Совместимость Светланы и Алексея

Женское имяАвгустинаАврораАгатаАглаяАгнияАгриппинаАдаАделаидаАделинаАдельАделяАдиляАдрианаАзаАзизаАидаАишаАйлинАкилинаАксиньяАланаАлевтинаАлександраАленаАлесяАлинаАлисаАлияАллаАлсуАльбинаАльфияАмалияАмелияАминаАмираАнастасияАнгелинаАнжелаАнжеликаАнисияАнитаАннаАнтонинаАнфисаАполлинарияАриаднаАрианаАринаАрсенияАсяАурелияАфинаБеатаБеллаБертаБогданаБоженаВалентинаВалерияВарвараВасилинаВасилисаВенераВераВероникаВеселинаВестаВикторияВиолеттаВиринеяВитаВиталинаВладаВладиславаВладленаГабриэллаГалинаГлафираГликерияГузельГульназДанаДаниэлаДаринаДарьяДжулияДианаДинаДинараДоминикаЕваЕвангелинаЕвгенияЕвдокияЕвлалияЕвстолияЕкатеринаЕленаЕлизаветаЕсенияЕфросиньяЖаннаЖасминЗараЗаринаЗемфираЗинаидаЗлатаЗояИваннаИветтаИдаИзабеллаИларияИлонаИнараИнгаИннаИраидаИринаИрмаИяКалерияКамиллаКапитолинаКаринаКаролинаКатаринаКираКириллаКлавдияКлараКристинаКсенияЛадаЛарисаЛаураЛейлаЛеониллаЛеяЛианаЛидияЛилианаЛилияЛинаЛиндаЛияЛолитаЛуизаЛюбовьЛюдмилаЛюцияМагдалинаМадинаМайяМаликаМаргаритаМарианнаМаринаМарияМартаМарфаМарьямМарьянаМатильдаМатренаМеланияМелиссаМилаМиланаМиленаМилицаМираМирославаМирраМияМоникаНадеждаНатальяНеллиНеонилаНикаНикольНинаНоннаОксанаОлесяОливияОльгаОфелияПавлинаПелагеяПолинаПрасковьяПульхерияРадаРадмилаРаисаРахильРаянаРегинаРенатаРиммаРозаРоксанаРусланаРуфинаСабинаСабринаСаидаСаломеяСамираСараСафинаСветланаСерафимаСимонаСнежанаСоняСофияСтаниславаСтеллаСтефанияСюзаннаТаисияТамараТамилаТатьянаТеонаТеяУльянаУстиньяФаинаФаридаФатимаФевронияФеклаФелицияФотинияЧулпанЭвелинаЭлеонораЭлизаЭлинаЭллаЭльвираЭльзаЭльмираЭмилияЭммаЭрикаЭсмеральдаЮлианаЮлияЮнаЮнонаЮстинаЯдвигаЯнаЯрославаЯсмина

Мужское имяАаронАвдейАдамАдрианАзатАифалАкакийАкимАлександрАлексейАлиАлимАльбертАльфредАнатолийАндрейАнтонАполлонАрамАристархАркадийАрманАрменАрсенийАрсланАртемАртурАрхипАфанасийАхмедАшотБогданБорисБулатВадимВалентинВалерийВарфоломейВасилийВениаминВикторВиталийВладимирВладиславВладленВольдемарВсеволодВячеславГавриилГарриГеворгГеннадийГенрихГеоргийГерманГлебГордейГригорийДавидДамирДаниилДаниярДементийДемидДемьянДенисДжамалДмитрийЕвгенийЕгорЕлизарЕлисейЕмельянЕремейЕфимЗахарИбрагимИванИгнатИгорьИисусИлларионИльдарИльхамИльяИльясИннокентийИосифИраклийИскандерИсмаилКамильКаренКириллКлимКонстантинКристианКузьмаЛаврентийЛевЛеонЛеонардЛеонидЛеонтийЛукаЛукьянМайМакарМаксимМаксимилианМаликМансурМаратМаркМартинМатвейМиланМиронМирославМитрофанМихаилМстиславМуратНазарНаильНатанНесторНикитаНиколайНилОлегОскарОстапПавелПетрПлатонПотапПрохорРавильРадикРадомирРамильРатмирРафаэльРашидРенатРифатРичардРобертРодионРоланРоманРостиславРусланРустамРушанСавваСавелийСамвелСамсонСамуилСвятославСевастьянСеменСерафимСергейСимонСоломонСпартакСтаниславСтепанТагирТарасТеодорТигранТимофейТимурТихонТрофимФаридФедорФеликсФилиппФомаХаритонШамильЭдгарЭдуардЭльдарЭмильЭммануилЭрастЭрикЭрнестЮлианЮлийЮрийЯковЯнЯромирЯрополкЯрослав

Совместимость в любви и браке 76%

Светлана и Алексей подходят друг другу в любви. Женщине не скучно рядом с этим партнером. Его оптимизм и вера в будущее успокаивают ее и делают счастливее. Мужчина ласков и нежен, но ревнив. Если дама начинает флиртовать с противоположным полом, в паре начинаются скандалы.

В первые несколько лет семейной жизни эти люди наслаждаются друг другом. После рождения детей и появления бытовых трудностей их страсть угасает, и начинаются недоразумения. Для сохранения брака супругам необходимо полюбить повседневность и больше времени проводить вместе.

Секс

В постели этой паре уютно и интересно. Женщина снимает маску скромности, превращаясь в страстную жрицу любви. Уроки, которые она преподает своему партнеру, меняют его отношение к сексу. Мужчина, чувствуя свою небезупречность, ищет способы удивить избранницу. Ему это удается лишь в том случае, когда он перестает сравнивать себя со своими предшественниками. 

Дети

Дети в такой паре являются символом любви и нежности. Они обычно рождаются в законном браке, когда оба родители понимают серьезность своих решений. Женщина завоевывает доверие ребенка мягкостью, уступчивостью и терпимостью. Она не приемлет жестких методов воспитания, из-за чего ее чадо может вырасти избалованным и капризным. Мужчина бывает жестоким, грубым и несправедливым в отношении наследников, за которых заступается его жена. Действовать не только кнутом, но и пряником он начинает, когда его дети уже ходят в среднюю школу.

Как улучшить совместимость в любви и браке

Не пытайтесь переделать избранника. Вам проще принять его со всеми достоинствами и недостатками, чем воссоздать из него новую личность.

Женщине не стоит испытывать доверие партнера. Он не верит в дружбу между мужчиной и женщиной, из-за чего ревнует вас к каждому столбу. Мужчине необходимо проводить с партнершей больше времени. Посвящая его друзьям или домашним хлопотам, вы оборвете духовную связь с ней.

Совместимость в дружбе 98%

Светлана и Алексей становятся замечательными друзьями. Они благотворно влияют друг на друга на ментальном уровне. Проницательность и тонкая душевная организация женщины делает ее незаменимой слушательницей, советчицей и помощницей. Она охотно решает психологические проблемы друга, что делает его общительнее и увереннее в себе. Мужчина принимает недостатки своей подруги и способствует их преодолению. В его обществе эта женщина начинает мыслить последовательнее и обретает душевный покой.

Как улучшить совместимость в дружбе

Чаще говорите по душам. В моменты откровений вам могут открыться истины, которые помогут лучше понять друга.

Совместимость в работе 93%

Светлана и Алексей подходят друг другу в качестве деловых партнеров. Незаурядные интеллектуальные способности женщины помогают им справляться с задачами повышенной сложности. Ее динамизм и неумное стремление к победе не позволяют обоим останавливаться на достигнутом. Мужчину не смущает, что иногда необходимо подстраиваться под нужды партнерши. Он умело управляет доходами, что способствует росту их благополучия.

Как улучшить совместимость в работе

Не критикуйте компаньона, даже если он абсолютно не прав. Со временем он сам признает свои ошибки и попросит вашу помощь в их устранении.

Совместимость имён Светлана (Света) и Алексей (Лёша)

Имена на букву

┃▼▲

АБВГДЕЖЗИКЛМНОПРСТУФХЦЧШЭЮЯ

69%

совместимость
Светланы и Алексея

Культурная совместимость (80%). Имена Светлана и Алексей, несмотря на схожесть, не могут похвастать общим происхождением. В паре скорее всего сложится неплохая совместимость, но назвать её идеальной трудно.

Фонетическая совместимость (45%). Имена довольно созвучны. В имени Алексей три слога, в имени Светлана — столько же. Часто в таких парах общение проходит легче.

Совместимость по датам именин (40%). Общих именин у имён Алексей и Светлана нет, однако есть пара именин, отличающихся на один день.

Совместимость по итогам голосования пользователей (76%). Большинство посетителей сайта считают, что имена Светлана и Алексей очень хорошо сочетаются.

Считаете имена совместимыми?

Совместимость имён Светлана и Алексей в любви и браке

Нумерологическое число имени Алексей (А + л + е + к + с + е + й) — 5, число имени Светлана (С + в + е + т + л + а + н + а) — 6.

Светлана вряд ли готова раскрыться перед малознакомыми людьми, оставаясь отчуждённой и не реагируя на знаки внимания. Однако тот, кто проявит настойчивость, обнаружит внутри Светланы чувственную и мечтательную натуру.

В юности девочка-шестёрка наивна и застенчива, но с годами избавляется от этих качеств, становясь рассудительной и уверенной. Впрочем, некоторая скромность в поведении остаётся с ней на всю жизнь. Светлана обладает ярким внутренним миром, развитым воображением, а интуиция эту женщину никогда не подводит.

Женщина-шестёрка умеет быть разной и непредсказуемой, но иногда это утомляет партнёра. Ей нравятся романтические отношения, Светлана ценит любовь и умеет растворяться в ней.

У Алексея Светлана ищет чуткость и отзывчивость, готовность к откровенным разговорам. Светлана не терпит половинчатости, ведь ей необходимо знать, что её избранник полностью принадлежит только ей одной, так же, как и она ему.

Пятёрка-Алексей кажется не лучшим выбором для Светланы-шестёрки, стремящейся к длительным отношениям. Да, Алексей бывает преисполнен романтических порывов, и вряд ли обратит внимание на женщину со скудным внутренним миром. Пятёрка-Алексей любит обновления, ему необходимы изменения и новые ощущения, тогда как Светлана-шестёрка не испытывает в новизне такой острой потребности. Светлана на первое место ставит семью, а Алексей-пятёрка дорожит свободой и вступает в брак без особого энтузиазма.

Союз пятёрки-мужчины и женщины-шестёрки может сложиться, но говорить о том, что он будет длительным или спокойным, не приходится. Светлана ищет гармонию в спокойных отношениях, где есть место нежности и теплоте между партнёрами. Алексей более переменчив, ему трудно смириться со стабильностью, даже если всё хорошо. Шансы на успех появятся, если Алексей умерит свою тягу к приключениям, тогда как Светлана позволит себе немного «отвязаться» от возлюбленного.

Описание имён Светлана и Алексей

Женские имена
Мужские имена

Совпадает ли описание совместимости? Оставьте комментарий!

Ваше имя

(либо авторизуйтесь, если Вы зарегистрированы на форуме)

Ваше сообщение

Обсуждение совместимости имён Светлана и Алексей

Интересное об именах

Имена 2023 года
Имена 2022 года
Подбор имени девочки
Подбор имени мальчика

Самые красивые женские имена

Национальные имена
Советы по выбору имени

Мода на имена
Как имя влияет на судьбу?
Тайна имени
Характеристика имени
Перевод имён
Фамилии и их происхождение
Настоящие имена звёзд

Посмотреть ещё 〉

Ближайшие именины

29 декабря Александр Альберт Аркадий Владимир Доминик Илья Макар Марсель Николай Павел Пётр Семён Соня Софья Тиффани Томас Трофим Феликс

30 декабря Александр Анисья Грета Даниил Данил Денис Иван Маргарита Марсель Никита Николай Пётр

31 декабря Алан Вера Виктор Владимир Георгий Елизавета Зоя Иван Илья Карина Корнелий Лиза Марк Мартин (Мартын) Мелания Михаил Николай Павлина Полина Севастьян Семён Сергей Соня Софья Фёдор Флор Хилари

1 января Аглая Вильгельм Григорий Илья Тимофей Устин

2 января Аида Анита Даниил Данил Иван Макарий Одетта Франц Франциска Шарлотта

3 января Гордей Даниэль Михаил Педро Стефания Теона Ульяна

4 января Анастасия Анжела Дмитрий Елизавета Лиза Фёдор Элиза

Календарь именин

(с) 2010-2022. Мужские и женские имена, значение имён. Календарь именин.
Авторство всех материалов сайта принадлежит его владельцам и защищено Законом об авторском праве. При использовании материалов обязательна ссылка на kakzovut.ru

Citrus Tristeza Virus: выживание на краю континуума движения

1. Аграновский А.А. 1996. Принципы молекулярной организации, экспрессии и эволюции клостеровирусов: через барьеры. Доп. Вирус Рез. 47119-158. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

2. Альбиах-Марти, М. Р., Дж. В. Гроссер, С. Говда, М. Мавасси, Т. Сатьянараяна, С. М. Гарнси и У. О. Доусон. 2004. Вирус Citrus tristeza реплицируется и образует инфекционные вирионы в протопластах устойчивых родственников цитрусовых. Мол. Порода. 14117-128. [Академия Google]

3. Альжанова Д.В., Хагивара Ю., Перемыслов В.В., Доля В.В. 2000. Генетический анализ межклеточного движения клостеровируса желтухи свеклы. Вирусология 268192-200. [PubMed] [Google Scholar]

4. Bar-Joseph, M., G. Loebenstein, and J. Cohen. 1976. Сравнение характеристик частиц и цитопатологии CTV с другими морфологически сходными вирусами, с. 39-46. проц. 7-я конф. IOCV. IOCV, Риверсайд, Калифорния.

5. Бар-Джозеф М., С. М. Гарнси и Д. Гонсалвес. 1979. Клостеровирусы: отдельная группа удлиненных вирусов растений. Доп. Вирус Рез. 2593-168. [PubMed] [Google Scholar]

6. Barker, H. 1987. Инвазия нефлоэмной ткани Nicotiana clevelandii лютеовирусом листочков усиливается в растениях, также зараженных вирусом картофеля Y. J. Gen. Virol. 681223-1227. [Google Scholar]

7. Barker, H. 1989. Специфичность действия переносимых сок вирусов на увеличение накопления лютеовирусов в коинфицированных растениях. Энн. заявл. биол. 11571-78. [Академия Google]

8. Брлански Р. Х. и Р. Ф. Ли. 1990. Количество телец включения, продуцируемых легкими и тяжелыми штаммами вируса Citrus tristeza в семи цитрусовых-хозяевах. Завод Дис. 74297-299. [Google Scholar]

9. Chu, M., B. Desvoyes, M. Turina, R. Noad, and H. B. Scholthof. 2000. Генетическая диссекция опосредованного белком p19 вируса кустистой трюкачи томатов, индукция зависимых от хозяина симптомов и системная инвазия. Вирусология 26679-87. [PubMed] [Google Scholar]

10. Дин, X. С., М. Х. Шинтаку, С. А. Арнольд и Р. С. Нельсон. 1995. Накопление легких и тяжелых штаммов вируса табачной мозаики в мелких жилках табака. Мол. Взаимодействие растений и микробов. 832-40. [Google Scholar]

11. Доля В.В., Карасев А.В., Кунин Е.В. 1994. Молекулярная биология и эволюция клостеровирусов: сложное построение больших геномов РНК. Анну. Преподобный Фитопат. 32261-285. [Google Scholar]

12. Доля В.В., Кройце Дж.Ф., Валконен Дж.П.Т. 2006. Сравнительная и функциональная геномика клостеровирусов. Вирус Рез. 11738-51. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

13. Febres, VJ, L. Ashoulin, M. Mawassi, A. Frank, M. Bar-Joseph, K.L. Manjunath, R.F. Lee и C.L. Niblett. 1996. Белок р27 присутствует на одном конце частиц тристезы цитрусовых. Фитопатология 861331-1335. [Google Scholar]

14. Фолимонов А.С., Фолимонова С.Ю., Бар-Джозеф М., Доусон У.О. 2007. Стабильный вектор на основе РНК-вируса для цитрусовых деревьев. Вирусология 368205-216. [PubMed] [Google Scholar]

15. Гарнси С. М., Х. К. Барретт и Д. Дж. Хатчисон. 1987. Выявление устойчивости к вирусу цитрусового тристеза у родственников цитрусовых и его потенциальное применение. Фитофилактика 19187-191. [Google Scholar]

16. Гарнси С. М. и М. Камбра. 1991. Иммуноферментный анализ (ИФА) на патогены цитрусовых, с. 193-216. В CN Roistacher (ed.), Болезни цитрусовых, передающиеся через прививку. Справочник по обнаружению и диагностике. ФАО, Рим, Италия.

17. Hilf, M.E., A.V. Karasev, H.R. Pappu, D.J. Gumpf, C.L. Niblett, and S.M. Garnsey. 1995. Характеристика субгеномных РНК вируса тристезы цитрусовых в инфицированной ткани. Вирусология 208576-582. [PubMed] [Google Scholar]

18. Карасев А.В., Бойко В.П., Гауда С., Николаева О. В., Хильф М.Е., Кунин Е.В., Нибблет К.Л., Клайн К., Гумпф Д.Дж., Ли Р.Ф., Гарнси С.М., Доусон У.О. . 1995. Полная последовательность генома РНК вируса тристезы цитрусовых. Вирусология 208511-520. [PubMed] [Google Scholar]

19. Карасев А.В., Хильф М.Е., Гарнси С.М., Доусон У.О. 1997. Транскрипционная стратегия клостеровирусов: картирование 5′-концов субгеномных РНК вируса Citrus tristeza . Дж. Вирол. 716233-6236. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

20. Карасев А.В. 2000. Генетическое разнообразие и эволюция клостеровирусов. Анну. Преподобный Фитопат. 38293-324. [PubMed] [Google Scholar]

21. Kasschau, K.D., and JC Carrington. 2001. Перемещение на большие расстояния и функции поддержания репликации коррелируют с подавлением активности потивирусного HC-Pro. Вирусология 28571-81. [PubMed] [Академия Google]

22. Kitajima, E.W., A.R. Silva, G. Oliveira, W. Muller и A.S. Costa. 1964. Нитевидные частицы, связанные с болезнью тристеза цитрусовых. Природа (Лондон) 2011011-1012. [PubMed] [Google Scholar]

23. Китадзима, Э. В., Г. В. Мюллер и А. С. Коста. 1974. Электронная микроскопия инфицированных тристезами Passiflora gracilis Jacq, с. 79-82. проц. 6-я конф. IOCV. IOCV, Риверсайд, Калифорния.

24. Kitajima, E.W., C.M. Chagas, and J.C. Rodrigues. 2003. Вирус растений, передаваемый Brevipalpus, и вирусоподобные заболевания: цитопатология и некоторые недавние случаи. Эксп. заявл. Акарол. 30135-160. [PubMed] [Академия Google]

25. Lu, R., A. Folimonov, M. Shintaku, W.X. Li, B.W. Falk, W.O. Dawson, and S.W. Ding. 2004. Три различных супрессора РНК-сайленсинга, кодируемых вирусным РНК-геномом размером 20 т.п.н. проц. Натл. акад. науч. США 10115742-15747. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

26. Лукас, В. Дж. 2006. Белки перемещения вирусов растений: агенты для межклеточного переноса вирусных геномов. Вирусология 344169-184. [PubMed] [Google Scholar]

27. Морра М. Р. и И. Т. Петти. 2000. Тканевая специфичность геминивирусной инфекции детерминирована генетически. Растительная клетка 122259-2270. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

28. Pappu, H.R., A.V. Karasev, E.J. Anderson, S.S. Pappu, M.E. Hilf, V.J. Febres, R.M.G. Eckloff, M. McCaffery, V. Boyko, S. Gowda, В. В. Доля, Е. В. Кунин, Д. Дж. Гумпф, К. К. Клайн, С. М. Гарнси, У. О. Доусон, Р. Ф. Ли и К. Л. Ниблетт. 1994. Последовательность нуклеотидов и организация восьми открытых рамок считывания генома клостеровируса цитрусовых tristeza. Вирусология 19935-46. [PubMed] [Google Scholar]

29. Peng, C.W., A.J. Napuli, and V.V. Dolja. 2003. Лидерная протеиназа вируса желтухи свеклы функционирует в дальнем транспорте. Дж. Вирол. 772843-2849. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

30. Перемыслов В.В., Ю. Хагивара, В.В. Доля. 1999. Гомолог HSP70 функционирует при перемещении растительного вируса от клетки к клетке. проц. Натл. акад. науч. США 9614771-14776. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]

31. Прохневский А.И., Перемыслов В.В., Напули А.Дж., Доля В.В. 2002. Взаимодействие между фактором дальнего транспорта и родственным Hsp 70 транспортным белком вируса желтой свеклы. Дж. Вирол. 7611003-11011. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

32. Ку Ф. и Т. Дж. Моррис. 2002. Эффективному заражению Nicotiana benthamiana вирусом кустистости томатов способствует белок оболочки и поддерживается p19 за счет подавления сайленсинга генов. Мол. Взаимодействие растений и микробов. 15193-202. [PubMed] [Google Scholar]

33. Qu, F., and J. Morris. 2005. Супрессоры сайленсинга РНК, кодируемые вирусами растений, и их роль в вирусных инфекциях. ФЭБС лат. 5795958-5964. [PubMed] [Google Scholar]

34. Robertson, C.J., S.M. Garnsey, T. Satyanarayana, S. Folimonova, and W.O. Dawson. 2005. Эффективное заражение цитрусовых растений различными клонированными конструкциями вируса Citrus tristeza, амплифицированного в Протопласты Nicotiana benthamiana , стр. 187-195. проц. 16-я конф. IOCV. IOCV, Риверсайд, Калифорния.

35. Рот Б.М., Г.Дж. Прусс и В.Б. Вэнс. 2004. Растительные вирусные супрессоры подавления РНК. Вирус Рез. 10297-108. [PubMed] [Google Scholar]

36. Рябов Е.В., Фрейзер Г., Мэйо М.А., Бейкер Х., Талянский М. 2001. Экспрессия гена умбравируса помогает вирусу скручивания листьев картофеля проникать в ткани мезофилла и механически передаваться между растениями. Вирусология 286363-372. [PubMed] [Академия Google]

37. Сатьянараяна Т., С. Говда, В. П. Бойко, М. Р. Альбиах-Марти, М. Мавасси, Дж. Навас-Кастильо, А. В. Карасев, В. Доля, М. Э. Хильф, Д. Дж. Левандовски, П. Морено, М. Бар-Джозеф, С. М. Гарнси и У. О. Доусон. 1999. Сконструированный репликон РНК клостеровируса и анализ гетерологичных терминальных последовательностей для репликации. проц. Натл. акад. науч. США 967433-7438. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

38. Satyanarayana, T., S. Gowda, M. Mawassi, M.R. Albiach-Martí, M.A. Ayllón, C. Robertson, S.M. Garnsey, and W.O. Dawson. 2000. Closterovirus, кодирующий гомолог HSP70 и p61, в дополнение к тому, что оба белка оболочки функционируют в эффективной сборке вириона. Вирусология 278253-265. [PubMed] [Академия Google]

39. Satyanarayana, T., M. Bar-Joseph, M. Mawassi, M.R. Albiach-Martí, M.A. Ayllón, S. Gowda, M.E. Hilf, P. Moreno, S.M. Garnsey, and W.O. Dawson. 2001. Амплификация вируса Citrus tristeza из клона кДНК и заражение цитрусовых деревьев. Вирусология 28087-96. [PubMed] [Google Scholar]

40. Satyanarayana, T., S. Gowda, M.A. Ayllón, and W.O. Dawson. 2003. Мутации сдвига рамки считывания в инфекционных клонах кДНК вируса Citrus tristeza : стратегия минимизации токсичности вирусных последовательностей до Кишечная палочка . Вирусология 313481-491. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

41. Satyanarayana, T., S. Gowda, M.A. Ayllón, and W.O. Dawson. 2004. Биполярный вирион клостеровируса: свидетельство инициации сборки минорным белком оболочки и его ограничение для 5′-области геномной РНК. проц. Натл. акад. науч. США 101799-804. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

42. Satyanarayana, T., CJ Robertson, S.M. Garnsey, M. Bar-Joseph, S. Gowda, and W.O. Dawson. Три гена вируса Citrus tristeza необходимы для заражения и перемещения по некоторым разновидностям цитрусовых деревьев. Вирусология, в печати. [ПубМед]

43. Scholthof, H.B. 2005. Транспорт вирусов растений: движения функциональной эквивалентности. Тенденции Растениевод. 10376-382. [PubMed] [Google Scholar]

44. Voinnet, O., YM Pinto, and DC Baulcombe. 1999. Подавление молчания генов: общая стратегия, используемая различными ДНК- и РНК-вирусами растений. проц. Натл. акад. науч. США 9614147-14152. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

45. Вайгманн Э., Уэки С., Трутнева К., Цитовски В. 2004. Все тонкости неразрушающего межклеточного и системного перемещения растительных вирусов. крит. Преподобный завод наук. 23195-250. [Google Scholar]

46. Wege, C., and D. Siegmund. 2007. Синергизм ДНК и РНК-вируса: усиленная тканевая инфильтрация бегомовируса Abutilon мозаичного вируса (AbMV), опосредованного вирусом мозаики огурца (CMV). Вирусология 35710-28. [PubMed] [Google Scholar]

47. Yoshida, T. 1985. Наследование восприимчивости к вирусу тристезы цитрусовых у тройчатого апельсина. Бык. Фруктовое дерево Рез. стн. Б (Окицу) 1217-25. (На японском языке с резюме на английском языке.) [Google Scholar]

48. Yoshida, T. 1993. Наследование иммунитета к вирусу цитрусового тристеза апельсина тройчатого. Бык. Фруктовое дерево Рез. стн. Б (Окицу) 2533-43. (На японском языке с резюме на английском языке.) [Google Scholar]

49. Yoshida, T. 1996. Совместимость прививки Citrus с растениями Aurantiodeae и их восприимчивость к вирусу тристезы цитрусовых. Завод Дис. 80414. [Google Scholar]

50. Zhou, C.L.E., E.-D. Аммар, Х. Шета, С. Келли, М. Полек и Д. Э. Ульман. 2002. Ультраструктура вируса Citrus tristeza и связанная с ним цитопатология в Citrus sinensis и Citrus aurantifolia . Может. Дж. Бот. 80512-525. [Google Scholar]

Практический подход к ускорению кода Python | от Светланы | Центр анализа данных

В настоящее время Python является одним из самых распространенных языков программирования. Наша команда использует его для обработки терабайтов сейсмических данных с помощью нейронных сетей. Хотя многие программы, написанные на чистом Python, обычно работают медленно, сообщество программистов создало ряд библиотек, которые помогают выполнять код Python так же быстро, как при использовании скомпилированных языков.

В этой статье мы сравниваем библиотеки NumPy, Numba и CuPy для ускорения кода Python на реальном примере и выделяем некоторые подробности о каждом методе. Давайте копать!

Мы будем использовать следующую задачу для сравнения различных инструментов:

Дан трехмерный массив данных . Для каждого столбца оси Z и его соседей в квадратном окне KxK мы собираемся применить заданную функцию и усреднить результаты по скользящему окну.

Эта задача представляет собой упрощенную версию расчета метрик для оценки качества сейсмических данных: мы используем необработанные данные массива данных и устанавливаем функцию для вычисления корреляции, взаимной корреляции или других полезных свойств.

Иллюстрации массива данных (слева) и его проекции вдоль вектора оси Z на плоскость XY (справа).

Для сравнения библиотек мы будем использовать массив данных формы 2000x2000x20 с размером окна K=3 :

Начнем с самого простого (и неоптимизированного) решения — нескольких вложенных циклов.

Иллюстрация наивного решения. У нас есть несколько вложенных циклов: для итераций по осям x и y и для итераций по квадратному окну для каждого столбца xy.

Этот подход настолько же медленный, насколько и простой: на нашем тестовом массиве для выполнения задания требуется 5 минут 59 секунд . В реальных задачах мы работаем с массивами данных с формами более 800x1000x1300 , что в в 13+ раз больше , чем массив в примере, и увеличение времени для этих вычислений будет огромным.

Для нашего наивного кода мы можем легко сократить время вычислений, используя библиотеку Numba. Это jit-компилятор (точно в срок) кода Python; это означает, что при первом вызове Numba-ускоренные функции будут переведены в машинный код, который будет использоваться при последующих вызовах. Из-за этого мы тратим некоторое время на первый вызов функции и значительно ускоряем выполнение кода при последующих вызовах.

Все, что нам нужно для использования Numba в нашем примере, это применить декоратор njit к функциям. Делает jit-компиляцию в режиме nopython — без привлечения интерпретатора Python, что рекомендуется в документации для достижения наилучшей производительности.

Наш код с компиляцией njit занимает всего 7,21 с при первом вызове (где происходит вся компиляция) и около 5,57 с при следующих вызовах. Это примерно 50 раз ускорение с минимальными усилиями!

И это не единственный способ ускорить код с помощью Numba:

  • Мы можем сократить время, необходимое для распознавания типов данных, предоставляя сигнатуры функций.
  • Флаг fastmath снижает точность некоторых математических операций, что приводит к дальнейшему ускорению.
  • параллельный вариант njit с диапазоном 9Инструкция 0134 вместо обычного диапазона заставляет цикл выполняться параллельно. Обратите внимание: циклы не должны иметь перекрестных итерационных зависимостей; в противном случае возвращаемое значение может быть неверным из-за состояния гонки.
  • Другие советы по повышению производительности включают векторизацию, ускорение графического процессора и Intel SVML.

Наша другая реализация Numba (использующая распараллеливание) занимает 6,63 с при первом вызове и 3,86 с при последующих вызовах.

Будьте осторожны при перемещении в Нумбу; вам нужно иметь в виду следующее:

  • Все внутренние вызовы в функциях с ускорением Numba ( например , numba_function в нашем примере) также должны быть оформлены Numba; иначе компилятор не сможет перевести все необходимые инструкции в машинный код.
  • Код должен содержать только совместимые с Numba типы данных, операции и библиотеки.
  • Numba лучше всего подходит для оптимизации вложенных циклов с помощью математических операций.
  • Numba не поддерживает некоторые математические операции и собственные структуры данных.
  • Он плохо работает с другими внешними библиотеками, такими как pandas.
  • Некоторые функции находятся в стадии разработки и могут быть изменены в будущем, например, поддержка классов через @jitclass . Фактический список поддерживаемых функций находится на странице документации.

Дополнительные сведения и примеры см. в официальной документации.

Вернемся к нашей задаче: попробуем сделать наш код лучше и быстрее с помощью NumPy.

NumPy привносит вычислительную мощь таких языков, как C и Fortran, в Python.

Вместо того, чтобы полагаться на вложенные циклы, мы будем использовать сильно векторизованные операции. Это требует некоторого размышления и рефакторинга, но (надеюсь) дает отличные результаты.

Таким образом, вместо вычислений столбец за столбцом мы применяем векторизованную функцию к срезанному массиву данных и его смещенным представлениям.

Пример применения `функции` к массиву `данные` (красный) и его смещенному виду (зеленый): мы получаем существующие столбцы сдвинутого вида и соответствующие столбцы исходного массива и применяем векторизованную `функцию` к этим срезам данных .

Эта реализация занимает 3,42 с : намного быстрее, чем наивная версия, и немного быстрее, чем решение Numba.

В этой задаче наши усилия по переписыванию кода с помощью NumPy не дали ощутимого положительного результата. Но код NumPy полезен для использования другой библиотеки ускорения.

Правильная векторизация с помощью NumPy приводит к значительному ускорению по сравнению с наивным кодом: к сожалению, все операции по-прежнему выполняются на процессоре. CuPy — это простая замена для запуска существующего кода NumPy на ускорителе графического процессора.

GPU — это специализированный процессор, который может выполнять математические операции быстрее, чем CPU. В нашем коде много математических операций, поэтому GPU может выполнять их более эффективно.

Перенести код NumPy в CuPy так же просто, как изменить np на cp : в подавляющем большинстве случаев этого достаточно.

Передача данных в GPU, вычисления решения и возврат данных в CPU занимает 1,61 с в сумме на первый вызов и около 560 мс для следующих вызовов (почти 6 раз в раз быстрее, чем NumPy и Numba, и 641 раз в быстрее, чем наивное решение!). Самый первый вызов CuPy выполняется медленнее, поскольку требуется время для инициализации графического процессора и создания контекста CUDA.

Несмотря на то, что CuPy обрабатывает весь код, связанный с устройством, вместо вас, вычисления по-прежнему ограничиваются имеющейся у вас памятью графического процессора. Поскольку наши данные относительно малы, мы можем максимально использовать ускорение устройства и вычислить результат менее чем за секунду.

Наш эксперимент показывает, что использование внешних библиотек, таких как Numba, NumPy и CuPy, может значительно ускорить код Python, если основным узким местом являются математические операции с интенсивным использованием данных.

Чтобы получить более полное представление о времени, затрачиваемом каждым решением, мы запустили каждое из них несколько раз с разными размерами окна. Вы можете проверить полный код и запустить его в Google Colab.

В целом CuPy является самым быстрым среди наших решений; однако для этого требуется GPU с достаточным объемом памяти, которая не всегда доступна. В нашем примере NumPy является победителем CPU , но для задач с вложенными циклами, которые не могут быть так легко векторизованы, Numba может работать лучше.

Мы проводили этот эксперимент с разными версиями Numba и NumPy, и результаты для Numba с распараллеливанием и без него были разными: для некоторых версий библиотек распараллеливание не ускорило решение. Это было вызвано ошибкой Numba, которая была исправлена. В нашем эксперименте мы использовали Numba 0.55.1 и NumPy 1.21.5.
Кроме того, время зависит от других факторов, таких как форма массива данных и его dtype. Таким образом, тщательно измерьте производительность различных реализаций в вашем приложении, чтобы выбрать наиболее эффективную.

Это все библиотеки, которые мы хотели показать в нашей статье, но существуют и другие альтернативы для ускорения вашего кода Python. Почетные упоминания:

  1. Cython и другие инструменты компиляции (PyPy, Nuitka и т. д.)
    Мы не используем Cython, потому что он требует отдельного шага компиляции и большего количества изменений кода, чем Numba. С другой стороны, Numba не всегда применима, поэтому в качестве альтернативы можно использовать другие библиотеки компиляции. Например, Cython поддерживает асинхронный функции, когда Numba нет.
  2. Многопоточность, многопроцессорность и другие источники распараллеливания
    Библиотеки распараллеливания представляют собой ценный сложный класс инструментов, которые заслуживают отдельного анализа. Эти методы отлично подходят для ускорения выполнения программ Python в конкретных задачах, требующих выполнения множества независимых операций. Рекурсивные алгоритмы, такие как сортировка слиянием, являются хорошим примером применения специализированных инструментов распараллеливания — из-за рекурсивной природы программ мы не можем сделать все полезное распараллеливание с помощью Numba.

Мы надеемся, что этот обзор поможет вам ускорить ваш код. В ближайшие месяцы мы намерены рассказать больше о наших методах мониторинга системных ресурсов, таких как память, графический процессор и процессор, с помощью инструментов собственной разработки: они чрезвычайно полезны для написания быстрого и эффективного кода.