Манчестер Юнайтед — состав команды 2021/2022

1	Давид Де Хеа	31	193	85	вратарь
26	Дин Хендерсон	24	190	85	вратарь
13	Ли Грант	38	193	83	вратарь
51	Матей Коварж	21	183	77	вратарь
22	Том Хитон	35	185	85	вратарь
29	Аарон Уан-Биссака	23	183	72	защитник
27	Алекс Теллес	28	181	67	защитник
2	Виктор Линделеф	27	187	80	защитник
20	Диогу Далот	22	184	76	защитник
23	Люк Шоу	26	185	75	защитник
19	Рафаэль Варан	28	191	81	защитник
4	Фил Джонс	29	185	72	защитник
5	Харри Магуайр	28	194	79	защитник
3	Эрик Байи	27	188	75	защитник
19	Амад Диалло	19	174	68	полузащитник
18	Бруну Фернандеш	27	183	69	полузащитник
25	Джейдон Санчо	21	180	76	полузащитник
14	Джесси Лингард	28	175	58	полузащитник
34	Донни ван де Бек	24	181	76	полузащитник
11	Мэйсон Гринвуд	20	181	70	полузащитник
31	Неманя Матич	33	194	83	полузащитник
6	Поль Погба	28	191	84	полузащитник
39	Скотт Мактомини	24	193	88	полузащитник
17	Фред	28	169	62	полузащитник
8	Хуан Мата	33	170	63	полузащитник
36	Энтони Эланга	19	180	71	полузащитник
9	Антони Марсьяль	25	181	76	нападающий
7	Криштиану Роналду	36	187	84	нападающий
10	Маркус Рэшфорд	24	180	70	нападающий
21	Эдинсон Кавани	34	184	71	нападающий

Маркус Рэшфорд — футболист, нападающий, Манчестер Юнайтед – 24 года, статистика 2021 и карьера, результаты матчей, контракт, сколько зарабатывает, новости, фото и видео на Sports.ru

Давид Де Хеа	вратарь
Дин Хендерсон	вратарь
Том Хитон	вратарь
Аарон Уан-Биссака	защитник
Алекс Теллес	защитник
Виктор Линделеф	защитник
Диогу Далот	защитник
Люк Шоу	защитник
Рафаэль Варан	защитник
Харри Магуайр	защитник
Эрик Байи	защитник
Бруну Фернандеш	полузащитник
Джейдон Санчо	полузащитник
Джесси Лингард	полузащитник
Донни ван де Бек	полузащитник
Мэйсон Гринвуд	полузащитник
Неманя Матич	полузащитник
Поль Погба	полузащитник
Скотт Мактомини	полузащитник
Фред	полузащитник
Хуан Мата	полузащитник
Антони Марсьяль	нападающий
Криштиану Роналду	нападающий
Маркус Рэшфорд	нападающий
Эдинсон Кавани	нападающий

Манчестер Юнайтед — Расширенный состав 21/22

26		24		30 июня 2025 г.	22,00 млн €
1		31		30 июня 2023 г.	18,00 млн €
22		35		30 июня 2023 г.	1,00 млн €
13		38		30 июня 2022 г.	250 тыс €
19		28		30 июня 2025 г.	70,00 млн €
5		28		30 июня 2025 г.	50,00 млн €
2		27		30 июня 2024 г.	24,00 млн €
3		27		30 июня 2024 г.	10,00 млн €
4		29		30 июня 2023 г.	5,00 млн €
23		26		30 июня 2023 г.	42,00 млн €
27		28		30 июня 2024 г.	20,00 млн €
29		23		30 июня 2024 г.	40,00 млн €
20		22		30 июня 2023 г.	10,00 млн €
39		24		30 июня 2025 г.	35,00 млн €
31		33		30 июня 2023 г.	8,00 млн €
6		28		30 июня 2022 г.	60,00 млн €
34		24		30 июня 2025 г.	25,00 млн €
17	Центр. полузащитник	28		30 июня 2023 г.	22,00 млн €
18		27		30 июня 2025 г.	90,00 млн €
14		28		30 июня 2022 г.	22,00 млн €
8		33		30 июня 2022 г.	4,00 млн €
25		21		30 июня 2026 г.	90,00 млн €
10		24		30 июня 2023 г.	85,00 млн €
11		20		30 июня 2025 г.	50,00 млн €
16		19		30 июня 2025 г.	18,00 млн €
44		21		30 июня 2022 г.	4,00 млн €
7		36		30 июня 2023 г.	45,00 млн €
9		25		30 июня 2024 г.	35,00 млн €
21		34		30 июня 2022 г.	6,00 млн €

Манчестер Юнайтед — Клубные титулы

20/21		Europa League Runner Up
19/20		Europa League Participant
18/19		Champions League Participant
17/18		FA Cup Runner up
17/18		Champions League Participant
17/18		UEFA Super Cup Runner Up
16/17		English Supercup Winner
16/17		Europa League Winner
16/17		The League Cup Winner
16/17		Europa League Participant
15/16		Champions League Participant
15/16		Europa League Participant
15/16		FA Cup Winner
13/14		English Supercup Winner
13/14		Champions League Participant
12/13		English Champion
12/13		Champions League Participant
11/12		English Supercup Winner
11/12		Europa League Participant
11/12		Champions League Participant
10/11		Champions League Runner Up
10/11		English Champion
10/11		Champions League Participant
10/11		English Supercup Winner
09/10		Champions League Participant
09/10		The League Cup Winner
08/09		English Champion
08/09		FIFA Club World Cup Winner
08/09		Champions League Participant
08/09		Champions League Runner Up
08/09		The League Cup Winner
08/09		English Supercup Winner
08/09		UEFA Super Cup Runner Up
07/08		English Champion
07/08		Champions League Winner
07/08		UEFA Super Cup Runner Up
07/08		English Supercup Winner
07/08		Champions League Participant
06/07		English Champion
06/07		Champions League Participant
06/07		FA Cup Runner up
05/06		Champions League Participant
05/06		The League Cup Winner
04/05		FA Cup Runner up
04/05		Champions League Participant
03/04		FA Cup Winner
03/04		English Supercup Winner
03/04		Champions League Participant
02/03		Champions League Participant
02/03		The League Cup Runner Up
02/03		English Champion
01/02		Champions League Participant
00/01		Champions League Participant
00/01		English Champion
99/00		English Champion
99/00		UEFA Super Cup Runner Up
99/00		Intercontinental Cup Winner
99/00		Champions League Participant
98/99		English Champion
98/99		UEFA Super Cup Runner Up
98/99		Champions League Participant
98/99		FA Cup Winner
98/99		Champions League Winner
97/98		Champions League Participant
97/98		English Supercup Winner
96/97		Champions League Participant
96/97		English Champion
96/97		English Supercup Winner
95/96		UEFA Cup Participant
95/96		FA Cup Winner
95/96		English Champion
94/95		English Supercup Winner
94/95		FA Cup Runner up
94/95		Champions League Participant
93/94		The League Cup Runner Up
93/94		Champions League Participant
93/94		English Champion
93/94		English Supercup Winner
93/94		FA Cup Winner
92/93		UEFA Cup Participant
92/93		English Champion
91/92		The League Cup Winner
91/92		UEFA Supercup Winner
90/91		Cup Winners Cup Runner Up
90/91		English Supercup Winner
90/91		The League Cup Runner Up
89/90		FA Cup Winner
84/85		FA Cup Winner
84/85		UEFA Cup Participant
83/84		English Supercup Winner
82/83		The League Cup Runner Up
82/83		FA Cup Winner
82/83		UEFA Cup Participant
80/81		UEFA Cup Participant
78/79		FA Cup Runner up
77/78		English Supercup Winner
76/77		UEFA Cup Participant
76/77		FA Cup Winner
75/76		FA Cup Runner up
74/75		Выход в высший дивизион
73/74		relegated from top-league
68/69		Intercontinental Cup Runner Up
67/68		European Cup Winner
67/68		English Supercup Winner
66/67		English Champion
65/66		English Supercup Winner
64/65		English Champion
62/63		FA Cup Winner
57/58		English Supercup Winner
57/58		FA Cup Runner up
56/57		English Champion
56/57		FA Cup Runner up
56/57		English Supercup Winner
55/56		English Champion
52/53		English Supercup Winner
51/52		English Champion
47/48		FA Cup Winner
37/38		Выход в высший дивизион
36/37		relegated from top-league
35/36		Выход в высший дивизион
30/31		relegated from top-league
1924/25		Выход в высший дивизион
1921/22		relegated from top-league
1911/12		English Supercup Winner
1910/11		English Champion
1908/09		English Supercup Winner
1908/09		FA Cup Winner
1907/08		English Champion
1905/06		Выход в высший дивизион

Mason Greenwood — профиль игрока 21/22

Род./возраст:: 01 окт. 2001 г. (20)

Место рождения: Bradford

Национальность: Англия

Рост: 1,81 м

Амплуа: Правый Вингер

Контракт до: 30 июня 2025 г.

Бывший игрок сборной: Англия

Матчи за сборную/голы: 1/0

Безусадочный быстротвердеющий высокопрочный ремонтный состав Рекс Файбер М

MaxFrank

ALBA — Станки для арматуры

Albatros

Alkorplan

ARDEX

Arteon Systems

Atlas Copco

Atmos

Bartec

Batmatic

BauFix

Baumit

BERGAUF

Bornit

BRINKMANN Estrich Boy

BT-innovation

Bygging-Uddemann

CETCO

ConCon (КонКон)

Dextra

Diamatic

DISPOMIX

Dorken

DOW Building Solutions

DSI

DuPont

Edilmatic

Electroelsa

ENAR

Erico (Pentair)

ESP

Exte

Geda

GEKSA

Genie

Gloria

GocMaksan

Hauraton

HTC Superfloor — шлифовальные машины

Huesker

ICARO

Isomat

Isover

Jiangsu Shenxi Construction Machinery Co., Ltd.

Jordahl

Kaufmann

KEDR

Knauf

Knauf Insulation

KÖCO

Lenton

LINYI GREENTREND IMP. & EXP. CO., LTD

MAPEI

Master

MASTER BUILDERS SOLUTIONS

Mastersil

MUREXIN

Norton

OF.ME.R

Oklima

OSCAR

PALFINGER SANY

PENETRON

Pentair

PERFEKTA

PLYTERRA

PRESKO

PSK

Putzmeister

RAVATHERM

REKS

Remeza (РЕМЕЗА)

Rockwool

RollCon (РоллКон)

Rols Isomarket

RSB

RUVIMAT (МКМ)

Saint-Gobain

SANY

Schomburg

Schöck

Shatal

SIMA

Stalex

Styrodom

SVEZA

SYM

Technoflex

TechnoNICOL

Teksan

TEPLOFOM (Теплофом)

Termoclip

Tikkurila

TiraLux

UPM

Velox

Vetonit

Volk

Wacker Neuson

Weber

Zitrek

АГРЕГАТ

Аквабарьер (Аквастоп)

Архангельский Фанерный Завод

Бийский завод стеклопластиков

Бирсс

Гидротэкс

Демидовский фанерный комбинат

Ижевский завод пластмасс

Изоспан

Илим Братск ДОК

К-3

КотласСтальСервис

Красный Маяк

Мехстроймост

МИСОМ

МонолитСтройКомплект

Монотек

Мосстрой-31

Мурашинский фанерный завод

Ниборит (Арсенал-проект)

НовТехСтрой (Новатор)

Опалубочные Системы

Орелкомпрессормаш

Основит

Пеноплэкс

Политрон

Россия

Русский лес

СЭПО

ТДМ

ТСС — Группа компаний

ТЭМЗ

ЧКЗ — Челябинский Компрессорный Завод

ЭкоСтройПроект

Эмульсол

Этафом

VPK GUTE

Группа компаний ВПК

ГБУДО г. Москвы «Детская школа искусств имени М.А. Балакирева»: Педагогический состав

Авдошкина Тамара Михайловна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — первая Образование — сред. спец. (Воронежское музыкальное училище) Общий стаж работы — 49 лет Спец. стаж — 49 лет Курсы повышения квалификации — ноябрь 2019 года.
Аггеева Наталья Михайловна	Учебная дисциплина — скрипка Квалификационная категория — высшая Образование — высшее (ГМК имени П. И. Чайковского) Общий стаж работы — 20 лет Спец. стаж — 20 лет Курсы повышения квалификации – ноябрь 2019 года.
Алибаева Динара Раисовна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — первая Образование — высшее (Педагогический институт имени Низами) Общий стаж работы — 38 лет Спец. стаж — 38 лет Курсы повышения квалификации — ноябрь 2019 года.
Анохина Александра Викторовна	Преподаваемая дисциплина -изобразительное искусство Квалификационная категория — первая Образование – высшее (Московская академия образования Натальи Нестеровой) Общий стаж работы – 14 лет; Спец. стаж – 12 лет; Курсы повышения квалификации — ноябрь 2019 года.
Антипова Светлана Николаевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (МГПУ) Общий стаж работы — 33 года Спец. стаж работы — 29 лет Курсы повышения квалификации – ноябрь 2019 года.
Ахрамеев Илья Владимирович	Преподаваемая дисциплина — фольклор Образование – высшее Общий стаж работы — 24 года Спец. стаж работы — 16 лет
Багатурова Татьяна Николаевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГПИ Гнесиных) Общий стаж работы – 58 лет Спец. стаж работы – 58 лет Курсы повышения квалификации – ноябрь 2019 года. Звание — Заслуженный работник культуры РФ.
Барановский Андрей Александрович	Преподаваемые дисциплины — балалайка, оркестр народных инструментов Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГИМ им. А. Г. Шнитке) Общий стаж работы – 19 лет Спец. стаж работы – 18 лет Курсы повышения квалификации – февраль 2021 года.
Бардосов Игорь Геннадьевич	Преподаваемые дисциплины – фортепиано, синтезатор Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГК им. Глинки г. Новосибирск) Общий стаж работы – 47 лет Спец. стаж работы – 23 года Курсы повышения квалификации – ноябрь 2019 года. Награды — Знак «За достижения в культуре».
Бахарева Ирина Вячеславовна	Преподаваемая  дисциплина — народные инструменты (аккордеон) Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (Институт Культуры г. Куйбышев) Общий стаж работы – 38 лет Спец. стаж работы – 38 лет Курсы повышения квалификации – август 2020 года Звание — Заслуженный работник культуры РФ. Награды — Знак «За достижения в культуре».
Безрукова Наталья Ивановна	Преподаваемая дисциплина — ландшафтный дизайн Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (Волгоградский инженерно-строительный ин-т) Общий стаж работы – 45 лет Спец. стаж работы – 33 года Курсы повышения квалификации – Московский архитектурный институт (гос. академия), 72 часа, 2018 год. Награды — Знак «За достижения в культуре».
Беседина Валерия Викторовна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано, синтезатор Образование – высшее (МГК им. П.И. Чайковского) Квалификационная категория — первая Общий стаж работы – 19 лет Спец. стаж работы – 14 лет Курсы повышения квалификации – Московский Губернский колледж искусств72 часа, 2019 год Звание — Заслуженный артист Российской Федерации.
Блажиевский Дмитрий Викторович	Преподаваемая дисциплина — театральное искусство Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (Артистическая школа при МГДТ) Общий стаж работы – 32 года Спец. стаж работы – 8 лет Курсы повышения квалификации — август 2020 года
Бобовников Владимир Владимирович	Преподаваемая дисциплина — флейта Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГИМ им. А.Г. Шнитке) Общий стаж работы – 24 года Спец. стаж работы –18 лет Курсы повышения квалификации — август 2020 года
Богданов Юрий Геннадьевич	Преподаваемая дисциплина — классическая гитара Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МГУК) Общий стаж работы – 30 лет Спец. стаж работы – 25 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Боровик Татьяна  Анатольевна	Преподаваемая дисциплина — теория музыки и сольфеджио Квалификационная категория — высшая Образование – высшее Общий стаж работы – 38 лет Спец. стаж работы – 38 лет Курсы повышения квалификации — июнь 2019 года
Бриль Александр Игоревич	Преподаваемая дисциплина — саксофон Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (Российская академия музыки имени Гнесиных) Общий стаж работы – 25 лет Спец. стаж работы – 25 лет Курсы повышения квалификации — октябрь 2019 года
Весёлая Екатерина Игоревна	Преподаваемая дисциплина — виолончель Образование – высшее (Российская Академия Музыки имени Гнесиных) Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы – 1 год
Вечхайзер Леонид Григорьевич	Преподаваемая дисциплина — фортепиано, орган Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (ГК г. Казань) Общий стаж работы – 39 лет Спец. стаж работы – 37 лет Курсы повышения квалификации — октябрь 2019 года
Власова Вера Олеговна	Преподаваемая дисциплина — Искусство театра Квалификационная категория — соответствие должности Образование — высшее (Московский государственный университет культуры и искусств, 2005; АНО Национальный исследовательский институт дополнительного образования, 2019) Общий стаж работы — 22 года Спец. стаж — 22 года Курсы повышения квалификации — «Опыт и современные технологии развития образовательного пространства «Традиционнная русская культура»» 72 часа август 2020 Звание — Почетный работник общего образования РФ
Волкодав Мария Михайловна	Преподаваемая дисциплина — гусли Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГК им.Н.А.Римского-Корсакова) Общий стаж работы – 17 лет Спец. стаж работы – 14 лет Курсы повышения квалификации — март 2021 года
Гамова Валерия Михайловна	Преподаваемая дисциплина — живопись, дизайн, ДПИ Образование –неполное высшее (Московский государственный институт культуры ) Общий стаж работы – 3 года Спец. стаж работы – 3 года Курсы повышения квалификации — август 2020 года
Гарина Екатерина Викторовна	Преподаваемая дисциплина — искусство цирка Квалификационная категория — первая Образование – высшее  (Волгоградский институт бизнеса) Общий стаж работы – 14 лет Спец. стаж работы – 7 лет Курсы повышения квалификации – февраль 2020 года
Глебов Михаил Юрьевич	Преподаваемая дисциплина — классическая гитара Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (Гос Академия им. Маймонида) Общий стаж работы – 11 лет Спец. стаж работы – 11 лет Курсы повышения квалификации  — ноябрь 2019 года
Глебова-Вадбольская Людмила Владимировна	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (МВХПУ Строгоновское) Общий стаж работы – 43 года Спец. стаж работы – 17 лет Курсы повышения квалификации — ноябрь 2019 года Звание — Заслуженный работник культуры РФ
Голышева Елена Станиславовна	Преподаваемая дисциплина — декоративно-прикладное искусство Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (Высшее худож-промыш. училище Строгоновское) Общий стаж работы – 33 года Спец. стаж работы – 20 лет Курсы повышения квалификации — ноябрь 2019 года
Гончарова Майя Викторовна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (МРАМ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 16 лет Спец. стаж работы – 16 лет Курсы повышения квалификации – ноябрь 2019 года
Горлач Светлана Владимировна	Преподаваемая дисциплина — хоровое пение Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГПИ) Общий стаж работы – 45 лет Спец. стаж работы – 23 года Курсы повышения квалификации – Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Звание — Заслуженный работник культуры РФ. Награды — Медаль»За заслуги перед Отечеством» 2 степени.
Горохова Анастасия Владиславовна	Преподаваемая дисциплина — теория музыки и сольфеджио Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (Уральская государственная консерватория (академия) им. М.П.Мусоргского) Общий стаж работы – 8 лет Спец. стаж работы – 8 лет Курсы повышения квалификации – Московский Губернский колледж искусств, 72 часа, 2019 год.
Грачева Ирина Петровна	Преподаваемая дисциплина — хоровое пение Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (Гос консерватория г. Астрахань) Общий стаж работы – 43 года Спец. стаж работы – 42 года Курсы повышения квалификации — ноябрь 2019 года
Гринькина Елена Геннадьевна	Преподаваемая дисциплина — хореография Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГУКИ) Общий стаж работы – 28 лет Спец. стаж работы – 27 лет Курсы повышения квалификации — май 2020 года
Губаренкова Ирина Юрьевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (ГМПИ им. Ипполитова-Иванова) Общий стаж работы – 22 года Спец. стаж работы – 22 года Курсы повышения квалификации – ноябрь 2019 года
Губаренкова Ольга Александровна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — соответствие должности Образование – высшее (МГПИ) Общий стаж работы – 49 лет Спец. стаж работы – 49 лет Курсы повышения квалификации – ноябрь 2019 года
Гуриков Владимир Сергеевич	Преподаваемая дисциплины — современный танец, бальный танец Квалификационная категория — первая Образование – высшее (Университет физической культуры) Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы – 18 лет Курсы повышения квалификации – Фонд «Содействие», 36 часов, 2018 год.
Гурикова Екатерина Сергеевна	Концертмейстер Квалификационная категория — первая Образование – высшее (Государственная классическая академия им. Маймонида) Общий стаж работы – 15 лет Спец. стаж работы – 15 лет Курсы повышения квалификации – ЭЦ «Методист»72 часа, 2017 год.
Гуторкина Ирина Владимировна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (КГК) Общий стаж работы – 41 лет Спец. стаж работы – 41 лет Курсы повышения квалификации – МГУКкИ, 72 часа, 2015 год.
Гущенков Павел Михайлович	Преподаваемые дисциплины — синтезатор, музыкальное моделирование Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГИК) Общий стаж работы – 48 лет Спец. стаж работы – 48 лет Курсы повышения квалификации – ГБУ ДПО (повышения квалификации) г.Москвы «Дирекция образовательных программ в сфере культуры и искусства», 72 часа, 2017 год.
Гущина Ольга Александровна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано, синтезатор Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГМПИ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 49 лет Спец. стаж работы – 49 лет Курсы повышения квалификации — Академия повышения квалификации и проф.переподготовки, 600 часов, 2019 год. Награды — Нагрудный знак Министерства культуры и массовых коммуникаций «За высокие достижения».
Давтян Рипсиме Александровна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — первая Образование – высшее (ГК г. Ташкент) Общий стаж работы – 46 лет Спец. стаж работы – 46 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Демидова Елена Николаевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – высшее (МГК им П.И. Чайковского) Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы — 18 лет Курсы повышения квалификации – АНО ДПО «Учебный центр «Методист», 72 часа, 2017 год.
Дерябина Алла Константиновна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – высшее (МГУК) Общий стаж работы – 26 лет Спец. стаж работы – 26 лет Курсы повышения квалификации – АНО ДПО «Учебный центр «Методист», 72 часа, 2017 год.
Добрышкин Петр Сергеевич	Преподаваемая дисциплина – духовые инструменты (туба) Образование – высшее (МГК им П.И. Чайковского) Общий стаж работы – 13 лет Спец. стаж работы – 8 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Дремина Ольга Юрьевна	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МГХПУ им С.Г. Строгонова) Общий стаж работы – 15 лет Спец. стаж работы – 11 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2017 год. Учёная степень — Кандидат искусствоведения.
Дробот Ольга Евдокимовна	Преподаваемая дисциплина — теория музыки и сольфеджио Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (Азербайджанская консерватория им. Аджибекова) Общий стаж работы – 50 лет Спец. стаж работы – 50 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Дудко Елена Ивановна	Преподаваемая дисциплина — арфа Образование – высшее (ГМПИ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 29 лет Спец. стаж работы – 27 лет Курсы повышения квалификации — Институт развития образования в сфере культуры и искусств «Орфей», 72 часа, 2018 год.
Дыхненко Галина Борисовна	Преподаваемая дисциплина — арфа Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МГК им П.И. Чайковского) Общий стаж работы – 35 лет Спец. стаж работы — 4 года
Евстигнеев Валерий Михайлович	Преподаваемая дисциплина — художественная фотография Квалификационная категория — первая Образование – высшее (Институт журналистского мастерства) Общий стаж работы – 56 лет Спец. стаж работы – 17 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Звание — Почетный  работник культуры г. Москвы.
Еремеев Максим Андреевич	Преподаваемая дисциплина — театральное искусство Квалификационная категория — первая Образование – высшее (Государственный театральный институт г. Екатеринбург) Общий стаж работы – 12 лет Спец. стаж работы – 11 лет Курсы повышения квалификации – МГУКкИ, 72 часа, 2010 год.
Жукова Наталия Викторовна	Преподаваемая дисциплина — фольклор Квалификационная категория — первая Образование – высшее (ГА славянской музыки) Общий стаж работы – 29 лет Спец. стаж работы – 26 лет Курсы повышения квалификации -Воронежский гос. институт искусств, 72 часа, 2019 год.
Загайнова Анна Александровна	Преподаваемая дисциплина — классический танец Образование – высшее (Российская академия театрального искусства; Московское академическое хореографическое училище) Общий стаж работы – 26 лет Спец. стаж работы – 2 года Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Здорова Светлана Викторовна	Преподаваемая дисциплина — академическое сольное пение Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МГУКиИ) Общий стаж работы – 16 лет Спец. стаж работы – 16 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Учёная степень – Кандидат педагогических наук.
Зингалева Елена Анатольевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГА славянской музыки) Общий стаж работы – 39 лет Спец. стаж работы – 34 года Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Награды – Медаль «За доблестный труд».
Золотаревский Дмитрий Михайлович	Преподаваемая дисциплина — хореография Образование  Общий стаж работы  Спец. стаж работы  Курсы повышения квалификации
Зубкова Лариса Юрьевна	Преподаваемая дисциплина —  теория музыки и сольфеджио Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МГК им П.И. Чайковского) Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы – 18 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Учёная степень — Кандидат педагогических наук.
Ершов Валерий Дмитриевич	Преподаваемая дисциплина —  баян Квалификационная категория — высшая Образование  Общий стаж работы – 48 лет Спец. стаж работы – 48 лет Курсы повышения квалификации
Ершова Лариса Евгеньевна	Преподаваемая дисциплина —  теория музыки и сольфеджио Квалификационная категория — высшая Образование Общий стаж работы – 48 лет Спец. стаж работы – 48 лет Курсы повышения квалификации
Иванникова Татьяна Николаевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано, концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (Саратовская гос. консерватория) Общий стаж работы – 21 год Спец. стаж работы – 20 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Иванова Анастасия Петровна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – сред. спец. (3-е Муз.уч-ще обл.) Общий стаж работы – 38 лет Спец. стаж работы – 38 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2018 год.
Иванова Мария Валерьевна	Концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – Образование высшее, МосГУ,   МГПУ магистратура по классу « Исполнительское искусство» В настоящее время аспирант МГПУ, специальность «Теория и методика обучения и воспитания (музыка)». Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы – 18 лет Курсы повышения квалификации – Фонд «Содействие», 36 часов, 2018 год.
Изволенская Ирина Владимировна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МПИ Ленина) Общий стаж работы – 41 год Спец. стаж работы – 41 год Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Кац Семен Николаевич	Преподаваемая дисциплина — народные инструменты (баян) Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГМПИ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 58 лет Спец. стаж работы – 56 лет Курсы повышения квалификации – ГБУ ДПО (повышения квалификации) г.Москвы «Дирекция образовательных программ в сфере культуры и искусства», 72 часа, 2016 год. Звание — Заслуженный работник культуры РФ.
Кибизова Лариса Геннадьевна	Преподаваемая дисциплина — декоративно-прикладное искусство Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МПГУ) Общий стаж работы – 44 года Спец. стаж работы – 35 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2017 год.
Ковган Андрей Георгиевич	Преподаваемая дисциплина — экранное творчество Образование – высшее (Училище Нахимова) Общий стаж работы – 12 лет Спец. стаж работы – 7 лет Курсы повышения квалификации — Московский центр по повышению квалификации и проф.переподготовки «Анкор Трейн», 2017 год.
Ковган Екатерина Юрьевна	Преподаваемая дисциплина — экранное творчество Образование – высшее (Университкт Натальи Нестеровой) Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы – 7 лет Курсы повышения квалификации — ИПК и проф.переподготовки специалистов, 2018 год.
Козьякова Ольга Владимировна	Преподаваемая дисциплина — хоровое пение Образование – высшее (ГМПИ им. Ипполитова-Иванова) Общий стаж работы – 24 года Спец. стаж работы – 13 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Контеев Александр Петрович	Преподаваемая дисциплина — фольклор Квалификационная категория — первая Образование – высшее (РГСУ) Общий стаж работы – 12 лет Спец. стаж работы – 12 лет Курсы повышения квалификации — ДОПСКИ, 24 часа, 2018 год.
Котов Владимир Анатольевич	Преподаваемая дисциплина — духовые инструменты (труба) Образование – высшее (МРАМ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 16 лет Спец. стаж работы – 10 лет Учёная степень – Кандидат искусствоведения. Курсы повышения квалификации — Московская средняя спец. муз. школа (колледж) им.Гнесиных, 72 часа, 2018 год.
Кузина Мария Александровна	Преподаваемая дисциплина — фольклор Квалификационная категория — первая Образование – высшее (РАМ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 12 лет Спец. стаж работы – 12 лет Курсы повышения квалификации — Воронежский гос. институт искусств, 72 часа, 2019 год.
Кузнецова Елена Евгеньевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано, концертмейстер Образование – высшее (МГК им П.И. Чайковского) Общий стаж работы – 19 лет Спец. стаж работы – 16 лет Курсы повышения квалификации – АНО ДПО «Учебный центр «Методист», 72 часа, 2017 год.
Кутузов Антон Сергеевич	Преподаваемая дисциплина — основы звукорежиссуры Образование – высшее (Институт современного искусства) Общий стаж работы – 14 лет Спец. стаж работы — 13 лет. Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Лазарева Елена Романовна	Преподаваемая дисциплина — хореография Квалификационная категория — высшая Образование – сред. спец. (Ереванское хореографическое училище) Общий стаж работы – 41 год Спец. стаж работы – 27 лет Курсы повышения квалификации – Московская государственная академия хореографии, 36 часов, 2019 год.
Лукин Геннадий Михайлович	Преподаваемая дисциплина — оркестр духовых инструментов Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МГК им П.И. Чайковского) Общий стаж работы – 26 лет Спец. стаж работы – 6 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Люманова Светлана Ивановна	Преподаваемая дисциплина — скрипка Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ТГК им. М.Ашрафи) Общий стаж работы – 41 год Спец. стаж работы – 41 год Курсы повышения квалификации – ДОПСКИ, 72 часа, 2019 год.
Майорова Наталья Владимировна	Концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГК им. Мусоргского) Общий стаж работы – 26 лет Спец. стаж работы – 21 год Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2018 год.
Макаревская Любовь Николаевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (КГК) Общий стаж работы – 40 лет Спец. стаж работы – 40 лет Курсы повышения квалификации – МГУКиИ, 72 часа, 2015 год. Учёная степень – Кандидат педагогических наук. Звание — Почетный работник общего образования РФ. Курсы повышения квалификации — «Педагогические и психологические аспекты в работе преподавателя Детской школы искусств», 2019 г.
Макаревская Екатерина Александровна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – неполное высшее (Академическое муз.училище при МГК им. Чайковского) Общий стаж работы – 4 года Спец. стаж работы – 4 года
Макашвили Эдуард Вахтангович	Преподаваемая дисциплина — электрогитара Образование – высшее (Институт современного искусства) Общий стаж работы – 8 лет Спец. стаж работы – 8 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Малумова Елена Бениаминовна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – высшее (ЕГК им. Комитаса) Общий стаж работы – 33 года Спец. стаж работы – 33 года Курсы повышения квалификации – Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2018 год.
Мальцева Людмила Дмитриевна	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГПИ Ростов) Общий стаж работы – 41 год Спец. стаж работы — 41 год Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств, 72 часа, 2017 год.
Мещеряков Виктор Васильевич	Преподаваемая дисциплина — ударные инструменты Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГИМ Шнитке) Общий стаж работы – 33 года Спец. стаж работы – 27 лет Курсы повышения квалификации – ГБУ ДПО (повышения квалификации) г.Москвы «Дирекция образовательных программ в сфере культуры и искусства», 72 часа, 2017 год.
Молчанова Татьяна Васильевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – высшее (ГПИ им. И. Франко) Общий стаж работы – 54 года Спец. стаж работы – 54 года Курсы повышения квалификации – Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Звание — Почетный  работник культуры г. Москвы.
Морозова Татьяна Ивановна	Концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГАХ) Общий стаж работы – 25 лет Спец. стаж работы – 25 лет Курсы повышения квалификации – Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Муканова Светлана Васильевна	Преподаваемая дисциплина — театральное искусство Квалификационная категория — первая  Образование – высшее (ЧГИК) Общий стаж работы – 36 лет Спец. стаж работы – 32 года Курсы повышения квалификации — ГБУ ДПО (повышения квалификации) г.Москвы «Дирекция образовательных программ в сфере культуры и искусства», 72 часа, 2017 год.
Мудренова Светлана Львовна	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Образование – высшее (МГОПУ) Общий стаж работы – 37 лет Спец. стаж работы – 27 лет
Немцова Юлия Михайловна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – высшее (МГПОУ) Общий стаж работы – 29 лет Спец. стаж работы – 28 лет Курсы повышения квалификации – МГИК, 72 часа, 2015 год.
Нестеров Степан Юрьевич	Преподаваемая дисциплина — концертмейстер Образование – высшее (МГУКИ Институт музыки; Уральский гос. Ун-т путей сообщения) Общий стаж работы – 4 года Спец. стаж работы – 3 года Курсы повышения квалификации – Войсковое казачье общество «Центральное казачье войско», 32 часа, 2017 год.
Нестерова Валентина  Викторовна	Преподаваемая дисциплина — преподаватель казачьего фольклора Образование – неполное высшее (Московский институт культуры и искусств) Общий стаж работы – 3 года Спец. стаж работы – 2 года Курсы повышения квалификации – Войсковое казачье общество «Центральное казачье войско», 32 часа, 2017 год
Омельянюк Наталия Юрьевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – высшее (Саратовская гос. консерватория) Общий стаж работы – 31 год Спец. стаж работы – 29 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Учёная степень — Кандидат педагогических наук.
Орехова Ольга Георгиевна	Преподаваемая дисциплина — хоровое пение Образование – высшее (ГМПИ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 37 лет Спец. стаж работы – 25 лет Курсы повышения квалификации — МГГУ Шолохова, 72 часа, 2011 год. Учёная степень — Кандидат педагогических наук.
Павличенко Сергей Викторович	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – высшее (Нижегородская государственная консерватория имени Глинки) Общий стаж работы – 16 лет Спец. стаж работы – 16 лет Курсы повышения квалификации —
Палашкина Галина Викторовна	Преподаваемая дисциплина — эстрадно-джазовое пение Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГГУ им. Шолохова) Общий стаж работы – 36 лет Спец. стаж работы – 22 года Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Звание — Почетный работник общего образования РФ. Награды – Медаль «За доблестный труд».
Петров Николай Васильевич	Преподаваемая дисциплина — духовые инструменты Квалификационная категория — высшая Образование  Общий стаж работы  Спец. стаж работы Курсы повышения квалификации
Петров Сергей Николаевич	Преподаваемая дисциплина — духовые инструменты (кларнет) Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МРАМ им. Гнесинных) Общий стаж работы – 19 лет Спец. стаж работы – 17 лет Курсы повышения квалификации — МГИМ им.А.Г.Шнитке, 72 часа, 2019 год.
Печерина Елена Ефимовна	Концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГК г. Петрозаводск) Общий стаж работы – 21 год Спец. стаж работы – 19 лет Курсы повышения квалификации – Экспериментальный центр «Методист», 72 часа, 2017 год.
Печерских Ирина Аркадьевна	Концертмейстер Квалификационная категория — первая Образование – высшее (Челябинский гос. институт культуры) Общий стаж работы – 41 лет Спец. стаж работы – 40 лет Курсы повышения квалификации – Фонд «Содействие», 36 часов, 2018 год.
Пильгуева Наталья Егоровна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (Тбилисская гос. консерватория) Общий стаж работы – 41 год Спец. стаж работы – 41 год Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Награды — Знак «За достижения в культуре».
Погорелова Наталия Михайловна	Преподаваемая дисциплина — скрипка Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (Ташкентская гос. консерватория) Общий стаж работы – 57 лет Спец. стаж работы – 57 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Звание — Заслуженный работник культуры РФ. Награды – Знак «За достижения в культуре»
Подряднова Ирина Александровна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – высшее (МГПУ имени М.А.Шолохова) Общий стаж работы – 17 лет Спец. стаж работы – 17 лет Курсы повышения квалификации — Учебный центр «Методист», 72 часа, 2016 год.
Полянинова Наталья Николаевна	Преподаваемая дисциплина — академическое сольное пение Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (Саратовская гос. консерватория) Общий стаж работы – 15 лет Спец. стаж работы – 15 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2018 год. Звание — Заслуженный артист Российской Федерации.
Проскурина Ирина  Юрьевна	Преподаваемая дисциплина — теория музыки и сольфеджио Образование – высшее (Российская академия музыки им. Гнесиных) Общий стаж работы – 16 лет Спец. стаж работы – 12 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств, 72 часа, 2019 год. Учёная степень — кандидат искусствоведения.
Путникова Елена Константиновна	Преподаваемая дисциплина — скрипка Образование – высшее Московская Государственная Консерватория имени П.И.Чайковского) Спец. стаж работы – 3 года
Пяткова Оксана Владимировна	Концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – сред. спец. (Муз. училище г. Усть-Каменогорск) Общий стаж работы – 29 лет Спец. стаж работы – 29 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Сабитова Елена Борисовна	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГУКиИ) Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы – 18 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Савкин Николай Викторович	Преподаваемая дисциплина — духовые инструменты Образование – высшее (РАМ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 14 лет Спец. стаж работы – 14 лет Курсы повышения квалификации – Фортепианная секция ЮВАО, 2018 год.
Салеева Татьяна Казимировна	Преподаваемая дисциплина — народные инструменты (домра) Квалификационная категория — первая Образование – сред. спец. (Муз.училище Октябрьской революции) Общий стаж работы – 41 год Спец. стаж работы – 24 года Курсы повышения квалификации –МГИМ им. А.Г.Шнитке72 часа, 2019 год. Награды – Медаль «За доблестный труд».
Салихова Ирина Сулеймановна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГМПИ) Общий стаж работы – 53 года Спец. стаж работы – 51 год Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Награды – Знак «За достижения в культуре»
Салтыкова Юлия Дмитриевна	Преподаваемая дисциплина — скрипка Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МПГУ) Общий стаж работы – 36 лет Курсы повышения квалификации – АНО ДПО «Учебный центр «Методист», 72 часа, 2016 год. Звания — Почетный работник общего образования РФ; Заслуженный работник культуры РФ.
Сардарьян Светлана Васильевна	Преподаваемая дисциплина — скрипка Образование – высшее (ТГК им. М.Ашрафи) Общий стаж работы – 40 лет Спец. стаж работы – 40 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Свиридюк Анна Николаевна	Преподаваемая дисциплина — фольклор Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МГУКиИ) Общий стаж работы – 12 лет Специальный стаж — 12 лет Курсы повышения квалификации — Воронежский государственный институт искусств, 72 часа, 2019 год.
Серегина Елена Ивановна	Концертмейстер Образование – высшее (МПГУ) Общий стаж работы – 24 года Спец. стаж работы – 24 года Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Скусниченко Лидия Николаевна	Преподаваемая дисциплина — академическое сольное пение Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГК им П.И. Чайковского) Общий стаж работы – 37 лет Спец. стаж работы – 37 года Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Учёное звание — профессор (Московский государственный институт культуры)
Смирнова Марина Сергеевна	Преподаваемая дисциплина – изобразительное искусство Образование – высшее (Московский художественно-промышленный институт) Общий стаж работы – 5 лет Спец. стаж работы – 5 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2017 год.
Соловьёва Татьяна Владимировна	Преподаваемая дисциплина — история искусств Образование – высшее (Иркутский государственный технический университет) Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы – 5 лет Курсы повышения квалификации -Московский центр развития кадрового потенциала образования, 24 часа, 2019 год.
Смирнова Ольга Алексеевна	Преподаваемая дисциплина — духовые инструменты (гобой) Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (РАМ им. Гнесиных; ГУУ) Общий стаж работы – 19 лет Спец. стаж работы – 19 лет Курсы повышения квалификации — МБОУ ВО «Тольяттинская консерватория», 72 часа, 2016 год.
Степура Людмила Владимировна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — первая Образование – высшее (Куйбышевский педагогический  институт) Общий стаж работы – 37 лет Спец. стаж работы – 29 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Султанов Ранус Рашитович	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Квалификационная категория — первая Образование – высшее (Башкирский ГПИ) Общий стаж работы – 36  лет Спец. стаж работы – 34 года Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Султанов Сергей Файзулхакович	Преподаваемая дисциплина — фортепиано, концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (ГЕА им. Маймонида) Общий стаж работы – 26 лет Спец. стаж работы – 26 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Султанов Файзулхак Абдулхакович	Преподаваемая дисциплина — виолончель Квалификационная категория — высшая. Образование – высшее (Ташкентская ГК) Общий стаж работы – 49 лет Спец. стаж работы – 49 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год. Звание — Почетный  работник культуры г. Москвы.
Сухова Вера Ивановна	Преподаваемая дисциплина — аккордеон Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (Туркменский ГПИИ) Общий стаж работы – 52 года Спец. стаж работы – 52 года Курсы повышения квалификации – МГИМ им. А.Г.Шнитке72 часа, 2018 год. Звание — Почетный работник общего образования РФ. Награды – Значок «За отличную работу».
Талышева Ирина Георгиевна	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Образование – высшее (МГУКиИ) Общий стаж работы – 12 лет Спец. стаж работы – 12 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Тарасов Алексей Георгиевич	Преподаваемая дисциплина — цирковое искусство Образование – среднее спец. (Московский институт современного академического образования; Волгоградский технологический колледж; менеджер) Общий стаж работы – 11 лет Спец. стаж работы – 8 лет
Тер-Маргарян Елена Дмитриевна	Концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (Ереванская ГК им. Комитаса) Общий стаж работы – 48 лет Спец. стаж работы – 48 лет Курсы повышения квалификации — МГАХ, 36 часов, 2019 год.
Токаев Максим  Олегович	Преподаваемая дисциплина — аккордеон, баян Образование — высшее (МГИМ им.Шнитке) Общий стаж работы – 9 лет Спец. стаж работы – 4 года Курсы повышения квалификации –  Волгоградская консерватория имени П.А.Серебрякова, 16 часов, 2018 год; Фонд поддержки культурно-образовательных программ, 36 часов, 2018 год.
Тульчинская Александра Еремеевна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Квалификационная категория — первая Образование – высшее (МГК им П.И. Чайковского) Общий стаж работы – 13 лет Спец. стаж работы – 13 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Ульянова Татьяна Аркадьевна	Концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МПГУ) Общий стаж работы – 37 лет Спец. стаж работы – 37 лет Курсы повышения квалификации — Гильдия пианистов-концертмейстеров, 2017 год.
Федотова-Ступак Мария Юрьевна	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Квалификационная категория — первая Образование – высшее (РАЖ г. Москва) Общий стаж работы – 13 лет Спец. стаж работы – 13 лет Курсы повышения квалификации — Центр худ.ожественного образования  г. Москвы, 72 часа, 2012 год.
Форостяная Светлана Александровна	Преподаваемая дисциплина — фортепиано Образование – высшее (Православный институт св.Иоанна Богослова) Общий стаж работы – 13 лет Спец. стаж работы – 10 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Чернова Оксана Романовна	Преподаваемая дисциплина — концертмейстер Квалификационная категория — первая Образование – высшее (ГМПИ им. Ипполитова-Иванова) Общий стаж работы – 27 лет Спец. стаж работы – 26 лет Курсы повышения квалификации – январь 2019 года
Чистова Татьяна Юрьевна	Преподаваемая дисциплина – эстрадный вокал Образование – высшее (РАМ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы – 18 лет Учёная степень —  кандидат культурологии. Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Чугунова Евгения Анатольевна	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Образование – высшее (МГГУ им. Шолохова) Общий стаж работы – 14 лет Спец. стаж работы – 14 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Шебаршина Светлана Владимировна	Преподаваемая дисциплина — изобразительное искусство Образование – высшее (Тольяттинский гос.университет) Общий стаж работы – 15 лет Спец. стаж работы – 15 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.
Шигалов Евгений Олегович	Преподаваемая дисциплина — народные инструменты (балалайка) Образование – высшее (РАМ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 9 лет Спец. стаж работы – 7 лет Курсы повышения квалификации — МГИМ им. А.Г.Шнитке, 72 часа, 2017 год.
Шигалова Наталья Николаевна	Преподаваемая дисциплина — народные инструменты (домра) Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (РАМ им. Гнесиных) Общий стаж работы – 13 лет Спец. стаж работы – 9 лет Курсы повышения квалификации —  ДПО НО  «Учебно-методический центр художественного образования», 42 часа, 2020 г.
Шмелев Алексей Николаевич	Преподаваемая дисциплина — современный танец Квалификационная категория — первая Образование – высшее (ГУФКСиТ) Общий стаж работы – 18 лет Спец. стаж работы – 18 лет Курсы повышения квалификации – Фонд «Содействие»36 часов, 2018 год.
Щедров Виктор Германович	Преподаваемая дисциплина — эстрадный вокал Образование — высшее (РАМ имени Гнесиных) Общий стаж работы — 21 год
Ялынский Иван Сергеевич	Концертмейстер Квалификационная категория — высшая Образование – высшее (МГИМ Шнитке) Общий стаж работы – 15 лет Спец. стаж работы – 15 лет Курсы повышения квалификации — Московский Губернский колледж искусств 72 часа, 2019 год.

U-M Школа музыки, театра и танцев

В рамках U-M’s School of Music, Theater & Dance (SMTD) студенты-композиторы регулярно сотрудничают со своими коллегами-исполнителями. Композиторы, участвующие в программах бакалавриата и магистратуры, получают премьеры своих произведений на различных площадках, в том числе в серии концертов «СЛЫШАЙ / СЕЙЧАС», симпозиуме композиторов Среднего Запада (форум для студентов-композиторов из четырех школ) и концерты ансамблей UM. . Каждый семестр резиденция Уильяма Болкома по композиции принимает известных приглашенных артистов, которые проводят неделю в кампусе, взаимодействуя со студентами и преподавателями посредством уроков, семинаров, обедов, лекций и выступлений.

Студенты Composition работают в самых современных помещениях, в том числе в здании Earl V. Moore Building, которое недавно было расширено и отремонтировано на 29,5 миллионов долларов. Студенты используют обширные технологические ресурсы, включая Duderstadt Audio Studio и новую лабораторию музыкальных технологий в здании Moore Building, которая предоставляет документацию высочайшего качества по их творческой работе. Кроме того, студенты наслаждаются богатой атмосферой Анн-Арбора, культурного центра и дома для Университетского музыкального общества (UMS), одного из крупнейших университетских концертных выступающих в стране.

Наши студенты-композиторы также извлекают выгоду из программы SMTD EXCEL (Excellence in Entrepreneurship Career Empowerment & Leadership), которая обеспечивает обучение предпринимательству и карьерные услуги с целью дать всем студентам возможность построить карьеру на основе всего спектра их талантов и навыков.

Мичиганский университет сочетает в себе направленность и строгость консерватории с академической широтой и глубиной крупного государственного исследовательского университета. Композиционное образование U-M — это преобразующий опыт.Студенты Composition проходят интенсивную профессиональную подготовку в среде, которая также позволяет преследовать академические интересы и способствует эстетическому разнообразию и включению нескольких точек зрения. Наши выпускники преуспевают как художники, ученые, преподаватели, предприниматели, технологи, дизайнеры и руководители искусств, а также как полноправные граждане, стремящиеся изменить мир к лучшему в своей области и сообществах.

Состав астероидов M-типа: синтез спектроскопических и радиолокационных наблюдений

Мы провели кампанию радиолокационных наблюдений за 22 астероидами главного пояса (MBA), сфокусировав внимание на объектах типа Bus – DeMeo Xc и Xk (Tholen X и астероиды класса M) с помощью радара Аресибо и инфракрасного телескопа НАСА (IRTF).Шестнадцать наших целей почти одновременно наблюдались с помощью радара, и эти наблюдения описаны в сопутствующей статье (Шепард, М.К. и 19 коллег [2010]. Икарус, в печати). Мы обнаружили, что большинство астероидов с самым высоким содержанием металлов, как показывает радар, имеют тенденцию проявлять свойства силикатного поглощения как на 0,9, так и на 1,9 мкм, а астероиды с самым низким содержанием металлов, как правило, не показывают полос или только полосу 0,9 мкм. Одиннадцать астероидов наблюдались на нескольких вращательных долготах в ближнем инфракрасном диапазоне, а для девяти в спектральных областях 1 были обнаружены значительные вариации наклона континуума.1–1,45 мкм и 1,6–2,3 мкм. Мы использовали данные о видимой длине волны (Bus, SJ, Binzel, RP [2002b]. Icarus 158, 146–177; Fornasier, S., Clark, BE, Dotto, E., Migliorini, A., Ockert-Bell, M., Barucci, MA [2010]. Icarus 210, 655–673.) Для более полного композиционного анализа наших целей. Композиционные доказательства получены из наших целевых спектров астероидов с использованием двух различных методов: (1) поиск спектральных совпадений χ ² в базе данных RELAB и (2) параметрическое сравнение с метеоритами.Эта статья синтезирует результаты поиска RELAB и параметрических сравнений с композиционными предложениями, основанными на радиолокационных наблюдениях. Мы обнаружили, что для шести из семи астероидов с наибольшим содержанием железа наши спектральные результаты согласуются с данными радаров (16 Psyche, 216 Kleopatra, 347 Pariana, 758 Mancunia, 779 Nina и 785 Zwetana). Наши спектральные результаты трех из семи астероидов с наименьшим содержанием металлов согласуются с данными радаров (21 Лютеция, 135 Герта, 497 Ива).Остальные семь астероидов (22 Каллиопа, 97 Клото, 110 Лидия, 129 Антигона, 224 Океана, 678 Фредегундис и 771 Либера) имеют неоднозначную композиционную интерпретацию при сравнении спектральных аналогов с радиолокационными аналогами. Количество объектов с неоднозначными результатами этого многоволнового обзора с использованием длин волн видимого, ближнего инфракрасного и радиолокационного диапазонов указывает на то, что, возможно, существует третий диагностический диапазон длин волн (например, средний инфракрасный около 2–4 мкм, средний инфракрасный около 10 –15 мкм и / или ультрафиолет около 0.2–0,4 мкм) следует изучить, чтобы устранить расхождения.

Распределение биомассы на Земле

Значение

Состав биосферы — это фундаментальный вопрос в биологии, однако глобальный количественный учет биомассы каждого таксона все еще отсутствует. Мы собираем перепись биомассы всех царств жизни. Этот анализ обеспечивает целостное представление о составе биосферы и позволяет нам наблюдать общие закономерности по таксономическим категориям, географическим местоположениям и трофическим модам.

Abstract

Перепись биомассы на Земле является ключом к пониманию структуры и динамики биосферы. Однако глобального количественного представления о том, как биомасса разных таксонов соотносится друг с другом, все еще отсутствует. Здесь мы собираем общий состав биомассы биосферы, проводя учет ≈550 гигатонн углерода (Гт С) биомассы, распределенной между всеми царствами жизни. Мы обнаруживаем, что царства жизни концентрируются в разных местах на планете; растения (≈450 Гт C, доминирующее царство) в основном наземные, тогда как животные (≈2 Гт C) в основном морские, а бактерии (≈70 Гт C) и археи (≈7 Гт C) преимущественно расположены в глубинных подземных средах. .Мы показываем, что наземная биомасса примерно на два порядка выше, чем морская биомасса, и оцениваем в общей сложности ≈6 Гт C морской биоты, что вдвое превышает предыдущее оценочное количество. Наш анализ показывает, что глобальная пирамида морской биомассы содержит больше потребителей, чем производителей, что увеличивает объем предыдущих наблюдений за обратными пирамидами питания. Наконец, мы подчеркиваем, что масса людей на порядок выше, чем масса всех диких млекопитающих вместе взятых, и сообщаем об историческом влиянии человечества на глобальную биомассу известных таксонов, включая млекопитающих, рыб и растения.

Одна из самых фундаментальных попыток биологии — описать состав живого мира. Вековые исследования позволили получить все более подробную картину видов, населяющих нашу планету, и их соответствующих ролей в глобальных экосистемах. При описании сложной системы, такой как биосфера, критически важно количественно оценить численность отдельных компонентов системы (т.е. видов, более широких таксономических групп). Количественное описание распределения биомассы необходимо для инвентаризации биосеквестрированного углерода (1) и моделирования глобальных биогеохимических циклов (2), а также для понимания исторических эффектов и будущих воздействий деятельности человека.

Ранее усилия по оценке глобальной биомассы в основном были сосредоточены на растениях (3⇓ – 5). Параллельно с этим доминирующая роль прокариотической биомассы отстаивалась в знаменательной статье Whitman et al. (6) под названием «Прокариоты: невидимое большинство». Новые методы отбора проб и обнаружения (7, 8) позволяют пересмотреть это утверждение. Аналогичным образом, для других таксонов, таких как рыба, недавние глобальные кампании по отбору проб (9) привели к обновленным оценкам, часто отличающимся на порядок или более от предыдущих оценок.Для таких групп, как членистоногие, глобальные оценки все еще отсутствуют (10, 11).

Все вышеперечисленные усилия сосредоточены на одном таксоне. Нам известно только о двух попытках всестороннего учета всех компонентов биомассы на Земле: Уиттакер и Ликенс (12) предприняли замечательные усилия в начале 1970-х годов, отметив даже тогда, что их исследование было «предназначено для раннего устаревания». Он не включает, например, бактериальную или грибковую биомассу. Другая попытка, сделанная Смилом (13), была включена в книгу, предназначенную для широкого круга читателей.В его работе подробно описаны характерные значения биомассы различных таксонов во многих средах. Наконец, Википедия служит высокоэффективной платформой для предоставления доступа к ряду оценок по различным таксонам (https://en.wikipedia.org/wiki/Biomass_(ecology)#Global_biomass), но в настоящее время не дает исчерпывающего или интегрированного представления.

За последнее десятилетие несколько крупных технологических и научных достижений способствовали улучшенному количественному учету биомассы на Земле. Секвенирование следующего поколения позволило получить более подробное и независимое от культивирования представление о составе природных сообществ на основе относительной численности геномов (14).Более совершенные инструменты дистанционного зондирования позволяют нам исследовать окружающую среду в глобальном масштабе с беспрецедентным разрешением и специфичностью. Экспедиция Tara Oceans (15) — одна из недавних попыток глобального отбора проб, которые расширяют наш обзор и охват. Континентальные партнеры, такие как Национальная сеть экологических обсерваторий в Северной Америке, добавляют более детально проработанные, специфичные для континентов детали, что дает нам более надежные описания естественной среды обитания.

Здесь мы либо собираем, либо производим оценки биомассы для каждой из основных таксономических групп, которые вносят вклад в глобальное распределение биомассы.Наш анализ (подробно описанный в SI Приложение ) основан на сотнях исследований, включая недавние исследования, которые опровергли более ранние оценки для многих таксонов (например, рыб, подземных прокариот, морских эукариот, почвенной фауны).

Результаты

Распределение биомассы биосферы по царствам.

На рис. 1 и в таблице 1 мы приводим наши наилучшие оценки биомассы каждого проанализированного таксона. Мы используем биомассу как меру численности, что позволяет нам сравнивать таксоны, представители которых имеют очень разные размеры.Биомасса также является полезным показателем для количественной оценки запасов элементов, секвестрированных в живых организмах. Мы указываем биомассу, используя массу углерода, поскольку эта мера не зависит от содержания воды и широко используется в литературе (6, 16, 17). Альтернативные меры для биомассы, такие как сухой вес, обсуждаются в «Материалы и методы» . Для простоты обсуждения мы указываем биомассу в гигатоннах углерода, где 1 Гт C = 10 ¹⁵ г углерода. Мы предоставляем дополнительные оценки количества особей разных таксонов в SI Приложение , Таблица S1.

Рис. 1.

Графическое представление глобального распределения биомассы по таксонам. ( A ) Абсолютные биомассы различных таксонов представлены с помощью диаграммы Вороного, где площадь каждой ячейки пропорциональна глобальной биомассе этого таксона (конкретная форма каждого многоугольника не имеет значения). Этот тип визуализации похож на круговые диаграммы, но имеет гораздо больший динамический диапазон (сравнение показано в SI Приложение , рис. S4). Значения основаны на оценках, представленных в Таблице 1 и подробно описанных в Приложении SI .Визуальное изображение без компонентов с очень медленной метаболической активностью, таких как стебли растений и стволы деревьев, показано в приложении SI , рис. S1. ( B ) Абсолютная биомасса различных таксонов животных. Родственные группы, такие как позвоночные, расположены рядом друг с другом. По нашим оценкам, вклад рептилий и земноводных в общую биомассу животных незначителен, как мы обсуждаем в Приложении SI . Визуализация выполняется с помощью онлайн-инструмента на bionic-vis.biologie.uni-greifswald.de/.

Таблица 1.

Сводка оценочной общей биомассы для многочисленных таксономических групп

Сумма биомассы по всем таксонам на Земле составляет ≈550 Гт C, из которых ≈80% (≈450 Гт C; SI Приложение , Таблица S2 ) — растения, среди которых преобладают наземные растения (зародыши). Второй основной компонент биомассы — это бактерии (≈70 Гт C; SI Приложение , Таблицы S3 – S7), составляющие ≈15% мировой биомассы. Другие группы в порядке убывания — это грибы, археи, простейшие, животные и вирусы, на которые вместе приходится оставшиеся <10%.Несмотря на большую неопределенность, связанную с общей биомассой бактерий, мы оцениваем, что растения являются доминирующим царством с точки зрения биомассы с вероятностью ≈90% (более подробная информация представлена ​​в приложении SI ). Надземная биомасса (≈320 Гт C) составляет ≈60% мировой биомассы, при этом подземная биомасса состоит в основном из корней растений (≈130 Гт C) и микробов, обитающих в почве и глубоко под землей (≈100 Гт C). Биомасса растений включает ≈70% стеблей и стволов деревьев, которые в основном древесные и, следовательно, относительно метаболически инертны.Бактерии включают около 90% глубинной подземной биомассы (в основном в водоносных горизонтах и ​​ниже морского дна), которые обладают очень медленной метаболической активностью и связанным с этим временем обновления от нескольких месяцев до тысяч лет (18⇓⇓⇓ – 22). Без учета этих вкладов в глобальной биомассе по-прежнему преобладают растения ( SI Приложение , рис. S1), в основном состоящие из ≈150 Гт C корней и листьев растений и ≈9 Гт C наземных и морских бактерий, вклад которых сопоставим с ≈12 Гт C грибов ( SI Приложение , Таблица S8).

В то время как группы, подобные насекомым, доминируют с точки зрения видового богатства [около 1 миллиона описанных видов (23)], их относительная доля биомассы ничтожна. Некоторые виды вносят гораздо больший вклад, чем целые семьи или даже классы. Например, антарктический криль Euphausia superba вносит ≈0,05 Гт углерода в глобальную биомассу (24), как и другие известные виды, такие как люди или коровы. Это значение сопоставимо с вкладом термитов (25), которые содержат много видов, и намного превосходит биомассу целых классов позвоночных, таких как птицы.Таким образом, картина, которая возникает при рассмотрении биомассы биосферы, дополняет широко распространенное внимание к видовому богатству ( SI Приложение , рис. S3).

Неопределенность, связанная с глобальными оценками биомассы.

Конкретные методы, используемые для каждого таксона, очень разнообразны и подробно описаны в Приложении SI вместе с источниками данных. Глобальные оценки биомассы различаются по объему информации, на которой они основаны, и, следовательно, по степени их неопределенности.Оценка относительно высокой достоверности дана для растений, основанная на нескольких независимых источниках. Одним из них является Оценка лесных ресурсов, исследование состояния мировых лесов, проводимое Международной Продовольственной и сельскохозяйственной организацией (ФАО). Оценка основана на наборе отчетов по странам, в которых подробно описаны площадь и плотность биомассы лесов в каждой стране (26) с использованием стандартизированного формата и методологии. ФАО также ведет учет нелесных экосистем, таких как саванны и кустарники, в каждой стране.В качестве альтернативы, данные дистанционного зондирования обеспечивают широкий охват измерений, которые указывают на биомассу растений (27⇓ – 29). Дистанционное зондирование используется для измерения, например, высоты деревьев или количества стволов деревьев на единицу площади. Биомасса определяется с помощью полевых измерений, устанавливающих связь между биомассой древесных растений и измерениями дистанционного зондирования со спутников. Объединение данных из независимых источников, таких как эти, позволяет надежно оценить общую биомассу растений (17).

Более характерный случай с большей неопределенностью иллюстрируется морскими прокариотами, где концентрации клеток измеряются в различных местах и ​​группируются в зависимости от глубины.Для каждого диапазона глубин рассчитывается средняя концентрация клеток и оценивается общее количество морских прокариот путем умножения на объем воды в каждом диапазоне глубин. Общее количество клеток преобразуется в биомассу с использованием характерного содержания углерода в морском прокариоте. В случаях, когда имеется меньше измерений (например, наземные членистоногие, наземные простейшие), вероятность систематических ошибок в оценке выше, а неопределенность — больше. Чтобы проверить надежность наших оценок, мы использовали независимые подходы и проанализировали соответствие между такими независимыми оценками.Подробная информация о конкретных методологиях, используемых для каждого таксона, представлена ​​в Приложении SI . Поскольку большинство наборов данных, используемых для оценки глобальной биомассы, основаны на фрагментарной выборке, мы прогнозируем большие неопределенности, которые будут уменьшаться по мере появления дополнительных данных.

Воздействие человечества на биосферу.

За относительно короткий период истории человечества крупные инновации, такие как одомашнивание домашнего скота, принятие сельскохозяйственного образа жизни и промышленная революция, резко увеличили численность населения и оказали радикальное воздействие на окружающую среду.Сегодня биомасса человека (≈0,06 Гт C; SI Приложение , Таблица S9) и биомасса домашнего скота (≈0,1 Гт C, преобладают крупный рогатый скот и свиньи; SI Приложение , Таблица S10) намного превосходят биомассу диких животных. млекопитающие, масса которых составляет ≈0,007 Гт C ( SI Приложение , Таблица S11). Это также верно для диких и домашних птиц, для которых биомасса домашней птицы (≈0,005 Гт C, преобладают куры) примерно в три раза выше, чем биомасса диких птиц (≈0,002 Гт C; SI Приложение , Таблица S12). .Фактически, люди и домашний скот перевешивают всех позвоночных, вместе взятых, за исключением рыб. Несмотря на то, что люди и домашний скот доминируют в биомассе млекопитающих, они составляют небольшую часть ≈2 Гт C биомассы животных, которая в основном состоит из членистоногих (≈1 Гт C; SI Приложение , таблицы S13 и S14), за которыми следуют рыбы (≈ 0,7 Gt C; SI Приложение , Таблица S15). Сравнение текущей глобальной биомассы с дочеловеческими значениями (которые очень трудно точно оценить) демонстрирует влияние человека на биосферу.Человеческая деятельность способствовала вымиранию четвертичной мегафауны между ≈50,000 и ≈3000 лет назад, унесшим жизни около половины крупных (> 40 кг) видов наземных млекопитающих (30). Биомасса диких наземных млекопитающих до этого периода вымирания оценивалась Барноски (30) в ≈0,02 Гт C.На сегодняшний день биомасса диких наземных млекопитающих примерно в семь раз ниже, на уровне ≈0,003 Гт C ( SI Приложение , ). Предчеловеческая биомасса и хордовые и таблица S11). Интенсивный китобойный промысел и эксплуатация других морских млекопитающих привели к примерно пятикратному снижению глобальной биомассы морских млекопитающих [с ≈0.От 02 Гт C до ≈0,004 Гт C (31)]. В то время как общая биомасса диких млекопитающих (как морских, так и наземных) уменьшилась в ≈6 раз, общая масса млекопитающих увеличилась примерно в четыре раза с ≈0,04 Гт C до ≈0,17 Гт C из-за значительного увеличения биомассы человечества и связанный с ним домашний скот. Человеческая деятельность также повлияла на глобальные запасы позвоночных, снизив общую биомассу рыб на ≈0,1 Гт C, что аналогично оставшейся общей биомассе в рыболовстве и увеличению общей биомассы млекопитающих за счет животноводства (приложение SI, Предчеловеческая биомасса ).Влияние человеческой цивилизации на глобальную биомассу не ограничивалось млекопитающими, но также глубоко изменило общее количество углерода, улавливаемого растениями. Всемирная перепись общего количества деревьев (32), а также сравнение фактической и потенциальной биомассы растений (17) показали, что общая биомасса растений (и, косвенно, общая биомасса на Земле) снизилась примерно вдвое больше по сравнению с его ценностью до зарождения человеческой цивилизации. Общая биомасса сельскохозяйственных культур, возделываемых человеком, оценивается в ≈10 Гт C, что составляет всего ≈2% от современной общей биомассы растений (17).

Распределение биомассы по средам и трофическим режимам.

Изучение глобальной биомассы в различных средах выявляет резкие различия между наземной и морской средами. Океан покрывает 71% поверхности Земли и занимает гораздо больший объем, чем земная среда, однако биомасса суши при ≈470 Гт C примерно на два порядка величины выше, чем ≈6 Гт C в морской биомассе, как показано на Рис.2 A . Несмотря на то, что существует большая разница в содержании биомассы в наземной и морской средах, первичная продуктивность этих двух сред примерно одинакова (33).Что касается растений, мы обнаружили, что большая часть биомассы сконцентрирована в земной среде (растения имеют лишь небольшую часть морской биомассы, <1 Гт C, в виде зеленых водорослей и морских водорослей; рис. 2 B ). У животных большая часть биомассы сконцентрирована в морской среде, а у бактерий и архей большая часть биомассы сконцентрирована в глубокой подземной среде. Мы отмечаем, что некоторые результаты на рис. 2 B следует интерпретировать с осторожностью из-за большой неопределенности, связанной с некоторыми оценками, в основном с оценками всех наземных протистов, морских грибов и вкладов из глубинных подземных сред.

Рис. 2.

Распределение биомассы в различных средах и трофических режимах. ( A ) Абсолютная биомасса представлена ​​с помощью диаграммы Вороного, где площадь каждой клетки пропорциональна глобальной биомассе в каждой среде. Значения основаны на SI Приложение , Таблица S23. Мы определяем глубинные недра как морские подповерхностные отложения и океаническую кору, а также наземный субстрат глубже 8 м, за исключением почвы (6). ( B ) Фракция биомассы каждого царства, сосредоточенная в наземной, морской или глубоководной среде.Для грибов и простейших мы не оценивали биомассу, присутствующую в глубоких подповерхностных слоях, из-за недостатка данных. ( C ) Распределение биомассы между продуцентами (автотрофы, в основном фотосинтезирующие) и потребителями (гетеротрофы без глубоких подповерхностных слоев) в наземных и морских средах. Размер полосок соответствует количеству биомассы каждого трофического режима. Цифры даны в гигатоннах углерода.

При анализе трофических уровней биомасса первичных производителей на суше намного больше, чем биомасса первичных и вторичных потребителей.Напротив, в океанах ≈1 Гт C первичных продуцентов поддерживает ≈5 Гт C потребительской биомассы, что приводит к перевернутому распределению биомассы на корню, как показано на рис. 2 C . Такое инвертированное распределение биомассы может иметь место, когда первичные производители имеют быстрый оборот биомассы [порядка дней (34)], в то время как потребительская биомасса обновляется гораздо медленнее [несколько лет в случае мезопелагических рыб (35)]. Таким образом, постоянный запас потребителей больше, хотя производительность производителей обязательно выше.В предыдущих отчетах наблюдались перевернутые пирамиды биомассы в местной морской среде (36, 37). В дополнительном исследовании было отмечено обратное соотношение потребителей и производителей для глобальной биомассы планктона (16). Наш анализ показывает, что эти наблюдения верны, если смотреть на глобальную биомассу всех производителей и потребителей в морской среде.

Обсуждение

Наша перепись распределения биомассы на Земле дает интегрированную глобальную картину относительной и абсолютной численности всех царств жизни.Мы обнаружили, что биомасса растений доминирует над биомассой биосферы и в основном находится на суше. Морская среда в основном занята микробами, в основном бактериями и простейшими, которые составляют ≈70% от общей морской биомассы. Остальные ≈30% в основном составляют членистоногие и рыбы. Глубокие недра содержат ≈15% всей биомассы биосферы. Он в основном состоит из бактерий и архей, которые в основном прикреплены к поверхности и меняют свою биомассу каждые несколько месяцев или тысячи лет (18⇓⇓⇓ – 22).

Помимо обобщения текущих знаний о глобальном распределении биомассы, наша работа выявляет пробелы в нынешнем понимании биосферы. Наши знания о составе биомассы различных таксонов в основном определяются нашей способностью собирать образцы их биомассы в дикой природе. Для таких групп, как растения, использование нескольких источников для оценки глобальной биомассы повышает нашу уверенность в достоверности текущих оценок. Однако для других групп, таких как наземные членистоногие и простейшие, количественный отбор проб биомассы ограничен техническими ограничениями, и поэтому исчерпывающие данные отсутствуют.Помимо конкретных таксонов, существуют целые среды, о которых наши знания очень ограничены, а именно глубокие подземные среды, такие как глубокие водоносные горизонты и кора океана, которые могут содержать крупнейший в мире водоносный горизонт (38). Исследования в этих условиях немногочисленны, что означает, что наши оценки имеют особенно высокие диапазоны неопределенности и неизвестные систематические ошибки. Основные пробелы в наших знаниях об этих средах связаны с распределением биомассы между флюидами водоносного горизонта и окружающими породами и распределением биомассы между различными таксонами микробов, такими как бактерии, археи, простейшие и грибы.Ученые внимательно следили за воздействием человека на глобальное биоразнообразие (39⇓ – 41), но меньше внимания уделялось общей биомассе, что привело к высокой неопределенности в отношении воздействия человечества на биомассу позвоночных животных. Наши оценки нынешней и дочеловеческой биомассы позвоночных — это только грубый первый шаг в вычислении этих значений ( SI Приложение , Prehuman Biomass ). Биомасса земноводных, численность которых резко сокращается (42), остается малоизученной.Будущие исследования могут снизить неопределенность текущих оценок за счет отбора большего количества образцов окружающей среды, которые будут лучше представлять разнообразную биосферу на Земле. Что касается прокариот, то недавно были реализованы некоторые важные улучшения: глобальные оценки глубинной морской биомассы прокариот снизились примерно на два порядка из-за увеличения разнообразия мест отбора проб (7).

Выявление пробелов в наших знаниях может указать на области, дальнейшие научные исследования которых могут оказать наибольшее влияние на наше понимание биосферы.В качестве конкретного примера мы определяем соотношение между прикрепленными и незакрепленными клетками в глубоких водоносных горизонтах как основной фактор неопределенности, связанной с нашей оценкой биомассы бактерий, архей и вирусов. Улучшение нашего понимания этого конкретного параметра может помочь нам лучше ограничить глобальные биомассы целых сфер жизни. Помимо улучшения наших отчетных оценок, будущие исследования могут обеспечить более тонкую категоризацию таксонов. Например, биомасса паразитов, которая не отделена от их хозяев в этом исследовании, может быть больше, чем биомасса высших хищников в некоторых средах (43).

Предоставляя единый, обновленный и доступный глобальный обзор биомассы различных таксонов, мы также стремимся распространить знания о составе биосферы среди широкого круга студентов и исследователей. Наш обзор ставит в перспективу утверждения относительно всеобъемлющего доминирования таких групп, как термиты и муравьи (44), нематоды (45) и прокариоты (6). Например, биомасса термитов [≈0,05 Гт C (25)] сопоставима с биомассой человека, но все же примерно на порядок меньше, чем у других таксонов, таких как рыба (≈0.7 Гт C; SI Приложение , Таблица S15). Другие группы, такие как нематоды, превосходят любые другие виды животных по количеству особей ( SI Приложение , рис. S2), но составляют лишь около 1% от общей биомассы животных.

Представленная здесь перепись распределения биомассы на Земле является всеобъемлющей и основана на синтезе данных из новейшей научной литературы. Интегрированный набор данных позволяет нам сделать основные выводы относительно царств, которые доминируют над биомассой биосферы, распределения биомассы каждого царства в различных средах и противоположных структур глобальных пирамид морской и наземной биомассы.Мы выявляем области, в которых отсутствуют текущие знания и требуются дальнейшие исследования. В идеале будущие исследования будут включать как временное, так и географическое разрешение. Мы считаем, что результаты, описанные в этом исследовании, предоставят студентам и исследователям целостный количественный контекст для изучения нашей биосферы.

Материалы и методы

Подробное описание источников данных и процедур оценки биомассы по таксонам.

Полный отчет об источниках данных, используемых для оценки биомассы каждого таксона, процедуры оценки биомассы и прогнозы неопределенности, связанной с оценкой биомассы каждого таксона, представлены в Приложении SI .Чтобы сделать шаги по оценке биомассы каждого таксона более доступными, мы предоставляем дополнительные таблицы, в которых резюмируется процедура, а также онлайн-блокноты для расчета биомассы каждого таксона (см. Схему потока данных в приложении SI, Обзор ). В таблице 1 мы подробно описываем соответствующую дополнительную таблицу, в которой суммированы шаги для получения каждой оценки. Все данные, используемые для генерации наших оценок, а также код, используемый для анализа, имеют открытый исходный код и доступны по адресу https: // github.com / milo-lab / biomass_distribution.

Выбор единиц измерения биомассы.

Биомасса указывается в гигатоннах углерода. Альтернативные варианты представления биомассы включают, среди прочего, биоразмер, влажную массу или сухую массу. Мы решили использовать углеродную массу в качестве меры биомассы, потому что она не зависит от содержания воды и широко используется в литературе. Сухая масса тоже имеет эти особенности, но используется реже. Все указанные нами значения могут быть преобразованы в сухую массу с хорошим приближением путем умножения на 2 характеристического коэффициента преобразования между углеродом и общей сухой массой (46⇓ – 48).

Мы указываем значащие цифры для наших значений на протяжении всего документа, используя следующую схему: Для значений с прогнозом неопределенности, превышающим два раза, мы указываем одну значащую цифру. Для значений с прогнозом погрешности менее двух раз мы указываем две значащие цифры. В случаях, когда мы указываем одну значащую цифру, мы не рассматриваем начальную «1» как значащую цифру.

Общие принципы оценки глобальной биомассы.

При достижении глобальных оценок существует постоянная проблема перехода от ограниченного набора локальных выборок к репрезентативному глобальному значению.Как оценить глобальную биомассу на основе ограниченного набора местных образцов? Для приблизительной оценки среднее всех местных значений биомассы на единицу площади умножается на общую глобальную площадь. Более эффективная оценка может быть сделана путем сопоставления измеренных значений с параметрами окружающей среды, которые известны в глобальном масштабе (например, температура, глубина, расстояние от берега, первичная продуктивность, тип биома), как показано на рисунке 3. Эта корреляция используется для экстраполяции биомассы таксона в конкретном месте на основе известного распределения параметра окружающей среды (например,g., температура в каждой точке земного шара). Путем интегрирования по всей поверхности мира получается глобальная оценка. Мы подробно описываем конкретную процедуру экстраполяции, используемую для каждого таксона, как в приложении SI , так и в дополнительных таблицах (приложение SI , таблицы S1 – S23). Для большинства таксонов наши наилучшие оценки основаны на среднем геометрическом значении нескольких независимых оценок с использованием различных методологий. Среднее геометрическое оценивает медианное значение, если независимые оценки распределены нормально логарифмически или, в более общем смысле, распределение оценок симметрично в логарифмическом пространстве.

Рис. 3.

Общая схема оценки глобальной биомассы. Процедура начинается с местных образцов биомассы по всему миру. Чем более репрезентативны образцы для естественного распределения биомассы таксона, тем точнее будет оценка. Чтобы перейти от локальных проб к глобальной оценке, устанавливается корреляция между локальной плотностью биомассы и параметром (или параметрами) окружающей среды. Основываясь на этой корреляции, в дополнение к нашим знаниям о распределении параметра окружающей среды, мы экстраполируем биомассу по всему земному шару.Разрешение полученной карты распределения биомассы зависит от разрешения, с которым мы знаем параметр окружающей среды. Интегрируя данные по всей поверхности Земли, мы получаем глобальную оценку биомассы таксона.

Оценка неопределенности и составление отчетов.

Глобальные оценки, подобные тем, которые мы используем в настоящей работе, в значительной степени основаны на выборке из распределения биомассы по всему миру с последующей экстраполяцией на районы, в которых образцы отсутствуют. Отбор проб биомассы в каждом месте может быть основан на прямых измерениях биомассы или преобразовании в биомассу из других типов измерений, таких как количество особей и их характерный вес.Некоторые из основных источников неопределенности для представленных нами оценок являются результатом использования таких географических экстраполяций и пересчета количества особей в общую биомассу. Достоверность оценки зависит от объема выборки, на которой основана оценка. Примечательными местами, в которых отбор проб мало, являются глубокие глубины океана (обычно глубже 200 м) и глубокие слои почвы (обычно глубже 1 м). Для некоторых организмов, таких как кольчатые червяки, морские простейшие и членистоногие, в большинстве оценок эти среды не учитываются, что приводит к недооценке фактической биомассы.Отбор проб может быть смещен в сторону мест с высокой численностью и разнообразием дикой природы. Использование данных с такой систематической ошибкой выборки может привести к завышению реальной биомассы таксона.

Другой источник неопределенности связан с преобразованием в биомассу. Преобразование подсчета особей в биомассу основывается либо на известном среднем весе на человека (например, 50 кг сырого веса для человека, что в среднем для взрослых и детей, или 10 мг сухого веса для «характерного» дождевого червя), либо на эмпирических данных. аллометрические уравнения, специфичные для организма, такие как преобразование длины животного в биомассу.При использовании таких методов преобразования существует риск внесения искажений и шума в окончательную оценку. Тем не менее, зачастую нет возможности обойтись без таких преобразований. Таким образом, мы должны знать, что данные могут содержать такие предубеждения.

В дополнение к описанию процедур, ведущих к оценке каждого таксона, мы количественно изучаем основные источники неопределенности, связанные с каждой оценкой, и вычисляем диапазон неопределенности для каждой из наших оценок биомассы. Мы предпочитаем сообщать о неопределенностях как представляющих, насколько это возможно, с учетом множества ограничений, что эквивалентно 95% доверительному интервалу для оценки среднего.Неопределенности, представленные в нашем анализе, являются мультипликативными (кратное изменение среднего), а не аддитивными (± изменение оценки). Мы решили использовать мультипликативную неопределенность, поскольку она более устойчива к большим колебаниям в оценках и потому, что она соответствует тому способу, которым мы генерируем наши наилучшие оценки, которые обычно основываются на использовании среднего геометрического различных независимых оценок. Наши прогнозы неопределенности сосредоточены на основных царствах жизни: растениях, бактериях, архее, грибах, простейших и животных.

Общая схема построения наших неопределенностей (подробно описанная для каждого таксона в приложении SI и в онлайн-блокнотах) учитывает как неопределенность внутри исследования, так и неопределенность между исследованиями. Неопределенность внутри исследования относится к оценкам неопределенности, сообщенным в рамках конкретного исследования, в то время как неопределенность между исследованиями относится к вариациям в оценках определенной величины в разных статьях. Во многих случаях мы используем несколько независимых методологий для оценки одного и того же количества.В этих случаях мы также можем использовать разницу между оценками по каждой методологии как меру неопределенности нашей окончательной оценки. Мы называем этот тип неопределенности межметодной неопределенностью. Обычно погрешности рассчитываются путем логарифмирования значений, представленных либо в исследованиях, либо в различных исследованиях. Логарифмирование перемещает значения в логарифм, где вычисляется SE (делением SD на квадратный корень из числа значений). Затем мы умножаем SE на коэффициент 1.96 (что даст 95% доверительный интервал, если преобразованные данные будут нормально распределены). Наконец, мы возводим в степень результат, чтобы получить мультипликативный коэффициент в линейном пространстве, который представляет доверительный интервал (сродни 95% доверительному интервалу, если данные были распределены по нормальному логарифмическому закону).

Большинство наших оценок построено путем объединения нескольких различных оценок (например, объединения общего числа особей и характерного содержания углерода в одном организме). В этих случаях мы используем вариации внутри исследования, между исследованиями или разными методами, связанные с каждым параметром, который используется для получения окончательной оценки, и распространяем эти неопределенности на окончательную оценку биомассы.Анализ неопределенности для каждой конкретной оценки биомассы включает в себя различные компоненты этой общей схемы, в зависимости от объема доступной информации, как подробно описано в каждом конкретном случае в Приложении SI .

В случаях, когда информации достаточно, описанная выше процедура дает несколько различных оценок неопределенности для каждого параметра, который мы используем для получения окончательной оценки (например, неопределенность внутри исследования, неопределенность между исследованиями). Мы интегрируем эти различные неопределенности, обычно принимая наивысшее значение как лучший прогноз неопределенности.В некоторых случаях, например, когда информации мало или некоторые источники неопределенности трудно определить количественно, мы основываем наши оценки на неопределенности аналогичных таксонов и консультации с соответствующими экспертами. Мы склонны округлять наши прогнозы неопределенности, когда данные особенно ограничены.

Используемые таксономические уровни.

Наша перепись дает оценки глобальной биомассы на различных таксономических уровнях. Наши основные результаты относятся к уровню царства: животные, археи, бактерии, грибы, растения и простейшие.Хотя разделение на царства не является самой современной существующей таксономической группировкой, мы решили использовать его для текущего анализа, поскольку большинство данных, на которые мы полагаемся, не предоставляют более тонких таксономических деталей (например, разделение наземных простейших в основном основано на морфология, а не таксономия). Мы дополняем эти царства живых организмов оценкой глобальной биомассы вирусов, которые не включены в нынешнее древо жизни, но играют ключевую роль в глобальных биогеохимических циклах (49).Для всех королевств, кроме животных, все таксоны, составляющие королевство, считаются вместе. Для оценки биомассы животных мы используем восходящий подход, который оценивает биомассу ключевых типов, составляющих царство животных. Сумма биомассы этих типов представляет собой нашу оценку общей биомассы животных. Мы даем оценки для большинства типов и оцениваем границы возможного вклада биомассы для остальных типов ( SI Приложение , Other Animal Phyla ).В хордовых мы даем оценки для ключевых классов, таких как рыбы, млекопитающие и птицы. По нашим оценкам, вклад рептилий и земноводных в общую биомассу хордовых пренебрежимо мал, как мы обсуждаем в Приложении SI . Мы делим класс млекопитающих на диких млекопитающих и людей плюс домашний скот (без учета домашней птицы, которая незначительна по сравнению с крупным рогатым скотом и свиньями). Несмотря на то, что домашний скот не является действительным таксономическим подразделением, мы используем его для рассмотрения воздействия человека на общую биомассу млекопитающих.Благодарности Офер Файнерман, Ной Фирер, Даниэль Фишер, Ави Фламгольц, Ассаф Гал, Хосе Грюнцвейг, Марсель ван дер Хейден, Дина Хоххаузер, Джули Хубер, Кушенг Джин, Бо Баркер Йоргенсен, Йенс Каллмейер, Тамир Кляйн, Кристиан Мад Кёрнер , Кэтрин О’Доннелл, Гал Офир, Виктория Орфан, Ноам Приус, Джон Рэйвен, Дэйв Сэвидж, Эйнат Сегев, Майя Шамир, Изак Смит, Ротем Сорек, Офер Стейниц, Мири Цалюк, Ассаф Варди, Коломбан де Варгас, Джошуа Вайц, Йосси Йовель, Йонатан Зегман и два анонимных рецензента за продуктивные отзывы об этой рукописи.Это исследование было поддержано Европейским исследовательским советом (проект NOVCARBFIX 646827), Израильским научным фондом (грант 740/16), Сингапурской совместной исследовательской программой ISF-NRF (грант 7662712), Канадским центром Бека по исследованию альтернативных источников энергии, Dana and Йоси Холландер, Фонд семьи Ульманн, Благотворительный фонд Хелмсли, Благотворительный фонд Ларсона, Благотворительный фонд семьи Вольфсонов, Чарльз Ротшильд и Селмо Нуссенбаум. Это исследование также было поддержано NIH в рамках гранта 1R35 GM118043-01 (MIRA).R.M. — это профессиональный председатель Charles and Louise Gartner.

Сноски

• Вклад авторов: Y.M.B.-O., R.P., and R.M. спланированное исследование; Ю.М.Б.-О. и Р. проведенное исследование; Ю.М.Б.-О. и Р. проанализированные данные; и Y.M.B.-O., R.P., and R.M. написал газету.

• Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

• Эта статья представляет собой прямое представление PNAS.

• Размещение данных: все данные, использованные для генерации наших оценок, а также код, используемый для анализа, доступны на GitHub по адресу https: // github.com / milo-lab / biomass_distribution.

• См. Комментарий на стр. 6328.

• Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/content/suppl/2018/07/13/1711842115.DC1.

• Авторские права © 2018 Автор (ы). Опубликовано PNAS.

Влияние креатина на композицию тела, силу и результативность в беге на короткие дистанции

Цель: Определить влияние 28-дневного приема креатина во время тренировки на композицию тела, силу, результаты спринта и гематологические профили.

Методы: Двойным слепым методом и случайным образом 25 футболистов дивизиона IA NCAA были подобраны в пары и назначены для дополнения своей диеты в течение 28 дней во время тренировки с отягощениями / ловкостью (8 часов в неделю [-1]) с помощью Phosphagen HP (экспериментальная и прикладная). Sciences, Golden, CO) плацебо (P), содержащее 99 г / сутки (-1) глюкозы, 3 г / сутки (-1) таурина, 1,1 г × сутки (-1) динатрийфосфата и 1.2 г x d (-1) фосфата калия (P) или Phosphagen HP, содержащего P, с 15,75 г x d (-1) чистого моногидрата креатина HPCE (HP). До и после приема добавки были взяты образцы крови натощак; определяли общую массу тела, общий объем воды в организме и состав тела; испытуемые выполнили тест с максимальным повторением в изотоническом жиме лежа, приседаниях и силовой чистке; и субъекты выполнили спринтерский тест на велоэргометре (12 спринтов по 6 с с 30-секундным восстановлением в состоянии покоя).

Полученные результаты: Гематологические параметры оставались в пределах нормальных клинических пределов для активных людей без каких-либо побочных эффектов.Общая масса тела значительно увеличилась (P <0,05) в группе HP (P 0,85 +/- 2,2; HP 2,42 +/- 1,4 кг), в то время как никаких различий в процентном содержании воды в организме не наблюдалось. Масса тела при сканировании DEXA (P 0,77 +/- 1,8; HP 2,22 +/- 1,5 кг) и масса без жира / без костей (P 1,33 +/- 1,1; HP 2,43 +/- 1,4 кг) были значительно увеличены в группе HP. . Увеличение объема подъема в жиме лежа (P -5 +/- 134; HP 225 +/- 246 кг), суммы подъема в жиме лежа, приседаниях и силовом чистом подъеме (P 1105 +/- 429; HP 1558 +/- 645 кг), а общая работа, выполненная в течение первых пяти 6-секундных спринтов, была значительно больше в группе HP.

Заключение: Добавление креатина к добавке глюкозы / таурина / электролита способствовало большему приросту массы без жира / костей, изотонического подъемного объема и результатов спринта во время интенсивных тренировок с отягощениями / ловкостью.

Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности.Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.

---

Настройка вашего браузера для приема файлов cookie

Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:

• В вашем браузере отключены файлы cookie. Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
• Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались.Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
• Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
• Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie. Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
• Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie.Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.

---

Почему этому сайту требуются файлы cookie?

Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.

---

Что сохраняется в файле cookie?

Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.

Как правило, в cookie-файлах может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.

Примеры композиции функций — Math Insight

Композиция функций — это комбинация двух функций для образования новой функции.Один просто берет вывод первой функции и использует его как ввод для второй функции. Этот процесс работает до тех пор, пока вторая функция будет принимать выходные данные первой функции в качестве входных (т.е. домен второй функции должен содержать диапазон первой функции). Композицию можно проиллюстрировать с помощью метафоры функциональной машины, соединив функциональные машины вместе.

Здесь мы демонстрируем процесс составления функций на ряде примеров.

Пример 1: функция бабушка

Материнская функция $ m $ — это функция, которая принимает человека $ x $ на входе и выводит мать этого человека $ m (x) $.Мы можем сформировать бабушку $ g $ функцию, составив материнскую функцию самой собой. Применение этой комбинированной функции к человеку $ x $ выведет мать матери человека $ x $, которую мы могли бы обозначить как $ g (x) = m (m (x)) $. Функция бабушки четко определена, потому что диапазон материнской функции $ m $ — это набор женщин, у которых были дети, и этот набор является подмножеством домена материнской функции, который представляет собой набор всех людей. У нас не будет проблем с повторным применением материнской функции.(Мы проигнорируем проблему происхождения нашего вида и не будем беспокоиться о таких людях, как Адам и Ева).

Пример 2

Пусть $ f $ будет функцией от набора действительных чисел до набора действительных чисел, которую мы записываем как $ f: \ R \ to \ R $. Аналогично, пусть $ g $ — другая такая функция $ g: \ R \ to \ R $. Поскольку мы знаем, что $ g $ всегда будет выводить действительные числа, не возникнет проблем с передачей вывода $ g $ в $ f $, поскольку $ f $ может принимать любое действительное число в качестве входных данных. Мы можем определить новую функцию $ h: \ R \ to \ R $ как $ h (x) = f (g (x)) $ для любого действительного числа $ x $.2} $. Композиция $ f \ circ m $ не будет работать, потому что $ m $ выводит людей, а $ f $ ожидает на входе действительное число. Если вы подумаете о метафоре функциональной машины, люди, выходящие из функциональной машины $ m $, застрянут во входной воронке функциональной машины $ f $. Точно так же композиция $ m \ circ f $ не будет работать, поскольку материнская функция $ m $ не будет знать, что делать с числами, которые выводит $ f $.

Пример 5

Пусть $ f $ — функция $ f: \ R _ {\ ge 0} \ to \ R $, где область $ \ R _ {\ ge 0} $ — это набор неотрицательных действительных чисел, $ \ R_ { \ ge 0} = \ {x \ in \ R: x \ ge 0 \} $.Можно ли определить композицию $ f \ circ g $, где $ g $ — функция $ g: \ R \ to \ R $? Область значений $ f $ — неотрицательные действительные числа, но область значений $ g $ — целая вещественная линия. Не зная диапазона $ g $, мы не можем исключить возможность того, что $ g $ может вывести отрицательное число.

Если бы $ g (x) $ могло быть отрицательным числом для некоторого ввода $ x $, то $ f $ не знала бы, что делать с вводом $ g (x) $, а композиция $ f \ circ g $ не будет определен. Если, с другой стороны, мы знали, что диапазон $ g $ содержится в $ \ R _ {\ ge 0} $, то мы могли бы сделать вывод, что композицию $ f \ circ g $ можно безопасно выполнить.2 + 1} $ для всех реальных входов $ x $.

Что контролирует состав и структуру наноматериалов, образующихся при лазерной абляции в жидком растворе?

Лазерный абляционный синтез в жидком растворе (LASiS) — это «зеленый» метод, который дает доступ к приготовлению библиотеки наноматериалов. Сферические частицы чистых благородных металлов, многофазные оксиды ядро-оболочка, гетероструктуры металл-полупроводник, слоистые металлоорганические соединения и другие сложные наноструктуры могут быть получены с помощью одной и той же экспериментальной установки, просто изменяя несколько синтетических параметров.Как управлять такой универсальностью — одна из текущих задач LASiS, которая требует глубокого понимания физических и химических процессов, участвующих в синтезе. С этой точки зрения основные механизмы лазерной абляции в жидкостях обобщены, организованы в соответствии с их временной последовательностью и сопоставлены с соответствующими примерами, взятыми из библиотеки наноматериалов, раскрытой LASiS, чтобы показать, как параметры синтеза влияют на состав и структуру продукты.Полученная структура предполагает, что на сегодняшний день большое внимание уделяется физическим аспектам взаимодействия лазера с веществом и характеристике конечных продуктов синтеза. И наоборот, выяснение химических процессов, активных во время LASiS, требует дополнительных исследовательских усилий и требует синергии между несколькими методами исследования.

У вас есть доступ к этой статье

Подождите, пока мы загрузим ваш контент.