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Pacific Symposium on Biocomputing 8140-151(2003) ASSESSMENT OF THE RELIABILITY OF PROTEIN-P

Pacific Symposium on Biocomputing 8140-151(2003) ASSESSMENT OF THE RELIABILITY OF PROTEIN-P
Pacific Symposium on Biocomputing 8140-151(2003) ASSESSMENT OF THE RELIABILITY OF PROTEIN-P

Assessment of the reliability of protein-protein interactions and protein function prediction

M. Deng, F. Sun, T. Chen

Pacific Symposium on Biocomputing 8:140-151(2003)

ASSESSMENT OF THE RELIABILITY OF PROTEIN-PROTEIN INTERACTIONS AND PROTEIN FUNCTION PREDICTION

MINGHUA DENG,FENGZHU SUN,TING CHEN

Molecular and Computational Biology Program,Department of Biological Sciences

University of Southern California

1042West36th Place,Los Angeles,CA90089-1113,USA

Contact:fsun@https://www.wendangku.net/doc/eb4220597.html, or tingchen@https://www.wendangku.net/doc/eb4220597.html,

Abstract

As more and more high-throughput protein-protein interaction data are collected,the task of estimating the reliability of di?erent data sets

becomes increasingly important.In this paper,we present our study of

two groups of protein-protein interaction data,the physical interaction

data and the protein complex data,and estimate the reliability of these

data sets using three di?erent measurements:(1)the distribution of gene

expression correlation coe?cients,(2)the reliability based on gene ex-

pression correlation coe?cients,and(3)the accuracy of protein function

predictions.We develop a maximum likelihood method to estimate the

reliability of protein interaction data sets according to the distribution

of correlation coe?cients of gene expression pro?les of putative interact-

ing protein pairs.The results of the three measurements are consistent

with each other.The MIPS protein complex data have the highest mean

gene expression correlation coe?cients(0.256)and the highest accuracy

in predicting protein functions(70%sensitivity and speci?city),while

Ito’s Yeast two-hybrid data have the lowest mean(0.041)and the lowest

accuracy(15%sensitivity and speci?city).Uetz’s data are more reli-

able than Ito’s data in all three measurements,and the TAP protein

complex data are more reliable than the HMS-PCI data in all three

measurements as well.The complex data sets generally perform bet-

ter in function predictions than do the physical interaction data sets.

Proteins in complexes are shown to be more highly correlated in gene

expression.The results con?rm that the components of a protein com-

plex can be assigned to functions that the complex carries out within

a cell.There are three interaction data sets di?erent from the above

two groups:the genetic interaction data,the in-silico data and the syn-

express data.Their capability of predicting protein functions generally

falls between that of the Y2H data and that of the MIPS protein com-

plex data.The supplementary information is available at the following

Web site:https://www.wendangku.net/doc/eb4220597.html,/~msms/AssessInteraction/.

1Introduction

The development of high-throughput bio-techniques for functional genomic analysis generated a large amount of protein-protein interaction data.These include the yeast two-hybrid assay1,2,3and mass spectrometry4,5.Several databases have been developed to collect di?erent sources of protein inter-action data,including the Munich Information Center for Protein Sequences (MIPS)6,the Database of Interacting Proteins(DIP)7,and the Biomolecular Interaction Network Database(BIND)8.However,even using the same exper-imental technique of the yeast two-hybrid assay,Ito’s data and Uetz’s data share few overlaps3,which suggest that errors are present in these data sets. In this paper,we estimate the reliability of these data sets using three di?erent measurements:(1)the distribution of gene expression correlation coe?cients, (2)the reliability based on gene expression correlation coe?cients,and(3)the accuracy of protein function predictions.

Interacting proteins are more likely to be involved in similar biological processes and functions and thus they are more likely to be co-expressed.Based on this observation,Grigoriev(2001)9?rst showed that the mean correlation coe?cient of gene expression pro?les for interacting protein pairs is higher than that for random protein pairs.Therefore,the signi?cance of a set of protein interaction data can be tested by comparing the mean correlation coe?cient of gene expression pro?les with that of random protein pairs10,11,https://www.wendangku.net/doc/eb4220597.html,ing the same idea,Ge et al.(2001)13showed that interacting protein pairs are more likely to be in the same cluster of gene expression data than random pairs. Although this idea can be used to study the signi?cance of a set of protein interaction data,it cannot be used to estimate the reliability of this set.Here the reliability is de?ned as the fraction of real interactions over the observed protein interactions.

Two methods have been proposed to estimate the reliability of a set of putative protein interactions.Mrowka et al.(2001)14used the protein physical interactions in MIPS as the reference of real interactions and estimated the reliability of a putative set by comparing the distributions of correlation coef-?cients with those of random pairs.They used a bootstrap method to count how many random pairs needed to be added to the reference data to create the same statistical behavior of gene expression correlation coe?cients as the putative interaction data,and then they computed the reliability from this sampling data.Deane et al.(2002)15used INT,a subset of DIP interactions that are derived from small-scale experiments,as the reference for real inter-actions.They assumed that the distribution of the square of the Euclidian distance between expression pro?les of putative interacting pairs is a mixture

of distributions for real interacting pairs and for random pairs.They then used a least-square approach to estimate the reliability of the putative protein in-teraction data.Although both ideas are novel and interesting,their estimation methods do not optimally correspond to their models.Other methods have also been proposed to assess the reliability by looking at protein functions16 and“interaction generality”17.

In this paper,we develop a maximum likelihood estimation(MLE)method for estimating the reliability of several interaction data sets based on the model of Deane et al.(2002).We studied two groups of interaction data.The?rst group included the MIPS,Uetz’s and Ito’s interaction data,all of which contain pairwise physical interactions.In this group,the interactions in MIPS were treated as real interactions,and we estimated the reliability of Uetz’s data, Ito’s data and Ito’s data with multiple IST hits(Ito1IST,···,Ito8IST).We show that the reliability of Uetz’s interaction data(53%)is much higher than the reliability of Ito’s data(17%)and is comparable to that of the Ito2IST data with at least two IST hits(56%).The reliability of Ito’s data generally increases with the number of IST hits,which is consistent with our intuition that multiple IST hits could reduce the false positives signi?cantly.The second group contained protein complexes:the MIPS complexes,the TAP data,and the HMS-PCI data.They provide protein components in a complex but do not give the physical interactions.The two groups are di?erent,although a relationship does exist,since proteins in the same complex are more likely to physically interact with one another.The two groups have to be treated di?erently.For the protein complex data,the meaning of reliability is the fraction of protein pairs that are in the same protein complex in the putative complex data.We used the same MLE approach as above to estimate the reliability of the protein complex data using the MIPS complexes as the true complexes.The reliability of the TAP data and the HMS-PCI data are58% and25%,respectively.

Several methods have been developed to predict functions using protein-protein interaction data18,19,20,21.The basic assumption behind these studies is that proteins involved in similar functions are more likely to be interacting. In this paper,we consider two methods:the neighborhood-counting method and the chi-square method for the prediction of protein function.We use a leave-one-out method to estimate the accuracy of predictions,and we compare the results from di?erent data sets.As expected,the reference data sets show higher accuracy than others in predicting functions.The MIPS complex data have the highest accuracy(70%sensitivity and speci?city),while Ito’s data have the lowest accuracy(15%sensitivity and speci?city).The results are consistent with the estimation of the reliability of the protein interaction data.

2Method

2.1Estimating the reliability of a putative protein interaction data set

The reliability of a set of putative protein interactions is de?ned as the fraction of real protein interactions over all the putative protein interactions.Letαbe the reliability of a given set of putative interactions.Let O(·),T(·)and R(·)be the distributions of the correlation coe?cients of the gene expression pro?les for the given set of putative interaction pairs,the true interacting pairs and the random pairs,respectively.Then we should have

O(·)=αT(·)+(1?α)R(·).

Suppose we split the values of correlation coe?cients into K bins.Let n k be the number of observed interaction pairs in the k th bin.Let p k and q k be the fractions of real interactions and random pairs in the k th bin,respectively. Then the likelihood function can be de?ned as:

L(α)=

L

k=1

(αp k+(1?α)q k)n k.(1)

L(α)is a convex function and we can use a classical gradient algorithm to estimate the parameterα, α,by maximizing L(α).

To?nd the precision of the estimation,we use the following formula to calculate the variance of α,

V ar( α)=

1

K

k=1

n k(p k?q k)2

(bαp k+(1?bα)q k)2

.

2.2Estimating the reliability of protein interactions from di?erent experi-

ments.

If we have protein interaction data from several experiments,how do we esti-mate the reliability of the di?erent sets of putative interactions?For example, we have two sets of putative protein interactions,E1and E2,with M1and M2pairs,respectively.How do we estimate the reliability of the putative in-teracting pairs in E1/E1∩E2,E2/E1∩E2,and E1∩E2?If the number of protein pairs in a set is large,the above approach can be applied.On the other hand,if the number of protein pairs is not too large,we propose the following method.

As in Deng et al.10,we de?ne the false positive rate(fp)and the false negative rate(fn)for a speci?c data set,where the false positive rate is the probability that two proteins do not interact in reality but are observed to be interacting in the experiment.The false negative rate is the probability that two proteins interact in reality but are not observed to be interacting in the experiment.Let O ij and P ij be the variables for the observed and the real interaction for proteins P i and P j,respectively,with value1for interaction and0for no interaction.Then

fp=Pr(O ij=1|P ij=0),fn=Pr(O ij=0|P ij=1).(2) Thus,the probability for the observed protein-protein interaction is

Pr(O ij=1)=Pr(P ij=1)(1?fn)+Pr(P ij=0)fp.

As in Mrowka et al.14and Deane et al.15,the reliability of a protein-protein interaction data set is measured by the fraction of real interactions in the data set,denoted byα.Let K r and K n be the sizes of real interactions and non-interactions,respectively,and let M be the size of the data set.We assume that the observed interactions and non-interactions are random samples from the real interaction set and the non-interaction set,respectively.The false positive rate and false negative rate can be estimated as

fp=M(1?α)

K n

,fn=1?

αM

K r

.(3)

Using the above formula,we can estimate the reliability of a putative protein-protein pair given two protein-protein interaction sets.We use the following notation for the k th data set:

O(k)

ij

:observed interaction result for P i and P j,

fp(k)and fn(k):false positive rate and false negative rate,

αk:reliability,

M k:the number of interaction pairs.

From equations2and3,we have,

Pr(P ij=1|O(1)

ij =1,O(2)

ij

=1)

=

Pr(P ij=1)(1?fn(1))(1?fn(2))

Pr(P ij=1)(1?fn(1))(1?fn(2))+Pr(P ij=0)fp(1)fp(2)

=

α1α2

α1α2+K r

K n

(1?α1)(1?α2)

.

(4)

Pr(P ij=1|O(1)

ij =1,O(2)

ij

=0)

=

Pr(P ij=1)(1?fn(1))fn(2)

Pr(P ij=1)(1?fn)fn+Pr(P ij=0)fp(1?fp)

=

α1(1?α2M2

K r

)

α1(1?α2M2

K r

)+(1?α1)(1?(1?α2)M2

K n

)

.

(5)

Therefore,if K r<

2.3Protein function prediction using protein-protein interaction data

We used two simple methods to predict protein functions based on protein-protein interaction data.One is referred to as the“neighborhood-counting method”18,which assigns k functions to a protein with the k largest frequencies in its interacting partners.The other,referred to as the“chi-square method”19,assigns k functions to a protein with the k largest chi-square scores.The chi-square score for a function j and a protein P i is de?ned as

S i(j)=[n i(j)?e i(j)]2

e i(j)

,

where n i(j)is the number of interaction partners of protein P i having function j,e i(j)=n i(j)×p j is the expected number of partners having function j,and p j is the fraction of proteins having function j among all the proteins.

3Results

Our study assessed the reliability of two di?erent groups of protein-protein in-teraction data:the protein physical interaction data and the protein complex data.The protein physical interaction data included two yeast two-hybrid data sets,by Uetz et al.1and Ito et al.2,3,and DIP(https://www.wendangku.net/doc/eb4220597.html,), a collection of protein interactions from the literature and the yeast two-hybrid assays.A special feature of Ito’s protein-protein interactions is that each in-teraction is accompanied by an IST number,indicating how many times the interaction was observed.We compared these data with the experimentally de-termined MIPS physical interaction data set(http://mips.gsf.de).The protein complex data included two data sets,the TAP data4and the HMS-PCI data5,

Figure1:Distribution of expression coe?cients for Uetz,Ito,MIPS physical interactions and random protein pairs(left),and that for TAP,HMS-PCI,MIPS complex data and random

protein pairs(right).

obtained by systematic puri?cation of protein complexes and protein identi?ca-tion via mass spectrometry.We compared them with a set of experimentally determined protein complexes called“MIPS Complex”6.For completeness, we also included the data obtained by other methods:co-expressed proteins measured at mRNA levels(“SynExpress”),computationally predicted interac-tions(“In-silico”)and genetic interactions16(“Genetic”).We used the YPD 22protein names in all data sets.

3.1Distribution of gene expression correlation coe?cients

We computed the correlation coe?cient for every interacting protein pair using the cell cycle gene expression data23,which contains6,080genes with77data points(2cln3,2clb,18alpha,24cdc15,17cdc28,and14elut).Figure1shows the distributions of pairwise correlation coe?cients.One is for all gene pairs, the MIPS physical interactions,Uetz’s data and Ito’s data.The other is for all gene pairs,the MIPS complex protein pairs,the TAP data and the HMS-PCI data.The distributions for the other three sets:“SynExpress”,“In-silico”, and“Genetic”,are not included,as they cannot be easily classi?ed as being in either of the above two groups.

The statistical signi?cance for the di?erence between the mean expression correlation coe?cient of a putative interaction set and that of random pairs is measured by the T-score and the P-value for the null hypothesis of no di?erence between the sample mean and the mean of random gene pairs.The T-scores

are calculated as the standard two sample T-test statistic.

Table1gives some descriptive statistics for the distributions of correlation coe?cients for di?erent data sets in the three groups:the protein physical interaction data,the protein complex data,and the data obtained by other methods.As expected,the MIPS complex data has the largest mean and the largest T-score among all the data sets.In the?rst group,the MIPS physical interaction data has the largest mean,while Ito’s data have the smallest mean and the smallest T-score.Generally,as the IST number increases,the mean for Ito’s data increases as well.In the second group,the TAP data shows a higher mean than the HMS-PCI data.

Data#Pairs Mean Variance T-score P-value

Random184801600.03050.2000.00?

Physical Interactions

MIPS Physical24090.09850.22416.71 6.31e-063

DIP143510.08520.23632.78 5.63e-236

Uetz13750.06920.2107.18 3.70e-013

Ito1IST43610.04100.209 3.47 2.64e-004

Ito2IST14080.07140.2147.697.82e-015

Ito3IST7510.08330.2237.23 2.42e-013

Ito4IST5410.09410.2177.40 6.85e-014

Ito5IST4420.09790.2237.09 6.96e-013

Ito6IST3510.08210.210 4.84 6.75e-007

Ito7IST2910.08830.217 4.94 4.04e-007

Ito8IST2570.09380.223 5.08 1.95e-007

Protein Complex

MIPS Complex87980.25600.250105.900.00

TAP178380.16420.27089.310.00

HMS-PCI324380.08010.24544.690.00

Other Methods

SynExpress160630.16500.23885.280.00

In-silico71520.11110.23434.10 3.89e-255

Genetic8780.09900.24010.16 1.67e-024

Table1:Statistics of distributions of gene expression correlation coe?cients for di?erent

protein-protein interaction data sets.

3.2Reliability of the di?erent data sets

We estimated the reliability of the di?erent data sets using maximum likelihood estimation on the distribution of gene expression correlation coe?cients.As in equation3,we needed to specify the distribution for real interactions and that for non-interactions.We used the distribution for random pairs as that for the non-interactions,since it is believed that the size of real interactions is much smaller than the size of the non-interaction pairs.We chose the MIPS physical interactions as the reference for the physical interaction data and the MIPS complex data as the reference for the TAP and the HMS-PCI complex data.

Data Pairs PairsExpαVariance

Physical interactions

Uetz143613750.5290.0843

DIP14454143510.8150.0244

Ito1IST444343610.1670.0383

Ito2IST146914080.5580.0831

Ito3IST8027510.7530.1144

Ito4IST5845410.8950.1436

Ito5IST4764420.9640.1567

Ito6IST3793510.6760.1768

Ito7IST3122910.7910.1942

Ito8IST2762570.8780.2054

Protein Complex

TAP17962178380.5850.0081

HMS-PCI32667324380.2480.0053

Table2:Reliability of the physical interaction data(Uetz’s,DIP,and Ito’s with di?erent IST hits)and the protein complex data(TAP and HMS-PCI).

The results are listed in Table2.The table shows that the Ito5IST data,with ≥5IST hits,are the most reliable,withα=0.96,while the Ito1IST data are the least reliable withα=0.17.The Ito2IST data are as reliable as the Uetz data.The TAP data are more reliable than the HMS-PCI data.Again,the maximum likelihood approach cannot be applied to the other three data sets because they cannot be easily classi?ed into either of the above two groups.

3.3Cellular role prediction based on di?erent data.

We applied the neighborhood-counting method and the chi-square method20to predict protein functions based on the protein-protein interaction data.Both methods assign functions to a protein based on the functions of its immediate interaction proteins.The functional annotations were obtained from YPD, which assigns protein to three functional categories:“cellular role”,“subcel-lular localization”,and“biochemical function”.Here,we considered the func-tional annotation based on the cellular role.Up to April8,2002,YPD included 6,416proteins,among which3,894proteins have been assigned to one or more functions of43cellular roles,and the rest2,522proteins are unknown.

We used a leave-one-out method to measure the accuracy of the predic-tions.The leave-one-out method randomly selects a protein with known func-tions,assuming its functions as unknown,and then uses the neighborhood-counting method or the chi-square method to predict its functions.Finally, the predictions were compared with the actual functions of the protein.We repeated the leave-one-out experiment for K known proteins,P i,···,P K.Let n i be the number of functions for protein P i in YPD,m i be the number of predicted functions for protein P i,and k i be the overlap between them.The

Figure2:Sensitivity and speci?city of functional predictions for di?erent protein-protein interaction data sets using the neighborhood-counting(left)and the chi-square(right)meth-

ods.

speci?city(SP)and the sensitivity(SN)can be de?ned as

SP= K

i

k i

K

i

m i

,SN=

K

i

k i

K

i

n i

(6)

Figure2shows the relationship between speci?city and sensitivity for the neighborhood-counting method and the chi-square method on di?erent protein interaction data sets.As expected,the MIPS protein complex data have the best performance,while the Ito1IST data do the worst.Excluding the MIPS protein complex data,a group of three data sets(the TAP data,the MIPS Physical data and the Genetic Interaction data)shows better performance than the others.Overall,the results are very consistent with those of the dis-tributions of expression correlation coe?cients and the reliability estimation. 4Discussions

We studied two groups of protein-protein interaction data,the physical inter-action data and the protein complex data,and estimated the reliability of these data sets using three di?erent measurements:the distribution of gene expres-sion correlation coe?cients,the reliability based on gene expression correlation coe?cients,and the accuracy of protein function prediction.We separated protein complex data from protein physical interaction data because of their obvious di?erence:not all protein pairs in a complex interact with one another, and not all physically interacting protein pairs are in the same complex.Many

protein complexes such as ribosomes and RNA Polymerases are essential for a cell,and the interactions within a complex are generally more stable and stronger and have a longer life span than most other physical interactions, while other physical interactions include other important interactions such as signal transductions.Our results con?rm that the components of a protein complex can be assigned to functions that the complex carries out within a cell.The complex data sets generally perform better in function predictions than do the physical interaction data sets.Meanwhile,proteins in complexes are shown to be more highly correlated in gene expression,as well.

The results of the three measurements are consistent with one another. For example,the MIPS protein complex data have the highest mean gene ex-pression correlation coe?cient(0.256)and the highest accuracy in predicting protein functions(70%sensitivity and speci?city),while Ito’s Y2H data have the lowest mean(0.041)and the lowest accuracy(15%sensitivity and speci-?city);Uetz’s data are more reliable than Ito’s data in all three measurements, and the TAP data are more reliable than the HMS-PCI data in all three mea-surements.The Ito1IST data containing many interactions with only1IST hit are believed to contain many false positives and are the least reliable.However, the Ito2IST data containing interactions with at least2IST hits have better performance in all three measurements.This con?rms that multiple ISTs can reduce false-positives in Y2H assays signi?cantly.

There are three interaction data sets di?erent from the above two groups: the genetic interaction data,the In-silico data,and the Synexpress data.Their capability of predicting protein functions generally falls between that of the Y2H data and that of the MIPS protein complex data.It should be noted that these interactions contain not only real physical interactions but also other protein pairs that are functionally associated.These data are important in understanding protein functions on a global scale.

We used three di?erent ways to assess protein-protein interaction data. Although they show consistency with one another,there are some limitations to the reliability estimation.First,we assumed that the MIPS interactions and complexes were unbiased real interactions.However,the MIPS data sets may contain errors and may be biased to certain functions,cell compartments, mRNA expression levels,and so on,and thus the measurements may be inaccu-rate.Second,we used the gene expression pro?les as a measurement.Ideally, a good measurement should itself be unbiased for assessing the reliability of interactions,and the data collection process should be unbiased as well.In this study,the gene expression data we used are certainly biased.It is also well-known that only a small set of interacting protein pairs are correlated at the mRNA expression levels.Another limitation is the assumption that

known proteins have all their functions annotated.Based on this assumption, we can estimate the accuracy.In reality,the proteins may have un-discovered functions.

Acknowledgments

This research was partially supported by National Institutes of Health Grant DK53392,National Institutes of Health Grant1-R01-RR16522-01,National Science Foundation EIA-0112934,and the University of Southern California. References

1.P.Uetz,et al.Nature403,623(2000).

2.T.Ito,K.Tashiro,S.Muta,R.Ozawa,T.Chiba,M.Nishizawa,K.Yamamoto,S.Kuhara

and https://www.wendangku.net/doc/eb4220597.html,A97,1143(2002).

3.T.Ito,T.Chiba,R.Ozawa,M.Yoshida,M.Hattori and Y.Sakaki.Proc.Natl.Acad.

https://www.wendangku.net/doc/eb4220597.html,A98,4569(2001).

4. A.Gavin,M.B¨o che,R.Krause,P.Grandi,M.Marzioch,A.Bauer,J.Schultz,J.M.Rick,

A.Michon,C.Cruciat et al..Nature415,141(2002).

5.Y.Ho,et al..Nature415,180(2002).

6.H.W.Mewes,D.Frishman,U.Guldener,G.Mannhaupt,K.Mayer,M.Mokrejs,B.Mor-

genstern,M.Munsterkotter,S.Rudd and B.Weil.Nucleic Acids Research30,31(2002).

7.I.Xenarios,L.Salwinski,X.J.Duan,P.Higney,S.Kim and D.Eisenberg.Nucleic Acids

Research30303(2002).

8.G.D.Bader,I.Donaldson,C.Wolting,B.F.Ouellette,T.Pawson,C.W.Hogue.Nucleic

Acids Research29,242(2001).

9. A.Grigoriev.Nucleic Acid Res.29,3513(2001).

10.M.Deng,S.Mehta,F.Sun and T.Chen.Proceedings of the Sixth International Confer-

ence on Computational Molecular Biology(RECOMB2002),117(2002).

11.R.Jansen,D.Greenbaum and M.Gerstein.Genome Research12,37(2002).

12.P.Kemmeren,N.L.V.Berkum,J.Vilo,T.Bijma,R.Donders, A.Brazma and F.C.P.

Holstega.Molecular Cell9,1133(2002).

13.H.Ge,Z.Liu,G.M.Church and M.Vidal.Nature Genetics,29,482(2001).

14.R.Mrowka,A.Patzak and H.Herzel.Genome Research11,1971(2001).

15. C.M.Deane,L.Salwinski,I.Xenarios and D.Eisenberg.Molecular and cellular proteomics

(2002)

16. C.V.Mering,R.Krause,M.Snel,S.G.Oliver,S.Fields and P.Bork.Nature417,399

(2002).

17.Saito,R.,Suzuki,H.and Hayashizaki,Y..2002.Nucleic Acids Research30:1163-1168.

18. B.Schwikowski,P.Uetz and S.Fields.Nature Biotechnology18,1257(2000).

19.H.Hishigaki,K.Nakai,T.Ono,A.Tanigami and T.Takagi.Yeast18,523(2001).

20.M.Deng,K.Zhang,S.Mehta,T.Chen and F.Sun.Proceeding of IEEE Computer Society

Bioinformatics Conference,Page197-206(2002).

21.M.Fellenberg,K.Albermann, A.Zollner,H.W.Mewes,and J.Hani.In Proc.of the

Eighth Int.Conf.on Intelligent System for Molecular Biology(ISMB2000),152(2000).

22.M.C.Costanzo,et al.Nucleic Acids Research29:,75(2001).

23.P.T.Spellman,G.Sherlock,M.Q.Zhang,V.R.Iyer,K.Anders,M.B.Eisen,P.O.Brown,

D.Botstein and B.Futcher.Molecular Biology of the Cell9,3273(1998).

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盘点我心中最好看30部最好看的经典悬疑电影 盘点一下心目中的最好看的经典悬念电影,从后往前数: 30. 《心慌方》 试想像当你一觉醒来,发现独处高度精密且结构繁复,地下甚至天花也是由一个个正立方体切成的,没有食物、饮料,身上穿了囚犯般的简陋衣服,心乱如麻的你四处试探,试图逃出生天。机关找到了,推门进去,是没完没了的密室。 但是,他们面对敌人不仅仅是立方体,而是他们自己…… 29.《心理游戏》 通过心理游戏能有针对性地指导解决人们存在的自我意识、学习潜能、情绪调控、沟通交往、生存意志、心灵成长等方面的困惑,有效地帮助解决集体建设中面对的如环境适应、成功激励、合作竞争、感恩责任、创新拓展等难题。心理游戏是一种在团体情境中提供心理学帮助与指导的重要方式,它是通过团体内人际交互作用,促使个体在交往中通过观察、学习、体验,认识自我,探讨自我、接纳自我,调整和改善与他人的关系,学习新的态度和行为方式,以发展良好的生活适应的助人过程。

28. 《狙击电话亭》 广告推销员斯图在外面瞒着妻子有一个秘密情人,为了躲避妻子的电话单检查,这天他又偷偷溜到街上公用电话亭准备打电话约会情人。不料,在他进入电话亭的一刹那,电话铃 响了。虽然不知是谁打的电话,出于习惯,斯图拿起了听筒。

一把阴沉单调的男声随即响起,警告斯图不要挂掉,否则将血渐街头!斯图当然没有理会这恶作剧般的警告,马上挂了电话。这时,一声枪响,一名路人已经倒在地上。斯图吓得魂飞魄散,动也不敢动。 闻讯而来,然而他们对斯图的解释怎么也不相信,斯图还成了枪击案的主要嫌疑人。一时间,全城轰动,斯图的妻子和情人都闻讯赶来了。 27.《十二宫》 二十世纪70年代,旧金山出现了一个自称“十二宫”的杀人狂,杀人后,向媒体寄一封信,留下密码、线索,向警方挑衅,多次的阴差阳错使案件陷入僵局,警方渐渐束手无策。连环杀人案件也引起了《旧金山纪事报》的记者罗伯特(杰克?格兰恩哈尔饰)和保罗(小罗伯特?唐尼饰)的注意,他们在**大卫(马克?普法洛饰)的帮助下,开始调查这一系列的连环凶杀案件,在和“十二宫”杀手斗志斗勇的同时,他们个人的生活也面临了极大的挑战。 26.《玩命记忆》 在一座停产的密闭工厂里,五个男人从昏迷中转醒,但他们却想不起来自己身为何人,又为何在这里,唯一清楚的是,他们被困在这里,而且或被捆、或受伤,状态糟糕。与此同时,一起绑架案的赎金交接程序正在进行,歹徒依靠高明的事前准备成功拿到了钱并脱身,暗中监视的**们迅速展开了追击。厂房里的五个男人在经过搜寻模糊的记忆片段与分析后,大致理清了当下的形势:五人中有两人是被绑架的某公司总裁寇斯与同事麦肯,其他三人则是绑匪,真正的寇斯与麦肯必须在收钱的绑匪返回前脱身,否则将面临撕票的危险,但是在身份无法确定的情况下,每个人想要保住自身安全又谈何容易?

一句话点评100部人生必看的优秀好电影

黑日危机 人工智能--------------说的是儿子对妈妈的爱,这部电影是我的最爱,看了无数遍,百看不厌 天作之盒--------------这部电影是根据当年的非典香港医护人员的真实故事改编..我哭的那个惨啊 阿甘正传--------------看的我一会笑一会哭~~ 萤火虫之墓------------宫崎骏最感人的动画电影说的是兄妹的感情~一定要看漫画版的 这个杀手不太冷--------最后一刻,我震惊了,泪瞬间留下.... 勇敢的心--------------尤其是电影最后那一句:“为了自由”. 美丽人生--------------这个已经不用说了~~太经典了~ 暖春------------------这个是大陆电影的经典啊~~ 阿郎的故事------------很老的香港电影...记得小时候和姐姐一起看..看到最后两人抱头痛苦... 推荐 我左眼遇到鬼----------这部也是香港电影。。刚看的时候以为又是一部烂片..后来发现...啊啊啊啊..哭~~~ 人狗奇缘--------------再者推荐你一部韩国电影我哭得要死要活的... 导盲犬小Q-------------我是拿着毛巾看完整部电影的.. 我和狗狗的十个约定----受不了啊~都是狗狗的~~~ ----------------------cmy整理请勿复制---------------------------------- 玛丽和我--------------哭的很惨很惨,幸好结局是好的。 忠犬八公的故事--------又是和狗狗有关的...只要和动物有关...我就会哭的很惨... 小鞋子----------------说得是一份令人感动的坚持.. 黑暗中的舞者----------很感人很黑暗很无奈,看完好多年了一想就郁闷。 暹罗之恋--------------绝对的虐心经典之作啊~~~ 被嫌弃的松子的一生----这部是前面是虐~~!!!到最后很感动~!! 婚纱------------------虽然剧情依然是换了绝症的主人公...但是催泪功力还是那么强~!!!!我的机器人女友--------小出惠介笑起来小狗一般的干净纯洁,天地崩塌的那一刹那,女机器人自断腰肢救下小出时,最后的微笑……还有,绫濑遥在里面好漂亮啊~ 比悲伤更悲伤的故事----韩国电影干嘛老这么虐啊~!!!! 悲伤电影--------------听名字就很悲伤... 情书------------------是很久前看的了,感觉很复杂,没有哭,但是一晚没睡。 妈妈再爱我一次--------当时基本从中间哭到尾的... 玛丽和马克思----------我最近看的最有意义的动画片了~~感触颇深啊~ 肥猫流浪记------------杯具啊~这个小时候看的,还拍了好多部~每一部都看的哭到抽~ 爱,回家--------------其实亲情片比爱情片更容易让人哭..去看看这部吧,哭到不行.. 情不自禁--------------剪辑啊编剧啊都很强悍,最后我看的哭的不行也感动的不行... 恋恋笔记本------------这个绝对的经典之作啊...无法自拔 海上钢琴师------------默默的听着他的钢琴曲,默默的流泪.. 可可西里--------------学校活动的时候,租场地看的,看完全城无声,都成泪人了... 霸王别姬--------------这部经典之作 外婆的家--------------真的超感人的,看时哭的快虚脱了都 美丽心灵--------------说得是一个真实的故事..看到最后你真的会被感动 ----------------------cmy整理请勿复制---------------------------------- 天使之城--------------很美丽的爱情故事!!是尼古拉斯凯奇演的,超赞的~转型之作 我的父亲、我的儿子----从名字就知道他是说什么的..废话不多说..感人就是感人.. if only---------------要不要这么感动啊~~~~~ 他不笨,他是我爸爸----也叫《我是山姆》,西恩潘演的,一个智障父亲和他女儿的故事..看题目我都要哭了..

我的雅思8分半个月详细复习方法!(附带些解题tips)

我的雅思8分半个月详细复习方法!(附带些解题tips) 26/11成绩:听力 8.5,阅读8.0,写作7.0,口语8.0 应Janet, Jessica,& Daniel等人的要求,将我复习雅思的经验分享出来,供你们复习,ok,于是花了一下午的时间总结了我的复习方法,同时也给出了一些tips----增加分数的技巧,希望2012年1月的你们考出好成绩。Aha… u guys really owe me one. 也希望对正在准 备当中的烤鸭有所帮助,祝你们都取得理想的成绩。 先说下我自己的情况: 本人法律专业、不是特别勤奋的类型、平常还有恶心人的作业、复习时间为每天2-3小时,断断续续半个多月。我说这些是想说明雅思的备考过程其实不会那么痛苦,只要“频率”对了,你自然就会爱上它的,而且1个月足够了!! 听力: 词汇量是决定因素。听力嘛,就是他说你写,如果单词写不出来,基本上可以断定与高分 无缘。词汇的书籍倒是无所谓,整来整去,场景和词汇差不多就是那些,所以重要的你背 进去了,而不是选哪本书。 练习部分的话,每天听2次,每次30分钟。2次的内容是不同的!!!(1)第一次是听剑桥的真题,我是每天坚持听一套剑桥的听力,订正之后反复听几遍,力求每一句都听懂,把不懂的单词都摘录到notebook中。(2)第二次是做听写。我这人比较懒,懒得去弄bbc,voa什么的,所以就干脆用剑桥真题来,随便拿一套题目,播放一句写一句,我现在差不多2个section用30分钟就能全部写出来。 特别强调下,如果你想7分以上,一定就要听写!!为什么要听写呢?因为现在的考题都很贱,先说答案,然后才说到提示内容,所以你如果只是一味盯着考题,等听到那个“关键词”再仔细听答案很有可能就是当前那题的答案没听着,还耽误了下一题的答案。而听写就能帮助你理解考官出题的思路,无形当中就会提高你“抓答案”的能力。另外,在考场上读 题很重要,学会预测答案的词性,然后用前几分钟的废话时间,把所有的题目全部看过一遍,这样的话,section3和section4之间就有机会让你大脑休息一下,然后总攻section4。 Tip1:心态一定要好,不能慌。每个题都是机会,不能因为丢失了几个小机会,而把所有 的机会都丢了。 Tip2:一定要先读题(切记切记)!雅思阅读真的跟单词量没多大关系,因为很多单词就 算是单词量很大的人还是不认识。阅读中有太多的专业词汇,所以你绝对不要希望能够读 懂阅读文章。还有就是那什么平行阅读法、完美演绎法等等的各种法都不靠谱,像咱们这

给大家推荐几部好看的电影

1) 肖申克的救赎(刺激1995):男人必看的励志影片。 2) 教父(1、2):经典黑帮片,有此作品,其他同类一概低头。 3)美国往事:整个人生都在里面。 4)天堂电影院:每个男人的童年回忆,太经典了。 5)无主之城:人家怎么能拍出这么牛的电影! 6)活着:也许是中国目前最伟大的电影。 7) 阿甘正传:教导所有的人要去宽容别人,傻就是福气。 8) 勇敢的心:民族自尊的好教材,希望大家要爱中国。 9) 楚门的世界:探讨人的价值和人性根本的奇思怪作。 10) 音乐之声:音乐的力量、音乐的快乐! 11)辛德勒的名单:震撼人心的历史、充满感染力的摄影和杰出的演员。 十佳科幻片 1) 星球大战系列:开创了一个电影神话。 2) 异次元骇客(第十三层):应该说它比黑客帝国的构思更精妙。 3) 超人:所有漫画类科幻电影的代表。 4) 终结者(1、2):科幻电影经典中的经典。 5) 12猴子:如此引人深思的科幻电影真不多见。 6) 黑客帝国系列:引发了对现实和未来网络发展的思考,形成了一种黑客文化。 7) 移魂都市(黑暗城市):风格另类的科幻片,结尾出人意表。 8) 超时空接触:比较严肃地探讨外星文明问题的力作。 9) 千钧一发:描写未来社会人的基因问题的惊险影片,内容和主题俱佳。 10) 2001漫游太空:经典作品,以严肃的科学性和预见性著称。 十佳战争片: 1) 拯救大兵瑞恩:最真实反映战争和人性的超级巨作。 2) 猎杀红色十月:节奏和人物拿捏准确的潜艇影片代表作。 3) 兵临城下:从独特的视角描写二战的巨片,演员表演到位。 4) 大逃杀:归入战争片只因其太震撼、太残酷。 5) 巴顿将军:全景式展示战争的代表作,演员表演出色。 6) u-571:效果出众的新型海战片,拍得很有特点。 7) 全金属外壳:库布里克对战争的深刻反思,看过后使人对战争产生恐惧。 8) 星际舰队:科幻性质的战争片,士兵的训练和战斗的描写很有煽动性和争议性。 9) 瓦尔特保卫萨拉热窝:随时看起来都心潮澎湃的好电影! 10) 野战排:反思越战的经典影片。 十佳动作片 1) 英雄本色(1):吴宇森代表作。 2) 真实的谎言:阿诺演的最温情和幽默的电影。 3) 生死时速(1):充满动感,耳目一新! 4) 虎胆龙威系列:呵呵他怎么总是一身伤却不死啊!!! 5) 勇闯夺命岛(石破天惊)动作片颠峰作品!演员表演出色。 6) 刀锋战士(1、2):新式吸血鬼动作片,非常另类和华丽。 7) 神秘的黄玫瑰系列:呵呵因为看的时候年纪小,觉得比西部片还经典。 8) 复仇:也是罗马尼亚的老电影,这部影片的枪战让人百看不厌。 9) 三步杀人曲系列:干净利落的墨西哥风格枪战电影。 10) 第一滴血(1):有内涵有力度有故事,是史泰龙为数不多的好片。

人一生必看的100部电影

人一生必看的100部电影 全球最佳电影排名榜 第001名教父The Godfathertop (1972) 第002名肖申克的救赎The Shawshank Redemption (1994) 第003名教父续集The Godfather: Part II (1974) 第004名黄金三镖客Buono, il brutto, il cattivo, Il (1967) 第005名低俗小说Pulp Fiction (1994) 第006名辛德勒的名单(1993) 第007名星球大战5:帝国反击战Star Wars: Episode V - The Empire Strikes Back (1980)第008名飞越疯人院One Flew Over the Cuckoo's Nest (1975) 第009名卡萨布兰卡Casablanca (1942) 第010名魔戒3:王者归来The Lord of the Rings: The Return of the King (2003) 第011名七武士Shichinin no samurai (1959) 第012名星球大战Star Wars (1977) 第013名十二怒汉12 Angry Men (1957) 第014名后窗Rear Window (1954) 第015名好家伙Goodfellas (1990) 第016名夺宝奇兵Raiders of the Lost Ark (1981) 第017名魔戒1:魔戒现身The Lord of the Rings: The Fellowship of the Ring (2001) 第018名上帝之城Cidade de Deus (2002) 第019名西部往事C'era una volta il West (1969) 第020名普通嫌疑犯The Usual Suspects (1995) 第021名惊魂记Psycho (1960) 第022名奇爱博士Dr. Strange love (1964) 第023名西北偏北North by Northwest (1959) 第024名公民凯恩Citizen Kane (1941) 第025名沉默的羔羊The Silence of the Lambs(1991) 第026名魔戒2:双塔奇兵The Lord of the Rings: The Two Towers (2002) 第027名记忆碎片Memento (2001) 第028名搏击俱乐部Fight Club (1999) 第029名日落大道Sunset Blvd.(1950) 第030名阿拉伯的劳伦斯Lawrence of Arabia (1962) 第029名日落大道Sunset Blvd.(1950) 第030名阿拉伯的劳伦斯Lawrence of Arabia (1962) 第031名风云人物It's a Wonderful Life(1946) 第032名黑客帝国The Matrix (1999) 第033名出租车司机Taxi Driver (1976) 第034名七宗罪Se7en (1995) 第035名美国丽人American Beauty(1999) 第036名战争启示录Apocehlose Now(1979) 第037名迷魂记Vertigo (1958) 第038名天使爱美丽Fabuleux destin d'Am e lie Poulain,Le(2001)

手机投屏到电视的种方法看完才知道原来这么简单

手机投屏到电视的种方法看完才知道原来这么 简单 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】

手机投屏到电视的5种方法,看完才知道原来这么简单!在我们的日常生活中,经常会遇到一些场景,让我们想把手机里的照片、视频、文档等内容分享给身边的朋友。不过从体验上讲,手机这块“小屏幕”绝对不能令人满意。相信很多人都会思考,有没有一些方法,可以将我们手机上的画面直接投影到电视屏幕上?自然是有的!,今天我就将为大家介绍5种手机投屏的方法,好好利用,这些方法对于你的工作生活绝对大有助益。●苹果手机的投屏方法对于苹果手机用户来说,目前有两种比较常用的投屏方式:Airplay使用AirPlay进行无线投屏显然是最方便的。在保证手机和显示器在同一WiFi条件下,我们只需要调出苹果手机的控制中心,然后单击AirPlay选项,然后选择设备即可连接完成投屏。值得注意的是,在即将到来的 iOS11上,AirPlay将会拥有一个更加通俗易懂的新名字——屏幕镜像,使用方法和位置大致是相同的。不过无线投屏也存在缺点,就是会有延迟,稳定性一般以及可能遇到不匹配的问题。有线连接所以,如果你需要更稳定的投屏方式,可以试试有线投屏。不过和无线投屏相比,有线投屏的成本可能比较高,需要单独买转接线。比如说这个Lightning数字影音转换器,就可以通过外接,实现连接电视/显示器的HDMI接口进行投屏。●安卓手机和iPhone相

类似,安卓手机也具备两种投屏方式。无线显示安卓手机同样支持无线投屏功能,一般来讲,无论哪个品牌的手机,在保证手机和显示器在同一WiFi条件下,在设置——网络和连接里面,点击更多连接方式,都可以看到无线显示的选项,然后点击即可匹配。MHL有线连接当然,也有安卓手机支持有线连接,MHL有线连接实际上就是HDMI手机版名称,不过从安卓4.4以后,支持这一功能的手机就变得越来越少了,甚至已经很难找到一款支持MHL投屏的手机了。●软件投屏当然,除了使用手机系统自带投屏和有线投屏之外,我们也可以选择使用一些软件来实现投屏功能。如果你家里有小米电视的话,投屏神器就是个不错的选择。另外,还有乐播投屏等很多软件可以选择。而且,不少视频软件本身也支持投屏功能,在播放页面点击投屏按钮即可实现。总结:看了上面的5种方法,你是不是已经知道怎么使用手机实现投屏功能了呢?如果你觉得这个教程很实用的话,不放收藏并分享给你的朋友们吧,以备之后的不时之需!

雅思高分备考经验分享

雅思高分备考经验分享 永不服输, 从4.5到8分的华丽转身,今天给大家带来了雅思高分经验,希望能够帮助到大家,下面就和大家分享,来欣赏一下吧。 【雅思高分经验】永不服输从4.5到8分的华丽转身 考了这么多年,也算是个老考鸭啦,从最早的4.5分到最后的8分,走过了不少弯路。在这里分享我的经验。肯定不会完全正确。但是我想多多少少都会给迷茫中 的考鸭一些帮助。 整体上讲 我觉得雅思的分数和每个人的英语能力有一定联系,但是,英语好,不一定就能考到一个好分数。如果想要在雅思成绩上有所突破,考到高分,就一定要进行大量的真题练习。让自己真真正正理解雅思考试,熟悉雅思考试。简单来说,就是正确的方法,配合大量的练习。这两点缺一不可。没有方法,考试的时候就像无头的苍蝇;没有大量的练习你在考试当中没有办法把你的技巧使用出来,或者在做题的时候因为不熟练的使用技巧而浪费大量的时间,从而导致考试时间不足。 以听力考试为例,我在一开始上网搜索了很多听力考试技巧,又认真记忆各种听力词汇。我当时想着只要把这些技巧记到心里,把单词都记到心里,考试的时候应该就能自如的使用出来,然后听力的问题就解决啦。 可是这种方法的效果并不好,在最初的几次雅思考试上,我的听力分数并没有提升,甚至在一段时间以后还下降到了七分以下。

后来我把剑四到剑八雅思的听力,每天早上做一套。在做题的过程中思考如何做每种题型。大概练了一个多礼拜,听力的分数就直接提高到了8.5.所以我要说,雅思考试,如果你想提高某一单项,针对这一单项的大量练习必不可少。 听力 听力考试确实有一些技巧,但这些技巧不是做题的捷径,你个人的英语听力能力还是非常重要的。如何提高听力能力,没有任何方法,就是大量的练习雅思听力题。不需要每天练很久,每天练一套听力题就好,但是每天都要坚持练习。 英语的能力提升不是即时性的。不是今天练了,你就会感觉到你的英语听力就由明显的提升。只有你每天都练习,即便每天时间很短,但是一个礼拜以后你就会感觉到听力能力的明显提升。再说的更具体一点就是,你每天练半个小时英语,坚持一周相当于你一周练了三个半小时。可是这三个半小时比你一周只在某一天练五个小时还要有效果。 下面说说雅思听力各种题型的技巧: 填空题:1)看清一个空最多包含几个单词;2)猜测词性:副词,名词,形容词…;3)猜测答案的大概内容:日期,电话号码,时间,月份,人名… 选择题:选择题是我认为所有题型中最难的题了。因为选择题信息量大,要求你在短时间内对题目和所有的答案都要有充分的理解才能做对题。我做选择的方法只有一个,就是在做题前把题目和答案全

超经典电影+超好看电影(352部_部分有重复)111

好看的英文电影推荐 25 部口语练习电影 1阿甘正传“ FORREST GUM”P主演:Tom Hanks 汤姆汉克斯 2电子情书“ YOU' VE GOT MAI主L演”:Tom Hanks 汤姆汉克斯Meg Ryan 梅格瑞安3居家男人“THE FAMILY MAN主”演:Nicolas Cage 尼科拉斯凯奇Tea Leoni 蒂里奥尼 4公主日记I.II. “THE PRINCESS DIARI主ES演I:II Julie” A ndrews 朱丽安德 鲁斯Anne Hatthaway 安妮哈德威 5逃跑的新娘“THE RUNAWAY BRIDE主”演:Juliet Roberts 朱丽叶罗伯斯Richard Gere 理 查基尔 6新岳父大人“ FATHER OF THE BRID主E演”:Steve Martin 斯蒂夫马丁Diane Keaton 戴安 基顿 7BJ单身日记“ BRIDGET JONES' DIARY主I 演II :R”e nee Zellweger 雷尼奇维格 Hugh Grant 休格兰特 8奔腾年代“SEA BISCUIT主”演:Toby McQuaire 托比迈奎尔 9蒙娜丽莎的微笑“Mona Lisa 's Sm主ile演:”J ulia Roberts朱丽叶罗伯斯Julia Stiles 朱丽亚 斯蒂尔斯Kristen Dunst 克里斯滕等斯特 10甜心先生“ Jerry Maguaire 主演”:Tom Cruise 汤姆克鲁斯Renee Zelleweger 雷尼奇维 格 11热血强人“ Remember the Titans 主演”:Danzel Washington 丹泽尔华盛顿12铁血教练“ Coach Carter 主演” :Samuel Jackson萨姆尔杰克逊13重建人生“Life As a House主演”:Kevin Cline 凯文克莱恩Kristin Scott Thomas 克里斯丁 斯科特托马斯Hayden Christensen 海登克里斯滕森 14海上钢琴师“The Legend of 1900 主演”:Tim Roth 蒂姆罗斯 15大话王“Liar Liar 主演”:Jim Carrie 金凯利 16单身插班生“ About a Boy 主”演:Hugn Grant 修格兰特 17风流奇男子“ Alfie主”演:Jude Law 裘德洛 18妙手情真“ Patch Adams主”演:Robin Williams 罗宾威廉斯 19变人“Bicentennial Man 主演”:Robin Williams 罗宾威廉斯 20猫屎先生“As good as it gets主演:”Ja ck NIckelson 杰克尼科尔森Helen Hunt 海伦亨特 21完美男人“The Perfect Man 主演”:Hilary Duff 希拉里荙芙Chris Noth 克里斯 诺斯 22婚礼男友“The Wedding Date 主”演:Debra Messing 戴博拉梅西Dermot Mulroney 德莫 特麦隆尼 23男人百分百“What Women Want ”主演:Mel Gibson 梅尔吉普森Helen Hunt 海伦亨

100部不得不看的电影看电影

最费脑力的14部电影】 《盗梦空间》、《记忆裂痕》、《生死停留》、《死亡幻觉》、《禁闭岛》、《穆赫兰道》、《蝴蝶效应》、《恐怖游轮》、《伤城》、《盗走达芬奇》、《88分钟》、《万能钥匙》、《决胜21点》、《沉默的羔羊》 【感动无数人的电影】 《恋空》《婚纱》《比悲伤更悲伤的故事》《我脑中的橡皮擦》《属于你的我的初恋》《夏天协奏曲》《天使之恋》《分手信》《近在咫尺的爱恋》 【15部让你哭的昏天暗地的电影】 《假如爱有天意》《我脑海中的橡皮擦》《情书》《恋空》《等待,只为与你相遇》《我们的幸福时光》《请别相信她》《触不到的恋人》《菊花香》《剪刀手爱德华》《海上钢琴师》《恋恋笔记本》《美丽心灵的永恒阳光》《泰坦尼克号》 【人生必看的10部电影】 爱情→《罗马假日》; 执着→《阿甘正传》; 哲理→《第七封印》; 才华→《莫扎特传》; 人生→《美国往事》; 童心→《ET》; 痛苦→《现代启示录》; 信念→《肖申克的救赎》; 责任→《辛德勒的名单》; 勇气→《勇敢的心》 【十部适合一个人静静看的电影】 1、阿甘正传 2、肖申克的救赎 3、触不到的恋人 4、海上钢琴师 5、千与千寻 6、雏菊 7、花样年华 8、幸福来敲门 9、蓝莓之夜 10、放牛班的春天 【10部震撼狙击手电影】 ①《狙击电话亭》; ②《最后的莫希干人》; ③《敌人的荣誉》; ④《兵临城下》; ⑤《全金属外壳》、 ⑥《快枪手》; ⑦《双狙人》; ⑧《杀手悲歌》;

⑨《一号通缉令》; ⑩《最后刺客》 【亚洲十大恐怖电影】: 1.《咒怨》 2.鬼娃娃花子 3.《午夜凶铃》 4.《鬼来电》 5.《笔仙》 6.《解剖学教室》 7.《邪降》 8.《四人餐桌》 9.《人形师》 10.《凶相》 【12部让你笑喷的电影】 《神探飞机头》《我盛大的同志婚礼》《幸运库克》《校园卧底》《我的野蛮老师》《美女也烦恼》《疯狂的石头》《谋杀快乐》《XXXX》《我为玛丽狂》《美国派》《偷天情缘》 【18部讲述天才的电影】 《美丽心灵》、《雨人》、《波拉克》、《暗物质》、《想飞的钢琴少年》、《嫌疑人X的献身》、《十一罗汉》、《猫鼠游戏》、《香水》、《一级恐惧》、《心灵捕手》、《莫扎特传》、《证据》、《海上钢琴师》、《电锯惊魂》、《沉默的羔羊》、《非常嫌疑犯》、《寻找弗罗斯特》。 最酷的狗:《101真狗》 最可爱的狗:《狗狗心事》 最红的狗:《史努比》 最搞怪的狗:《家有贱狗》 最苦命的狗:《龙龙与忠狗》 最懂孙子兵法的狗:《猫狗大战》 最大无畏的狗:《酷狗正传》 最会装傻的狗:《酷狗宝贝》 最忠心的狗:《导盲犬小Q》 最早狗明星:《灵犬莱西》 【哈佛商学院要求学生必看的10部经典电影】 《华尔街》《大亨游戏》《颠倒乾坤》《抢钱大作战》《硅谷传奇》《可口可乐小子》《发达之路》《大公司小老板》《巴塞罗那》《社交网络》 【最美的10部电影】 1.《公民凯恩》 2.《猎人之夜》 3.《游戏规则》 4.《日出》 5.《亚特兰大号》 6.《M就是凶手》 7.《雨中曲》 8.《迷魂记》

大四学姐谈专八备考经验

因为在考专八前就已经找好了工作,因为之前有专四良好+BEC高级+雅思7分证书来证明自己英语能力,所以复习专八并没有尽全力,认真看书大约也就一两周,目标就是求过,好在后来专八口语和笔试都顺利过了~~ 之前一直觉得专八很难,后来做了两套真题发现其实不难,我们老师也说专八专四考的是能力,并非突击做题就有很好的效果,而是你到那个水平不用怎么复习也能拿到相应的分数。。。这也是我后来懒得认真复习的原因之一555~~ 总体感觉的就是如果平时英语基础不是特别扎实的童鞋得拉长线复习才有可能提高很多分了,而平时基础较好的考前做几套真题过也是妥妥的~~还有可能轻松就高分了~~ 我的考前复习方法:做真题,总结生词和用法,听力----只有第一部分略难,但是习惯习惯就会发现出题规律,每次记笔记的时候能猜到哪儿出题了,所以尽量多练真题就好,我还买了一本华研专门练第一部分的书,全是minilecture填空,但是做了几篇感觉出题路子和真题很不一样,就弃用了;阅读---挺简单,主要是练速度,逼着自己在27分钟内做完三篇真题阅读就好;文学常识---总结真题中文学常识(总有些文学常识重复考),这个很重要,最好系统一些,把真题涉及到的知识点加以扩展在总结,确保这部分尽可能地多拿分,其实考的内容好多以前的概况,文学课都讲过,但是大四好多都忘了,如果当时学得认真复习起来应该不吃力;改错----最虐心的就是改错了,经常十错八,这部分我直接放弃了,先做别的,最后蒙改错(因为经验告诉我认证做的和蒙的都只对那么几个好吧);翻译---感觉比较简单,知识做了真题再照着答案校对,并总结了我不会的用法;作文---只练了两三篇真题作文,然后从网上选几篇写得好的范文抄在本上,总结结构,常用句型,好的用法,下次模仿着写就行啦 我觉得我的方法大致上是比较好使的,但是我玩性太大,寒假都快过一大半了才想起来复习,复习了一周多男盆友又带我旅游去了,所以没有很好的坚持,不过在短短一两周内我还是看到自己不断在进步,尤其是听力第一部分和文学常识,分拿的越来越高,之后稳定在一个水平 ps:小插曲---之前一个学姐和我说她专八没过,但他们班有人一起mai da an,而且买了的人都过了,她好后悔,觉得当时不该为了面子不买,现在不过第二年再回来考会很麻烦;这个事情让我考前挺纠结,因为没认真复习,虽然平时做题客观题都拿40左右(主观按25算),一加应该能过,但心里还是没底,怕万一不过还要飞回来考太麻烦了,也动过买一份的念头,于是找学姐问了一个买过da an 的学长的微信,他告诉我他们当时收到的da an不准,人文就错了好些,他基本是靠自己做通过的,他周围也有几个买了但没过的,据说网上那种考前就发的da an 不准,之后考试过程中发过来的靠谱一点,那也就意味着得带手机去收了,听完学长说的我寻思自己心理素质不好,胆子小,再加上我们学校监考很严,就算拿着手机我也不一定敢抄,所以还是算了,时间太紧那样心理压力大说不定本来能过的都过不去了,所以就决定还是凭自己实力去考了。这里劝学弟学妹一下,如果复习一下有把握通过的千万别把希望寄托给mai da an,很有可能赔了钱,过不去,或被老师抓,如果不是之前学姐说的事情让我有了侥幸心理我可能会更认真地复习,而不是想着不行就考前mai da an 吧,不过后悔也没用,这个教训也告诉我无论什么时候别把希望寄托在别人身上,只有自己的真实能力才靠谱! 个人觉得有必要买的复习书籍:冲击波真题套装(基础好的就买这个就够了),华研人文知识,作文书,其他的书都是浪费,大四了心太散做不完的,改错则是怎么做都错那么多,我放弃治疗了。。。 我还买了一个300多的新东方网课(找学长内购的),里面附送了课件等,没时间看,最后就看了点人文的课件还有点用,其实也是浪费钱,唉~~肉疼 一口气写了这么多,想把自己的经验分享给学弟学妹们,(记得当时我在复习前也总去找

高二雅思1战7分经验分享

高二雅思1战7分经验分享 高二1战7分, 就是这么任性,今天给大家带来了高二雅思1战7分,希望能够帮助到大家,下面就和大家分享,来欣赏一下吧。 【雅思高分经验】高二1战7分就是这么任性 LISTENING: ·考试那天提早1个钟到(我那时是7.40到的),找个安静的地方(仲恺那里考场前面有个风景“宜人”的空地,可以坐边上的椅子上)听一下和考试难度差不多的听力(我听的是剑桥系列的真题),放松自己,也让自己提早进入考试状态; ·进考场前,将自己的物品(水和纸巾貌似可以带进考场,不过要给考官检查)寄存到指定的教室,然后安静的在考室外等待(有考官在门外给你指示,记得带好ID CARD 和照片); ·考试开始前,一定要follow the examiners instructions,他们会告诉考生如何填写答题卡(名字一定要全部大写。如:PARKMAN。那天我后面那位仁兄交了卷才发现自己没全部大写,杯具maybe;还有,千万别偷看试卷!); ·充分利用开考前几分钟试音的时间放松自己,进入状态(那天我们听的是MJ的歌); ·考试中,全程要保持高度的注意力,注意单复数、定位词、关键词、两题之间的距离(若很近则前一个单词可以不写完整。如:firewood and

coal可写成fir w d and coal)、听力中的重音或停顿的词(若真不会,往往那些就是答案),答案的词性…… ·誊写答案时,边誊边检查(别把时间浪费在发呆上面了) READING: ·阅读的答题卷和听力是同一张(正反两面),做阅读的时候千万千万别再翻到听力的那版答听力的题---会被考官直接当作弊处理; ·平行阅读(这绝对是真理中的真理;尽量不要急着写答案,所有问题的答案都可以在文中直接找出----if you are really careful and patient); ·注意原文中和问题里的同义替换和定位词(这绝对是关键中的关键,极大的帮助你对答案的把握和做题速度); ·排除法(做HEADING,MATCHING,MULTIPLE CHOICE的绝对高招,很多错误选项认真看都有漏洞的,大胆地除去,往往emerge的就是真理); ·舍难求易(高手瓶颈!突破自己的心里关和习惯,这是考试,不是思维训练的练习,你的目的是拿高分,而一味地indulge in难题只会undermine your confidence,影响你做题的速度---偶这次考试阅读拿BAND 8就很大程度上归功于最后时刻对这一点的顿悟---最好是做完了有把握的再想难的) WRITING: 充分的论据永远比华丽的句型、绚丽的词藻更为重要(这次我杯

一生要看的300部电影

小丑之夜 棕榈滩的故事 红圈 总统班底 铁面无私 红气球 母亲与娼妓 美女与野兽 洛克兄弟 怪形 谁陷害了兔子罗杰秘密与谎言 奇遇 索拉里斯 夜访吸血鬼 疯狂的麦克斯2 动物屋 情枭的黎明 锦城春色 夹心蛋糕 摧花手 荒唐小混蛋奇遇记

无医可靠 郎心如铁 爱与罪 幽灵世界 人工智能 美国风情画 处女自杀 罗马假日 梦幻成真 福禄双霸天 黑猫 雾码头 妮诺奇嘉 大审判 第一滴血 豹 春花秋月未了情侠骨柔情 露露 浮生若梦 帝国陷落 年少轻狂

布赖顿硬糖 黑店狂想曲 思凡 大逃杀 魔域奇兵 侏罗纪公园 哈尔的移动城堡费城故事 雨人 玩具总动员2 失踪的女人 龙猫 光荣 怪兽电力公司僵尸肖恩 斯巴达克斯 楚门的世界 桃色案件 西线无战事 侠盗罗宾汉 穆赫兰道 灵欲春宵

乱世儿女 四百击 圣诞夜惊魂 阳光小美女 换子疑云 窃听大阴谋 阿尔及尔之战 卧虎藏龙 巴顿将军 决战猩球 禁闭岛 大路 本杰明巴顿奇事 曼哈顿 鸭羹 加勒比海盗:黑珍珠号的诅咒夺魂索 雌雄大盗 相见恨晚 电视台风云 撞车 非洲女王号

战地军魂 神秘河 足迹 洛奇 辣手摧花 木兰花 杀死比尔Ⅱ 潜水钟与蝴蝶生人勿进 硫磺岛来信 欲望号街车 金刚 大鱼 迷离世界 罗丝玛丽的婴儿艾德伍德 心灵捕手 电话谋杀案 江湖浪子 卡比里亚之夜寻子遇仙记 黄金时代

日出 杀手没有假期谜一样的双眼驱魔人 仁心与冠冕人类之子 日落黄沙 杀手 纽伦堡大审判公主新娘 超人总动员驯龙记 萤火虫之墓猎^之夜 恶魔 赌城风云 淘金记 八部半 愤怒的葡萄12只猴子 恐惧的代价两杆大烟枪

雅思8分攻略经验分享

雅思8分攻略经验分享 雅思8分学霸在生活中拥有哪些惊人的英语力?今天给大家带来了雅思8分攻略经验分享,希望能够帮助到大家,下面就和大家分享,来欣赏一下。雅思8分学霸在生活中拥有哪些惊人的英语力?在近年来雅思考试受到越来越多国家和高校承认的趋势下、考试形式人性化的驱动下,做烤鸭成了更多人的身份选择标签。而虽然达到6-7分就可以达到各高校的录取标准,但在竞争将近白热化的状态下,能考取雅思8分,除了能收到顶尖高校的橄榄枝召唤,又会是怎样的一种人生呢?这就带大家来扒一扒。翻开任何一本《剑桥雅思真题集》的评分标准,我们都可以看到8分的能力说明是:Has fully operational command of the language with only occasional unsystematic inaccuracies and inappropriacies. Misunderstandings may occur in unfamiliar situations. Handles complex detailed argumentation well.这就要求我们,这些母语并非英语的学习者,能做到“完全掌控所使用的英语”,而我们并非native speaker,所以考官非常贴心帮我们开出了“with only occasional unsystematic inaccuracies and inappropriacies”的通行牌:“偶尔出现一些混乱、不准确或用语不当”是被接受的。就好像我们说母语的中文,难免也会有tongue slip的口误,一旦我们意识到能做出自我修正就不是大的问题。因为在语言学当中slips are the result of tiredness, worry

《一生必看的30部电影》清单

《一生必看的30部电影》清单 1.阿甘正传Forrest Gump 2.肖申克的救赎The Shawshank Redemption 3.辛德勒的名单Schindler's List 4.泰坦尼克号Titanic 5.教父The Godfather 6.教父续集The GodfatherⅡ 7.放牛班的春天Les choristes 8.盗梦空间Inception 9.这个杀手不太冷Léon 10.三傻大闹宝莱坞3 Idiots 11.天堂电影院Nuovo Cinema Paradiso 12.美国往事Once Upon a Time in America 13.楚门的世界The Truman Show 14.钢琴家The Pianist 15.指环王3王者无敌 16.当幸福来敲门The Pursuit of Happyness 17.上帝之城Cidade de Deus 18.闻香识女人Scent of a Woman 19.美丽心灵A Beautiful Mind 20.致命魔术The Prestige 21.勇敢的心Braveheart 22.天使爱美丽Le fabuleux destin d'Amélie Poulain 23.七宗罪Se7en

24.心灵捕手Good Will Hunting 25.幸福终点站The Terminal 26.贫民窟的百万富翁Slumdog Millionaire 27.猜火车Trainspotting 28.美国丽人American Beauty 29.黑鹰坠落Black Hawk Down 30.孤独的生还者Lone Survivor

如何用苹果手机投屏 苹果手机怎么投屏电脑

手机看视频有的时候总会感觉到累,屏幕太小看的不够爽又或者用手一直拿着手机看累得慌。我就就喜欢看电视因为电视屏幕大看的爽,而且现在很多手机视频都可以往电视上投影视频,那么如何用苹果手机投屏? 使用工具: 手机、电脑(同一个网络) 迅捷苹果录屏精灵 https://https://www.wendangku.net/doc/eb4220597.html,/download-airplayreceiver 操作方法: 1、苹果手机拥有独特的AirPlay镜像投屏,手机和电脑在同一个wifi的情况下,iPhone就会触发AirPlay功能。我们可以通过在电脑上安装支持AirPlay的工具来间接实现这个功能!

2、迅捷苹果录屏精灵仅适用于苹果手机使用哦!使用该iPhone屏幕录制应用,还可以轻松录制iOS设备屏幕,并保存为MP4、AVI、FLV 等视频格式。手机电脑屏幕画面同步显示。 3、首先我们要打开电脑设备以及iPhone手机连接到同一个无线路由器上的同一个WiFi无线网络中,这是苹果手机投屏的重中之重。

4、然后打开iphone手机上的设置,进入控制中心,点击AirPlay功能即可搜索可用的投屏设备,当搜索到可用来投屏的设备后手机移动端会自动进行连接投屏,同时会出现一个和电脑同款的投屏名称,选择即可。

5、不同系统手机找到的方法会有一些不同,找到与电脑使用的投屏名称选择即可,下图是苹果不同版本对应的位置;

6、最后镜像连接成功之后,电脑屏幕上就会实时显示手机上面的一切内容,就可以操纵手机,手机图片、视频、手游等都可以在电脑上观看大屏幕了。如下图所示便是手机邮件的内容展示。

超详细雅思经验分享_总分7.5_听力8_阅读8.5_写作7_口语7

超详细雅思经验分享 总分7.5_听力8_阅读8.5_写作7_口语7 犹豫了很久,还是打开了这个文档,来和大家分享我的一些雅思考试的小tips,希望能够帮助到大家。我是在长沙参加雅思考试的,我的分数是总分7.5分,听力8分,阅读8.5分,写作7分,口语7分。 经验总结: 1.上补习班的时候一定要认真,上补习班很重要,因为会给我们一个很坚固的基础。而且在复习的过程中,如果你能很清楚地记得老师的模样会对我们的复习有帮助哦~~所以我推荐一个不错的英语培训机构叫阿卡索外教网,可以辅助大家的英语学习。他是一个线上培训机构,时间地点都可以自己安排,比较灵活方便,而且他还是在线外教一对一的模式,外教上课互动特别多,上课体验很好,很受人们喜欢。好了我在这也不多说了,如果需要了解的,可以去阿卡索的官网看看,里面有英语免费试听课可以听听看的。拿我自己考试的例子,我这次考的听力的最后一题是个老题,我对这套题的印象特别深刻,因为老师在上课的时候就强调说在写听力的时候要敢于写出你认为你听到的单词,当时就是用“season”来举例。在考场上我想起上课的内容就特别的有信心,所以考试发挥也就特别好。 自己准备部分:前提:一定要保证每天的复习时间超过8个小时,并且要合理安排好每个部分的时间。 2.听力:环球雅思的那本强化类的听力书,我强烈推荐,编的很好。这本书,第一遍听的时候可以当作一个入门的书籍,它有点难度,而且覆盖了所有的听力的题型,会让你对雅思听力有个全面的理解。第一遍不管多么受挫都要听完,而我认为的一遍就是对一套题目要全部听明白所有的对话,查出所有的生词。第二遍听这本书建议安排在你第一遍听完了剑三和剑四上面的听力,然后把这本书当作总结归纳规律的一个过程。这里推荐卢峭梅老师的《雅思双向听力》,在总结的时候你可以结合这本书上面列举的每个题型的做题规律,再写下自己的经验感受。这个过程对听力提高巨大。而且这本书还有一个部分很好,那就是上面的听力词汇,大家要背下来那些词汇,这样你就熟悉每个场景会出现的词汇,你就会

一个月备考雅思7分完整记录版

一个月备考雅思7分完整记录版 雅思考完已经有一段时间了,因为有一些朋友即将或准备要考。于是借这个春意正浓、乍暖还寒的夜晚,我翻出所有的找的和自己总结的复习资料,将我的备考过程全面回忆一下,希望对要考的朋友有一些帮助。 同一个考试,不同的人对它的理解和认知也不一样。在此我尽量将我对雅思的理解和自己复习过程中总结的一些技巧、以及考场上经历的一些教训陈述的具体。希望您读来不觉得生硬教条。并且,每个人的特点和经历都是不一样的,大家需在复习过程中自己琢磨总结出适合自己的路子,切勿过于依赖他人的方法技巧、生搬硬套。 (一)什么是雅思? 雅思和托福一样,是一种英语语言能力测试。托福为美国创立,主要为美国所用。雅思(International English Language Testing System,简称IELTS)由英国和澳大利亚合办,英国文化协会、剑桥大学和澳大利亚教育国际开发署(IDP)负责命题考试,最初用于英联邦国家招收国际学生和移民资格考核,现在越来越多地被包括美国在内的其他非英联邦国家要求。前一阵子在网上看到东南亚菲律宾、马来西亚等国学生来中国留学也需有雅思成绩以证明其英语能力。来中国也要雅思?!虽然好笑,但是至少能说明雅思的全球通用性。 雅思考试在全球都设有考场,几乎每个月都有考试,在教育部的雅思官方报名网站上可以报名。雅思考试包括两类,Academic(学术)类和General Training(移民培训)类。也就是说每一场雅思考试都有两套试卷。其中,学术类和移民类的听力和口语内容是一样的,阅读和写作内容不一样。学术类对象主要是留学生,所以试题设置也偏向学习、教育和科普性专业英语内容。培训类主要是在英语国家的生活和就业的英语使用。本文以下仅讲述学术类雅思考试。 雅思考试共有四部分内容:Listening, Reading, Writing and Speaking,即我们常说的听、说、读、写。除了口语以外都是笔试。笔试的三部分内容在同一个时间完成(比如说某个上午),口语考试则是会根据当次考试人数抽签到考试的一周(通常是一两天)之内,形式是和一位口试官面对面问答交流。雅思考试四部分每部分的总分是9分,四个部分的平均分即为此次考试你的最后成绩。不同的国家和大学对雅思分数的要求有所不同,比如大部分澳大利亚大学的研究生入学要求是总分不低于6.5,单科不低于5.5。

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