# Göstərilən markerlərin sayını məhdudlaşdırmaq üçün ekranın / xəritənin ölçüsünü müəyyənləşdirin

Bir API ilə əlaqəli bir JQuery Openlayers javascript veb tətbiqi yazıram, bu da bir milyon coğrafi nöqtəni və ölçümləri və nöqtələr haqqında məlumatları ortaya qoyur.

Bir metrik bir nöqtə əhəmiyyətlidir, buna görə ballar bu metriklə sifariş verilə və məhdudlaşdırıla bilər. API-dən məhdudlaşdırıcı bir qutuda məhdud sayda bal tələb edə bilərəm.

Tətbiq mobil optimallaşdırılmalıdır, yəni piksel sıxlığını nəzərə alaraq ekran ölçüsünü aşkar etməli və istifadəçiyə sorğu verilərək marker kimi göstəriləcək nöqtələrin miqdarını dəyişdirməliyəm.

Markerlər ölçüsünə bənzəyir və google maps api marker / pin işarəsinə baxır. İstifadəçi bir markerə toxuna və bir zəng göstərə bilər.

Beləliklə, bir iPhone 3g, 4 və 4S üçün 20-lik bir limit yaxşı olardı, bir iPad 50, amma bir masa üstü üçün istifadəçinin xəritə üçün seçdiyi cari ölçülə əlaqəli olması mümkündür.

Tətbiq tərtibata cavab verməlidir və istifadəçi nə qədər məlumat panelinin göstəriləcəyini seçə bilər, buna görə də iPad-də daha çox panel "açıldıqca" limit azalmalıdır. Əslində xəritə ikinci dərəcəlidır və bu da "katlanabilir" olacaqdır.

Retina ekranlarını nəzərə alaraq (yəni daha sıx ekranlarda daha çox marker göstərilmir) mobil / masa üstü cihazların ekran ölçüsünü necə təyin edə bilərəm?

Cari xəritənin göstərildiyi sahəni də müəyyən edə bilərəmmi?

Xəritə div sive üçün genişlik və hündürlük xüsusiyyətlərinə malik bir openLayers.Size nümunəsini qaytaran getSize () funksiyasından istifadə edə bilərsiniz.

bax: http://dev.openlayers.org/releases/OpenLayers-2.7/doc/apidocs/files/OpenLayers/Map-js.html#OpenLayers.Map.getSize

map = new.OpenLayers.Map ('map'); size = map.getSize () width = size.w height = size.h

İcazə verilən maksimum nöqtələr 8, üstəgəl mənbə və təyinat nöqtəsidir. Maps API Premier müştərilərinə mənbə və təyinat yeri ilə yanaşı 23 yol nöqtəsinə icazə verilir.

Beləliklə, bəli, başlanğıcı və sonunu daxil etdikdə limit ondur. Beləliklə, bundan çox şey istəyirsinizsə, ya Maps Premier ($) səviyyəsinə yüksələ və ya bunun üzərində işləməyə çalışa bilərsiniz. Mümkün bir iş: • Bir-birinə ən yaxın olan 9 nəfərlik qrup nöqtələrini qruplaşdırın • Hər qrupun başlanğıc nöqtəsi son qrupun bitmə nöqtəsi olmaqla, hər qrup üçün təlimatlar edin • İstifadəçinin kodunu optimallaşdırmaq əvəzinə sifarişini təyin etməsinə icazə verə bilərsənsə, bu işi asanlaşdırır • Məsafə matrisi xüsusiyyəti, nöqtə sayı üçün daha yüksək bir sərhəd olduğundan yol nöqtələri arasındakı məsafələri müəyyənləşdirməyə kömək etmək ola bilər. Ətrafdakı başqa bir iş, daha böyük 25 həddi olduğu görünən Google Maps API V2-yə qayıtmaqdır. Ətrafdakı son bir iş, səyahət edən satıcı probleminin öz tətbiqini etməkdir, amma bu əhəmiyyətsiz deyil. ## Şimali Ontario Yol Xəritəsi 2020-2021-ci il Ontario Rəsmi Yol Xəritəsinin şimal tərəfini yükləmək üçün kiçik resmin üzərinə vurun (PDF - 21 MB) Xəritələri yükləmək üçün coğrafi ərazilərə vurun. Xəritə 12: Marafon, Wawa, Sault Ste. Marie, Blind River, Elliot Lake (PDF - 4.34 MB) Xəritə 13: Kapuskasing, Timmins, New Liskeard, Elliot Lake, Sudbury, North Bay (PDF - 5.03 MB) Xəritə 14: Rainy River, Kenora, Red Lake, Sioux Lookout, Ignace, Atikokan (PDF - 3.63 MB) Xəritə 15: Thunder Bay, Mishkeegogamang, Nakina, Longlac, Marathon, Nipigon (PDF - 5.21 MB) Xəritə 16: Qırmızı göl, Sachigo gölü, Sioux mənzərəsi (PDF - 2.72 MB) Xəritə 17: Bearskin Gölü, Webequie, Eabametoong, Savant Gölü, Turşu Gölü (PDF - 6.24 MB) Xəritə 18: Marten Falls, Attawapiskat, Longlac, Hearst (PDF - 3.16 MB) Xəritə 19: Kaşeçevan, Fort Albany, Moosonee, Kapuskasing, Smooth Rock Falls (PDF - 1.81 MB) Xəritə 20: Sandy Lake, Sachigo Lake, Wapekeka, Kasabonika Lake (PDF - 1.67 MB) ### Genişləndirmələr ## CİS (Coğrafi İnformasiya Sistemi) Coğrafi informasiya sistemi (CİS) Yerdəki və səthdəki mövqelərlə əlaqəli məlumatları tutmaq, saxlamaq, yoxlamaq və göstərmək üçün bir kompüter sistemidir. Coğrafiya, Coğrafi İnformasiya Sistemləri (CİS), Fiziki Coğrafiya Bu, bu səhifədəki məzmunu təmin edən və ya qatqı təmin edən NG Education proqramlarının və ya ortaqlarının loqotiplərini siyahıya alır. Səviyyə Səyahət edərkən Google Maps və ya GPS istifadə etmisinizsə, CİS-in gücünü yaşamışsınız. Coğrafi informasiya sistemi (CİS) Yerdəki mövqelərlə əlaqəli məlumatları toplamaq, saxlamaq, yoxlamaq və göstərmək üçün bir kompüter sistemidir. Məkan daxil olan hər hansı bir məlumatdan istifadə edə bilər. Yer genişlik və boylam, ünvan və ya poçt kodu kimi bir çox fərqli şəkildə ifadə edilə bilər. Bir çox fərqli məlumatı CİS ilə müqayisə etmək və müqayisə etmək olar və bu məlumatların bir-biri ilə necə əlaqəli olduğunu öyrənə bilərik. Bizə ətrafdakı mənzərədən və insanlardan bəhs edir. CİS bir çox fərqli iş üçün vacib bir vasitədir. CİS məlumatları bir çox formada olur. Bir nümunə kartoqrafik məlumatlar və ya xəritə məlumatlarıdır. Buraya çayların, yolların, təpələrin və vadilərin yeri kimi məlumatlar daxil ola bilər. Kartoqrafik məlumatlar birbaşa CİS-ə daxil edilə bilən sorğu məlumatlarını və ya xəritələşdirmə məlumatlarını da əhatə edə bilər. Fotoşəkillərin şərh edilməsi CİS-in əsas hissəsidir. Fotoşəkil təfsiri yuxarıdakı fotoşəkilləri təhlil etməyi və görünən xüsusiyyətləri qiymətləndirməyi əhatə edir. Rəqəmsal məlumatlar da CİS-ə daxil edilə bilər. Məsələn, peyklər tərəfindən toplanan kompüter məlumatları torpaqların necə istifadə olunduğunu, həmçinin təsərrüfatların, qəsəbələrin və meşələrin yerini göstərə bilər. Uydular ayrıca GIS istifadə edərək uzaqdan zondlama adlı bir vasitə ilə şəkil çəkə bilər. Nəhayət, CİS məlumatları cədvəllərdən və ya cədvəllərdən də toplana bilər. Buna bir nümunə əhalinin demoqrafik göstəriciləridir. İnsanlar müəyyən kateqoriyalara qruplaşdırıldığı zaman budur. Bəzi nümunələr yaş, gəlir və etnik mənşə, hətta internetə baxmaq tarixidir. CİS texnologiyası bütün bu müxtəlif növ məlumatları tək bir xəritədə üst-üstə qoymağa imkan verir. Yer, əlaqəsi olmayan görünən məlumatları birləşdirən əsas məlumat nöqtəsidir. GIS texnologiyası məkan əlaqələrini və xətti şəbəkələri göstərmək üçün istifadə edilə bilər. Məkan münasibətləri əkin sahələri və axınlar kimi topoqrafiyanı göstərə bilər. Parkların və məhəllələrin yerləşməsi kimi ərazinin necə istifadə olunduğuna dair nümunələri də göstərə bilərlər. Xətti şəbəkələrə nümunə yollar və çaylardır. Xəritədəki bir xətt bir yol və ya magistral yolu göstərə bilər. Bununla birlikdə, GIS təbəqələri ilə bu yol bir məktəb bölgəsinin, ümumi parkın və ya digər ərazi istifadə sahəsinin sərhədini göstərə bilər. CİS bütün müxtəlif xəritələrdən və mənbələrdən məlumatları eyni miqyasda birləşdirməlidir. Miqyas xəritədəki məsafə ilə Yerdəki faktiki məsafə arasındakı əlaqədir. Çox vaxt CİS məlumatları idarə etməli və hərəkət etdirməlidir, çünki fərqli xəritələr müxtəlif proqnozlara malikdir. Proyeksiya, məlumatın Yerin əyri səthindən düz bir kağız parçasına və ya kompüter ekranına köçürülməsidir. Fərqli proqnoz növləri bu vəzifəni müxtəlif yollarla yerinə yetirir. Hər nə baş verirsə, bir az təhrif olur. Bəzi hissələrini uzatmadan və digərlərini sıxmadan düz bir səthə əyri, üç ölçülü bir forma qoya bilməzsiniz. Dünya xəritəsi ya ölkələrin düzgün ölçülərini, ya da düzgün şəkillərini göstərə bilər, lakin ikisini də edə bilməz. CİS müxtəlif proqnozlar istifadə edərək hazırlanmış xəritələrdən məlumat alır. Bunları birləşdirir, beləliklə bütün məlumatlar bir ümumi proyeksiya ilə göstərilə bilər. İstədiyiniz bütün məlumatlar CİS sisteminə daxil edildikdən sonra bir çox müxtəlif fərdi xəritələr yaratmaq üçün birləşdirilə bilər. CİS-in ən geniş yayılmış istifadələrindən biri təbii xüsusiyyətlərin insan fəaliyyəti ilə müqayisəsini əhatə edir. Məsələn, CİS xəritələri daşqına meylli ərazilərdə evlərin və müəssisələrin nə olduğunu göstərə bilər. CİS texnologiyası da istifadəçilərə çoxsaylı məlumatlarla müəyyən bir ərazidə "dərin qazma" imkanı verir. Tək bir şəhərin və ya məhəllənin xəritələri səsvermə qaydaları və ya oradakı insanların qazandığı orta pul kimi məlumatlarla əlaqəli ola bilər. Hər hansı bir CBS məlumat qatını eyni xəritəyə əlavə etmək və çıxmaq olar. CİS xəritələri rəqəmlər və sıxlıq haqqında məlumat göstərmək üçün istifadə edilə bilər. Məsələn, CİS ərazinin əhalisi ilə müqayisədə bir məhəllədə neçə həkimin olduğunu göstərə bilər. CİS texnologiyası ilə tədqiqatçılar zamanla dəyişməyə də baxa bilərlər. Şimal qütbündə hərəkət və buz örtüyünün itməsi kimi mövzuları öyrənmək üçün peyk məlumatlarını istifadə edə bilərlər. Polis şöbəsi, zabitlərin hara təyin olunacağını müəyyənləşdirmək üçün cinayət məlumatlarında dəyişiklikləri öyrənə bilər. Fotoqrafiya və 3 ölçülü şəkillər Zamana əsaslanan CİS texnologiyasının vacib istifadələrindən biri də fasiləsiz fotoqrafiya yaratmaqdır. Geniş sahələrdə və uzun müddət ərzində dəyişən prosesləri göstərir. Məsələn, okean axınlarındakı mayenin hərəkətini göstərən məlumatlar alimlərə nəm və istilik enerjisinin yer üzündə necə hərəkət etdiyini daha yaxşı anlamağa kömək edir. CİS texnologiyası bəzən istifadəçilərə xəritədə müəyyən sahələr barədə əlavə məlumatlar əldə etməyə imkan verir. Məsələn, bir istifadəçi bir məktəbə tıklayaraq oraya neçə tələbə yazıldığını və ya bir müəllimə neçə şagird düşdüyünü öyrənə bilər. Üç ölçülü şəkillər tez-tez CİS sistemləri ilə istehsal olunur. Bu, məsələn, zəlzələlərin baş verdiyi fay xətlərini öyrənən geoloqlar üçün faydalıdır. CİS texnologiyası və mdashdata mövcud proqrama əlavə oluna biləcəyi üçün xəritələri yeniləmək də asandır. Daha sonra yeni bir xəritə çap edilə və ya ekranda göstərilə bilər. Bu, vaxt və pul xərcləyən xəritənin çəkilməsinin köhnə üsulunu atlayır. CİS texnologiyası bir çox iş üçün istifadə olunur. Bir çox pərakəndə ticarət müəssisəsi yeni bir mağazanın harada yerləşəcəyini müəyyənləşdirmələrinə kömək etmək üçün GIS istifadə edir. Alimlər GIS-dən əhali statistikasını içməli su kimi mənbələrlə müqayisə etmək üçün istifadə edirlər. Bioloqlar heyvanların miqrasiya qaydalarını izləmək üçün CİS-dən istifadə edirlər. Şəhər, əyalət və ya federal səlahiyyətlilər zəlzələ və ya qasırğa kimi təbii fəlakət hadisələrində cavab tədbirlərini planlaşdırmağa kömək etmək üçün GIS istifadə edirlər. CİS xəritələri bu məmurlara hansı məhəllələrin daha çox təhlükə altında olduğunu və ya təcili sığınacaqların harada yerləşəcəyini göstərə bilər. Mühəndislər istifadə etdiyimiz mobil telefon və Wi-Fi şəbəkələrini dizayn etmək və idarə etmək üçün GIS texnologiyasından istifadə edirlər. Digər mühəndislər yol şəbəkələrini və nəqliyyat infrastrukturunu inkişaf etdirmək üçün CİS-dən istifadə edə bilərlər. CİS texnologiyasından istifadə edərək analiz edilə bilən məlumat növündə bir məhdudiyyət yoxdur. ## İstinadlar Development CoreTeam: R: Statistik Hesablama üçün Dil və Mühit. 2011, Vyana, Avstriya: R Statistik Hesablama Vəqfi, [http://www.R-project.org]. [ISBN 3-900051-07-0], []. [ISBN 3-900051-07-0] Bivand R, Pebesma E, Gomez-Rubio V: R. ilə Tətbiqi Mekansal Məlumat Analizi, 2008, New York: Springer, [http://www.asdar-book.org/], [] Tanser F, le Sueur D: Coğrafi məlumat sistemlərinin Afrikadakı əhəmiyyətli ictimai sağlamlıq problemlərinə tətbiqi. Int J Sağlamlıq Geogr. 2002, 1: 4-10.1186 / 1476-072X-1-4. Soares Magalhães R, Clements A, Patil A, Gething P, Brooker S: Helminth Epidemiology and Control-də Model əsaslı Geostatistikanın Tətbiqləri. Adv Parasitol. 2011, 74: 267-296. Soares Magalhães R, Biritwum NK, Gyapong J, Brooker S, Zhang Y, Blair L, Fenwick A, Clements A: Helminth Co-Infection and Co-Intensive: Ganada Geostatistical Proqnoz. PLoS Negl Trop Dis. 2011, 5 (6): e1200-10.1371 / journal.pntd.0001200. Beck-Wörner C, Raso G, Vounatsou P, N’Goran E, Rigo G, Parlow E, Utzinger J: Uzaqdan algılanan rəqəmsal yüksəklik modeli istifadə edərək, Qərbi Côte d'Ivoire’də Schistosoma mansoni infeksiyasının Bayes məkan riski proqnozu. Am J Trop Med Hyg. 2007, 76 (5): 956-63. Simoonga C, Utzinger J, Brooker S, Vounatsou P, Appleton C, Stensgaard A, Olsen A, Kristensen T: Afrikada şistosomiyaz epidemiologiyası və ekologiyası üçün uzaqdan algılama, coğrafi məlumat sistemi və məkan təhlili. Parazitologiya. 2009, 136 (13): 1683-93. 10.1017 / S0031182009006222. Chang A, Parrales M, Jimenez J, Sobieszczyk M, Hammer S, Copenhaver D, RP K: Google Earth və GIS xəritələşdirmə texnologiyalarının inkişaf etməkdə olan ölkələr üçün dang nəzarət sistemi ilə birləşdirilməsi. Int J Sağlamlıq Geogr. 2009, 8: 49-10.1186 / 1476-072X-8-49. Lozano-Fuentes S, Elizondo-Quiroga D, Farfan-Ale J, Loroño-Pino M, Garcia-Rejon J, Gomez-Carro S, Lira-Zumbardo V, Najera-Vazquez R, Fernandez-Salas I, Calderon-Martinez J, Dominguez-Galera M, Mis-Avila P, Morris N, Coleman M, Moore C, Beaty B, Eisena L: Xalqın sağlamlıq potensialını gücləndirmək və zəif mühitlərdə vektorla əlaqəli xəstəliklərin idarə edilməsini asanlaşdırmaq üçün Google Earth-dən istifadə. Ümumdünya Səhiyyə Təşkilatının Bülleteni. 2008, 86: 718-725. 10.2471 / BLT.07.045880. Kamadjeu R: Polio virusunun Konqo çayı boyunca izlənməsi: Google Earth-ün xalq sağlamlığı planlaşdırılması və xəritələşdirilməsində istifadəsinə dair bir iş. Int J Sağlamlıq Geogr. 2009, 8: 4-10.1186 / 1476-072X-8-4. Pebesma E, Bivand R: sp: məkan məlumatları üçün siniflər və metodlar. 2012, [http://CRAN.R-project.org/web/packages/sp/]. [R paket versiyası 0.9-99], []. [R paket versiyası 0.9-99] Hijmans RJ, van Etten J: raster: Coğrafi analiz və raster məlumatları ilə modelləşdirmə. 2012, [http://cran.r-project.org/web/packages/raster/]. [R paket versiyası 1.9-92], []. [R paket versiyası 1.9-92] Hengl T, Roudier P, Beaudette D, Nuest D: plotKML: Google Earth-də məkan və məkan-müvəqqəti cisimlərin görselləşdirilməsi. 2012, [http://cran.r-project.org/web/packages/plotKML/]. [R paket versiyası 0.2-2], []. [R paket versiyası 0.2-2] SAGA: Avtomatlaşdırılmış Geobilimsel Analizlər Sistemi. [http://www.saga-gis.org/en/index.html], [] Brenning A: rsaga: SAGA Jeoprosessing and Terrain Analysis in R. 2011, [http://cran.r-project.org/web/packages/RSAGA/]. [R paket versiyası 0.93-1], []. [R paket versiyası 0.93-1] GDAL: Coğrafi Məlumat Abstraksiya Kitabxanası. [http://www.gdal.org/], [] Keitt TH, Bivand R, Pebesma E, Rowlingson B: rgdal: Coğrafi Məkan Abstraksiya Kitabxanası üçün əlaqələr. 2012, [http://cran.r-project.org/web/packages/rgdal/]. [R paket versiyası 0.7-11], []. [R paket versiyası 0.7-11] Bivand R, Rundel C: rgeos: Həndəsə Mühərrikinin İnterfeysi - Açıq Mənbə (GEOS). 2012, [http://cran.r-project.org/web/packages/rgeos/] [R paket versiyası 0.8-5], [] [R paket versiyası 0.8-5] Urbanek S: proj4: PROJ.4 kartoqrafik proqnozlar kitabxanasına sadə bir interfeys. 2011, [http://cran.r-project.org/web/packages/proj4/] [R paket versiyası 1.0-7], [] [R paket versiyası 1.0-7] Ripley B: məkan: Kriging və Point Pattern Analizi üçün funksiyalar. 2011, [http://cran.r-project.org/web/packages/spatial/]. [R paket versiyası 7.3-3], []. [R paket versiyası 7.3-3] Baddeley A, Turner R: et al, spatstat: Mekansal Nöqtə Nümunəsi analizi, model uyğunluğu, simulyasiya, testlər. 2012, [http://cran.r-project.org/web/packages/spatstat/]. [R paket versiyası 1.27-0], []. [R paket versiyası 1.27-0] Pebesma E: et al, gstat: məkan və məkan-zamansal geostatistik modelləşdirmə, proqnozlaşdırma və simulyasiya. 2011, [http://cran.r-project.org/web/packages/gstat/]. [R paket versiyası 1.0-10], []. [R paket versiyası 1.0-10] Gómez-Rubio V, Ferrandiz-Ferragud J, López-Quílez A, Bivand R: DCluster: Xəstəliklərin məkan qruplarının aşkarlanması üçün funksiyalar. 2012, [http://cran.r-project.org/web/packages/DCluster/]. [R paket versiyası 0.2-5], []. [R paket versiyası 0.2-5] Newton R, Wernisch L: Rwui: R skriptləri üçün istifadəçi dostu veb interfeyslər yaratmaq üçün bir veb tətbiq. R Xəbərlər. 2007, 7 (2): 32-35. MacDonald P: Sahə Epidemiologiyasında Metodlar. 2011, Burlington: Jones & amp; Bartlett Learning Scotch M, Parmanto B, Gadd C, Sharma R: İcma sağlamlığı qiymətləndirmə probleminin həlli zamanı CİS-in rolunun araşdırılması: ictimai səhiyyə mütəxəssislərinin təcrübələri. Int J Sağlamlıq Geo. 2006, 5: 39-10.1186 / 1476-072X-5-39. Scotch M, Parmanto B, Monako V: Qiymətləndirmə, SOVAT: İcma sağlamlığının qiymətləndirilməsi məlumatlarının təhlili üçün OLAP-GIS qərar dəstəyi sistemi. BMC Med Məlumat və Qərar Vermə. 2008, 8: 22-10.1186 / 1472-6947-8-22. ## Python Folium Maps ilə məlumatların görselləşdirilməsi Məlumat elminə dair ən çox sevdiyim şey, məlumatların vizuallaşdırılmasıdır. Məlumatlarımdakı hekayələri və meylləri dəstəkləmək üçün əyani vəsaitlər yaratmağı və istifadə etməyi sevirəm. Python Folium kitabxanası, yerleşim vizual analizinin gücündən istifadə etməyim üçün faydalı bir qaynaq oldu. Başqa sözlə, xəritələr! Xəritələr məlumatlarımı bir vizuallaşdırmada bir neçə qəpik-bölük üzrə təhlil etməyə imkan verir. Son bir layihə üçün ABŞ-ın 293 şəhərini təhlil etdim ki, pilot velosiped və scooter paylaşma proqramına hansının yaxşı namizəd olacağını müəyyənləşdirdim. OLS regresiyasından istifadə edərək, digər xüsusiyyətlər arasında bir şəhərin sıxlıq səviyyəsinin (trafikdə sərf olunan sürücülük müddətinin yüzdə ilə ölçülən, INRIX.com-dan alınan) bir şəhərin "velosiped sürmə qabiliyyəti" ilə müsbət və əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli olduğunu (ölçülən) müəyyənləşdirdim. walkscore.com velosiped hesabına görə). Bu nəticə əks nəticə kimi görünsə də, daha çox şəhərdəki insanların velosipedlə səyahət etmək üçün bir təşviqi olduğunu düşünmək ağlabatandır (düşünün: “Trafikdə oturmaq istəmirəm, dəbilqəmi bağlayacağam və özüm pedal qoyacağam işləmək"). Bəs "velosiped sürmə qabiliyyəti" ilə tıxac arasındakı əlaqəni necə təsəvvür edə bilərəm? Sadə bir dəniz dibi reglotu velosiped hesabı ilə trafik arasında müsbət bir xətti korrelyasiya göstərir (trafikdə sərf olunan sürücülük vaxtının faizlə ölçülür). Fəqət bu iki ölçüyə görə şəhərlərin coğrafi bölgüsünü təsəvvür etmək istəsəydim nə olardı? Yaxşı ... coğrafi məkan analizindən istifadə edərək daha yüksək trafikə və daha yüksək velosiped ballarına sahib şəhərlərin göstərildiyi bir xəritə yarada bilərdim. Hələ daha yaxşısı, xəritə işarələrinin rəngi və ölçüsü kimi atributları dəyişdirmək, hər üç ölçünü vizuallaşdırmaq üçün bir rəqəm istifadə edə biləcəyim deməkdir. Bu xəritəni yaratmaq üçün əvvəlcə Python Folium kitabxanasını qurdum. Göstərmək istədiyim ilk ölçü coğrafi yerdir. Xəritəmin enini və uzunluğunu "ABŞ-ın enlemi ve boylamı" üçün sadə bir Google axtarışının nəticələrinə əsasən təyin etdim. Sonra, bu koordinatlarda başlanğıc üçün xəritəmi (ağıllıca adlandırılmış trafik_mapı) təyin etdim. Varsayılan zoom beşə qoyulmuşdur (yaxşı bir ekran tapana qədər bu parametrlə oynamalı idim). Göstərmək istədiyimiz ikinci ölçü tıxacdır. Trafik dəyişənimi (“traffik_index”) kvartillə qruplaşdırdım: Sonra markerlərimin rəngləri üçün bir lüğət yaratdım. Açıq rəngdən (0) qırmızıya (3) qədər bir sıra əsas rənglərə qərar verdim. İstədim ki, ən yüksək kvartil (yəni ən sıx şəhərlər) qalın qırmızı ilə seçilsin və ən aşağı kvartal (yəni ən az tıxaclı və ən uyğun namizədlər) az-çox baza xəritəsinə düşsün. Yan qeyd: Bu Stack Overflow postundan uyğun rəng adları tapdım: https://stackoverflow.com/questions/36202514/foilum-map-module-trying-to-get-more-options-for-marker-colors. Siyahıda göstərilən rənglərin əksəriyyətini sınamışam və ya səhvlərə səbəb olan, ya da qara kimi görünən “açıq qırmızı” xaricində adları göstərildiyi kimi dəqiq göstərilmişdir. Xəritəmdəki üçüncü və son ölçüsü şəhər “velosiped sürmə qabiliyyəti” dir. Bu ölçünü görüntüləmək üçün şəhər markerlərinin ölçüsünü şəhərin velosiped zonasında 0,15 dəfə təyin etdim (başqa bir parametr, sağa “baxana” qədər sınaq və səhv istifadə edərək oynamalı idim). Son xəritə üçün tam kod aşağıdakı kimidir: Bu yerleşim məlumatlarının vizualizasiyası sayəsində şəhərlər və velosiped haqqında iki həqiqəti tez bir zamanda görə bilərik. Birincisi, “velosiped sürmək” trafik sıxlığı ilə müsbət əlaqəlidir. İkincisi, yüksək trafikə və "velosiped sürmə qabiliyyətinə" (yəni böyük qırmızı işarələr) sahib olan şəhərlərin ABŞ-ın Şimal-şərq, Kaliforniya və Pasifik Şimal-qərb bölgələrində (daha çox nəzərə çarpan istisnalarla) daha çox rast gəlinir. Layihənin tam olması barədə yazıma baxın burada. Şərhlərdə rəy və ya düşüncələrinizi yazmaqdan çəkinməyin! ## Topoqrafik xəritə nədir? İstər kağız üzərində, istərsə də kompüter ekranında bir xəritə yer səthindəki şeylərin düzülüşünü kataloqlaşdırmaq və görmək üçün ən yaxşı vasitədir. Müxtəlif növ xəritələr və mdashroad xəritələri, siyasi xəritələr, torpaq istifadəsi xəritələri, dünya xəritələri və mdashserve bir çox fərqli məqsəd. Bütün xəritələr arasında ən geniş istifadə olunanlardan biri topoqrafik xəritəsidir. Topoqrafik xəritələri digər növ xəritələrdən ən çox fərqləndirən xüsusiyyət, ərazinin forma və yüksəkliyini təsvir etmək üçün kontur xətlərindən istifadə edilməsidir. Topoqrafik xəritələr ərazinin iki ölçülü səthində üç ölçülü eniş-yoxuşları göstərir. Topoqrafik xəritələr ümumiyyətlə həm təbii, həm də süni xüsusiyyətləri əks etdirir. Dağlar, vadilər, düzənliklər, göllər, çaylar və bitki örtüyü daxil olmaqla təbiət əsərlərini göstərir və adlandırırlar. Yollar, sərhədlər, ötürmə xətləri və əsas binalar kimi insanın əsas işlərini də müəyyənləşdirirlər. Topoqrafik xəritələrin təqdim etdiyi geniş məlumatlar, onları həm peşəkar həm də istirahət xəritəsi istifadəçiləri üçün son dərəcə faydalı edir. Topoqrafik xəritələr mühəndislik, enerji kəşfiyyatı, təbii ehtiyatların qorunması, ətraf mühitin idarə edilməsi, ictimai işlərinin dizaynı, ticarət və yaşayış planlaması və yürüyüş, düşərgə və balıqçılıq kimi açıq fəaliyyətlərdə istifadə olunur. ## Təcili məhkəmə metodları ### 15.4 DNT BARMA BASKI / MİKROBİYOLOJİ TEXNİKİ #### 15.4.1 GİRİŞ Ətraf mühitin məhkəmə araşdırmalarında mikroorqanizmlərin istifadəsi mikrobların dəyişkənliyinin çox hissəsini tutmaq üçün təkrarlanan və spesifik olan metodların mövcudluğundan asılıdır. Son vaxtlara qədər laboratoriya şəraitində becərilib böyütülə bilən bir neçə mikroorqanizmlə (təxminən 5%) məhdud idik. Günümüzdə bunu molekulyar mikrobiologiyadakı “DNT barmaq izi” adlanan bir sıra metodların inkişafında əks olunan inkişaflar aşa bilər. Bu metodlar, mikrob cəmiyyətinin dəyişkənliyini qiymətləndirmək və spesifik qanunauyğunluqları və korrelyasiyaları ayırd etmək üçün ətraf mühit nümunələrindən birbaşa çıxarılan DNT-dən DNT strukturunu istifadə edir (əkinçiliklə yan keçərək). Bu cür naxışlar fərqli mühitlərdə fərqlənir, eyni mühit üçün çirklənmənin olub-olmadığını əks etdirə bilər. DNT barmaq izi metodları iki əsas ekoloji məhkəmə araşdırmasında tətbiq oluna bilər: Çirklənmənin olması səbəbindən mikrob qruplarının (DNT səviyyəsində müşahidə edilə bilən) quruluşundakı dəyişikliklərə əsasən keçidin və çirklənmə mənbəyinin izlənməsi (Flynn) və s., 2000 Macur və s., 2004). Müəyyən bir çirkləndiricinin olması, çirkləndiricinin sərbəst buraxıldığı mühitdən mikrob cəmiyyətinin quruluşunu təsir edəcəkdir. DNT-ni həmin mühitdən çıxararaq və bir icma DNT barmaq izi yaradaraq, eyni mühitlə çirklənmədən müqayisə edərək müəyyən çirklənməyə görə dəyişiklikləri izləmək mümkün ola bilər. Mikrobial cəmiyyətdə qeydə alınan dəyişikliklər (növbələr) çirklənmə keçdikdən çox sonra izləniləcəkdir. Bunun bir səbəbi, mikrob hüceyrələrinin ölümündən sonra DNT-nin ətraf mühitdə qalmasıdır. Bioterrorizm hücumlarında mikroorqanizmlərin mənbəyini izləmək. Mikrobiyal növlər arasında və eyni növ suşları arasında gen polimorfizminin mövcudluğu bir mikroorqanizmin dəqiq mənbəyini ayırd etmək üçün istifadə edilə bilər. Gen polimorfizminə əsaslanaraq, bioterror hücumu halında və ya suda nəcislə çirklənmə mənbəyini müəyyənləşdirmək kimi başqa bir məhkəmə məqsədi ilə mikrobial identifikasiya üçün məhkəmə metodları və strategiyaları işlənib tətbiq oluna bilər. Bioterrorizm məhkəmə tibbində istifadə olunan metod və strategiyalar haqqında daha ətraflı məlumat burada verilmir, lakin Petrisorda tapıla bilər və s. (2006) . #### 15.4.2 DNT (DEOXIRIBONUCLEIC ACID) Deoksiribonükleik turşu (DNT) bütün canlı hüceyrələrin təməl bina blokudur. Bir orqanizmin xüsusiyyətləri, xüsusiyyətləri və fiziki xüsusiyyətləri hüceyrədəki DNT baza cütlüyünün xüsusi düzülüşü ilə təyin olunur. DNA monomer ardıcıllığının böyük bir təkrarından ibarət olan bir polimerdir. DNT-nin monomer vahidləri nükleotidlərdir. Hər nükleotid üç komponentdən ibarətdir: (1) deoksiriboz (5 karbonlu şəkər), (2) şəkərə yapışdırılmış azot ehtiva edən əsas və (3) fosfat qrupu. Deoksiriboz və fosfat komponentləri bütün nükleotidlər üçün yaygındır (təkrarlanır) və tərkibində azot olan əsaslar dörd növdə dəyişə bilər. Nükleotidlərə bir hərfli qısaltmalar verilir (dörd əsas üçün stenoqrafiya): Sitozin üçün guanin üçün adenin G, timin üçün T. Bu əsaslar iki əsas sinifə aiddir: purinik (A və G) və pirimidinik (C və T). Onların sayı bərabərdir. Bir hüceyrədəki spesifik zülalların və fermentlərin istehsalını tənzimləyən adenin, guanin, timin və sitosinin bu fərqli düzülüşüdür. Beləliklə, DNT, bir orqanizmin əsas genotipidir (genetik şəxsiyyət) və bu da fenotipi (fiziki xüsusiyyətləri) müəyyənləşdirir. Daha sonra, müəyyən DNT profilləri müəyyən orqanizmlərə aid edilə bilər. Buna görə DNT profili hər bir fərd üçün bənzərsiz bir barmaq izi meydana gətirir (bax DNT cüt sarmalının quruluşu, http://www.people.virginia.edu/∼rjh9u/dnareq2.html). Bir DNT molekulu bir-birinin ardınca cüt sarmalda bükülmüş iki zolaqdan ibarətdir. İki DNT zənciri əks istiqamətdə uzanır və sarmal spiral əmələ gətirir, sağ əl spiralində bir sarmal oxu ətrafında dolanır. Ayrı-ayrı nükleotidlərin əsasları sarmalın içərisindədir, fosfatlar xaricindəki spiral pilləkən pilləkənlərinin addımları kimi üst-üstə düzülmüşdür. Baza cüt-cüt birləşdirilir, bir zəncirdən vahid baza digər zəncirdən vahid bazaya hidrogenlə bağlanır, beləliklə ikisi yan-yana uzanır. Bağlanmanın meydana gəlməsi üçün cütlüklərdən biri purin, digəri isə pirimidindir. Yalnız xüsusi cüt cütlər bir-birinə bağlana bilər. Bu cütlər timin (pirimidin) ilə adenin (purin) və sitosin (pirimidin) ilə guanin (purin). Bir hüceyrənin və orqanizmin düzgün işləməsindən məsul olan məlumatlar resept kitabında resept olaraq DNT-də saxlanılır. DNT bir orqanizmdə protein sintezini təyin edən məlumatları kodlayır. Bu zülal sintezi prosesində DNA genetik məlumat ötürmək üçün başqa bir polimerik molekuldan (RNT, ribonükleik turşu) istifadə edir. #### 15.4.3 PROTEİN SENTEZİ VƏ RNT (RİBONÜKLEİK ASİT) Polimerik zülal zəncirindəki bir amin turşusu üçün DNT kodlarının polimerik zəncirindəki üç nükleotidin ardıcıllığı. Zülal sintezi prosesi, DNT-də saxlanılan genetik kodun oxunmasını əhatə edir və bu, DNA-nı RNA adlanan başqa bir molekula və ya ribonükleik turşuya köçürməklə həyata keçirilir. RNA, T (timine) əvəzinə nükleotid quruluşunda bir baz olaraq U (urasil) ehtiva etməsi xaricində DNT molekuluna bənzəyir. RNT, protein kodunu (nükleotid ardıcıllığı) ortaya çıxarmaq üçün qismən açılmış olan DNA molekulunun içərisinə daxil olur. Kod adlanan bir müddətdə molekullarını müvafiq DNA molekullarıyla uyğunlaşdıraraq oxuyur transkripsiya. RNT, müəyyən bir zülalın quruluşuna köçürüldüyü dəqiq kodla RNT içindəki koda görə amin turşularını bir araya gətirərək zülalların sintez edildiyi yer olan ribosom adlı hüceyrə quruluşuna keçir. RNT kodunun sonuna qədər daha çox amin turşusu yığılmağa davam edir. Transkripsiyaya məruz qalan məlumatları və amin turşularını zülal zəncirinə gətirən və birləşdirən fərqli RNT molekulları vardır. Bir-birinə bağlanan amin turşuları ilə son nəticə bir zülaldır. #### 15.4.4 PCR (polimeraza zəncirvari reaksiya) PCR, DNT-ni təsirli şəkildə gücləndirən güclü bir texnikadır. Texnika nisbətən yaxın vaxtlarda (1987-ci ildə) Kary Mullis adlı gənc bir alim tərəfindən hazırlanmışdır. Qısa müddət sonra Dr.Mullis bu müvəffəqiyyətinə görə Nobel mükafatına layiq görüldü və PCR anıtsal bir kəşf kimi qiymətləndirildi. PCR istifadəsi kiçik miqdarda nümunə DNT tələb edir ki, bu da adətən bərpa edilə bilən nümunə miqdarı ilə məhdudlaşan məhkəmə araşdırmaları üçün böyük potensial yaradır. PCR, başlanğıcda çox məhdud miqdarda DNT-dən (50 molekula qədər) çox sayda DNA seqmenti çıxara bilər, məsələn, bir DNA barmaq izinin tək bir tükdən alınmasına imkan yaradır. Ümumiyyətlə, PCR, bilinən bir DNT ardıcıllığını gücləndirmək üçün istifadə olunur. Gücləndiriləcək ardıcıllıq seçildikdən sonra, primerlər (əksər növlərdə qorunan kiçik DNT parçacıqları) PCR reaksiyası ilə gücləndiriləcək maraq ardıcıllığı hazırlanır və böyüyür. Beləliklə, PCR, DNT-nin müəyyən bir seqmentinin (geninin) gücləndirilməsinə gətirib çıxarır. PCR-nin başqa bir üstünlüyü onun sadəliyidir. Astarlar bir hədəf genində fərqli bölgələrə homolog olan kiçik DNT parçalarıdır. Hər hansı bir hədəflənmiş DNA geni üçün, gücləndirilməsi hədəflənmiş bir DNA dəyişən seqmentini ayırmaq üçün ən azı iki astar lazımdır. Hər ucunda bir astarla düzəldilmiş və PCR reaksiyası zamanı gücləndirilən bu hissəyə deyilir amplikon. Müvafiq astarların seçilməsi hədəf geninin uğurlu bir PCR gücləndirilməsinin açarını təmsil edir. Bu cür astarların dizaynı üçün, bir çox fərqli genetik mənşədən hədəf geni üçün bir ardıcıllıq toplusu lazımdır. Geniş bir orqanizmin genlərindəki başlanğıc yerləri təmin etmək üçün maraq genində ən azı iki konservasiya edilmiş bölgə mövcud olmalıdır (Kitts, 2001). Astarlar kifayət qədər ardıcıllıq fərqliliyi ilə çoxalan bir DNT parçası əldə etmək üçün kifayət qədər aralı olmalıdır. Eyni zamanda, astar bölgələri bir-birindən çox uzaq olmamalıdır, çünki uzun nəticə verən amplikonlar, DNT barmaq izi tətbiqetmələrində məhdudlaşdırıcı fermentlərlə həzm edildikdən sonra analiz edilə bilən çox böyük parçalar yarada bilər. Optimal bir amplikon uzunluğu 400 ilə 700 baza cütüdür (bp) (Kitts, 2001). PCR prosesi təkrarlanan üç əsas addımı tələb edir (hər dəfə ardıcıllıqla seçmə iki dəfə artırılır): İkiqat DNT sarmalını açmaq və bölmək və ya açmaq üçün DNT nümunəsini qızdırmaqla nümunə DNT-nin 94 ° C-də denatürasiyası. 54 ° C-də tavlama - seçilmiş astarlar, primaz və polimeraza fermentləri ilə birlikdə DNT ardıcıllığını müəyyənləşdirmək və bunların bir nüsxəsini çıxarmaq üçün istifadə olunur ionli bağlar tək telli astarla tək iplikli şablon arasında daima əmələ gəlir və qırılır. İkili telli DNT parçasında polimeraza özünə yapışır və şablonu kopyalamağa başlayır. 72 ° C-də uzantı - şablonu tamamlayan əsaslar 3 ′ tərəfdəki astarla birləşdirilmişdir. Polimeraza dNTP & # x27s (nükleotidlər) 5 ′-dən 3 ′-ə əlavə edir, şablonu 3 ′ dən 5 from tərəfə qədər oxuyur, şablona əsaslar əlavə olunur. PCR, DNT-ni canlı və ya ölü orqanizmlərdən ayırd etmir. Nümunədəki hər hansı bir orqanizm hədəf geni (astar yerləri) ehtiva etdiyi nəzərə alınmaqla analiz edilə bilər və analiz ediləcəkdir. Bu, çirkləndiricilər mövcud olmadıqdan və canlı mikrob cəmiyyəti yenidən normal şərtlərə keçdikdən sonra çirkləndiricilər mikrobioloji cəmiyyətlə təmasda olarkən yaranan mikrob cəmiyyətlərində dəyişikliklər DNT barmaq izlərində (sərbəst DNT-də) göründüyündən məhkəmə araşdırmalarında bu böyük üstünlükdür. . Standart PCR reaksiyası http://avery.rutgers.edu/WSSP/StudentScholars/project/archives/onions/rapd.html-də göstərilmişdir. #### 15.4.5 DNA Barmaq izi - prinsiplər və məhkəmə tətbiqləri ##### 15.4.5.1 Prinsiplər The first technique of this type was developed in England by the geneticist Alec Jeffreys in the mid-1980s, who was looking at techniques to screen for hereditary diseases and genetic defects. However, when asked by the local constabulary to investigate a rape case, he successfully identified the rapist from his DNA profile. Within a few years, DNA profiling -based techniques were used by forensic scientists around the world. Unique DNA sequences are present in all species and are used as biomarkers for the detection of cells from that species. These DNA sequences can most easily be detected using the polymerase chain reaction (PCR) -based DNA fingerprinting methods. All DNA fingerprinting techniques produce a pattern or profile of nucleic acids amplified (by PCR) from a sample and that pattern reflects the microbial community structure from an environment ( Kitts, 2001 ). DNA fingerprinting or profiling comprises any DNA-based techniques that identifies the DNA from a certain individual or group of individuals within a community of organisms. The DNA fingerprints may be used as a tool for determining the identity of a specific DNA sample, or to assess the relatedness between samples. Most DNA fingerprinting methods are highly specific, highly sensitive, and largely independent on the physiological or growth state of the organisms, which make them of particular interest for forensic investigations. The principle of these techniques consists of screening for certain DNA sequences that are found in some individuals, but not in others, thus visualizing DNA polymorphisms between samples and producing specific DNA fingerprints. Each individual has a DNA profile as unique as a fingerprint. In the case of humans, for instance, over 99% of all nucleotides are identical among all individuals. However, for every 1000 nucleotides inherited there is one site of variation, called polymorphism, in the population. These DNA polymorphisms induce the change in the length of the DNA fragments produced by digestion with restriction enzymes in the course of a fingerprinting technique. So, DNA polymorphism determines the resulting fragments to be of different length and/or sequence. Gel electrophoresis is used to separate and determine the size of the resulted fragments. This is because DNA is a charged molecule, so in an applied electric field it moves toward an electrode. The exact number and size of fragments produced by a specific restriction enzyme digestion varies between individuals. The fragments are arranged in order of length and tagged with radioactive probes emitting x-rays, so when the sample is photographed they show up. This produces the fingerprint represented by a series of black lines corresponding to the DNA sequences present. Many DNA fingerprinting methods are available. DNA fingerprinting techniques with potential applicability in environmental forensics are listed in Table 15.2 . They differ methodologically using various techniques to look into the polymorphism of certain genes. All these techniques function based on the same principle described earlier, and they all result in producing specific patterns (fingerprints) of microbial communities in the environment. Table 15.2 . DNA fingerprinting techniques with potential environmental forensics applicability. PCR amplification of the target gene with fluorescently labeled primers (only used if automated). Digestion of the amplified fragments with one or more restriction enzymes. Separation and visualization of terminal-labeled fragments (using automated capillary-based electrophoresis). Data analysis for peak identification (species identification in some cases). Rapidity of analyzing large amounts of information due to available automated systems, generating hundreds of reproducible TRF patterns. A resolution previously unachievable. The potential to use TRF data to search existing databases for matching sequences and identification of individual organisms in a community profile. Ability for unprecedented opportunities to correlate the structure and diversity of microbial communities to the physical-chemical parameters of their surroundings. A tendency of PCR to differentially amplify templates preventing quantification of relative abundance in community. Individual TRF detection is limited by electrophoresis. Patterns resulted from a single enzyme digest do not result in accurate community characterizations. Problems with incomplete digestion of amplicons creating artificial peaks in TRF patterns. A possibility of TRF length to overlap exists. The complexity of identification of the organisms responsible for a particular element in a profile due to the fact that TRFP are destructively sampled. DNA digestion with (usually two) restriction enzymes. Ligation of adapters to the restriction fragments. PCR amplification of the restricted fragments using primers complementary to each of the adapter sequences selective nucleotides are added in the extension of restriction fragment at 3′ends determining the selectivity and complexity of the amplification. Separation and visualization of the resulted AFLP fragments. The large number of polymorphisms that the method generates, being highly sensitive to polymorphism detection at the total-genome level. No sequence information is required. The PCR technique is fast. A high multiplex ratio is possible. Provides in general enhanced performance in terms of reproducibility, resolution, and time efficiency can be automated. Homology is perhaps the greatest problem in AFLP analysis. It is often assumed that comigrating bands are homologous. However, there is no apriori reason to accept this. Bias introduced by dominance, reproducibility problems, the effect of polyploids, as well as practical problems. The choice of either restriction enzyme or primer can affect the number of AFLP polymorphisms detected. Amplification of DNA fragments by PCR using a phosphorylated and a nonphosphorylated primer for the target gene (usually rRNA). Denaturation of the amplified fragments to a single-strand form by exonuclease digestion. Separation of the denaturated amplified fragments, based on their polymorphisms by polyacrylamide gel-electrophoresis. Visualization of the separated fragments by silver staining or autoradiography and interpretation of the resulted pattern by hybridization with either DNA fragments or with RNA copies synthesized on each strand as probes. Polymorphisms at any of several sequence positions may be detectable by this technique, without requiring precise knowledge of the sequence polymorphism. Potential applicability to all unique sequences, both within genes and nongenic regions if one amplified region does not show polymorphism, one can always move up- or downstream to another. PCR amplicons are smaller (200–300 bp) and thus easier to amplify and when polymorphisms are detected the amplicons are of optimal size to sequence using an ABI automated sequencer. The amount of mobility differences is not correlated to the amount of sequence differences thus, the only information that can be gained from SSCP is if PCR amplicons are “identical” or different. The optimal amplicon size for detection of most point mutations is rather small, involving complicated strategies to deal with this limitation. Single-stranded DNA mobility is also dependent on temperature and pH. The fragment length may also affect SSCP analysis. For optimal results, DNA fragment size should fall within the range of 150 to 300 bp. Amplification of DNA fragments by PCR using primers for the target gene (usually rRNA). Incomplete denaturation of the amplified fragments (using two main modalities as described before corresponding to DGGE and TGGE, respectively) and separation (based on fragment polymorphism) in gels containing a linear gradient of DNA denaturing agent. Visualization of the separated fragments. Almost all single-base substitutions can be detected in longer amplicons it is an ideal technique to search for rare variant alleles among individuals within a population. Applies best for finding intraspecific variation within one genus (insects) or family (vertebrates) of organisms. The resulting electrophoresis bands may be recovered from the gel for further analysis such as sequencing the specific DNA fragments of interest. DGGE requires that one of the PCR primers include a “GC-clamp” (about 40 bp of G's and C's) and additional specialized equipment, which is expensive. DGGE does not scale up easily. DGGE requires the determination of optimal gradient conditions before screening individuals for variation. Cultivation of the targeted microorganisms → microbial isolates. DNA extraction from microbial isolates. DNA amplification by PCR, using 15S rRNA universal primers. Digestion of amplified DNA fragments by endonuclease restriction with one or more restriction enzymes (selection of restriction enzymes should be on the basis of simulated digests of the complete 15S rRNA gene sequences of chosen reference strains). Separation and visualization of the digested DNA fragments based on their polymorphisms, by agarose gel electrophoresis (gels stained with ethidium bromide). DNA was visualized by transillumination with UV light after the gels were stained with ethidium bromide. The automated culture technique, in combination with ARDRA provides accurate, practically applicable, and wide range identification of mycobacterial species. The existing identification library covers most species and can be updated easily when new species are studied or described. Unsuitable for typing analysis, as it overlooks intraspecific differences. Amplification of DNA fragments by PCR using randomly chosen primers (about 10 bp) at low annealing temperatures → amplification at multiple loci. Separation of the amplified fragments based on their polymorphisms by agarose gel electrophoresis (two-dimensional gel). Visualization of the separated fragments. Possible cloning and sequencing of the DNA band of interest → develop longer specific PCR primer pairs targeting reproducible amplification and detection of the differences. The relative speed (a complete analysis in one day) and ease with which results can be obtained. Does not include expensive techniques such as cloning and sequencing. More rapid and easier to perform as compared to ribotyping and pulsed-field gel electrophoresis. Useful to analyze large amounts of strain collections from a monitoring standpoint. Cloning of RAPD fragments can be rapidly accomplished and cloned. RAPD loci will not contain repetitive sequences. Lacks specificity, due to low annealing temperatures and easier reaction conditions. A polymorphism detected between one pair of strains may not translate into use for another pair of strains. On average, only half of the RAPD polymorphisms detected between two strains would be mapped. Most of RAPD markers are dominant and this makes it difficult to use the data in population genetics studies. RAPD is sometimes not reproducible. Digestion of DNA by endonuclease restriction. Separation of the resulted fragments by agarose gel- electrophoresis. Transference of the fragments to a nylon filter by Southern blotting. Hybridization of fragments to a locus specific radio labeled DNA probe. Visualization of the polymorphisms by autoradiography. Higher degree of polymorphism and the possibility of obtaining an infinite number of probes, evenly distributed over the whole genome. High stability and reproducibility, giving constant results over time, and location. Random distribution throughout the genome. Band profiles interpretation in terms of loci and alleles. Codominance of alleles. Producing of semidominant markers, allowing determination of homozygosity, or heterozygosity. The results do not specifically indicate the chance of a match between two organisms. The process is very expensive, laborious, and technically demanding. Large quantities of purified, high molecular weight DNA required (5–10 μg). Additional development costs in case suitable probes are unavailable. Not amenable to automation. Long methodology before results are gained. Many probes not available depending on species. Too many polymorphisms may be present for a short probe. Cultivation of targeted organism (optional step). Digestion of extracted DNA with restriction enzymes. Analysis of the digested DNA fragments by Southern blotting or PCR followed by an electrophoresis gel. Discriminant analysis of the resulted banding patterns for strain identification. Availability of an automated ribotyping system, the DuPont Qualicon RiboPrinter, which provides highly reproducible and standardized ribotype data. Uses ribosomal DNA, which is very stable in a population of bacteria, providing a limit to genotype variability that may overcome geographical restrictions. Routinely analyses inexpensive ($375–600 per sample).

A lack of standardization.

Discrimination is dependent upon the restriction enzyme and the probe used.

A need for highly skilled technical staff.

DNA fingerprinting has been increasingly applied to determine the ancestry of plants, animals, and other microorganisms. Another application relates to tracking genomic mutations. Molecular diagnosis of complex inherited disorders, population screening of genetic diseases, studies of the genetic basis of variable drug response (pharmacogenetics), as well as discovery and investigation of new drug targets (pharmacogenomics) involving screening for mutations in multiple DNA samples are only a few examples of the DNA fingerprinting application pool. The primary applications of the DNA fingerprinting techniques described before are listed in Table 15.3 .

Table 15.3 . Forensic and other applications of DNA fingerprinting techniques.

Ability to characterize the microbial communities from different environments, allowing the determination of spatial and temporal shifts in community structures— potential application in environmental forensics.

Used in criminal forensics to link different soil samples (from crime scene and sole of a shoe or clothing).

Able to characterize functional diversity in bacterial communities, including reports on the functional diversity of important processes such as nitrification, nitrogen fixation, denitrification, and mercury resistance investigated in a large variety of environments from marine sediments to termite intestines.

Studies focused on Eubacteriaceae ( Brunk et al., 1996 Liu et al., 1998 Flynn et al., 2000 Franklin et al., 2001 ).

Characterization and comparison of subsurface and surface soil bacterial communities in California grassland ( LaMontagne et al., 2003 ).

Discerning bacterial population changes in feces during feeding rats with L. acidophilus NCFM ( Kaplan et al., 2001 ).

Characterization of the debrominating methanogenic consortia.

Characterization and comparison of bacterial communities in deer fecal pellets, petroleum hydrocarbon-contaminated sands, and pristine sand ( Clement et al., 1998 ).

Observation of taxonomic diversity in other microbial groups, such as archaebacterial communities in soil and fish intestines ( van der Maarel et al., 1998 Fey and Conrad, 2000 Leuders and Friedrich, 2000 ).

Revealing Nitrosospira-like organisms as one of the major contributors to ammonia oxidation in a full-scale aerated-anoxic Orbal reactor ( Park et al., 2002 ).

Fungal community studies—to point alterations in soil micro- fungal community structure across a transect between a seminatural upland grassland and an agriculturally improved enclosure ( Brodie et al., 2003 ).

Establishing the source of bacteria isolated from amber and age-dating amber ( Cano and Borucki, 1995 Greenblatt et al., 1998 ).

Investigation of bacterial community structure and dynamics during a bioremediation experiment in a land treatment unit (LTU) established at a site contaminated with highly weathered petroleum hydrocarbons at the Guadelupe Oil Field (central California Coast) ( Kaplan and Kitts, 2004 ).

Used for “basic” diversity and genetic variation studies.

Reliable and efficient method for detecting molecular markers.

May be used for defined applications such as polymorphism screening, QTL analysis, or genetic mapping.

An efficient and reliable technique for evolutionary studies.

Applications in paternity analyses.

Investigation of the genetic variation of Calycophyllum spruceanum (Rubiaceae), a fast growing pioneer tree of the Amazon Basin ( Russell et al., 1999 ).

Investigation of introgression and hybridization ( Beismann et al., 1997 Rieseberg et al., 1999 ).

Generation of a large number of markers that are linked to target genes ( Xu et al., 1999 ).

AFLP markers have been used at the individual level for application in paternity analyses and gene-flow investigations ( Krauss and Peakall, 1998 Krauss, 1999 ).

AFLP markers are used in phylogenetic analyses ( Heun et al., 1997 Kardolus et al., 1998 Aggarwal et al., 1999 Mace et al., 1999 ).

Frequently applied to mapping studies ( Bradshaw et al., 1998 Zhu et al., 1998 Xu et al., 1999 ).

Gene-flow experiments and for plant variety registration ( Law et al., 1998 ).

A powerful tool for the analysis of microbial community diversity in environment, with a large pool of potential applications in microbial ecology, environmental biotechnology, and environmental forensics.

Can detect DNA polymorphisms and mutations at multiple places in DNA fragments.

Can be used in cloning studies.

Analysis of microbial community diversity in environmental samples ( Wagner, 2002 ).

Sensitive in determining genetic variation ( Sunnucks et al., 2000 ).

Effective and rapid search for point mutations or polymorphisms in mitochondrial DNA ( Sarkar et al., 1992 Suomalainen et al., 1992 ).

The analysis of polymorphisms at single loci, especially when used for medical diagnoses ( Sunnucks et al., 2000 ).

Identification and cloning of nine aquaporin genes in cucumber ( Xie et al., 2002 ).

Popular tool in microbial ecology.

Ideal for analyzing complex bacterial communities.

Able to detect mutations and in general genetic variations.

DGGE is highly efficient for detection of DNA sequence differences.

DGGE is a convenient tool for analyzing community shifts that involves only a small region (∼200–300 bp) of the 15S rRNA gene.

Monitoring microbial communities with potential in Environmental Forensics studies.

Detection of actinomycetes in the environment, monitoring actinomycete community changes in potato rhizosphere, and investigation of actinomycete diversity in different soils ( Heuer et al., 1997 ).

Monitoring microbial communities in metal contaminated environments ( Petrisor et al., 2006 ).

TGGE technique was used as a tool for detecting various conformational modifications of plasmid DNAs (Viglasky et al., 2000).

Successful in species differentiation but not strain differentiation as it relies on the conserved nature of rDNA.

Able to evaluate microbial community structure changes—potential for environmental forensics applications.

Rapid and unambiguous species differentiation within the genus Acinetobacter ( Seifert et al., 1997 ).

Reliable and rapid method for identifying Lactobacillus species from intestinal and vaginal microflora at species and subspecies level ( Ventura et al., 2000 ).

Detection and identification of all mycobacterial species at once, instead of attempting direct PCR-based detection from clinical samples of M. tuberculosis.

Characterization of thermophilic bacteria associated with the subsurface soil environment in Northern Ireland ( Rahman et al., 2003 ).

Detection of differences in activated sludge bacterial communities fed on domestic or industrial wastewater, and subjected to different operational conditions ( Gich et al., 2000 ).

Typically used for genetic mapping and studies of population genetic structure.

Able to produce a biochemical fingerprint of a particular species.

Capable of screening the differences in DNA sequences of two species of plants.

Rarely used to infer phylogeny, as it is difficult to know if bands of the same size are homologous across species.

Applied in criminal forensic studies and potential for environmental forensics.

Comparison of genetic material from four females and four unknown male trees of Egyptian date palm ( Soliman et al., 2003 ).

Determining the identity and relationships of old roses ( Manners et al., 2004 ).

Determining whether variations exist among bovine strains isolated from a localized geographic area (watershed of the Red River) ( Shianna et al., 1998 ).

Testing for genetic differentiation in fish populations within Rio Dolce basin of southeastern Brazil ( Dergam et al., 2002 ).

Correlation of RAPD profile-based measures of genetic diversity in crayfish with environmental impacts ( Kranee və s., 1999) .

Used for quick identification of arthropods and support classical morphological and medico-legal analysis of maggots on a human corpse ( Benecke, 1998 ).

Able to identify the origins of a particular species, with the aim of mapping its evolution.

Able to characterize a large number of individuals, given preexisting knowledge of the sequence variation.

Using the sequence data of three species of nematodes (from a particular genus) to determine a simple way to diagnose the species based on restriction digestion ( Petrisor et al., 2006 ).

Survey of a large sample of individual nematodes (even life history stages that might not be morphologically distinguishable) and enumerate the species composition of the sample. Gased Ribotyping) ( Oliveira and Ramos, 2002 )

Able to be used in subtyping of foodborne pathogens and of microorganisms important for fermentation and food spoilage.

Excellent tool for indicating major sources of biological pollutants.

Effective tool for bacterial source tracking (BST), e.g., tracking the source of fecal pollution in water.

Effective tool for discriminating between human vs. nonhuman forms of Escherichia coli.

Tracking E. coli that are regrowing and proliferating in a watershed.

Resolving a “true-life” water quality and management problem consisting in tracking sources of fecal pollution in a watershed in South Carolina ( Scott et al., 2004 ).

Differentiation between human and nonhuman sources of fecal pollution (generally E. coli) in water ( Parveen et al., 1999 ).

Identification of individual host sources of fecal Escherichia coli and distinguishing between fecal E. coli of human and nonhuman origin ( Carson et al., 2001 ).

Differentiation of E. coli between human and nonhuman sources when applied to organisms isolated from a large geographic region ( Scott et al., 2003 ).

Automated ribotyping and pulsed-field gel electrophoresis were used for the rapid identification of multidrug-resistant Salmonella serotype Newport ( Fontana et al., 2003 ).

##### 15.4.5.2 Forensic Applications

Microoganisms respond to contamination, and such response may be recorded by DNA fingerprinting methods. The response to heavy metal contamination was well studied and could be the basis for forensic applications of microorganisms ( Petrisor et al., 2006 ). Biological processes are particularly sensitive to soil heavy metal loadings ( Kelly and Tate, 1998 ). The negative impact of heavy metals results from their toxicity to biological processes. The population size of rhizobia has been found to decrease as a result of metal contamination. ( Brookes et al., 1986 Lorenz et al., 1992 Chaudri et al., 1993 Dahlin et al., 1997 ). Several studies that used plate count techniques have demonstrated an increase in gram-negative bacteria ( Doelman and Haanstra, 1979 Barkay et al., 1985 ) and a shift in the composition of fungal species toward a more metal-tolerant community in metal-contaminated soils ( Jordan and Lechevalier, 1975 ). Therefore, it is postulated that the soil microbial community could serve as an indicator of losses in soil quality due to heavy metal contamination ( Kelly and Tate, 1998 ). Such indications may provide the basis for developing innovative forensic techniques for tracking metal contamination passage through the environment and identifying the source of contamination.

From different DNA fingerprinting methods presented, probably Terminal Restriction Fragment Length Polymorphism (TRFLP) holds the greatest potential for application in environmental forensics studies. Many laboratories routinely use TRFL patterns to characterize the microbial communities from different environments, allowing the determination of spatial and temporal shifts in community structure. Such shifts may be used in forensic studies as evidence for the presence of certain contaminants through an environment, or to track their past passage. Also, the toxicity of contaminants to bacterial communities, coupled with their use as nutrient sources (such as oil that may be used by bacteria as carbon source) are likely selective pressures on bacterial community composition and diversity. Thus, the characterization of such microbial diversity and its response to contamination through simple automated techniques such as TRFLP could help predict the fate of contaminants in the environment.

TRFLP applications in criminal forensics generally based on significant differences between DNA profiles of different soils are well established. Thus, by setting up mock crime scenarios, Horswell və s. (2002) established that bacterial community DNA profiling can be used to compare soil samples of the size likely to be encountered in real forensic situations. In the first scenario, the shoe print from a hypothetical crime scene was compared with soil from the scene, and in a second scenario, the jeans were impregnated (knee level) with soil from the scene. A simple comparison index, the Sorenson's Index, was used to compare profiles, in which a value of 1 indicates identical profiles, and 0 indicates that the profiles share no common fragment sizes (peaks). The microbial community profiles for soil from the shoe print and soil collected from the shoe itself produced very similar electropherograms and a very high (> 0.9) similarity index. In contrast, there were major differences between the profiles of the reference soils and those of the crime scene and the suspect's shoe, with a similarity index of <0.6. When the soil sample collected eight months later (A3) was compared with the microbial community DNA profile of soil collected at the time of original sampling (A2), differences were observed, but overall, there was a considerable similarity between the profiles and a similarity index of 0.70 was obtained. In the second scenario, the microbial community profiles of the soil from the left knee impression in the soil and the soil extracted from the left knee of the jeans were very similar with a Sorenson's index of 0.82.

Several environmental studies have successfully used the TRFLP method to study and monitor natural remediation processes. TRFLP techniques were used to investigate bacterial community structure and dynamics during a bioremediation experiment in a land treatment unit (LTU) established at a site contaminated with highly weathered petroleum hydrocarbons (C10-C32 range) at the Guadalupe Oil Field (central California Coast) ( Kaplan and Kitts, 2004 ). The different shifts in the bacterial community structure were linked to the degradation rate of petroleum hydrocarbons. Thus the TRF patterns revealed a series of sample clusters describing bacterial succession during the study, and the data suggested that specific polytypes of bacteria are associated with different phases of petroleum degradation in the land treatment unit. Such findings supported the possible use of TRFP technique to monitor, better understand, and improve the bioremedial treatment. On the other hand, the sensitive insight into microbial community generated may allow association with different contaminants and sources in a forensic investigation.

The net effect of naturally occurring oil on marine sediment bacterial communities was also evaluated at the Guadalupe Oil Field. Sediment piston-cores were collected at an active marine hydrocarbon seep located in the Coal Oil Point area at the depth of 66 m in the Santa Barbara Channel, and community profiles were determined by TRFLP of 15S rDNA genes PCR-amplified using eubacterial primers. TRFLPs obtained by restriction with Hha I suggested that the bacterial communities collected in the center of the seep are distinct from those located 10 meters outside the area of active hydrocarbon release. Additionally, diversity indices calculated from the number of peaks were the lowest in surface sediments (0–2 mm) collected in the center of the seep. These consistent differences in surface sediment communities suggested a negative effect of hydrocarbons on bacterial diversity and the existence of a unique bacterial community within hydrocarbon seep fields.

Amplified Fragment Length Polymorphism (AFLP) is generally used for “basic” diversity and genetic variation studies. The method is also reliable and efficient for detecting molecular markers. AFLP markers have been used at the level of the individual, for application in paternity analyses and gene-flow investigations for example, Krauss and Peakall (1998) analyzed paternity in natural populations of Persoonia mollis (Proteaceae), a long-lived fire-sensitive shrub from southern Australia. Another application in paternity analysis was described by Krauss (1999) .

Due to its methodological simplicity and sensitivity, Single-Stranded Conformation Polymorphism Analysis (SSCP) is a powerful tool for the analysis of microbial communities with a large pool of potential applications in microbial ecology and environmental biotechnology, as well as in environmental forensics. SSCP analysis offers an inexpensive, convenient, and sensitive method for determining genetic variation ( Sunnucks et al., 2000 ). The method can be applied for the cultivation and independent analysis of microbial community diversity in environmental samples, based on PCR-amplified small subunit (SSU) rRNA gene sequences from directly extracted DNA. Under optimal conditions, approximately 80 to 90% of the potential base exchanges are detectable by SSCP ( Wagner, 2002 ).

Analysis of PCR amplified 15S rDNA fragments from environmental samples by denaturing gradients of chemicals or heat within polyacrylamide gels is a popular tool in microbial ecology ( Bruggemann et al., 2000 ). These techniques are ideal for analyzing complex bacterial communities. A thorough analysis of microbial communities on several levels ranging from the community structure of dominant populations using conserved sequence primers, to phylogenetic sequence analysis of single bands from individual community members is generated. Similar to SSCP, Denaturing/Thermal Gradient Gel Electrophoresis (D/TGGE) techniques are used successfully to detect mutations and in general genetic variations, and hold great potential for environmental forensics use by monitoring microbial communities in contaminated environments. Thus, TGGE was used effectively to monitor bacterial communities in soil ( http://risk.kan.ynu.ac.jp/rmg/WS99PDF/99ITOH.PDF ). These methods monitored actinomycete community changes in potato rhizosphere and investigated actinomycete diversity in different soils. The use of DGGE and TGGE techniques in monitoring microbial communities in metal-contaminated environments is reviewed in detail by Petrisor və s. (2006) .

The assessment of microbial community structure changes by amplified ribosomal DNA restriction analysis was also successfully performed and may be the basis for developing innovative forensic techniques tracking the path of contaminants in environment. Gich və s. (2000) evaluated the suitability of this method for detecting and monitoring changes in activated sludge systems. The method was applied efficiently to detect differences in activated sludge bacterial communities fed on domestic or industrial wastewater, and subjected to different operational conditions. Rahman və s. (2003) used molecular and culture-based methods to characterize thermophilic bacteria associated with the subsurface soil environment in Northern Ireland. The bacteria were screened by amplified ribosomal DNA restriction analysis prior to 15S rRNA gene sequencing.

The Randomly Applied Polymorphic DNA (RAPD) method also holds potential for environmental forensics applications. This method was already applied in criminal forensic studies. Benecke (1998) used RAPD to permit quick identification of arthropods and support classical morphological and medico-legal analysis of maggots on a human corpse. It was determined that maggots found on the inside of a body bag were identical with maggots found on the outside of the bag, and with the pupae found on the floor under the corpse.

Ribotyping represents a molecular subtyping method with widespread applications in bacterial source tracking. Ribotyping was shown to be an effective tool for bacterial source tracking (BST) and is an excellent tool for indicating major sources of biological pollutants since most BST projects only need to determine broad groups of contamination. In the context of BST investigations, ribotyping is an effective tool for discriminating between human and nonhuman forms of Escherichia coli. It has also been shown effective in distinguishing E. coli from major animal groups. The statistical probabilities for distinguishing the major animal groups are greatly enhanced when comparison samples are submitted.

A broad range of forensic applications of ribotyping are related to tracking the source of fecal pollution in water. Fecal pollution affects the quality and safety of water systems used for drinking, recreation, and in the harvesting of seafood. Fecal coliform can originate from numerous sources, including sewage treatment plant discharges, failing septic systems, agricultural and urban runoff, improper disposal of wastes from boats, and wildlife. Ribotyping is now commercially used to track E. coli that are regrowing and proliferating in watersheds ( Scott et al., 2004 ). The ability of ribotyping to differentiate between human and nonhuman sources of fecal pollution (generally E. coli) in water was also demonstrated in the study of Parveen və s. (1999) , who applied ribotyping on a total of 238 E. coli isolates from human sources (HS) and nonhuman sources (NHS) collected from Apalachicola National Estuarine Research Reserve, from associated sewage plants, and directly from animals. The analysis of ribotyping profiles showed that 97% of the HS isolates and 100% of the animal fecal isolates were correctly classified.

Carson və s. (2001) also used ribotyping to successfully identify individual host sources of fecal E. coli, and distinguish between fecal E. coli of human and nonhuman origin, such as fecal E. coli ribotype patterns from humans and seven nonhuman hosts. Such an application could assist in formulation of pollution reduction plans. In another study also related to sources of fecal pollution of water, Scott və s. (2003) applied ribotyping analysis to E. coli isolates obtained from humans, beef cattle, dairy cattle, swine, and poultry from different locations in Florida. The study indicated that using a single restriction enzyme (HindIII) ribotyping cannot differentiate E. coli isolates from different animal species. A possible conclusion of the study was that a combination of geographic and environmental variation exert a significant role in affecting the ability of ribotyping for identification of sources of E. coli in the environment. The study indicated and confirmed, however, that ribotyping procedure can be used effectively to differentiate E. coli between human and nonhuman sources when applied to organisms isolated from a large geographic region.

A project conducted at the University of Georgia, Athens, ( http://alpha.marsci.uga.edu/coastalcouncil/hartel_ribotyping.htm ) used ribotyping to determine the host origin of fecal contamination in Georgia's coastal waters. As a result of the project, four hundred Enterococcus faecalis ribotypes (200 each from birds and humans) were also added to this host origin database.

Routine microbial source tracking analysis (ribotyping) is commercially available at relatively low costs. Such methods and applications include:

DNA analysis of presence or absence of E. faecium

DNA analysis and quantification of E. faecium from human sources

DNA analysis of presence or absence Bacteroides from human, DNA analysis of presence or absence human fecal viruses (i.e., enteroviruses)

DNA analysis of presence or absence of E. coli from cattle sources

DNA analysis of presence or absence of Bacteroides from cattle sources

DNA analysis of presence or absence of cattle fecal viruses (i.e., bovine enteroviruses)

DNA ribotyping (i.e., DNA fingerprinting) analysis of five or more E. coli isolates per sample

DNA comparative analysis of the E. coli isolates from fecal and water or sediment sources