general qualities of the graphs produced (graph type, data plotted, overall appearance, understanding of the take-home message) and student reasoning for graphs they produced (Angra, 2016). The second graphing study was an expert–novice analysis conducted to understand how professors and students constructed and reflected on their graphs in a think-aloud interview setting (Angra and Gardner, 2017).

Stage 2. Structural Stage: Soliciting Feedback to Establish Content and Face Validity

During this stage, we sought content and face validity evidence to convince us that the rubric contents and structure were appropriate and relevant for evaluating graphs in biology (Table 1). We accomplished this by seeking feedback on the rubric from four different groups of people: 1) science education scholars, 2) non–education research biology graduate students who were actively pursuing either a master’s or doctoral degree, 3) undergraduate biology students enrolled in an upper-level physiology laboratory course, and 4) biology instructors. Incorporating feedback from participants at various levels of education and with expertise in various fields allowed us to check the learning goals and usability of the rubric. Feedback from students allowed us to make sure that the language in the rubric was clear and easy to understand.

Science Education Scholars.

Drafts of the rubric were presented to an interdepartmental biology education research group of science education scholars (Table 1) that includes chemistry and biology education graduate students and postdoctoral fellows and instructors from the department of curriculum and instruction, biology, and chemistry. The reason for sharing the graph rubric with science education scholars was to obtain feedback from people with pedagogical expertise. The objective of the first meeting with this group was to obtain targeted feedback on the first draft of the graph rubric. In the first draft, we used a binary scale (i.e., present/not present) for the mechanics category and three levels of achievement for the other categories. We presented two de-identified student graphs (Graphs 1 and 2 in Appendix C, Supplemental Material) produced by different student groups in a physiology laboratory course along with a brief overview of the students’ experimental designs and variables associated with that particular laboratory context. Each science education scholar was instructed to independently use the graph rubric to evaluate both student graphs, then pair and discuss their ratings with a partner this was followed by a group discussion guided by A.A. and S.M.G. The guided group discussion began with broad questions to solicit feedback from the participants about rubric use, appropriateness, and descriptions of the rubric categories and subcategories. Percent agreement as an estimate of IRR between the science education scholars and authors was calculated after the meeting to gauge consistency in rubric scoring across the categories (see Resultados). IRR scores from the first meeting were low and are not reported in this article, but conversations about rubric scoring are provided in the Resultados section, as they were fruitful for rubric revisions.

After the initial round of feedback, the rubric categories and subcategories were expanded and refined based on comments from science education scholar group, further literature review, and ongoing graphing research (Table 1). We standardized the levels of achievement to three categories: “present/appropriate,” “needs improvement,” and “unsatisfactory.” In addition, we adjusted the weighting of the scoring of the subcategories across the three main categories of the rubric to reflect the level of cognitive demand scoring of items in the “mechanics” category is weighted less than scoring of items in the “communication” and “graph choice” categories (Figure 1). Using similar protocols but at a later time, the science education scholars were asked to use the revised rubric to evaluate Graph 3 (Appendix C, Supplemental Material).

FIGURE 1. The graph rubric. Final version of the analytic graph rubric with three levels of achievement. There are three broad categories: graph mechanics, communication, and graph choice. Within graph mechanics are seven subcategories: title, x-axis and y-axis labels and units, scale, and key. Within communication are two subcategories: aesthetics and take-home message. Within graph choice are three subcategories: graph type, data displayed, and alignment. We suggest weighting the graph mechanics lower than the other two categories, as indicated by the scoring criteria.

Biology Graduate Students.

We obtained feedback from 10 biology graduate students present at a biweekly graduate seminar (Table 1), using the revised version of the graph rubric (Figure 1). Feedback from this group is important because of the role they play as teaching assistants in assisting the main instructor to deliver knowledge and/or provide feedback to students, usually with a specific rubric or answer key. We gave the biology graduate students a copy of the graph rubric and a student-generated graph (Graph 3 in Appendix C, Supplemental Material) with the corresponding research question and hypothesis to review independently this was followed by a think–pair–share and a general discussion. IRR was calculated after the meeting to gauge consistency of rubric scoring across the graph rubric categories.

Undergraduate Students.

We tested the utility of the graph rubric in an upper-level physiology laboratory classroom with undergraduate students to 1) provide instructor feedback on graphs they constructed as a group and 2) have them use the graph rubric to provide peer feedback. Briefly, students worked in teams to design original experiments, collect data, and display findings in graphs. In conjunction with previously published graph tools (Angra and Gardner, 2016), students used the graph rubric to guide their graph construction and to inform their anonymous graph peer review, which occurred four times during the semester. At the end of the semester, students were prompted to anonymously fill out a survey and provide feedback on the usability of the rubric and the appropriateness of the rubric for the task and to offer suggestions for improving the rubric.

Biology Instructors.

We recruited four research-active biology instructors from diverse biology subdisciplines to gather face and content validity. Instructors were shown a copy of the graph rubric (Figure 1) and were asked for feedback regarding the appropriateness of the rubric categories, its potential usability in the classroom and helpfulness to students, and the scoring features of the rubric.

Stage 3. External Stage: Usage of the Graph Rubric in Different Contexts and by Diverse Users

This stage consisted of using the final rubric (Figure 1) to evaluate graphs from different sources and by users from diverse external stakeholder groups to provide us with additional content and face validity evidence. The sources of evidence were derived from evaluation of 1) student-generated graphs from an upper-level undergraduate physiology class 2) student-generated graphs from a biology instructor’s class and 3) graphs from selected chapters from five introductory biology textbooks. To standardize and guide independent users’ scoring of graphs with the rubric, we constructed graph rubric training materials (Appendix B, Supplemental Material). These materials define and explain the features of the rubric and include example scoring of five graphs, each from the three levels of achievement, as shown on the final version of the graph rubric. IRR was calculated for each external user and an expert rater.

Feedback from Undergraduate Biology Majors.

We gathered feedback on an independent graph evaluation task from undergraduate students (norte = 7) who had successfully completed an upper-level physiology course. We provided the participants with the graph rubric training materials (Appendix B, Supplemental Material) and five, de-identified student-generated graphs to evaluate with the rubric (Appendix D, Supplemental Material). Graphs chosen represented typical graph types and displayed some common undesirable attributes such as plots of all raw data when a descriptive statistic would be appropriate the use of dark backgrounds and gridlines, which deflect attention from the data displayed plots of averages without error bars and misalignment of the graph with the research question and/or hypothesis. Students were encouraged to comment and explain their reasoning for their scoring in each of the graph rubric subcategories.

Feedback from Biology Instructors.

To gather feedback and evaluate the rubric as a teaching tool within the context undergraduate biology courses, we recruited biology instructors who have students create or interpret graphs as part of their normal classroom instruction. We purposely recruited instructors who teach courses ranging from the introductory levels to advanced undergraduate and graduate levels. The four faculty instructors taught a range of courses: a course-based undergraduate research experience (CURE) introductory biology laboratory intermediate-level physiology and cell biology courses and upper-level field ecology, conservation biology, and neurobiology courses. We provided each instructor with the graph rubric and rubric training materials (Appendix B, Supplemental Material) and asked them to select and evaluate between five and 10 student graphs (with accompanying research question and/or hypothesis statements) with the graph rubric (see Appendix E in the Supplemental Material for descriptions). The graphs were returned to the research team for “expert” scoring with the graph rubric for comparison of scoring with each instructor. In addition, each instructor completed a brief survey to provide feedback on the clarity, usability, and appropriateness of the rubric for evaluating student graphs in their courses.

Evaluation of Biology Textbook Graphs.

Because undergraduate students may encounter graphs in their textbooks as part of their course work, we evaluated graphs from five introductory biology textbooks to augment our content validity evidence (see Table 7 later in this article and Appendix H, Supplemental Material). We chose four textbooks (Raven et al., 2008 Sadava et al., 2009 Singh-Cundy and Shin, 2010 Urry et al., 2014) based on the undergraduate curriculum for biology students at a large midwestern university. The fifth textbook (Campbell et al., 2014) was chosen because it integrates the recommendations put forth by Vision and Change to incorporate more quantitative thinking in biology (AAAS, 2011). Our selection criteria and graph analysis followed that of Rybarczyk (2011) and Hoskins et al. (2007). We randomly selected 10 chapters from each textbook and analyzed pages with graphs as stand-alone artifacts using the graph rubric. The definition that we use for a graph is taken from Kosslyn’s (1994, p. 2) work: “a visual display that illustrates one or more relationships among numbers.” We expanded this definition and analyzed graphs that were in a Cartesian coordinate system, framed with x- and y-axes, and found in the main chapter or in the side-panel chapter exercises (see Appendix G in the Supplemental Material for a list of graphs on which evaluation was performed). We excluded interactive graphs, graphs found in videos, and graphs found in the end-of-chapter exercises. Because the graphs in textbooks were rarely directly derived from or presented as related to experiments, we did not include evaluation of the “alignment” subcategory of the rubric.

Análisis de los datos

We used IRR to quickly identify and refine areas of the rubric during the structural stages of rubric design and to provide us with feedback on the broad use and scope of the rubric during the external stage (Table 1). In this way, the IRR analysis contributed to both content and face validity evidence. We were able to identify areas in which the content and the structure of the rubric were well understood and relevant to users. In addition, IRR provided us with insight into how different raters at various skill levels use the rubric and how they rate graphs that they are most likely to encounter in their own contexts. We first calculated IRR in the form of percent agreement between raters to quantify reliability between expert raters (A.A. and S.M.G.) and each individual population that was asked to use the graph rubric for the structural stage (McHugh, 2012). Because the percent agreement between the two expert raters was high (>90%), percent agreement between other raters (e.g., students or instructors) and either expert rater is used for the values presented here (Stemler, 2004). In qualitative research, an IRR agreement of 80% or higher is considered acceptable (Holsti, 1969). This will inform limitations and usage of the rubric and suggest possible avenues of implementation in the classroom.


Biología

The Biology department provides students with strong foundations that enable them to think critically about biological topics, learn technical skills for solving biological problems, and communicate biological information in multiple formats.

By offering courses that span the spectrum of biological disciplines, students can prepare for advanced studies in a wide variety of fields. The curriculum also prepares students to take a leadership role in society by furnishing them with the tools to make informed decisions about scientific issues.

Prof. Karen Hales speaks to Genetics students about DNA sequence analysis of the fruit fly gene which they characterized by CRISPR-Cas9 targeted mutagenesis.

Prof. Chris Paradise and Davidson Research Institute summer fellows collect data on the insect population of a local farm.

Students study the effects on vaping using an exposure chamber that Prof. Karen Bernd's lab developed specifically for e-cigarette vapor experiments.


Molecular Biology & Genetics

Molecular Biology and Genetics seek to understand how the molecules that make up cells determine the behavior of living things. Biologists use molecular and genetic tools to study the function of those molecules in the complex milieu of the living cell. Groups in our department are using these approaches to study a wide variety of questions, including the fundamental processes of transcription and translation, mechanisms of global gene control including signal transduction pathways, the function of the visual and olfactory systems, and the nature of genetic diversity in natural populations and how that affects their evolution, among others. The systems under study cover the range of model organisms (bacteria, yeast, slime molds, worms, fruit flies, zebrafish, and mice) though the results of these studies relate directly or indirectly to human health.

Faculty with Interest in Molecular Biology and Genetics:

Bieberich, Charles
We are developing new transgenic mouse models of human prostate cancer.

Brewster, Rachel
We are investigating the regulation of brain development and metabolism. These studies are expected to contribute to the prevention of neural tube birth defects and the treatment of stroke.

Bustos, Mauricio
We investigate the role of ubiquitin/proteasome mediated protein degradation in transcription and the regulation of gene expression in eukaryotes.

Cusick, Kathleen
Genes and pathways involved in copper tolerance, biofilm formation and nanoparticle synthesis in the marine bacterium Alteromonas megaplasmids in bacterial niche adaptation.

Eisenmann, David
We study the role of the Wnt signaling pathway in controlling cell fate decisions during C. elegans development. We also study regulation and function of the Hox gene lin-39 in C. elegans.

Erill, Ivan
Cross-linking between experimental assays and in-silico data for regulatory elements.

Farabaugh, Philip
Molecular genetics of translational accuracy in the yeast Saccharomyces cerevisiae and bacterium Escherichia coli.

Gardner, Jeffrey
Studying bacterial physiology using systems and synthetic biology Determining how microbes sense the environment and obtain energy examining the mechanisms of plant cell wall degradation in bacteria.

Green, Erin
Understanding epigenetics and the regulation of the genome through investigation of histone post-translational modifications dissecting the role of protein post-translational modifications in nuclear signaling pathways.

Leips, Jeff
Genetic mapping of quantitative traits, association mapping to identify the effects of natural polymorphism in candidate genes on phenotypic variation.

Lu, Hua
Characterizing function of genes regulating plant innate immunity and dissecting defense signaling networks.

Mendelson, Tamra
Molecular phylogenetic systematics phylogenetic reconstruction of gene families.

Miller, Stephen
Identification and characterization of transposons for tagging important developmental loci in Volvox carteri.

Padmanabhan, Achuth
We are interested in understanding how alterations in key oncogenes and tumor suppressors impact ovarian cancer progression.

Robinson, Phyllis
My research program uses the techniques of molecular biology to explore structure function relationships of visual pigments.

Schreier, Harold
Molecular microbial ecology, physiology and genetics.

Starz-Gaiano, Michelle
We use loss-of-function and gain-of-function genetic strategies in Drosophila to identify new genes involved in cell migration, and to better understand molecular pathways required for cell movement.

Sutton, Laurie
We study the role of G-protein coupled receptors (GPCRs) in regulating both normal and disease states, as well as the regulatory mechanisms that modulate GPCR responsiveness at the molecular level.

Vonhoff, Fernando
We are interested in how different genetic pathways and electrical activity levels in neurons regulate neuronal network development, stabilization, and aging in Drosophila.

Walker, Nykia
We will study transcriptional changes facilitated by primary tumors to promote cancer metastasis. We will investigate various cell signaling mechanisms used by tumors to communicate with other cells. We will use bioinformatics, proteomics and molecular biology techniques to elucidate identify and characterize key regulators of metastasis and cellular dormancy in the bone marrow.


Referencias

Abbott, Traci B. 2009. “Teaching Transgender Literature at a Business College.” Race, Gender & Class: 152–69.

Brondani, Mario A., and Randy Paterson. 2011. “Teaching Lesbian, Gay, Bisexual, and Transgender Issues in Dental Education: A Multipurpose Method.” Journal of dental education 75(10): 1354–61.

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Courvant, Diana. 2011. “Strip!” Radical Teacher (92): 26–34.

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Preston, Marilyn. 2011. “Not Another Special Guest: Transgender Inclusivity in a Human Sexuality Course.” Radical Teacher (92): 47–54.

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Schmalz, Julia. 2015. “‘Ask Me’: What LGBTQ Students Want Their Professors to Know.” La crónica de la educación superior. http://chronicle.com/article/Ask-Me-What-LGBTQ-Students/232797 (February 24, 2016).

Spade, Dean. 2011. “Some Very Basic Tips for Making Higher Education More Accessible to Trans Students and Rethinking How We Talk about Gendered Bodies.” Radical Teacher (92): 57–62.

Valle-Ruiz, Lis et al. 2015. “Course Design | A Guide to Feminist Pedagogy.” https://my.vanderbilt.edu/femped/habits-of-hand/course-design/ (April 7, 2016).

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This teaching guide is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

1 Many thanks to the following individuals for their helpful feedback and edits:
Dr. Melanie Adley, Dr. Joe Bandy, Dr. Richard Coble, Dr. Vivian Finch, Jane Hirtle, Corey Jansen, Liv N. Parks and Chris Purcell.

2 Many thanks to Dr. Heather Fedesco and Dr. Joe Bandy for their helpful feedback and edits to the update.


Ver el vídeo: Confusión (Junio 2022).


Comentarios:

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  5. Herman

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