Excel

Функции впр и гпр в excel 2019: ГПР (функция ГПР) — Служба поддержки Майкрософт

Бесплатный видео курс — Организация импорта из Китая. 6 шагов

ГПР — одна из самых полезных функций в программе Excel. Да, большинство пользователей программы чаще используют другие функции — ЕСЛИ, СУММ, СРЕДНЕЕЗНАЧЕНИЕ, ВПР и другие. Но функция ГПР в Excel также может быть полезна в работе и способна сэкономить время и силы на подготовку отчетной информации.

Кстати, в образовательном центре “РУНО” есть практический курс Microsoft Excel 2016/2019. Уровень 2. Расширенные возможности, на котором можно узнать всё про вычисления в программе с помощью функций, про условное форматирование, функциях ГПР, ВПР и множестве других полезных инструментов.

В этой статье мы подробно рассмотрим как использовать функцию ГПР и чем она может помочь при работе с данными.

  1. Что такое функция ГПР;
  2. Пример использования;
  3. Разница между ГПР и ВПР.

Что такое функция ГПР

 Функция ГПР в Microsoft Excel предназначена для поиска информации и извлечения данных из определенной строки в таблице.

ГПР ищет значение в первой строке таблицы и возвращает другое значение в том же столбце из строки в соответствии с заданным условием.

В англоязычной версии Excel функция ГПР называется HLOOKUP и дословно переводится как «горизонтальный поиск».

В этой статье мы поможем вам понять, как использовать функцию ГПР на конкретном примере.

Важно знать!

Главное требование к организации данных при использовании функции ГПР – искомое значение должно находится в первой строке таблицы для поиска.



Пример использования

 Рассмотрим пример: допустим, у нас есть список учащихся с предметами, которые они сдают. А также есть табличка с данными о датах сдачи экзаменов.

Наша задача: проставить дату экзаменов в списке учеников класса. Для этого в столбце с датой пропишем формулу с функцией ГПР.

Итак, мы будем искать название экзамена В2 в таблице с датами — диапазон F4:P5.

Важно помнить, что ГПР ищет данные по первой строке. Если функция найдет искомое значение, то она вернет его из строки 2. Интервальный просмотр равен нулю.

Нажимаем ОК и  получаем дату экзамена у первого ученика.

Далее применяем автозаполнение и получаем заполненную таблицу с датами экзаменов.

Подведем итог: мы рассмотрели один из примеров использования функции ГПР. Благодаря грамотному использованию ссылок на ячейки, полученные формулы ГПР можно копировать или перемещать без необходимости обновлять ссылки.

Более сложные ситуации на конкретных примерах мы рассматриваем на дистанционном практическом курсе Microsoft Excel 2016/2019. Уровень 2. Расширенные возможности. Записавшись на наш курс вы овладеете всеми возможными навыками, облегчающими и ускоряющими работу с данными.

Разница между ГПР и ВПР

Обе встроенные функции используются для поиска определенных значений в очень большом наборе данных с использованием формул поиска Excel.

Функция ГПР, или горизонтальный поиск, в Excel используется для выполнения горизонтального поиска по набору строк в электронной таблице. Проще говоря, функция ГПР выполняет горизонтальный поиск по строкам для извлечения данных из определенной строки в таблице. С другой стороны, функция ВПР или вертикальный поиск чаще используется, когда данные находятся в столбцах, а не в строках. Она похожа на функцию ГПР, за исключением того, что выполняет вертикальный поиск по столбцам электронной таблицы.

Наш профессиональный совет

Для того, чтобы освоить самые удобные и полезные функции программы Excel, необходимо получить более полноценную и структурированную обучающую информацию.

Пройдя курсы Excel дистанционно, вы сможете в короткие сроки освоить работу с продуктом Microsoft и успешно применять полученные навыки на практике.

По завершению дистанционного видеокурса “Microsoft Excel 2016/2019. Уровень 2. Расширенные возможности” вы сможете:

  • Применять продвинутые инструменты вычисления;

  • Эффективно работать с большими табличными массивами;

  • Анализировать данные с помощью сводных таблиц;

  • Применять новые диаграммы Excel 2019;

  • Применять альтернативные методики форматирования;

  • Защищать данные книги.

Получить доступ   Учебная программа

СМОТРИТЕ ВИДЕОУРОКИ ПО ТЕМЕ:

СТАТЬИ ПО ТЕМЕ:

Сортировка в Excel. Автоматизируем свою работу

Как сделать маркированный список в Word. Краткая инструкция

Как сделать фильтр в Excel. Разбираем на примере

КАТАЛОГ КУРСОВ ПО EXCEL:

Microsoft Excel 2016/2019. Уровень 1+2. Профессионал

Microsoft Excel 2016/2019. Анализ и прогнозирование данных. Уровень 3. Эксперт

Microsoft Excel 2016/2019. Уровень 1+2+3. От Новичка до Эксперта


Самый быстрый ВПР

9967 07.02.2020 Скачать пример

Если в ваших таблицах всего лишь несколько десятков строк, то, скорее всего, эта статья не будет для вас актуальной. На таких небольших объемах данных любой способ будет работать достаточно шустро, чтобы вы этого не замечали. Если же число строк в ваших списках измеряется тысячами, да и самих таблиц не одна-две, то время мучительного ожидания на пересчете формул в Excel может доходить до нескольких минут.

В этом случае, правильный выбор функции, применяемой для связывания таблиц, играет решающую роль — разница в производительности между ними, как мы увидим далее, может составлять более 20 раз!

Когда я писал свою первую книжку пять лет назад, то уже делал сравнительный скоростной тест различных способов поиска и подстановки данных функциями ВПР, ИНДЕКС+ПОИСКПОЗ, СУММЕСЛИ и др. С тех пор сменилось три версии Office, появились надстройки Power Query и Power Pivot, кардинально изменившие весь процесс работы с данными. А в прошлом году ещё и обновился вычислительный движок Excel, получив поддержку динамических массивов и новые функции ПРОСМОТРХ, ФИЛЬТР и т.п.

Так что пришла пора снова взяться за секундомер и выяснить — кто же самый быстрый. Ну и, заодно, проверить — какие способы поиска и подстановки данных в Excel вы знаете :)

Подопытный кролик

Тест будем проводить на следующем примере:


Это книга Excel с одним листом, где расположены две таблицы: отгрузки (500 000 строк) и прайс-лист (600 строк). Наша задача — подставить цены из прайс-листа в таблицу отгрузок. Для каждого способа будем вводить формулу в ячейку С2 и копировать вниз на весь столбец, замеряя время, которое потребуется Excel, чтобы просчитать весь столбец из полумиллиона ячеек. Полученные значения, безусловно, зависят от множества факторов (поколение процессора, объем оперативной памяти, текущая загрузка системы, версия Office и т.д.), но нам важны не конкретные цифры, а, скорее, их сравнение друг с другом. Важно понимать прожорливость каждого способа и их ограничения.

Способ 1. ВПР

Сначала — классика 🙂 Легендарная функция вертикального просмотра —

ВПР (VLOOKUP), которая приходит в голову первой в подобных ситуациях:


Здесь участвуют следующие аргументы:

  • B2 — искомое значение, т.е. название товара, который мы хотим найти в прайс-листе
  • $G$2:$H$600 — закреплённая знаками доллара (чтобы не сползала при копировании формулы вниз) абсолютная ссылка на прайс
  • 2 — номер столбца в прайс-листе, откуда мы хотим взять цену
  • 0 или ЛОЖЬ — переключение в режим поиска точного соответствия, когда любое некорректное название товара (например, ФОНЕРА) в столбце B в таблице отгрузок приведёт к появлению ошибки #Н/Д как результата работы функции.

Время вычисления = 4,3 сек.

Способ 2. ВПР с выделением столбцов целиком

Многие пользователи, применяя ВПР, во втором аргументе этой функции, где нужно задать поисковую таблицу (прайс), выделяют не ограниченный диапазон ($G$2:$H$600), а сразу столбцы G:H целиком. Это проще, быстрее, позволяет не думать про F4 и то, что завтра прайс-лист может быть на несколько строк больше. Формула в этом случае выглядит тоже компактнее:


В старых версиях Excel такое выделение не сильно влияло на скорость вычислений, но сейчас (неожиданно для меня, признаюсь) результат получился в разы хуже предыдущего.

Время вычисления = 14,5 сек.

Однако.

Способ 3. ИНДЕКС и ПОИСКПОЗ

Следующей после ВПР ступенью эволюции для многих пользователей Microsoft Excel обычно является переход на использование связки функций ИНДЕКС (INDEX) и ПОИСКПОЗ (MATCH). Выглядит эта формула так:


Здесь:

Функция ИНДЕКС извлекает из заданного в первом аргументе диапазона (столбца $H$2:$H$600 с ценами в прайс-листе) содержимое ячейки с заданным номером.

А номер этот, в свою очередь, определяется функцией ПОИСКПОЗ, у которой три аргумента:

  • Что нужно найти — название товара из B2
  • Где мы это ищем — столбец с названиями товаров в прайсе ($G$2:$G$600)
  • Режим поиска: 0 — точный, 1 или -1 — приблизительный с округлением в меньшую или большую сторону, соответственно.

Формула выходит чуть сложнее, но, при этом имеет несколько ощутимых преимуществ перед классической ВПР, а именно:

  • Не нужно отсчитывать номер столбца (как в третьем аргументе ВПР).
  • Можно извлекать данные, которые находятся левее столбца, где просходит поиск.

По скорости, однако же, этот способ проигрывает ВПР почти в два раза:

    Время вычисления = 7,8 сек.

    Если же, вдобавок, полениться и выделять не ограниченные диапазоны, а столбцы целиком:


    . .. то результат получается совсем печальный:

    Время вычисления = 28,5 сек.

    28 секунд, Карл! В 6 раз медленнее ВПР!

    Способ 4. СУММЕСЛИ

    Если нужно найти не текстовые, а именно числовые данные (как в нашем случае — цену), то вместо ВПР вполне можно использовать функцию СУММЕСЛИ (SUMIF). Изначально она задумывалась как инструмент для выборочного суммирования данных по условию (найди и сложи мне все продажи кабелей, например), но можно заставить её искать нужный нам товар и в прайс-листе. Если грузы в нём не повторяются, то суммировать будет не с чем и эта функция просто выведет искомое значение:


    Здесь:

    • Первый аргумент СУММЕСЛИ — это диапазон проверяемых ячеек, т.е. названия товаров в прайсе ($G$2:$G$600).
    • Второй аргумент (B2) — что мы ищем.
    • Третий аргумент — диапазон ячеек с ценами $H$2:$H$600, числа из которых мы хотим просуммировать, если в соседних ячейках проверяемого диапазона есть искомое значение.

    Очевидным минусом такого подхода является то, что он работает только с числами. Также этот способ не удобен, если прайс-лист находится в отдельном файле — придется всё время держать его открытым, т.к. функция СУММЕСЛИ не умеет брать данные из закрытых книг, в отличие от ВПР, для которой это не проблема.

    В плюсы же можно записать удобство при поиске сразу по нескольким столбцам — для этого идеально подходит более продвинутая версия этой функции — СУММЕСЛИМН (SUMIFS). Скорость вычислений же, при этом, весьма посредственная:

    Время вычисления = 12,8 сек.

    При выделении столбцов целиком, т.е. использовании формулы вида =СУММЕСЛИ(G:G; B2; H:H) всё ещё хуже:

    Время вычисления = 41,7 сек.

    Это самый плохой результат в нашем тесте.

    Способ 5. СУММПРОИЗВ

    Этот подход сейчас встречается не часто, но всё ещё достаточно регулярно. Обычно так любят извращаться пользователи старой школы, ещё хорошо помнящие те времена, когда в Excel было всего 255 столбцов и 56 цветов :)

    Суть этого метода заключается в использовании функции СУММПРОИЗВ (SUMPRODUCT), изначально предназначенной для поэлементного перемножения нескольких диапазонов с последующим суммированием полученных произведений. В нашем случае, вместо одного из массивов будет выступать условие, а вторым будут цены:


    Выражение ($G$2:$G$600=B2), по сути, проверяет каждое название груза в прайс-листе на предмет соответствия искомому значению (ФАНЕРА ПР). Результатом каждого сравнения будет логическое значение ИСТИНА (TRUE) или ЛОЖЬ (FALSE), что в Excel интерпретируется как 1 и 0, соответственно. Последующее умножение этих нулей и единиц на цены оставит в живых цену только того товара, который нам, в данном случае, и нужен.

    Эта формула является, по сути, формулой массива, но не требует нажатия обычного для них сочетания клавиш Ctrl+Shift+Enter, т.к. функция СУММПРОИЗВ поддерживает массивы уже сама по себе. Возможно, по этой же причине (формулы массива всегда  медленнее, чем обычные) такой скорость пересчёта такой формулы — не очень:

    Время вычисления = 11,8 сек.

    К плюсам же такого подхода можно отнести:

    • Совместимость с любыми, самыми древними версиями Excel.
    • Возможность задавать сложные условия (и несколько)
    • Способность этой формулы работать с данными из закрытых файлов, если добавить перед ней двойное бинарное отрицание (два подряд знака «минус»). СУММЕСЛИМН таким похвастаться не может.

    Способ 6. ПРОСМОТР

    Ещё один относительно экзотический способ поиска и подстановки данных, наравне с ВПР — это использование функции ПРОСМОТР (LOOKUP). Только не перепутайте её с новой, буквально, на днях появившейся функцией ПРОСМОТРХ (XLOOKUP) — про неё мы поговорим дальше особо. Функция ПРОСМОТР существовала в Excel начиная с самых ранних версий и тоже вполне может решить нашу задачу:


    Здесь:

    • B2 — название груза, которое мы ищем
    • $G$2:$G$600 — одномерный диапазон-вектор (столбец или строка), где мы ищем совпадение
    • $H$2:$H$600 — такого же размера диапазон, откуда нужно вернуть найденный результат (цену)

    На первый взгляд всё выглядит очень удобно и логично, но всю картину портят два неочевидных момента:

    • Эта функция требует обязательной сортировки прайс-листа по возрастанию (алфавиту) и без этого не работает.
    • Если в таблице отгрузок искомое значение будет написано с опечаткой (например, АГЕДОЛ вместо АГИДОЛ), то функция ПРОСМОТР выдаст не ошибку #Н/Д, а цену для ближайшего предыдущего товара:

    При работе с неидеальными данными в реальном мире это гарантированно создаст проблемы, как вы понимаете.

    Скорость же вычислений у функции ПРОСМОТР (LOOKUP) весьма приличная:

    Время вычисления = 7,6 сек.

    Способ 7. Новая функция ПРОСМОТРХ

    Эта функция пришла с одним из недавних обновлений пока только пользователям Office 365 и пока отсутствует во всех остальных версиях (Excel 2010, 2013, 2016, 2019). По сравнению с классической ВПР у этой функции есть масса преимуществ (упрощенный синтаксис, возможность искать не только сверху-вниз, возможность сразу задать значение вместо #Н/Д и т.д.) Формула для решения нашей задачи будет выглядеть в этом случае так:


    Если не брать в расчёт необязательные 4,5,6 аргументы, то синтаксис этой функции полностью совпадает с её предшественником — функцией ПРОСМОТР (LOOKUP). Скорость вычислений при тестировании на наши 500000 строк тоже оказалась аналогичной:

    Время вычисления = 7,6 сек.

    Почти в два раза медленнее, чем у ВПР, вместо которой Microsoft предлагает теперь использовать ПРОСМОТРХ. Жаль.

    И, опять же, если полениться и выделить диапазоны в прайс-листе целыми столбцами:


    … то скорость падает до совершенно неприличных уже значений:

    Время вычисления = 28,3 сек.

    А если на динамических массивах?


    Прошлогоднее (осень 2019) обновление вычислительного движка Microsoft Excel добавило ему поддержку динамических массивов (Dynamic Arrays), о которых я уже писал. Это принципиально новый подход к работе с данными, который можно использовать почти с любыми классическими функциями Excel. На примере ВПР это будет выглядеть так:


    Разница с классическим вариантом в том, что первым аргументом ВПР здесь выступает не одно искомое значение (а формулу потом нужно копировать вниз на остальные строки), а сразу весь массив из полумиллиона грузов B2:B500000, цены для которых мы хотим найти. Формула при этом сама распространяется вниз, занимая требуемое количество ячеек.

    Скорость пересчета в таком варианте меня, откровенно говоря, ошеломила — пауза между нажатием на Enter после ввода формулы и получением результатов почти отсутствовала.

    Время вычисления = 1 сек.

    Что интересно, и новая ПРОСМОТРХ, и старая ПРОСМОТР, и связка ИНДЕКС+ПОИСКПОЗ в таком режиме тоже были очень быстрыми — время вычислений не больше 1 секунды! Фантастика.

    А вот олдскульные подходы на основе СУММПРОИЗВ и СУММЕСЛИ(МН) с динамическими массивами работать отказались 🙁

    Что с умными таблицами?


    Обрадовавшись фантастическим результатам, полученным на динамических массивах, я решил вдогон попробовать протестировать разницу в скорости при работе с обычными и «умными» таблицами. Я имею ввиду те самые «красивые таблицы», в которые вы можете преобразовать ваш диапазон с помощью команды Форматировать как таблицу на вкладке Главная (Home — Format as Table) или с помощью сочетания клавиш Ctrl+T.

    Если предварительно превратить наши отгрузки и прайс в «умные» (по умолчанию они получат имена Таблица1 и Таблица2, соответственно), то формула с той же ВПР будет выглядеть как:


    Здесь:

    • [@Груз] — ссылка на ячейку B2, означающая, в данном случае, что нужно взять значение из той же строки из столбца Груз текущей умной таблицы.
    • Таблица2 — ссылка на прайс-лист

    Жирным плюсом такого подхода будет возможность легко добавлять данные в наши таблицы в будущем. При дописывании новых строк в отгрузки или к прайс-листу, наши «умные» таблицы будут растягиваться автоматически.

    Скорость же, как выяснилось, тоже вырастает очень значительно и примерно равна скорости работы на динамических массивах:

    Время вычисления = 1 сек.

    У меня есть подозрение, что дело тут не в самих «умных» таблицах, а всё в том же обновлении вычислительного движка, т. к. на старых версиях Excel такого прироста в скорости на умных таблицах я не помню.

    Бонус. Запрос Power Query

    Замерять, так замерять! Давайте, для полноты картины, сравним наши перечисленные способы еще и с запросом Power Query, который тоже может решить нашу задачу. Кто-то скажет, что некорректно сравнивать пересчёт формул с механизмом обновления запроса, но мне, откровенно говоря, просто самому было интересно — кто быстрее?

    Итак:

    1. Превращаем обе наши таблицы в «умные» с помощью команды Форматировать как таблицу на вкладке Главная (Home — Format as Table) или с помощью сочетания клавиш Ctrl+T.
    2. По очереди загружаем таблицы в Power Query с помощью команды Данные — Из таблицы / диапазона (Data — From Table/Range).
    3. После загрузки в Power Query возвращаемся обратно в Excel, оставляя загруженные данные как подключение. Для этого в окне Power Query выбираем Главная — Закрыть и загрузить — Закрыть и загрузить в. .. — Только создать подключение (Home — Close&Load — Close&Load to… — Only create connection).
    4. После того, как обе исходные таблицы будут загружены как подключения, создадим ещё один, третий запрос, который будет объединять их между собой, подставляя цены из прайса в отгрузки. Для этого на вкладке Данные выберем Получить данные / Создать запрос — Объединить запросы — Объединить (Get Data / New Query — Merge queries — Merge):

    5. В открывшемся окне выберем исходные таблицы в выпадающих списках и выделим столбцы, по которым произойдет связывание:

    6. После нажатия на ОК мы вернемся в окно Power Query, где увидим нашу таблицу отгрузок с добавленным к ней столбцом, где в каждой ячейке будет лежать фрагмент прайс-листа, соответствующий этому грузу. Развернем вложенные таблицы с помощью кнопки с двойными стрелками в шапке столбца, выбрав нужные нам данные (цены):

    7. Останется выгрузить готовую таблицу обратно на лист с помощью уже знакомой команды Главная — Закрыть и загрузить (Home — Close&Load).

    В отличие от формул, запросы Power Query не обновляются автоматически «на лету», а требуют щелчка правой кнопкой мыши по таблице (или запросу в правой панели) и выбору команды Обновить (Refresh). Также можно воспользоваться командой Обновить все (Refresh All) на вкладке Данные (Data).

    Время обновления = 8,2 сек.

    Итоговая таблица и выводы

    Если вы честно дочитали до этого места, то какие-то выводы, наверное, уже сделали самостоятельно. Если же пропустили все детали и сразу перешли к итогам, то вот вам общая результирующая таблица по скорости всех методов:


    Само-собой, у каждого из нас свои предпочтения, задачи и тараканы, но для себя я сформулировал выводы после этого тестирования так:

    • ВПР всё ещё главная рабочая лошадка. После прошлогодних обновлений, ускоряющих ВПР, и осенних обновлений вычислительного движка, эта функция заиграла новыми красками и даёт жару по-полной.
    • Не нужно лениться и выделять столбцы целиком — для всех способов без исключения это ухудшает результаты почти в 3 раза.
    • Экзотические способы из прошлого типа СУММПРОИЗВ и СУММЕСЛИ — в топку. Они работают очень медленно и, вдобавок, не поддерживают динамические массивы.
    • Динамические массивы и умные таблицы — это будущее.

    К сожалению, у меня не было возможностей полноценно протестировать эти методы на старых версиях Excel и на Excel for Mac (запускать эмуляцию Office на виртуальной машине и тестировать скорость — не есть правильно). Буду благодарен, если вы сможете найти время, чтобы прогнать эти способы на своих ПК и версиях и поделитесь результатами и своими мыслями в комментариях, чтобы вместе мы смогли составить полную картину.

    Ссылки по теме

    • Как использовать функцию ВПР для подстановки значений в Excel
    • Функция ПРОСМОТРХ как наследник ВПР
    • 5 вариантов использования функции ИНДЕКС

    Формулы и функции Microsoft Excel 2019

    Перейти к основному содержанию

    СМОТРЕТЬ И УЗНАТЬ

    Теперь до 20 ноября используйте код скидки ВИДЕО , чтобы сэкономить 70% на видеокурсах. Просмотр заголовков.

    Пирсон

    Магазин Microsoft Press от Pearson

    • Authors
    • Specials

    9781509306190

    +

    Зарегистрируйте свою книгу, чтобы получить доступ к дополнительным преимуществам.

    Добавить в корзину

    Бесплатная доставка

    Эта электронная книга включает следующие форматы, доступные на вашем Счет страница после покупки:

    EPUB Открытый отраслевой формат, известный своим перекомпоновываемым контентом и удобством использования на поддерживаемых мобильных устройствах.

    PDF Популярный стандарт, воспроизводящий внешний вид и расположение печатной страницы.

    Для чтения этой электронной книги не требуется ни паролей, ни активации. Мы персонализируем вашу электронную книгу, незаметно добавляя на нее водяной знак с вашим именем, чтобы сделать ее уникальной.

    Добавить в корзину

    О форматах электронных книг

    Эта электронная книга включает следующие форматы, доступные на вашем Счет страница после покупки:

    EPUB Открытый отраслевой формат, известный своим перекомпоновываемым контентом и удобством использования на поддерживаемых мобильных устройствах.

    PDF Популярный стандарт, воспроизводящий внешний вид и расположение печатной страницы.

    Для чтения этой электронной книги не требуется ни паролей, ни активации. Мы персонализируем вашу электронную книгу, незаметно добавляя на нее водяной знак с вашим именем, чтобы сделать ее уникальной.

    Добавить в корзину

    О форматах электронных книг

    Эта электронная книга включает следующие форматы, доступные на вашем Счет страница после покупки:

    EPUB Открытый отраслевой формат, известный своим перекомпоновываемым контентом и удобством использования на поддерживаемых мобильных устройствах.

    PDF Популярный стандарт, воспроизводящий внешний вид и расположение печатной страницы.

    Для чтения этой электронной книги не требуются пароли или активация. Мы персонализируем вашу электронную книгу, незаметно добавляя на нее водяной знак с вашим именем, чтобы сделать ее уникальной.

    Бесплатная доставка

    Эта электронная книга включает следующие форматы, доступные на вашем Счет страница после покупки:

    EPUB Открытый отраслевой формат, известный своим перекомпоновываемым контентом и удобством использования на поддерживаемых мобильных устройствах.

    PDF Популярный стандарт, воспроизводящий внешний вид и расположение печатной страницы.

    Для чтения этой электронной книги не требуется ни паролей, ни активации. Мы персонализируем вашу электронную книгу, незаметно добавляя на нее водяной знак с вашим именем, чтобы сделать ее уникальной.

    • Описание
    • Образец содержимого
    • Загрузки
    • О
    • Опечатки и обновления
    • Опубликовано 25. 04.2019
    • 1-е издание
    • 512 страниц
    • Книга 978-1-5093-0619-0
    • электронная книга 978-1-5093-0716-6

    Основные инструменты Excel для создания мощных и надежных электронных таблиц с помощью Формулы и функции Excel 2019 . Эксперт по Excel Пол МакФедрис показывает, как использовать основные функции Excel для решения проблем и получения необходимых ответов. Используя примеры из реальной жизни, McFedries поможет вам получить максимальную отдачу от функций и улучшений, начиная от автозаполнения и заканчивая новейшими функциями Excel. Попутно вы откроете для себя самые быстрые и лучшие способы решения основных повседневных задач, начиная от получения номеров счетов и заканчивая прогнозированием влияния инфляции.

    Стать экспертом в Excel еще никогда не было так просто! Вы найдете кристально чистые инструкции; инсайдерские инсайты; даже выполнять пошаговые проекты для составления табелей учета рабочего времени, прогнозирования движения денежных средств, определения сроков погашения дебиторской задолженности, анализа дефектов и многого другого.

    • Быстрое создание мощных электронных таблиц с именами диапазонов и формулами массивов
    • Использование условного форматирования для мгновенного выявления аномалий, проблем или возможностей
    • Анализ данных с помощью стандартных таблиц и сводных таблиц
    • Использование сложных критериев для фильтрации данных в списках
    • Понимание взаимосвязей между данными
    • Выполнение сложного анализа «что, если»
    • Использование регрессии для отслеживания тенденций и составления прогнозов
    • Создание формул кредита, инвестиций и скидок
    • Проверка данных, устранение неполадок и создание более точных и надежных электронных таблиц

    Образец онлайн-главы

    Формулы устранения неполадок

    Примеры страниц

    Загрузите образцы страниц (включает главу 3).

    СОДЕРЖАНИЕ

    ЧАСТЬ I — Mastering Excel Formulas

    Глава 1 — Создание основных формул

    Глава 2 — Создание продвинутых формул

    ГЛАВА 3 — ТОРГОВЛИЦИЯ ФОРМОЛА

    902

    Глава 4. Понимание функций

    Глава 5. Работа с текстовыми функциями

    Глава 6. Работа с логическими и информационными функциями 

    Глава 7. Работа с функциями поиска

    Глава 8. Работа с функциями даты и времени

    Глава 9. Работа с математическими функциями

    Часть III. Построение бизнес-формул

    Глава 10. Реализация основных бизнес-формул3

    3

    3 Глава 11. Построение описательных статистических формул

    Глава 12. Построение логических статистических формул

    Глава 13. Применение регрессии для отслеживания тенденций и составления прогнозов

    Глава 14. Построение формул кредита

    Глава 15. Работа с инвестиционными формулами

    Глава 16. Построение формул скидки

    Часть IV. Построение бизнес-моделей

    Глава 17. Анализ данных с помощью таблиц

    na данные с помощью сводных таблиц

    Глава 19. Использование инструментов бизнес-моделирования Excel

    Глава 20. Решение сложных задач с помощью Solver

    Загрузки

    Следуйте инструкциям, чтобы загрузить сопутствующие файлы этой книги.

    1. Нажмите кнопку Загрузить ниже, чтобы начать загрузку.
    2. При появлении запроса нажмите Сохранить.
    3. Найдите ZIP-файл на своем компьютере. Щелкните файл правой кнопкой мыши, выберите «Извлечь все» и следуйте инструкциям.

    Загрузка

    Функции

    • Быстрое создание мощных электронных таблиц с помощью FlashFill
    • Использование условного форматирования для мгновенного выявления аномалий, проблем или возможностей
    • Анализ данных с помощью стандартных таблиц и сводных таблиц
    • Использование сложных критериев для фильтрации данных в списках
    • Понимание корреляции между данными
    • Выполнение сложного анализа «что, если»
    • Использование регрессии для отслеживания тенденций и прогнозирования
    • Создание кредита, инвестиций и формулы скидок
    • Проверяйте данные, устраняйте неполадки и создавайте более точные и надежные электронные таблицы

    Исправления

    Мы приложили все усилия, чтобы обеспечить точность этой книги и сопровождающего ее содержания. Любые ошибки, обнаруженные после публикации этой книги, можно загрузить ниже.

    Загрузите исправление

    Если вы обнаружите ошибку, вы можете сообщить нам об этом через нашу страницу отправки исправлений.

    Другие названия, которые могут вам понравиться

    Дополнительный белок ВИЧ-1 Vpr взаимодействует с REAF/RPRD2 для ослабления его противовирусной активности

    1. Экштейн Д.А., Шерман М.П., ​​Пенн М.Л., Чин П.С., Де Норонья С.М., Грин В.К., Голдсмит М.А. 2001. Vpr ВИЧ-1 увеличивает вирусную нагрузку, способствуя инфицированию тканевых макрофагов, но не неделящихся CD4+ Т-клеток. J Эксперт Мед 194:1407–1419. doi: 10.1084/jem.194.10.1407. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    2. Малим М.Х., Эмерман М. 2008. Дополнительные белки ВИЧ-1, обеспечивающие выживание вируса во враждебной среде. Клеточный микроб-хозяин 3: 388–398. doi: 10.1016/j.chom.2008.04.008. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    3. Zhou X, DeLucia M, Ahn J. 2016. Независимое от белка SLX4-SLX1 подавление белка MUS81-EME1 вирусным белком R ВИЧ-1 (Vpr). J Биол Хим 291:16936–16947. doi: 10.1074/jbc.M116.721183. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    4. Schrofelbauer B, Yu Q, Zeitlin SG, Landau NR. 2005. Вирус иммунодефицита человека типа 1 Vpr индуцирует деградацию урацил-ДНК-гликозилаз UNG и SMUG. Джей Вирол 79:10978–10987. doi: 10.1128/ОВИ.79.17.10978-10987.2005. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    5. Романи Б., Шейх Байглу Н., Агасадеги М.Р., Аллахбахши Э. 2015. Белок Vpr ВИЧ-1 усиливает протеасомную деградацию фактора репликации ДНК MCM10 через убиквитинлигазу Cul4-DDB1 [VprBP] E3, вызывая остановку клеточного цикла G2/M. J Биол Хим 290:17380–17389. doi: 10.1074/jbc.M115.641522. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    6. Maudet C, Sourisce A, Dragin L, Lahouassa H, Rain JC, Bouaziz S, Ramirez BC, Margottin-Goguet F. 2013. Vpr ВИЧ-1 индуцирует деградацию ZIP и sZIP, адаптеров комплекса ремоделирования хроматина NuRD, путем захвата DCAF1/VprBP. PLoS Один 8:e77320. doi: 10.1371/journal.pone.0077320. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    7. Lv L, Wang Q, Xu Y, Tsao LC, Nakagawa T, Guo H, Su L, Xiong Y. 2018. Vpr нацеливается на TET2 для деградации лигазой CRL4 (VprBP) E3, чтобы поддерживать экспрессию IL-6 и усиливать репликацию ВИЧ-1. Мол Ячейка 70:961–970 е965. doi: 10.1016/j.molcel.2018.05.007. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    8. Lahouassa H, Blondot ML, Chauveau L, Chougui G, Morel M, Leduc M, Guillonneau F, Ramirez BC, Schwartz O, Margottin-Goguet F . 2016. Vpr ВИЧ-1 разрушает транслоказу ДНК HLTF в Т-клетках и макрофагах. Proc Natl Acad Sci U S A 113:5311–5316. doi: 10.1073/pnas.1600485113. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    9. Laguette N, Brégnard C, Hue P, Basbous J, Yatim A, Larroque M, Kirchhoff F, Constantinou A, Sobhian B, Benkirane M. 2014. Преждевременная активация комплекса SLX4 с помощью Vpr способствует аресту G2/M и ускользанию от врожденного иммунного восприятия. Клетка 156:134–145. doi: 10.1016/j.cell.2013.12.011. [PubMed] [CrossRef] [Академия Google]

    10. Хрека К., Хао С., Шун М.С., Каур С., Суонсон С.К., Флоренс Л., Уошберн М.П., ​​Сковронски Дж. 2016. ВИЧ-1 и ВИЧ-2 по-разному взаимодействуют с белками репарации ДНК HLTF и UNG2. Proc Natl Acad Sci U S A 113:E3921–E3930. doi: 10.1073/pnas.1605023113. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    11. Hofmann S, Dehn S, Businger R, Bolduan S, Schneider M, Debyser Z, Brack-Werner R, Schindler M. 2017. Двойная роль фактора связывания хроматина PHF13 в пре- и постинтеграционных фазах репликации ВИЧ-1. Открытая биология 7:170115. дои: 10.1098/рсоб.170115. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    12. Yan J, Shun MC, Zhang Y, Hao C, Skowronski J. 2019. Vpr ВИЧ-1 противодействует опосредованному HLTF ограничению инфекции ВИЧ-1 в Т-клетках. Proc Natl Acad Sci U S A 116:9568–9577. doi: 10.1073/pnas.1818401116. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    13. Greenwood EJD, Williamson JC, Sienkiewicz A, Naamati A, Matheson NJ, Lehner PJ. 2019. Беспорядочное нацеливание Vpr на клеточные белки приводит к системному ремоделированию протеома при ВИЧ-1-инфекции. Представитель ячейки 27:1579–1596 e1577. doi: 10.1016/j.celrep.2019.04.025. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    14. Cohen EA, Terwilliger EF, Jalinoos Y, Proulx J, Sodroski JG, Haseltine WA. 1990. Идентификация продукта и функции vpr ВИЧ-1. J Acquir Immune Defic Syndr 3:11–18. [PubMed] [Google Scholar]

    15. Bachand F, Yao XJ, Hrimech M, Rougeau N, Cohen EA. 1999. Включение Vpr в вирус иммунодефицита человека типа 1 требует прямого взаимодействия с доменом p6 предшественника gag p55. J Биол Хим 274:9083–9091. doi: 10.1074/jbc.274.13.9083. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    16. Desai TM, Marin M, Sood C, Shi J, Nawaz F, Aiken C, Melikyan GB. 2015. Меченный флуоресцентным белком Vpr отделяется от ядра ВИЧ-1 после слияния с вирусом и быстро проникает в ядро ​​клетки. Ретровирусология 12:88. doi: 10.1186/s12977-015-0215-z. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    17. Marno KM, O’Sullivan E, Jones CE, Diaz-Delfin J, Pardieu C, Sloan RD, McKnight A. 2017. РНК-ассоциированный противовирусный фактор ранней стадии является основным компонентом рестрикции Lv2. Джей Вирол 91:e01228-16. doi: 10.1128/ОВИ.01228-16. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    18. McKnight A, Griffiths DJ, Dittmar M, Clapham P, Thomas E. 2001. Характеристика события позднего входа в цикл репликации вируса иммунодефицита человека типа 2. J Virol 75:6914–6922. doi: 10.1128/ОВИ.75.15.6914-6922.2001. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    19. Marno KM, Ogunkolade BW, Pade C, Oliveira NMM, O’Sullivan E, McKnight Á. 2014. Новый фактор рестрикции РНК-ассоциированный антивирусный фактор ранней стадии (REAF) ингибирует вирусы иммунодефицита человека и обезьян. Ретровирусология 11:3. дои: 10.1186/1742-4690-11-3. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    20. Harrison IP, McKnight A. 2011. Для рестрикции Lv2 ВИЧ-2 требуется проникновение в клетку актин- и клатрин-зависимым путем. Вирусология 415:47–55. doi: 10.1016/j.virol.2011.04.001. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    21. Маршан Д., Нил С.Дж., Обин К., Шмитц С., Макнайт А. 2005. Определяемый оболочкой, pH-независимый эндоцитарный путь проникновения вируса определяет восприимчивость вируса иммунодефицита человека типа 1 (ВИЧ-1) и ВИЧ-2 к рестрикции Lv2. Джей Вирол 79: 9410–9418. doi: 10.1128/ОВИ.79.15.9410-9418.2005. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    22. Reuter S, Kaumanns P, Buschhorn SB, Dittmar MT. 2005. Роль оболочки ВИЧ-2 в Lv2-опосредованной рестрикции. Вирусология 332: 347–358. doi: 10.1016/j.virol.2004.11.025. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    23. Schmitz C, Marchant D, Neil SJ, Aubin K, Reuter S, Dittmar MT, McKnight A. 2004. Lv2, новое ограничение после входа, опосредуется как капсидом, так и оболочкой. Джей Вирол 78:2006–2016. doi: 10.1128/jvi.78.4.2006-2016.2004. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    24. Гиббонс Дж. М., Марно К. М., Пайк Р., Ли В.-Й. Дж., Джонс К. Э., Огунколаде Б. В., Пардье С., Брайан А., Фу Р. М., Уорнес Г., Роули П. А., Слоан Р. Д., Макнайт А. 2019. Дополнительный белок ВИЧ-1 Vpr взаимодействует с REAF/RPRD2, снижая его противовирусную активность. bioRxiv doi: 10.1101/408161. [CrossRef]

    25. Зуба-Сурма Э.К., Куция М., Абдель-Латиф А., Лиллард Дж.В. мл., Ратайчак М.З. 2007. Система ImageStream: ключевой шаг к новой эре визуализации. Фолиа Гистохим Цитобиол 45:279–290. [PubMed] [Академия Google]

    26. Хань И, Гу И, Чжан А.С., Ло Ю Х. 2016. Обзор: технологии визуализации для проточной цитометрии. Лабораторный чип 16:4639–4647. doi: 10.1039/c6lc01063f. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    27. Connor RI, Chen BK, Choe S, Landau NR. 1995. Vpr необходим для эффективной репликации вируса иммунодефицита человека типа 1 в мононуклеарных фагоцитах. Вирусология 206:935–944. doi: 10.1006/viro.1995.1016. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    28. Хайнцингер Н.К., Букринский М.И., Хаггерти С.А., Рэгланд А.М., Кевалрамани В., Ли М.А., Гендельман Х.Е., Ратнер Л., Стивенсон М., Эмерман М. 1994. Белок Vpr вируса иммунодефицита человека типа 1 влияет на ядерную локализацию вирусных нуклеиновых кислот в неделящихся клетках-хозяевах. Proc Natl Acad Sci U S A 91:7311–7315. doi: 10.1073/pnas.91.15.7311. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    29. Vodicka MA, Koepp DM, Silver PA, Emerman M. 1998. Vpr ВИЧ-1 взаимодействует с путем ядерного транспорта, способствуя инфицированию макрофагов. Гены Дев 12: 175–185. doi: 10.1101/gad.12.2.175. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    30. Баллиет Дж.В., Колсон Д.Л., Эйгер Г., Ким Ф.М., МакГанн К.А., Шринивасан А., Коллман Р. 1994. Различные эффекты в первичных макрофагах и лимфоцитах дополнительных генов vpr, vpu и nef вируса иммунодефицита человека типа 1: мутационный анализ первичного изолята ВИЧ-1. Вирусология 200:623. doi: 10.1006/viro.1994.1225. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    31. Chen R, Le Rouzic E, Kearney JA, Mansky LM, Benichou S. 2004. Опосредованное Vpr включение UNG2 в частицы ВИЧ-1 необходимо для модуляции скорости мутации вируса и для репликации в макрофагах. J Биол Хим 279: 28419–28425. doi: 10.1074/jbc.M403875200. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    32. Jacquot G, Le Rouzic E, Maidou-Peindara P, Maizy M, Lefrere JJ, Daneluzzi V, Monteiro-Filho CM, Hong D, Planelles V, Morand-Joubert L , Бенишу С. 2009. Характеристика молекулярных детерминант первичных белков Vpr ВИЧ-1: влияние замен Q65R и R77Q на функции Vpr. PLoS Один 4:e7514. doi: 10.1371/journal.pone.0007514. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    33. Ле Рузик Э., Белайдуни Н., Эстрабо Э., Морель М., Рейн Дж. К., Транси С., Марготен-Гоге Ф. 2007. Vpr ВИЧ1 останавливает клеточный цикл, рекрутируя DCAF1/VprBP, рецептор убиквитинлигазы Cul4-DDB1. Клеточный цикл 6: 182–188. doi: 10.4161/cc.6.2.3732. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    34. Le Rouzic E, Morel M, Ayinde D, Belaidouni N, Letienne J, Transy C, Margottin-Goguet F. 2008. Сборка с убиквитинлигазой Cul4A-DDB1DCAF1 защищает Vpr ВИЧ-1 от протеасомной деградации. J Биол Хим 283: 21686–21692. doi: 10.1074/jbc.M710298200. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    35. He J, Choe S, Walker R, Di Marzio P, Morgan DO, Landau NR. 1995. Вирусный белок R (Vpr) вируса иммунодефицита человека типа 1 останавливает клетки в фазе G2 клеточного цикла путем ингибирования активности p34cdc2. Джей Вирол 69:6705–6711. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

    36. Rogel ME, Wu LI, Emerman M. 1995. Ген vpr вируса иммунодефицита человека типа 1 предотвращает пролиферацию клеток при хронической инфекции. Джей Вирол 69: 882–888. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

    37. Jowett JB, Planelles V, Poon B, Shah NP, Chen ML, Chen IS. 1995. Ген vpr вируса иммунодефицита человека типа 1 арестовывает инфицированные Т-клетки в фазе G2+M клеточного цикла. Джей Вирол 69:6304–6313. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

    38. Jacquot G, Le Rouzic E, David A, Mazzolini J, Bouchet J, Bouaziz S, Niedergang F, Pancino G, Benichou S. 2007. Локализация Vpr ВИЧ-1 в ядерной оболочке: влияние на функции Vpr и репликацию вируса в макрофагах. Ретровирусология 4:84. дои: 10.1186/1742-4690-4-84. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    39. DeHart JL, Zimmerman ES, Ardon O, Monteiro-Filho CM, Argañaraz ER, Planelles V. 2007. Vpr ВИЧ-1 активирует контрольную точку G2 посредством манипуляций с убиквитиновой протеасомной системой. Вирол Дж. 4:57. дои: 10.1186/1743-422X-4-57. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    40. Maudet C, Bertrand M, Le Rouzic E, Lahouassa H, Ayinde D, Nisole S, Goujon C, Cimarelli A, Margottin-Goguet F, Transy С. 2011. Молекулярное понимание того, как белок Vpr ВИЧ-1 нарушает рост клеток двумя генетически различными путями. J Биол Хим 286:23742–23752. doi: 10. 1074/jbc.M111.220780. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    41. Гужон С., Малим М.Х. 2010. Характеристика постэнтерального блока, индуцированного альфа-интерфероном, к инфекции ВИЧ-1 в первичных макрофагах и Т-клетках человека. Джей Вирол 84:9254–9266. doi: 10.1128/ОВИ.00854-10. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    42. Чейни К.М., Макнайт А. 2010. Интерферон-альфа опосредует ограничение репликации вируса иммунодефицита человека типа 1 в первичных макрофагах человека на ранней стадии репликации. PLoS Один 5:e13521. doi: 10.1371/journal.pone.0013521. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    43. Дойл Т., Гужон С., Малим М.Х. 2015. ВИЧ-1 и интерфероны: кто кому мешает? Нат Рев Микробиол 13:403–413. DOI: 10.1038/nrmicro3449. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    44. Malim MH, Bieniasz PD. 2012. Факторы рестрикции ВИЧ и механизмы уклонения. Колд Спринг Харб Перспект Мед 2: а006940. doi: 10.1101/cshperspect.a006940. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    45. Хосино К., Такеучи О., Каваи Т., Санджо Х., Огава Т., Такеда Й., Такеда К., Акира С. 1999. Передний край: мыши с дефицитом Toll-подобного рецептора 4 (TLR4) гипочувствительны к липополисахаридам: доказательства существования TLR4 как продукта гена Lps. Дж Иммунол 162:3749–3752. [PubMed] [Google Scholar]

    46. Марешал А., Ли Дж. М., Цзи XY, Ву С. С., Язински С. А., Нгуен Х. Д., Лю С., Хименес А. Е., Джин Дж., Зоу Л. 2014. PRP19 трансформируется в сенсор RPA-оцДНК после повреждения ДНК и управляет активацией ATR через убиквитин-опосредованную схему. Мол Ячейка 53:235–246. doi: 10.1016/j.molcel.2013.11.002. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    47. Брандарис-Нуньес А., Валье-Касусо Х.С., Уайт Т.Е., Лагетт Н., Бенкиране М., Бройач Дж., Диас-Грифферо Ф. 2012. Роль ядерной локализации SAMHD1 в рестрикции ВИЧ-1 и SIVmac. Ретровирусология 9:49. дои: 10. 1186/1742-4690-9-49. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    48. McLaren PJ, Gawanbacht A, Pyndiah N, Krapp C, Hotter D, Kluge SF, Gotz N, Heilmann J, Mack K, Sauter D, Thompson Д., Перро Дж., Раселл А., Муньос М., Чуффи А., Кирхгоф Ф., Теленти А. 2015. Идентификация потенциальных факторов ограничения ВИЧ путем объединения эволюционных геномных сигнатур с функциональным анализом. Ретровирусология 12:41. дои: 10.1186/с12977-015-0165-5. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    49. Murrell B, Vollbrecht T, Guatelli J, Wertheim JO. 2016. Эволюционная история антиретровирусных белков SERINC3 и SERINC5 не поддерживает эволюционную гонку вооружений у приматов. Джей Вирол 90:8085–8089. doi: 10.1128/ОВИ.00972-16. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    50. Kluge SF, Sauter D, Kirchhoff F. 2015. SnapShot: противовирусные факторы рестрикции. Клетка 163:774–774 e771. doi: 10.1016/j.cell.2015.10.019. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    51. McKnight A, Clapham PR, Weiss RA. 1994. Инфекция ВИЧ-2 и ВИО клеточных линий неприматов, экспрессирующих человеческий CD4: ограничения репликации на разных стадиях. Вирусология 201:8–18. doi: 10.1006/viro.1994.1260. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    52. Ян З. 2007. PAML 4: филогенетический анализ по максимальному правдоподобию. Мол Биол Эвол 24:1586–1591. doi: 10.1093/molbev/msm088. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    53. Косаковский пруд С.Л., Посада Д., Гравенор М.Б., Воелк С.Х., Фрост С.Д. 2006. GARD: генетический алгоритм обнаружения рекомбинации. Биоинформатика 22:3096–3098. doi: 10.1093/биоинформатика/btl474. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    54. Понд С.Л., Фрост С.Д. 2005. DataMonkey: быстрое обнаружение селективного давления на отдельные сайты выравнивания кодонов. Биоинформатика 21:2531–2533. doi: 10.1093/биоинформатика/bti320. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

    55. Koenig S, Gendelman HE, Orenstein JM, Dal Canto MC, Pezeshkpour GH, Yungbluth M, Janotta F, Aksamit A, Martin MA, Fauci AS.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *