Россия | Пройти онлайн-регистрацию на рейс
Порядок онлайн-регистрации на рейсы Россия
Онлайн-регистрация на рейсы компании Россия начинается за 24 часа и заканчивается за 45 минут до вылета.
Вы можете оставить заявку на предварительную онлайн-регистрацию нашему сервису в любое удобное для вас время, в том числе до начала онлайн-регистрации у перевозчика. Мы дождёмся начала онлайн-регистрации вашего рейса, сразу же забронируем вам место в самолете с учетом ваших пожеланий и пришлем посадочный талон на вашу электронную почту.
Онлайн-регистрация на рейсы Россия доступна при вылете из следующих городов: Анапа, Анталья, Владивосток, Воронеж, Геленджик, Гоа, Екатеринбург, Ираклион, Казань, Керкира, Кос, Краснодар, Ларнака, Нижний Новгород, Новосибирск, Овда, Омск, Пардубице, Пафос, Пермь, Пунта-Кана, Пхукет, Родос, Ростов-на-Дону, Самара, Санкт-Петербург, Симферополь, Сочи, Тюмень, Уфа, Хабаровск, Челябинск, а также следующих аэропортов: SVO, VKO.
Обращаем ваше внимание, что онлайн-регистрация невозможна, если вы:
- перевозите животных, в том числе собаку-проводника, собаку-помощника, собаку эмоциональной поддержки, служебную собаку;
- перевозите оружие или боеприпасы;
- требуется услуга сопровождения ребёнка без родителей.
После регистрации вы можете сдать багаж в аэропорту не позднее времени окончания регистрации на рейс на специальных стойках приема багажа Drop-off,
а в случае отсутствия стоек Drop-off — на обычной стойке регистрации.
Обратите внимание на правила провоза багажа. В случае если ваш багаж по весу или габаритам превышает нормы бесплатного провоза багажа, вам будет необходимо
заплатить за сверхнормативный багаж.
Обратите внимание на Требования к опасным грузам, перевозимым пассажирами.
онлайн табло аэропорта Шереметьево Москва
Аэропорт Шереметьево Москва — онлайн табло и расписание рейсов авиакомпании Якутия на сегодня и завтра. Чтобы посмотреть цены на авиабилеты нажмите на рейс в онлайн табло.
Поиск
Закрыть поиск Загрузить следующие рейсыЦены на авиабилеты из аэропорта Шереметьево Москва
Календарь низких цен — поможет найти минимальные цены на рейсы авиакомпании Якутия из Москвы. Уточните маршрут и смотрите дни, когда авиабилеты стоят дешево. Для перехода к бронированию просто нажмите на дату.
Как добраться до аэропорта Шереметьево Москва
Аэропорт Шереметьево Москва — расположен к северо-западу от столицы между городами Химки и Лобня (в 10 км от МКАД).
Шереметьево является воздушной гаванью №1 в России по инфраструктуре и объёму пассажиропотока.
Аэроэкспресс:
Станция Аэроэкспресса расположена между терминалами D и E. Поезда курсируют в 15 и 45 минут каждого часа (с 6:00 до 00:00) от аэропорта Шереметьево до центра Москвы через Савеловский и Белорусский вокзалы и далее до станции Одинцово.
Расписание Аэроэкспресс Шереметьево
Автобусы и маршрутки:
- Н1 — В ночное время действует маршрут автобуса Аэропорт Шереметьево — Озёрная улица, проходящий с севера на юг Москвы через центр.
- №851 и №949 — курсируют до метро Беломорская и Речной Вокзал
- №817 и №948 — Курсируют до метро Планерная
- №62 — курсирует до г.Химки
- №21, №38, №48, №24К, №33К — курсируют до г. Лобня
Трансфер в аэропорт
Закажите трансфер в аэропорт Шереметьево Москва заранее чтобы добраться вовремя и без хлопот.
В назначенное время водитель встретит Вас, поможет погрузить багаж и довезет с комфортом. Это особенно удобно если вы летите ночью, путешествуйте с детьми или с большими чемоданами. Смотрите цены ниже!
(PDF) Improving the legal and organizational support of innovative enterprises in the Russian Federation
8080
Political sciences
Sociology and psychology of politics
мировосприятие, на ценностные ориентации и коллективные представления населения с целью деформации мотивации,
ментальности, идентичности, мировоззрения и поведения личности и общества) представляет угрозу не только националь-
ным интересам, но и обществу и государству в целом, поскольку принадлежит к так называемой ментально-мировоззренче-
ской агрессии, которая способствует полному духовному подчинению соперника в информационной войне.
В наше время любая информационная агрессия связана с деструктивным воздействием на военнослужащих и гражданских
лиц, с распространением дезинформации, с манипуляциями информацией, с запугиванием, с проникновением на территорию
суверенного государства деструктивных информационных потоков, с разрушением информационных связей между государством
(ставшим объектом агрессии) и обществом, со снижением эффективности функционирования государственной власти, с увели-
чением психологического давления на гражданское население, с навязыванием ошибочных целей и оценок, с распространением
слухов и паники, с деморализацией, с формированием пораженческих настроений, с подачей любой информации в выгодном для
агрессора ключе.
Известно, что негативные информационно-психологические воздействия могут привести не только к дефор-
мациям представлений человека о мире, серьезным нарушениям психического и физического здоровья личности, эмоциональ-
но-волевым и поведенческим нарушениям, но и к искажениям группового и массового сознания, деструктивным коллективным
действиям, серьезным последствиям в духовной и социально-политической жизни общества, общественных организаций и госу-
дарственных структур. Все это способствует искажению в глазах гражданского населения подлинной картины событий, его пере-
ходу на сторону противника и прекращению любого сопротивления агрессии.
Сегодня противоборствующие стороны используют в информационных войнах различные информационные ресурсы: прессу,
радио, телевидение, Интернет, хакерские атаки и т.п. При этом противоборствующие стороны используют методы «заострения
внимания», «навешивания ярлыков», «мистификации», «вброса дезинформации», «переноса негативных образов», «наименьше-
го зла», «утвердительных заявлений», «упрощения проблемы», «игнорирования», «принуждающей пропаганды», «отвлекающей
пропаганды», «превентивной пропаганды», «тиражирования страшилок», «эксплуатации авторитетов и групп влияния», «наруше-
ния логических и временных связей между событиями», «выборочного подбора информации», «замены источников сообщения»,
«разрушения культурных архетипов и базовых ценностей», методы блокирования и искажения информационных потоков и про-
цессов принятия решений.
Используются также слухи, домыслы, «фэйки», «лексика ненависти», мифы и стереотипы [3; 4; 5]. Все
эти методы были использованы и продолжают использоваться в информационной войне против Украины и украинского народа,
которая началась в 1991 году, несколько раз обострялась (в 1994 г., 1995 г., 2000 – 2001 гг., 2003 г., 2004 – 2006 гг., 2010 – 2011 гг. и
в 2013 – 2014 гг.) и закономерно переросла в нынешнюю гибридную войну на востоке Украины.
Современные ученые и политические аналитики считают, что информационная война по своему характеру за нимает
промежуточное положение между «холодной» войной (вклю чающей также экономические войны) и реальными боевыми
действиями с участием вооруженных сил (например, сначала на фоне информационной агрессии ведутся локальные эконо-
мические войны между странами «А» и «Б», а потом эти страны переходят к настоящим боевым действиям). Д. О. Рогозин
в своем интервью «Российской газете» (опубликованном 28 июня 2013 г.
) заявил, что «теперь информационные технологии
рассматриваются как оружие первого удара», а когда «государство-жертва агрессии становится практически парализован-
ным, наносится удар классическими военными средствами» [7]. А.Б. Губарев подтвердил это, справедливо утверждая, что
«информационные войны – средство осуществления «новой колонизации» [6, с. 5].
В 1991 – 2014 гг. наша научно-исследовательская группа отслеживала конструктивное и деструктивное влияние укра-
инских и зарубежных СМИ на формирование коллективной идентичности граждан Украины. Этот мониторинг проводился
в рамках нескольких международных научных проектов Центра украиноведения Киевского национального университета
имени Тараса Шевченко, которые были поддержаны Фондом «Возрождение», Фондом Фридриха Эберта, Фондом фунда-
ментальных исследований Министерства образования и науки Украины, а также Ассоциацией украинских банков [3; 4; 5].
В этих проектах были исследованы различные формы коллективной идентичности (религиозная, региональная, этническая,
национальная (гражданско-политическая), цивилизационная) граждан Украины, проживающих в разных регионах страны.
Всего было изучено 46 000 респондентов от 18 до 89 лет [3; 4; 5]. Опросы проводились во всех областях Украины методом
индивидуального интервью по месту жительства. Выборка репрезентативна по основным социально-демографическим по-
казателям. Статистическая погрешность не превышает 2,9%. Были использованы методы контент-анализа, интент-анализа,
методика М. Куна – Т. Макпартленда «Кто Я?», адаптированная методика «Шкала измерения идентичности» М. Синереллы и
другие методы. Надежность результатов проведенного нами исследования обеспечивалась методологическим обоснованием
его исходных позиций; использованием совокупности диагностических методик, адекватных цели и заданиям исследования;
объединением количественного и качественного анализа эмпирических данных; использованием методов математической
статистики с привлечением современных программ обработки данных, репрезентативностью выборки.
Данное исследование показало, что многие FM-радиостанции и телеканалы целенаправленно влияли на деформацию патриотиче-
ских чувств, гуманистических и демократических представлений украинских граждан, популяризировали украинофобию, неостали-
низм, имперскую и тоталитарную идеологию, что не способствовало ни консолидации граждан Украины, ни формированию у них це-
лостного мировоззрения и общей идентичности.
Можно привести хотя бы несколько примеров подобных деструктивных высказываний
(которые систематически активизировали информационную войну против Украины в 1991 – 2014 гг.): «хитромудрые хохлы, … пустые
балаболки, … всегда вам нужен пришлый свинопас!»; «Украина? Нет такой державы! Это незаконнорожденный ребенок»; «Украина
обречена интересоваться Россией»; «Украина без России вообще не существует»; «Росія без України великою не буде»; «Русский по-
рядок набирает силу!»; «соединение украинской и русской культуры в Украине ничего, кроме пользы, для украинской культуры не
даст»; «Мазепа – це взірець зрадника»; «Тараса Шевченка, який пив горілку та спокушав дівчат, не сприймаємо, … його знову почали
підносити до вершин»; «культура Украины – это пока что само-недостаточная культура»; «спекуляция на национальной идее ведёт к
расколу общества»; «украинское общество стоит на грани крови»; «громадянська війна може стати реальністю наших днів»; «Украина
будет расчленена»; «украинский язык является диалектом русского языка, … эти языки отличаются так, как отличается звучание одной
балалайки и целого оркестра»; «треба пожвавити в’їзд в Україну російських капіталістів»; «Буде план увійти до ЄС через ЄЕП»; «рань-
ше их называли предателями, а сейчас их называют диаспора»; «было видно украинское тело, украинские волосы»; «хохлы становятся
нацией»; «Мочить хохлов в Интернете – есть такая работа!»; «Крым и Россия имеют общие исторические корни»; «Крым – это особый
регион России»; «Россия должна взять Крым в аренду»; «Севастополь – это один из городов СНГ»; «вокруг Донбасса единоверная,
единокровная и единодушная Россия», «политическое и экономическое значение столицы Украины может снизиться», «давайте решим
вопрос об автономии Донецкой области», «Украина будет федеративным государством»; «Юго-восток Украины хочет быть с Россией»;
«страна скатится в пропасть»; «Украина разваливается на наших глазах»; «в Украине есть две цивилизации, а не одна, …восточно-
украинская цивилизация и западно-украинская цивилизация, … Украина будет неминуемо расчленена»; «Украина – несостоявшееся
государство, а украинцы – недержавообразующий народ!»; «в России четыре империи было.
Вот сейчас мы будем строить пятую…,
включая Украину»; «народ хочет гордиться своей страной, как он гордился нею 73 года»; «Россия без Украины – это пол-России, а Укра-
ина без России вообще не существует»; «Я не отделяю себя от россиян, потому что у меня мама белоруска, а папа – украинец … Если мы
| 36377949 | Ухвала | 255/1427/13-к | 25.02.2013 | 27.12.2013 | Кут’я С. Д. |
Ворошиловський районний суд м. Донецька
|
Кримінальне |
| 36427089 | Ухвала | 255/5062/13-к | 01.06.2013 | 30.12.2013 | Орєхов О. І. | Ворошиловський районний суд м. Донецька | Кримінальне |
| 36427104 | Ухвала | 255/6321/13-к |
21. 06.2013
|
30.12.2013 | Лагода К. О. | Ворошиловський районний суд м. Донецька | Кримінальне |
| 36377798 | Ухвала | 255/7154/13-к | 25.06.2013 | 27.12.2013 | Кут’я С. Д. |
Ворошиловський районний суд м. Донецька
|
Кримінальне |
| 36421817 | Ухвала | 182/8282/13-к | 11.09.2013 | 30.12.2013 | Чуприна А. П. | Нікопольський міськрайонний суд Дніпропетровської області | Кримінальне |
| 36427179 | Ухвала | 255/10909/13-к |
11. 09.2013
|
30.12.2013 | Чистик І. О. | Ворошиловський районний суд м. Донецька | Кримінальне |
| 36422498 | Ухвала | 182/9620/13-к | 21.10.2013 | 30.12.2013 | Чуприна А. П. | Нікопольський міськрайонний суд Дніпропетровської області | Кримінальне |
| 36390780 | Ухвала | 461/7837/13-к |
24. 10.2013
|
27.12.2013 | Макойда З. М. | Апеляційний суд Львівської області | Кримінальне |
| 36390845 | Постанова | 465/10319/13-к | 01.11.2013 | 27.12.2013 | Мартинишин М. О. |
Франківський районний суд м. Львова
|
Кримінальне |
| 36401976 | Ухвала | 741/1774/13-к | 09.12.2013 | 27.12.2013 | Дикий В. М. | Носівський районний суд Чернігівської області | Кримінальне |
| 36384371 | Ухвала | 333/10072/13-к |
19. 12.2013
|
27.12.2013 | Михайлова А. В. | Комунарський районний суд м. Запоріжжя | Кримінальне |
| 36400862 | Ухвала | 713/2997/13-к | 26.12.2013 | 27.12.2013 | Пилип’юк І. В. | Вижницький районний суд Чернівецької області | Кримінальне |
| 36419397 | Ухвала | 210/9169/13-к |
27. 12.2013
|
30.12.2013 | Літвіненко Н. А. | Дзержинський районний суд м. Кривого Рогу | Кримінальне |
| 36424412 | Ухвала | 201/9794/13-к | 27.12.2013 | 30.12.2013 | Коваленко Н. В. | Апеляційний суд Дніпропетровської області | Кримінальне |
| 36424421 | Постанова | 774/866/13 |
27. 12.2013
|
30.12.2013 | Косенко Л. М. | Апеляційний суд Дніпропетровської області | Кримінальне |
| 36424427 | Ухвала | 200/14811/13-к | 27.12.2013 | 30.12.2013 | Коваленко Н. В. | Апеляційний суд Дніпропетровської області | Кримінальне |
| 36424449 | Ухвала | 200/17450/13-к |
27. 12.2013
|
30.12.2013 | Коваленко Н. В. | Апеляційний суд Дніпропетровської області | Кримінальне |
| 36425576 | Ухвала | 161/22237/13-к | 27.12.2013 | 30.12.2013 | Борнос А. В. | Луцький міськрайонний суд Волинської області | Кримінальне |
| 36425580 | Ухвала | 161/22375/13-к |
27. 12.2013
|
30.12.2013 | Борнос А. В. | Луцький міськрайонний суд Волинської області | Кримінальне |
| 36425680 | Ухвала | 161/20211/13-к | 27.12.2013 | 30.12.2013 | Артиш Я. Д. | Луцький міськрайонний суд Волинської області | Кримінальне |
| 36426849 | Постанова | 221/6632/13-к |
27. 12.2013
|
30.12.2013 | Ромахов В. І. | Волноваський районний суд Донецької області | Кримінальне |
| 36423066 | Ухвала | 185/13410/13-к | 30.12.2013 | 30.12.2013 | Тимченко С. О. | Павлоградський міськрайонний суд Дніпропетровської області | Кримінальне |
| 36423107 | Ухвала | 185/13425/13-к |
30. 12.2013
|
30.12.2013 | Тимченко С. О. | Павлоградський міськрайонний суд Дніпропетровської області | Кримінальне |
| 36425657 | Ухвала | 103/6464/13-к | 30.12.2013 | 30.12.2013 |
Скісов О. Є.
|
Бахчисарайський районний суд Автономної Республіки Крим | Кримінальне |
| 36426841 | Постанова | 221/6653/13-к | 30.12.2013 | 30.12.2013 | Ромахов В. І. | Волноваський районний суд Донецької області | Кримінальне |
SEC.
gov | Превышен порог скорости запросовЧтобы обеспечить равный доступ для всех пользователей, SEC оставляет за собой право ограничивать запросы, исходящие от необъявленных автоматизированных инструментов. Ваш запрос был идентифицирован как часть сети автоматизированных инструментов за пределами допустимой политики и будет обрабатываться до тех пор, пока не будут приняты меры по объявлению вашего трафика.
Пожалуйста, объявите свой трафик, обновив свой пользовательский агент, чтобы включить в него информацию о компании.
Для лучших практик по эффективной загрузке информации из SEC.gov, включая последние документы EDGAR, посетите sec.gov/developer. Вы также можете подписаться на рассылку обновлений по электронной почте о программе открытых данных SEC, включая передовые методы, которые делают загрузку данных более эффективной, и улучшения SEC.gov, которые могут повлиять на процессы загрузки по сценариям. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу opendata@sec.
gov.
Для получения дополнительной информации см. Политику конфиденциальности и безопасности веб-сайта SEC. Благодарим вас за интерес к Комиссии по ценным бумагам и биржам США.
Идентификатор ссылки: 0.67fd733e.1633323352.aa493866
Дополнительная информация
Политика безопасности в Интернете
Используя этот сайт, вы соглашаетесь на мониторинг и аудит безопасности. В целях безопасности и обеспечения того, чтобы общедоступная служба оставалась доступной для пользователей, эта правительственная компьютерная система использует программы для мониторинга сетевого трафика для выявления несанкционированных попыток загрузки или изменения информации или иного причинения ущерба, включая попытки отказать пользователям в обслуживании.
Несанкционированные попытки загрузить информацию и / или изменить информацию в любой части этого сайта строго запрещены и подлежат судебному преследованию в соответствии с Законом о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях 1986 года и Законом о защите национальной информационной инфраструктуры 1996 года (см.
Раздел 18 U.S.C. §§ 1001 и 1030).
Чтобы обеспечить хорошую работу нашего веб-сайта для всех пользователей, SEC отслеживает частоту запросов на контент SEC.gov, чтобы гарантировать, что автоматический поиск не влияет на возможность доступа других лиц к контенту SEC.gov. Мы оставляем за собой право блокировать IP-адреса, которые отправляют чрезмерное количество запросов. Текущие правила ограничивают пользователей до 10 запросов в секунду, независимо от количества машин, используемых для отправки запросов.
Если пользователь или приложение отправляет более 10 запросов в секунду, дальнейшие запросы с IP-адреса (-ов) могут быть ограничены на короткий период.Как только количество запросов упадет ниже порогового значения на 10 минут, пользователь может возобновить доступ к контенту на SEC.gov. Эта практика SEC предназначена для ограничения чрезмерного автоматического поиска на SEC.gov и не предназначена и не ожидается, чтобы повлиять на людей, просматривающих веб-сайт SEC.
gov.
Обратите внимание, что эта политика может измениться, поскольку SEC управляет SEC.gov, чтобы гарантировать, что веб-сайт работает эффективно и остается доступным для всех пользователей.
Примечание: Мы не предлагаем техническую поддержку для разработки или отладки процессов загрузки по сценарию.
SEC.gov | Превышен порог скорости запросов
Чтобы обеспечить равный доступ для всех пользователей, SEC оставляет за собой право ограничивать запросы, исходящие от необъявленных автоматизированных инструментов. Ваш запрос был идентифицирован как часть сети автоматизированных инструментов за пределами допустимой политики и будет обрабатываться до тех пор, пока не будут приняты меры по объявлению вашего трафика.
Пожалуйста, объявите свой трафик, обновив свой пользовательский агент, чтобы включить в него информацию о компании.
Для лучших практик по эффективной загрузке информации из SEC.gov, включая последние документы EDGAR, посетите sec.
gov/developer. Вы также можете подписаться на рассылку обновлений по электронной почте о программе открытых данных SEC, включая передовые методы, которые делают загрузку данных более эффективной, и улучшения SEC.gov, которые могут повлиять на процессы загрузки по сценариям. Для получения дополнительной информации обращайтесь по адресу [email protected].
Для получения дополнительной информации см. Политику конфиденциальности и безопасности веб-сайта SEC. Благодарим вас за интерес к Комиссии по ценным бумагам и биржам США.
Идентификатор ссылки: 0.67fd733e.1633323483.aa4ca237
Дополнительная информация
Политика безопасности в Интернете
Используя этот сайт, вы соглашаетесь на мониторинг и аудит безопасности. В целях безопасности и обеспечения того, чтобы общедоступная служба оставалась доступной для пользователей, эта правительственная компьютерная система использует программы для мониторинга сетевого трафика для выявления несанкционированных попыток загрузки или изменения информации или иного причинения ущерба, включая попытки отказать пользователям в обслуживании.
Несанкционированные попытки загрузить информацию и / или изменить информацию в любой части этого сайта строго запрещены и подлежат судебному преследованию в соответствии с Законом о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях 1986 года и Законом о защите национальной информационной инфраструктуры 1996 года (см. Раздел 18 U.S.C. §§ 1001 и 1030).
Чтобы обеспечить хорошую работу нашего веб-сайта для всех пользователей, SEC отслеживает частоту запросов на контент SEC.gov, чтобы гарантировать, что автоматический поиск не влияет на возможность доступа других лиц к контенту SEC.gov. Мы оставляем за собой право блокировать IP-адреса, которые отправляют чрезмерное количество запросов. Текущие правила ограничивают пользователей до 10 запросов в секунду, независимо от количества машин, используемых для отправки запросов.
Если пользователь или приложение отправляет более 10 запросов в секунду, дальнейшие запросы с IP-адреса (-ов) могут быть ограничены на короткий период.
Как только количество запросов упадет ниже порогового значения на 10 минут, пользователь может возобновить доступ к контенту на SEC.gov. Эта практика SEC предназначена для ограничения чрезмерного автоматического поиска на SEC.gov и не предназначена и не ожидается, чтобы повлиять на людей, просматривающих веб-сайт SEC.gov.
Обратите внимание, что эта политика может измениться, поскольку SEC управляет SEC.gov, чтобы гарантировать, что веб-сайт работает эффективно и остается доступным для всех пользователей.
Примечание: Мы не предлагаем техническую поддержку для разработки или отладки процессов загрузки по сценарию.
VoPo использует неоднородность клеток для прогнозного моделирования данных отдельных ячеек.
Повторяющаяся метакластеризация.
Автоматическое обнаружение популяции ячеек достигается за счет повторяющейся неконтролируемой кластеризации. Как функциональные, так и фенотипические маркеры включаются в кластеризацию, чтобы идентифицировать популяции клеток, согласованные как по фенотипу, так и по функциям.
{\ prime} = 50 \) для каждой итерации кластеризации в наборах данных HSR, NTP и LSR (дополнительный рис.18).
Маркеры, используемые для кластеризации
Аналогично тому, что обычно делается при ручном гейтировании, существующие алгоритмы кластеризации для данных проточной и массовой цитометрии определяют популяции клеток на основе только фенотипических маркеров 2,3,4,5 . Это гарантирует, что идентифицированные с помощью вычислений клеточные популяции улавливают клеточный фенотип, что позволяет дополнительно изучить экспрессию различных функциональных маркеров. Подобно процессу ручного стробирования, существующие алгоритмы определяют характеристики частотных и функциональных маркеров для каждой идентифицированной популяции клеток.После кластеризации для каждой выборки можно определить два дополнительных типа функций. Частотная характеристика для кластера i в выборке s обозначает долю ячеек s каждой выборки, которые были назначены кластеру i .
В качестве альтернативы, функциональный признак для функционального маркера j в кластере i в выборке s представляет собой среднее или медианное значение экспрессии функционального маркера экспрессии функционального маркера j в кластере i в образце s .Поскольку разработка функций таким образом реализует то, что делается в процессе ручного стробирования, она в конечном итоге создает очень большое количество функций. В частности, для каждого образца будет общее количество признаков K + K × F , где K — количество кластеров, а F — количество функциональных маркеров.
В этой работе мы применяем другой подход, в котором мы определяем клеточные популяции с функциональными и фенотипическими маркерами, чтобы идентифицировать определенные клеточные популяции, которые фенотипически сходны, но также демонстрируют сходные паттерны экспрессии функциональных маркеров.Мотивация для этого заключается в том, что тогда мы можем определять только частотные характеристики, которые отражают как фенотип, так и функцию.
Например, если экспрессия функционального маркера j повышена в популяции Т-клеток CD4 + в подмножестве образцов, то эти образцы также будут иметь более высокую частоту Т-клеток CD4 + , которые имеют высокую экспрессию. маркера j .
Инжиниринг признаков из метакластеров
После определения общего количества метакластеров P , мы определяем функции выражения среднего значения частоты и функционального маркера для каждого кластера во всех выборках.Мы позволяем F быть матрицей частотных характеристик S × P , где конкретная запись F ij представляет долю ячеек выборки i , которые были назначены метакластеру j . Точно так же, предполагая, что у нас есть f функциональных маркеров, мы определяем матрицы функциональных маркеров f , отражающие среднее выражение функционального маркера по каждому из кластеров в каждой выборке. Кроме того, мы позволяем X t быть матрицей S × P функциональных выражений маркера для конкретного маркера, t .
{{{t}}} \) — среднее выражение маркера t в выборке i в кластере j . Мы можем объединить каждую из матриц f по горизонтали в полнофункциональную матрицу характеристик маркеров S × ( P × f ), X * = [ X 1 ∣ X 2 ∣. . . . ∣ X f ].
После построения частотных и функциональных матриц маркеров, F и X * , мы можем использовать их по отдельности или в комбинации в качестве входных данных для задач классификации.Одним из преимуществ включения функциональных маркеров в этап кластеризации является то, что частотные характеристики также несут информацию о сигнальной активности в каждом кластере. Как мы ранее заявляли, матрица X * имеет гораздо более высокую размерность, чем F , и поэтому может потребовать более сложных методов машинного обучения, таких как выбор функций или регуляризация результатов классификации качества.
На дополнительном рисунке 2 мы показываем, что использование частотных характеристик, закодированных в F , является достаточным для высокой точности прогнозирования для трех наших примеров наборов данных.
Неконтролируемый выбор функций
Из-за высокой избыточности в кластерах, полученных посредством многократной метакластеризации, построенные матрицы признаков F и X * имеют много коллинеарностей или наборов функций, которые сильно коррелируют друг с другом . В результате выбор функций является принципиальным подходом для уменьшения высокой размерности F и X * , а также для решения проблем, связанных с коллиниарностью данных.Мы решили использовать метод выбора характеристик, сохраняющий местность, разработанный He et al. 18 . Интуитивно, методы выбора характеристик с сохранением местоположения стремятся идентифицировать меньшее подмножество функций, которые поддерживают общее распределение сходства между выборками, полученное при использовании всех функций.
Эта цель достигается за счет построения сети подобия ближайшего соседа k между образцами S . После построения сети подобия функция Лапласиана графа 34 используется для оценки каждого признака на предмет его полезности в поддержании паттернов межвыборочного сходства, наблюдаемого в исходных данных со всеми включенными признаками.Во всех трех наборах данных мы выбрали 40 из 50 полных признаков на итерацию метакластеризации в соответствии с их вычисленными лапласовскими оценками (дополнительный рис. 3).
Этот подход к выбору неконтролируемых признаков выполняется на вычисленной матрице частотных данных перед классификацией. Он не имеет доступа ни к одному из фенотипов пациентов и, следовательно, не вносит никаких предубеждений. Этот шаг выбора функции используется в первую очередь для устранения дублирования функций. После применения выбора признаков мы получаем входные данные для контролируемого анализа, который выполняется с перекрестной проверкой исключения-группы.
Перекрестная проверка
В этой работе мы сосредоточены на проблемах двоичной классификации. То есть каждый набор данных был проанализирован как исследование случай – контроль между двумя клиническими классами с общим количеством собранных образцов S . Допустим, что y будет вектором длиной S , где отдельная запись y i ∈ {0, 1} дает метку двоичной классификации для образца i . В представленной работе мы используем классификатор Random Forest. Отметим, что пользователь может использовать любой алгоритм классификации по своему выбору.Несмотря на то, что существует множество стратегий перекрестной проверки (CV), мы используем подход, основанный на ансамбле и исключении группы. На высоком уровне этот подход многократно выбирает уникальное случайное подмножество пациентов и соответствующие им выборки, которые будут использоваться для обучения, а оставшиеся — в качестве тестовых выборок. Наш подход CV использует B итераций начальной загрузки для итеративного и независимого разделения всех выборок на обучающие и тестовые наборы.
В конкретной итерации CV мы выбираем половину всех пациентов для включения в обучающую выборку.Используя образцы, соответствующие выбранным образцам обучающих пациентов, мы обучаем модель случайного леса. Затем мы прогнозируем метки образцов, соответствующие неиспользованной оставшейся подгруппе пациентов, не включенных в обучающую выборку. В частности, прогнозируемые значения для этих выборок отражают вероятность принадлежности к классу «1». Затем мы сохраняем эти прогнозируемые вероятности, которые соответствуют выборкам пациентов из набора тестов. После завершения B = 500 итераций перекрестной проверки с начальной загрузкой у нас есть несколько предсказанных вероятностей принадлежности к классу «1» для каждой из выборок S , отмечая, что выборка имеет прогноз только для конкретной итерации с начальной загрузкой, если она соответствует пациент, который был назначен на набор тестов.{*} \) кодирует окончательную предсказанную вероятность того, что выборка – принадлежит классу «1».
Используя истинный вектор отклика y и вектор предсказанных вероятностей y *, мы можем построить кривую ROC и вычислить площадь под кривой ROC (AUROC) в качестве показателя успеха.
Конвейер визуализации
Мы разработали конвейер визуализации, который позволяет интерпретировать типы клеток и сигнальные пути, вносящие вклад в конкретный интересующий клинический фенотип.Наш общий подход состоит в том, чтобы выбрать большое подмножество всех ячеек (30 000) по всем образцам S и сопоставить оценки значимости, вычисленные для каждого кластера, с отдельными ячейками. Поскольку мы используем tSNE для уменьшения размерности, мы можем визуализировать только ограниченное количество ячеек во всех выборках. Отметим, что пользователь может использовать любой метод уменьшения размерности по своему выбору. Пониженная дискретизация ячеек требуется только для аспекта визуализации VoPo, но все ячейки используются для разработки функций для прогнозного моделирования.
На практике мы вычисляем одномерные значения p для каждого кластера, которые отражают различия в частоте или сигналах между выборками в каждом классе.
После отбора 30 000 общих клеток (исключая гранулоциты) по всем образцам файлов FCS, мы построили матрицу клеток × маркер, A , где функциональные и фенотипические маркеры представлены в столбцах. Затем мы создаем двумерное вложение ячеек с помощью tSNE на A .
Каждую ячейку в представлении LargeVis затем можно раскрасить по ее выражению для каждого из фенотипических и функциональных маркеров, чтобы получить серию графиков (по одному графику на маркер).Основные типы клеток были выведены в соответствии с экспрессией фенотипических маркеров.
Частота ячеек в каждом кластере по каждой выборке кодируется в матрице F . Здесь мы описываем метод определения «показателя дифференциации», который предназначен для количественного измерения, отражающего частотные различия в некоторой популяции клеток между группами, который может быть использован качественно, чтобы получить интуитивное представление о важных типах клеток и сигнальных путях.
. Здесь мы обсуждаем пример использования двустороннего критерия суммы рангов Уилкоксона для количественной оценки степени различий частот между группами, с оговоркой, что связанные значения p используются только для упорядочивания популяций клеток и не интерпретируются в классический статистический способ.{{{p}}} \) равны. Чем значительнее значение p , тем больше разница в частотной характеристике p между двумя классами («0» и «1»).
Чтобы получить представление об истинной статистической значимости всех функций вместе, мы рекомендуем использовать регрессионную модель и интерпретировать значение модели p , соответствующее выборкам в тестовом наборе, как меру коллективной способности функций различать между различными классами клинических исходов.Статистически значимое значение модели p подразумевает, что некоторая комбинация функций может использоваться для эффективного разделения выборок из разных классов.
После вычисления одномерного значения p для каждого из метакластеров P (или выбранной вами статистики), мы стремимся отобразить эту информацию на визуализацию отдельной ячейки.
Другими словами, точки должны быть окрашены на основе некоторого агрегированного представления значений p для каждого метакластера и вероятности принадлежности конкретной точки к определенному метакластеру.Мы количественно оцениваем сходство точки с каждым кластером на основе функции евклидова расстояния между центром кластера и исходной точкой в больших измерениях. Мы позволяем c j быть вектором длины m , кодирующим экспрессию для каждого из m общих функциональных и фенотипических маркеров в кластере j . Аналогичным образом мы допускаем, что x i будет длиной м профиля экспрессии по функциональным и фенотипическим маркерам m для клетки i .{{{m}}} \) для каждых м из I полных решений метакластеризации и определите окончательное значение p для кластера и как средний балл значимости по решениям метакластеризации I . Здесь мы описываем детали того, как оценки дифференциации были сопоставлены с ячейками в каждом наборе данных, демонстрируя гибкость подхода к визуализации.
В то время как наша задача в наборе данных HSR заключалась в том, чтобы классифицировать пациентов, которые получали лечение MP, от тех, кто не лечился, мы специально сосредоточились на различии между контрольными образцами и образцами MP через 6 часов после операции в визуализации.{p} \) — вектор частот метакластера p для выборок MP в момент времени 6 часов. Тогда оценка значимости для кластера p является значением p теста Wilcoxon Rank Sum. Причем визуализация на рис. 2а. может использоваться для понимания различий в частотах популяций клеток (метакластеров) между контрольными образцами и образцами MP в 6-часовой временной точке. Этот пример демонстрирует, что метод визуализации может использовать подмножество идентификаторов образцов для вычисления оценки значимости кластеров и, следовательно, оценок дифференциации.{п}\). Эти оценки значимости затем сопоставляются с отдельными ячейками для определения оценок дифференциации.
Методы массовой цитометрии
Массовая цитометрия — это высокопараметрическая платформа для анализа отдельных клеток, которая позволяет одновременно исследовать несколько сигнальных путей в точно фенотипированных подмножествах клеток, охватывающих всю иммунную систему 36 .
Эта технология предоставляет беспрецедентные возможности для описания иммунной системы человека как сети коррелированных, специфичных для типа клеток атрибутов, а также для исследования функциональных взаимоотношений между клетками внутри и между гематопоэтическими клонами 37,38 .Масс-цитометрия сочетает в себе индуктивно связанную плазму и времяпролетную спектрометрию с цитометрией 19 и позволяет исследовать до 50 аналитов одновременно на уровне отдельной клетки с использованием антител, конъюгированных с изотопами металлов.
Иммуноанализ цельной крови Ex vivo
Цельную кровь собирали у испытуемых и обрабатывали в течение 60 минут после взятия крови. Индивидуальные аликвоты обрабатывали с использованием стандартизованного протокола фиксации протеомным стабилизатором (SMART TUBE, Inc., Сан-Карлос, Калифорния) и хранили при -80 ° C до дальнейшей обработки.
Штрих-кодирование образцов и минимизация эффектов партии
Чтобы минимизировать влияние экспериментальной вариабельности на массовые цитометрические измерения между серийно собранными образцами, образцы, соответствующие полному временному ряду, взятому у одного участника, обрабатывались, штрих-кодировались, объединялись, окрашивались и запускались одновременно .
Чтобы свести к минимуму влияние вариабельности между участниками исследования, выборки наборов пациентов сопоставлены для контроля и лечения (набор данных HSR) или рандомизированы по времени отбора (наборы данных NTP и LSR).Кроме того, запуск был завершен в течение последовательных дней при тщательном контроле согласованных параметров настройки прибора массовой цитометрии (Helios CyTOF, Fluidigm Inc., Южный Сан-Франциско, Калифорния).
Окрашивание антител и массовая цитометрия
Панель антител для массовой цитометрии включала поверхностные и внутриклеточные антитела, которые используются для фенотипирования субпопуляций иммунных клеток и для функциональной характеристики ответов иммунных клеток. В дополнительных таблицах 1–3 мы приводим список антител, используемых в наборах данных HSR, NTP и LSR соответственно.Антитела были либо получены предварительно конъюгированными (Fluidigm, Inc.), либо были приобретены в виде очищенных, без носителей (без BSA, желатина) версий, которые затем были конъюгированы на месте с изотопами трехвалентных металлов с использованием набора для конъюгации антител MaxPAR (Fluidigm, Inc.
). После инкубации с блоком Fc (Biolegend) объединенные клетки со штрих-кодом окрашивали поверхностными антителами, затем пермеабилизировали метанолом и окрашивали внутриклеточными антителами. Все антитела, использованные в анализе, были титрованы и проверены на образцах, которые были обработаны так же, как образцы, использованные в соответствующем исследовании.Клетки со штрих-кодом и окрашенные антителами анализировали на массовом цитометре.
Получение признаков иммунных клеток
Данные массовой цитометрии нормализовали с помощью Normalizer v0.1 MATLAB Compiler Runtime (MathWorks) 39 . Затем файлы были подвергнуты дебаркированию с помощью одноячеечной программы дебаркирования MATLAB 40 . Ручное стробирование выполнялось с помощью CellEngine (https://immuneatlas.org/) (Primity Bio, Fremont, CA). На дополнительном рисунке 21 мы показываем стратегию стробирования, первоначально использовавшуюся для каждого набора клинических данных.Имена популяций клеток, выделенные синим цветом, были включены во все три набора данных.
И наоборот, популяции клеток, окрашенные в оранжевый и зеленый цвета, представляют собой популяции, которые были идентифицированы только в наборах данных HSR или LSR соответственно (см. Диаграмму). Для конвейера VoPo данные из каждого образца анализировали с использованием вручную введенных синглетных живых лейкоцитов (ДНК + cPARP — CD235 — CD61 — ). Стратегии стробирования FACS были связаны в легенде дополнительного рисунка с соответствующими панелями данных в рукописи.
Краткое изложение отчета
Дополнительная информация о дизайне исследования доступна в Резюме отчета об исследовании природы, связанном с этой статьей.
| Приложение VI | Список растений, растительных продуктов и других объектов, ввоз которых в Союз из некоторых третьих стран запрещен. | |||
| Описание | Код CN | Третья страна, группа третьих стран или конкретная территория третьей страны | ||
| 14. | Посадочные растения семейства Poaceae , кроме растений декоративных многолетних трав подсемейства Bambusoideae и Panicoideae и родов Buchloe , Bouteloua Calagamria Lag. Stapf., Glyceria R. Br., Hakonechloa Mak. ex Honda, Hystrix , Molinia , Phalaris L., Shibataea , Spartina Schreb., Stipa L. и Uniola L., кроме семян | ex 0602 90 50 ex 0602 90 91 ex 0602 90 99 | Третьи страны, кроме: Албании, Алжира, Андорры, Армении, Азербайджана, Беларуси, Боснии и Герцеговина, Канарские острова, Египет, Фарерские острова, Грузия, Исландия, Израиль, Иордания, Ливан, Ливия, Лихтенштейн, Молдова, Монако, Черногория, Марокко, Северная Македония, Норвегия, Россия (только следующие части: Центральный федеральный округ (Центральный федеральный округ), Северо-Западный федеральный округ (Северо ‐ Западный федеральный округ), Южный федеральный округ (Южный федеральный округ), Северо-Кавказский федеральный округ (Северо ‐ Кавказский федеральный округ) и Приволжский федеральный округ (Приволжский федеральный округ)), Сан-Марино, Сербия , Швейцария, Сирия, Тунис, Турция и Украина | |
| Приложение VII | Перечень растений, растительных продуктов и других объектов, происходящих из третьих стран, и соответствующие специальные требования для их ввоза на территорию Союза | |||
| Растения, растительные продукты и другие объекты | Код CN | Происхождение | Особые требования | |
6. | Посадочные растения семейства Poaceae декоративных многолетних трав подсемейства Bambusoideae , Panicoideae и родов Buchloe Lag., Bouteloua Calc. Stapf, Glyceria R. Br., Hakonechloa Mak. ex Honda, Hystrix L., Molinia Schnrak, Phalaris L., Shibataea Mak.Ex Nakai, Spartina Schreb., Stipa L. и Uniola L., кроме семян | ex 0602 90 50 ex 0602 90 91 ex 0602 90 99 | Третьи страны, кроме Албании, Алжира, Андорры, Армения, Азербайджан, Беларусь, Босния и Герцеговина, Канарские острова, Египет, Фарерские острова, Грузия, Исландия, Израиль, Иордания, Ливан, Ливия, Лихтенштейн, Молдова, Монако, Черногория, Марокко, Северная Македония, Норвегия, Россия (только следующие части: Центральный федеральный округ (Центральный федеральный округ), Северо-Западный федеральный округ (Северо‐ Западный федеральный округ), Южный федеральный округ (Южный федеральный округ), Северо-Кавказский федеральный округ (Северо ‐ Кавказский федеральный округ) и Приволжский федеральный округ (Приволжский федеральный округ). )), Сан-Марино, Сербия, Швейцария, Сирия, Тунис, Турция и Украина | Официальное заявление о том, что растения: (а) были выращены в питомниках; (б) не содержат остатков растений, цветов и фруктов; (c) были проинспектированы и перед экспортом; (d) не обнаружены симптомы вредных бактерий, вирусов и вирусоподобных организмов; и (e) не обнаружено признаков или симптомов вредных нематод, насекомых, клещей и грибов, или они были подвергнуты соответствующей обработке для уничтожения таких организмов. EN L 319/98 Официальный журнал Европейского Союза 10.12.2019 |
| Приложение VII | Перечень растений, растительных продуктов и других объектов, происходящих из третьих стран, и соответствующие специальные требования для их ввоза на территорию Союза | |||
| Растения, растительные продукты и другие объекты | Коды CN | Происхождение | Специальное требование | |
55. | Растения для посадки Palmae кроме семян | из 0602 10 90 из 0602 20 20 из 0602 20 80 из 0602 90 41 из 0602 90 45 из 0602 90 46 из 0602 90 47 из 0602 90 48 из 0602 90 50 из 0602 90 70 из 0602 90 99 | Третьи страны, кроме Албании, Андорры, Армении, Азербайджана, Беларуси, Боснии и Герцеговины, Канарских островов, Фарерских островов, Грузии, Исландии, Лихтенштейна, Молдовы, Монако, Черногории, Северной Македонии, Норвегии, России (только следующие части: Центральный федеральный округ (Центральный федеральный округ), Северо-Западный федеральный округ (Северо‐ Западный федеральный округ), Южный федеральный округ (Южный федеральный округ), Северо-Кавказский федеральный округ (Северо ‐ Кавказский федеральный округ) и Приволжский федеральный округ (Приволжский федеральный округ)) . , Сан-Марино, Сербия, Швейцария, Турция и Украина | Официальное заявление о том, что: (a) растения происходят из района, который, как известно, свободен от пальмовых фитоплазм летального пожелтения и кокосового вироида каданг-каданг, и никаких симптомов не наблюдалось в место производства или в непосредственной близости от него с начала последнего полного цикла вегетации, или (b) никаких симптомов летального пожелтения пальмовых фитоплазм и кокосового вироида каданг-каданг на растениях не наблюдалось с начала последнего полного цикла вегетации. цикл вегетации, и растения в месте производства, у которых проявлялись симптомы, вызывающие подозрение на заражение вредителями, были удалены в этом месте, и растения прошли соответствующую обработку, чтобы избавить их от Myndus crudus Van Duzee, EN L 319/130 Официальный журнал Европейского Союза 10.12.2019 |
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, используйте 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 файлах cookie 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.
ехр — Полет Сервис Стандарты
24 и 25: AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT AAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
54 и 55:AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/66″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/76″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/90″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_APTER
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/108″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> T_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/130″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT AAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/140″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/150″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/162″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/172″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
182 и 183:AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS 9044
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS 185704
EALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/190″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/202″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT AAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/214″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
yumpu.com/en/document/view/7314928/exp-flight-standards-service-civil-aviation-registry/224″ title=»AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A»> AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORTAIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER3709 0 AIRCRAFT_DEALER_REPORT9 9011 Страница ER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_REPORT4 309: девяносто один тысяча двести девяносто два AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
AIRCRAFT_DEALER_33213
- APPLICANTS_REPORT
- Page 334 и 335:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Page 336 и 337:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Page 338 и 339:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Page 340 и 341:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Page 342 и 343:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 344 и 345:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 346 и 347:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 348 и 349:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 350 и 351:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Стр. 352 и 353:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Стр. 354 и 355:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- AIRPLICANTS_APPLICANTS_357: 9138 0705
- страница 358 и 359: девяносто один тысяча триста девяносто два AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 360 и 361:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 362 и 363:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 364 и 365:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 366 и 367 :
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 368 и 369:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 370 и 371:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 372 и 373:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 374 и 375: 91 424 AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Стр. 376 и 377:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Стр. 378 и 379:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Page 380 и 381:
AIRCRAFT_REPORT
AIRCRAFT4 :
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 384 и 385:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 386 и 387:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 388 и 389: девяносто один тысяча четыреста пятьдесят два AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 390 и 391:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 392 и 393:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 394 и 395: девяносто одна тысяча четыреста шестьдесят четыре AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 396 и 397: +
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 398 и 399:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 400 и 401:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Стр. 402 и 403:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Стр. 404 и 405:
AIRCRAFT_DEALER_REPORT 405 AIRCRAFT_DEALER_REAPPLICAN 405 9705 AIRCRAFT_DEALER_REAPPLICAN 405 9705 LICANTS_REPORT
- страница 408 и 409: девяносто одна тысяча четыреста девяносто-две AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 410 и 411:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 412 и 413:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 414 и 415:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 416 и 417:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 418 и 419:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 420 и 421:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 422 и 423:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 424 и 425:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Стр. 426 и 427:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Стр. 428 и 429:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- страница 432 и 433:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 434 и 435: +
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 436 и 437:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 438 и 439:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 440 и 441 :
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 442 и 443:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 444 и 445:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 446 и 447:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 448 и 449: +
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Стр. 450 и 451:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Стр. 452 и 453:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Page 454 и 455:
AIRCRAFT_REPORT AIRCRAFT 457:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 458 и 459: 91 592 AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 460 и 461: +
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- страница 462 и 463:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Страница 464 и 465:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT
- Стр. 466 и 467:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Стр. 468 и 469:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Page 470:
AIRCRAFT_DEALER_APPLICANTS_REPORT A
- Page 470:
AIRCRAFT_DEALOS6 9PLUS60003 AIRCRAFT_DEALOS9 9PLUS60003 Москва
- Aterrizado
- El vuelo ha aterrizado.Llegó 2 años atrás (таймпо).
- NÚMERO / INDICATIVO
- FV5706 / SDM5706
- ДУРАСИОН
- 3ч 24м / 2,352 км (1,452 миль)
- САЛИДА ПРОГРАММА
- 09.назад 04:28 UTC
07:28 EEST- САЛИДА ФАКТИЧЕСКАЯ
- 07:28 EEST
а таймпо- ТЕРМИНАЛ
- NA
- ПУЭРТА
- NA
- LLEGADA PROGRAMADA
- 09.назад 07:53 UTC
10:53 МСК- ФАКТИЧЕСКОЕ ПРИБЫТИЕ В ЛЛЕГАДА ФАКТИЧЕСКОЕ
- 10:53 МСК
а таймпо- ТЕРМИНАЛ
- NA
- ПУЭРТА
- NA
- CONFIGURACIN DE ASIENTOS
- 189 asientos
189 Economía- ПРАЙМЕР ВУЭЛО
- сен 2016 (5 лет назад)
- ИДЕНТИФИКАДОР ИКАО
- 42431E
- INDICATIVO
- SDM5706
- MAPA
.
- AIRCRAFT_DEALER_36 Стр. 5