Plans d`éducation prévus au début (enquête d`entrée) et fin (enquête de sortie) des étudiants participant au projet python entre 2010 et 2013. Nous remercions Jennifer Knight pour l`examen critique du manuscrit et Bailey Keller pour l`aide à la conception de l`enquête. Le développement de cet article a été appuyé par un professeur de HHMI décerné à L.A.L. funding pour le cours du projet Python a été fourni par le HHMI et Amgen. Compte tenu de chacun de ces paramètres, nous pouvons modéliser l`évolution d`une seule étape de temps avec l`équation [{mathbf n} _ {t + 1} = L {mathbf n} _ t, ] WHERE ({mathbf n} _ t ) est un vecteur des populations de chaque classe d`âge à la fois (t ) et (L ) est la matrice Leslie. L`enquête sur les expériences de recherche de premier cycle d`été (SURE) a été utilisée comme modèle pour développer les pré-et post-tests administrés aux étudiants (Lopatto, 2004). Des modifications ont été apportées par nécessité en raison de la nature du cours. Par exemple, le mentorat par les pairs et un volet de programme estival n`ont pas été inclus dans le projet Python. Cependant, les questions ouvertes ont porté sur des sujets similaires, y compris l`expérience dans les laboratoires et le rôle dans le projet et les plans de cours avant et après l`implication dans le cours.
Questions à choix forcé axées sur l`auto-évaluation des compétences de laboratoire de recherche. En plus d`évaluer le succès du projet Python en fonction de la qualité et de la reproductibilité des données générées par les étudiants, nous nous sommes intéressés à la façon dont le cours a façonné leur carrière et leurs plans d`éducation. Une enquête a été administrée au début et à la fin du semestre au cours de l`automne 2010, à l`automne 2011 et à l`automne 2013 pour se demander si les étudiants sont entrés dans le cours avec un intérêt à poursuivre des carrières scientifiques et si la participation au cours a influencé leurs plans. 42% des étudiants inscrits au cours ont manifesté un intérêt à poursuivre un doctorat dans le domaine de la biologie, tandis que 30% des étudiants ont manifesté un intérêt à postuler à l`école de médecine. Environ 20% des étudiants étaient indécis. À la fin du semestre, 11% de plus d`étudiants ont manifesté le désir de postuler à un programme de doctorat en biologie et 22% de moins d`étudiants étaient intéressés par l`école de médecine (figure 4). Lorsque les élèves ont été considérés individuellement, le plus grand changement a été observé chez les sept étudiants qui ont été indécis au début du semestre; quatre ont indiqué un intérêt pour les études supérieures en sciences biologiques, et deux ont déclaré qu`ils avaient l`intention de chercher un poste d`assistant de recherche. Trois autres étudiants qui avaient planifié au début du semestre pour obtenir des postes d`assistant de recherche avaient déplacé leurs plans d`études supérieures en sciences biologiques à la fin du semestre.
Les horloges logiques sont basées sur la capture des relations chronologiques et causales des processus et ordonnant des événements basés sur ces relations. La première mise en œuvre, les timestamps Lamport, a été proposée par Leslie Lamport en 1978 et constitue toujours la base de presque toutes les horloges logiques. En raison des défis associés au travail avec le génome Python, qui n`a pas encore été annotée, les étudiants sont tenus de valider à plusieurs reprises leurs résultats tout au long du semestre (tableau 5). La séquence du fusil à pompe à génome entier (WGS) de Python molurus bivittatus a été utilisée dans les semestres rapportés ici (National Center for Biotechnology Information [NCBI] accession A0000000.2, génome v 1.0 et v 2.0; Castoe et coll., 2013). Les élèves recherchent le python WGS en utilisant la séquence de transcription de leur gène d`intérêt obtenu à partir d`une espèce de référence étroitement apparentà © e, typiquement le poulet (Gallus gallus) ou le lézard Anolis (Anolis carolinensis). Des séquences d`ADN contiguës (contigs) du python WGS qui s`alignent avec le gène dans l`espèce de référence avec plus de 80% d`identité sont assemblées pour créer la transcription de Python birmane putatif. Comme les contigs qui s`alignent avec le gène dans les espèces de référence sont identifiés, les élèves mettent en évidence les régions de la transcription des espèces de référence et utilisent l`ordre de mise en évidence pour assembler les contigs dans la transcription de Python putatif birmane (figure S4A).