Видео подборка ярких матерных высказываний Александра Бублика на корте, который ненавидит теннис

Теннис14 апреля 2021

Подписывайтесь на cпортивные новости Казахстана и мираt.me/prosports_kz

Вроде бы Бублик уже исчерпал лимит негатива на корте, а нет. Очередной эпизод произошел накануне на «Мастерсе» в Монте-Карло. Prosports.kz предлагает вспомнить эмоциональные речи Александра на корте.

Александр Бублик – Жереми Шарди

«Мастерс» в Монте-Карло (2021)

Матч, который растянулся аж на два дня, Александр в упорной борьбе все же проиграл. И его негодованию не было предела. «Я ненавижу теннис. Б#####й е####й вид спорта»,- высказался казахстанец после проигранного мяча.

Александр Бублик — Янник Синнер

Турнир серии ATP в Дубае (2021)

Александр Бублик не смог сдержать эмоций во время матча с итальянцем Янником Синнером. Хотя через несколько недель в Майами между ними состоялся еще один матч, где казахстанец назвал соперника роботом.

При счете 2:2 в третьем сете он заявил: «Они вообще люди или нет? У них, кроме тенниса, ничего нет, я не понимаю? Это ######. Я в 19 лет пиво пил, ##### в рот, #####».

На переходе при счете 3:4 Александр обратился к наставнику: «У меня настроение такое, что поругаться мне охота. Я ##### не понимаю, что делать. Уже смешно, потому что это одно и то же — турнир за турниром. Согласен? Человек просто не играет первый сет, а потом начинает бегать. Не понимаю. На самом деле уже становится смешно. Я думаю, через год я вообще ### забью на это все. Бороду в зеленый цвет покрашу. Это реально забавно».

Александр Бублик – Томми Пол

Турнир серии ATP в Роттердаме (2021)
По после второго сета матча второго круга турнира в Роттердаме, Бублик решил порассуждать о природе тенниса. Тот матч он Томми Полу проиграл.

«Спорт для ####### [ущербных], #####. Для конченых #######. ### пойми, что происходит на корте, просто #####. Один ####### [идиот] обыгрывает другого ######## [идиота]. Потом н####й еще какая-то х### происходит», – сказал Бублик.

Александр Бублик – Генри Лааксонен

Турнир серии ATP в Монпелье (2020)

Пожалуй, первый случай, когда Александр возненавидел теннис. Эмоции прям перли из него во время первого сета. В этом же матче он рассказал, что в теннисе его держат только деньги играет он только ради них.

«Ненавижу теннис б###. Всей душой н#### ненавижу. Ненавижу н#### этот спорт. Самый у##### вид спорта. Ненавижу каждый день, который им занимаюсь. Просто я ненавижу бодаться. Не нравиться мне. Просто не люблю бодаться»,- разродился пламенной речью Бублик.

Александр Бублик – Янник Мадэн

Турнир серии «Челленджер» в Муийрон-ле-Каптифе (2017)

«Б#### сука е##### б##### е#### в очко на х##### е##### говно», — самая эмоциональная речь Александра из-за проигранного мяча.

«Кодекс ATP не нарушал, под санкции не попадал». В ФТК прокомментировали случаи нецензурных высказываний Бублика на корте

«Спорт для #######, #####. Для конченых #######». Бублик о теннисе

«Через год брошу все». Александр Бублик в очередной раз не сдержал эмоции на корте

Источник: Prosports.kzОшибка в тексте? Выделите и нажмите Ctrl+Enter

Егор ИЛЬИН

ATP-MastersATPАлександр Бублик

Подписывайтесь на cпортивные новости Казахстана и мираt.me/prosports_kz

Александр Бублик, теннисист: все о спортсмене

Все матчи
31.10, 21:25
31.10.2022, 21:25	Rolex Paris Masters	1/32 финала	Male Single	Александр Бублик		1	7	4
				Микаэль Имер		6	6	6
28. 10, 16:10
28.10.2022, 16:10	Swiss Indoors Basel	1/4 финала	Male Single	Феликс Оже-Альяссим		6	6
				Александр Бублик		2	3
27.10, 16:10
27.10.2022, 16:10	Swiss Indoors Basel	1/8 финала	Male Single	Александр Бублик		6	6
				Альберт Рамос-Виньолас		3	3
24.10, 19:40
24.10.2022, 19:40	Swiss Indoors Basel	1/16 финала	Male Single	Аслан Карацев		3	6
				Александр Бублик		6	7
14. 10, 16:05
14.10.2022, 16:05	UniCredit Firenze Open	1/4 финала	Male Single	Александр Бублик		6	5	1
				Джеффри Джон Вульф		3	7	6
13.10, 00:05
13.10.2022, 00:05	UniCredit Firenze Open	1/8 финала	Male Single	Александр Бублик		7	6
				Корантен Муте		5	4
11.10, 13:25
11.10.2022, 13:25	UniCredit Firenze Open	1/16 финала	Male Single	Александр Бублик		7	6
				Кристиан Гарин		5	2
06. 10, 11:55
06.10.2022, 11:55	Astana Open	1/8 финала	Male Single	Александр Бублик		4	4
				Хуберт Хуркач		6	6
05.10, 11:15
05.10.2022, 11:15	Astana Open	1/8 финала	Male Double	С. БолеллиФ. Фоньини		6	6
				А. БубликB. Zhukayev		4	2
04.10, 15:10
04.10.2022, 15:10	Astana Open	1/16 финала	Male Single	Таллон Грикспур		0	6	3
				Александр Бублик		6	4	6
25. 09, 16:40
25.09.2022, 16:40	Open de Moselle	Финал	Male Single	Александр Бублик		6	2
				Лоренцо Сонего		7	6
24.09, 17:05
24.09.2022, 17:05	Open de Moselle	1/2 финала	Male Single	Стэн Вавринка — отказ		1
				Александр Бублик		2
23.09, 22:20
23.09.2022, 22:20	Open de Moselle	1/4 финала	Male Single	Хольгер Руне		3	7	4
				Александр Бублик		6	5	6
22. 09, 19:10
22.09.2022, 19:10	Open de Moselle	1/4 финала	Male Double	А. БубликЛ. Музетти
				Н. МаюЭ. Роже-Васслен
22.09, 15:05
22.09.2022, 15:05	Open de Moselle	1/8 финала	Male Single	Эмиль Руусувуори		7	4	3
				Александр Бублик		6	6	6
21.09, 15:15
21.09.2022, 15:15	Open de Moselle	1/16 финала	Male Single	Эван Фурнесс		7	4	6
				Александр Бублик		5	6	7
20. 09, 17:05
20.09.2022, 17:05	Open de Moselle	1/8 финала	Male Double	Р. ХаасеФ. Освальд		6	3
				А. БубликЛ. Музетти		7	6
18.09, 20:00
18.09.2022, 20:00	Davis Cup Finals, Group D		Male Double	Д. СолсбериН. Скупски		7	6	7
				А. БубликА. Недовесов		6	7	6
18.09, 18:10
18.09.2022, 18:10	Davis Cup Finals, Group D		Male Single	Кэмерон Норри		4	3
				Александр Бублик		6	6
15. 09, 22:30
15.09.2022, 22:30	Davis Cup Finals, Group D		Male Double	Р. РамД. Сок		2	6
				А. БубликА. Недовесов		6	7

Карацев проиграл Бублику на старте турнира в Базеле

Россиянин Аслан Карацев проиграл казахстанцу Александру Бублику на старте теннисного турнира в Базеле (Швейцария), призовой фонд которого превышает 2,1 миллиона евро.

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Аслан Карацев

Бублик проиграл Сонего в финале турнира в Меце

Казахстанский теннисист Александр Бублик проиграл в финале турнира категории ATP 250 во французском Меце, призовой фонд которого превышает 530 тысяч евро.

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Лоренцо Сонего

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Даниил Медведев
• Станислас Вавринка

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Томми Пол
• Михаил Кукушкин (теннис)
• Казахстан
• США
• Кубок Дэвиса

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Максим Кресси

Бублик вышел в финал турнира в американском Ньюпорте

Казахстанский теннисист Александр Бублик обыграл австралийца Джейсона Кублера в полуфинале турнира в Ньюпорте (США), призовой фонд которого составляет почти 600 тысяч долларов.

Еще

• Александр Бублик
• Теннис

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Спорт
• Спорт — видео
• Авторы РИА Новости Спорт
• Елена Остапенко
• Александр Зверев

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Энди Маррей
• Уимблдон

Россию вышвырнули с Уимблдона, но в туре полно наших. За кого болеть летом?

Российских теннисистов официально отстранили от участия в Уимблдоне — одном из престижнейших теннисных турниров. Однако россиянам будет за кого поболеть и в отсутствие Даниила. ..

Роберт ШильковичКорреспондент РИА Новости Спорт

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Уимблдон
• Андрей Рублев
• Даниил Медведев
• Анастасия Павлюченкова
• Дарья Касаткина
• Александр Зверев
• Стефанос Циципас
• Денис Шаповалов
• Алехандро Давидович-Фокина
• Елена Рыбакина
• Юлия Путинцева
• Катерина Синякова
• Дарья Гаврилова
• Аманда Анисимова
• София Кенин
• Авторы РИА Новости Спорт

Рууд обыграл Бублика в третьем круге турнира в Майами

Норвежец Каспер Рууд обыграл казахстанца Александра Бублика в матче третьего круга теннисного турнира серии «Мастерс» в американском Майами, призовой фонд которого составляет более. ..

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Каспер Рууд

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Александр Зверев
• Ассоциация теннисистов-профессионалов (ATP)

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Гаэль Монфис
• Кристиан Гарин
• Australian Open

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Кубок Дэвиса
• Вашек Поспишил
• Михаил Кукушкин (теннис)

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• St. Petersburg Open
• Евгений Тюрнев

Судороги и помощь врачей. Страшный прогноз Медведева на Олимпиаду сбудется?

Нынешние Олимпийские игры — отличный шанс для каждого гостя Токио почувствовать себя кем-то вроде самурая. Воином, который вступает в неравную битву с лютующей погодой.

Александр БокулевЗаместитель руководителя редакции РИА Новости Спорт

Еще

• Александр Бублик
• Теннис
• Олимпиада 2020
• Токио
• Новак Джокович
• Анастасия Павлюченкова
• Елена Веснина
• Даниил Медведев
• Вероника Кудерметова
• Сара Эррани

Тарпищев прокомментировал победу Медведева над Бубликом

Российский теннисист Даниил Медведев не получил значительной нагрузки в ходе матча первого круга Олимпиады в Токио с Александром Бубликом из Казахстана, это положительный фактор,. ..

Еще

• Александр Бублик
• Олимпиада 2020
• Олимпийские игры
• Теннис
• Шамиль Тарпищев
• Даниил Медведев

Еще

• Александр Бублик
• Олимпиада 2020
• Теннис
• Токио
• Даниил Медведев
• Наоми Осака

Медведев объяснил, зачем разделся в матче с Бубликом

Российский теннисист Даниил Медведев сказал, что разделся во время матча первого круга Олимпиады против казахстанца Александра Бублика, чтобы получить заряд свежести.

Еще

• Александр Бублик
• Олимпиада 2020
• Олимпийские игры
• Теннис
• Даниил Медведев

Еще

• Александр Бублик
• Олимпиада 2020
• Даниил Медведев
• Олимпийские игры
• Теннис
• Денис Истомин

Еще

• Александр Бублик
• Олимпиада 2020
• Олимпийские игры
• Теннис
• Новак Джокович
• Елена Веснина
• Даниил Медведев

BAGEL: вычислительная платформа для идентификации основных генов из экранов объединенной библиотеки | BMC Биоинформатика

• Программное обеспечение
• Открытый доступ
• Опубликовано: 16 апреля 2016 г.

• Трэвер Харт ¹ и
• Джейсон Моффат ^2,3  

BMC Биоинформатика
том 17 , номер статьи: 164 (2016)
Процитировать эту статью

• 15 тыс. обращений

• 115 цитирований

• 2 Альтметрический

• Сведения о показателях

Реферат

История вопроса

Адаптация системы CRISPR-Cas9 к скринингу нокаутных генов объединенной библиотеки в клетках млекопитающих представляет собой крупный технологический скачок по сравнению с РНК-интерференцией, предшествующим уровнем техники. Необходимы новые методы анализа данных и оценки результатов.

Результаты

Мы предлагаем BAGEL (Байесовский анализ сущности гена), контролируемый метод обучения для анализа скрининга нокаута генов. В сочетании с золотым стандартом эталонных наборов основных и заменимых генов BAGEL предлагает значительно большую чувствительность, чем существующие методы, в то время как оптимизация вычислений сокращает время выполнения на порядок.

Выводы

С помощью BAGEL мы идентифицировали около 2000 генов пригодности в объединенных библиотеках нокаутных скринингов в клеточных линиях человека при 5 % FDR, что является большим преимуществом по сравнению с конкурирующими платформами. BAGEL демонстрирует высокую чувствительность и специфичность даже при скрининге, проводимом в разных лабораториях с использованием разных библиотек и реагентов.

Предыстория

Нарушение активности генов и оценка результирующего фенотипа — это фундаментальный метод идентификации биологических процессов, в которых участвует ген (т. е. «прямая генетика»). Традиционно способность индуцировать полный нокаут генов в геномном масштабе была исключительно областью модельных организмов, таких как дрожжи, в то время как эксперименты на высших эукариотах, включая клеточные линии человека, основывались на РНК-интерференции (РНКи) или методах захвата генов в случай гаплоидных клеток человека [1]. РНКи использует механизм эндогенного РНК-индуцированного комплекса сайленсинга (RISC) для нацеливания на транскрипты информационной РНК, которые имеют очень большой динамический диапазон распространенности, что приводит к получению данных, которые часто разбавляются неполным нокдауном мишени и нецелевыми эффектами различной степени тяжести [2]. –4].

Адаптация технологии CRISPR-Cas9 к скринингу нокаутов объединенных библиотек генов в клетках млекопитающих позволяет идентифицировать гены, нокаут которых способствует приспособленности генов [5–9]. Скрининг объединенной библиотеки обычно содержит несколько направляющих РНК (гРНК), нацеленных на каждый ген, и большое количество клеток обрабатывают таким образом, что каждая клетка поражается (в среднем) одним клоном гРНК, в то время как каждый вид гРНК нацелен на сотни клеток. Невозмущенные клетки или клетки с нокаутом, демонстрирующие отсутствие фенотипа роста, растут со скоростью дикого типа, в то время как клетки, несущие направляющую РНК, нацеленную на ген приспособленности, демонстрируют более низкую скорость роста (рис. 1а). Чтобы идентифицировать гены, нокаут которых вызывает дефект приспособленности, частотное распределение гРНК в популяции анализируют с помощью глубокого секвенирования и сравнивают с частотным распределением в ранний контрольный момент времени. Изменения в частотном распределении гРНК измеряются как изменения логарифмической кратности (рис. 1a, боковая панель), где серьезные отрицательные изменения кратности отражают гРНК, вызывающие серьезные дефекты приспособленности.

Рис. 1

Обзор BAGEL. a Моделированные кривые роста клеток дикого типа ( синий ), которые удваиваются при каждом увеличении времени. Когда индуцируются генетические нарушения (T = 3), умеренные ( пурпурный ) до тяжелых ( пурпурный ) дефекты приспособленности, остановка роста ( красный ) и гибель клеток ( черный ) приводят к различной относительной скорости роста. В выбранные моменты времени кратность изменения по сравнению с ростом дикого типа является результатом анализа секвенирования. b Репрезентативные данные из одной повторности. Распределение кратности изменения всех гРНК, нацеленных на основные гены ( красный ), смещено относительно распределения кратности изменения всех гРНК, нацеленных на несущественные гены ( синий ). Распределение кратности изменения для всех гРНК ( черный ) показано для справки. c Логарифмические функции правдоподобия красной и синей кривых из ( b ), левая ось Y. Метод BAGEL вычисляет логарифмическое отношение правдоподобия ( черный, правая ось Y ) этих двух кривых в эмпирических границах ( зеленые штрихи ) для каждой итерации начальной загрузки; подробности см. в разделе «Методы»

Полноразмерное изображение

Объединение эффектов отдельных реагентов в точную оценку эффекта на уровне генов является серьезной проблемой при анализе данных скрининга объединенных библиотек [10–14]. Для анализа скрининга объединенных библиотек РНКи, которые имеют схожий экспериментальный дизайн, мы ранее разработали байесовский классификатор и продемонстрировали его превосходство над современными подходами [3]. Ключевой особенностью этого исследования было создание эталонных наборов основных необходимых и заменимых генов. Основные незаменимые гены были определены как гены, классифицированные как попадающие в половину или более скринингов кшРНК в [12] или [13], отфильтрованные для конститутивной экспрессии мРНК на панели клеточных линий, в то время как несущественные гены были определены как те, которые редко экспрессируется в этих клеточных линиях [3]. Вместе эти эталонные наборы можно использовать в качестве золотых стандартов для оценки других алгоритмов при анализе фитнес-экранов. Здесь мы описываем BAGEL, байесовский анализ генетической сущности, адаптацию ранее описанного байесовского классификатора. BAGEL отличается более надежной статистической моделью, значительными улучшениями производительности и улучшенным пользовательским интерфейсом. Исходный код BAGEL, документация и справочные файлы доступны по адресу http://bagel-for-knockout-screens.sourceforge.net/.

Реализация

Метод BAGEL реализован в виде скрипта Python и требует наличия свободно доступных модулей Python numpy и scipy. Функции правдоподобия для распределений кратных изменений гРНК, нацеленных на основные и несущественные гены, оцениваются с использованием оценок плотности ядра, реализованных с помощью функции scipy.stats.gaussian_kde() в модуле scipy. Ввод и вывод BAGEL представляют собой текстовые файлы с разделителями табуляции, описанные на веб-сайте BAGEL (подробности см. в разделе Доступность и требования).

Методы

Скрининг пригодности объединенной библиотеки CRISPR-Cas9 в клетках человека включает наличие нескольких реагентов гРНК, нацеленных на каждый ген, и часто оценивается в несколько моментов времени, в идеале с несколькими повторами в каждый момент времени. BAGEL сначала оценивает распределение кратных изменений всех гРНК, нацеленных на все гены либо в основных, либо в необязательных обучающих наборах (рис. 1b). Затем для каждого скрытого гена он оценивает вероятность того, что наблюдаемые изменения кратности для гРНК, нацеленной на ген, были взяты либо из основных, либо из несущественных обучающих распределений. Результатом является коэффициент Байеса:

$$ BF = \frac{ \Pr \left(D\\Big|\ существенный\правый)}{ \Pr \left(D\\Big|\ необязательный\правый)} = \frac{{\displaystyle \ int } \Pr \left(D\Big|k,\основной\правый) \Pr\left(k\\Big|\основной\правый)\ dk}{{\displaystyle \int} \Pr\left(D\ Big|k,\ несущественный\правый) \Pr \left(k\ \Big|\ несущественный\правый)\ dk} $$

где данные D представляют собой набор наблюдаемых кратных изменений для данного гена и k — распределение кратности изменения обучающей выборки, эмпирически оцененное с использованием функции оценки плотности ядра (рис. 1b, красная и синяя кривые).

Интеграл оценивается путем повторной выборки генов в обучающих выборках. На каждой итерации вычисляются k распределений и для каждого скрытого гена вычисляется логарифмический BF:

$$ B{F}_g = \frac{ \Pr \left({D}_g\Big|{k }_{ess}\right)}{ \Pr \left({D}_g\Big|{k}_{non}\right)} $$

$$ \log \left(B{F}_g\ right)= \log \left( Pr\left({D}_g\right|{k}_{ess}\right)\Big)- \log \left( \Pr \left({D}_g\Big| {k}_{non}\right)\right) $$

$$ \log \left(B{F}_g\right) = {\displaystyle \sum_i}\left(\log\left(\Pr \ влево ({\ mathrm {fc}} _i \ right | {k} _ {ess} \ right) \ right) — \ log \ left ( \ Pr \ left ({\ mathrm {fc}} _i \ Big | {k }_{не}\справа)\справа)\Большой) $$

, где _и
представляют собой наблюдаемые кратные изменения для гРНК, нацеливающей ген g . Проводится тысяча итераций начальной загрузки; Байесовские коэффициенты для скрытых генов рассчитываются для каждой итерации (в результате получается ~360 апостериорных BF для каждого гена), и сообщается среднее значение и стандартное отклонение результирующего апостериорного распределения BF.

Два фактора, присущие данным, требуют применения к расчетам эмпирических границ. Во-первых, при взятии отношения двух кривых отношение может принимать крайние значения, когда знаменатель приближается к нулю. Во-вторых, ядерные оценки плотности становятся нестабильными в областях разреженных данных. По этим причинам мы идентифицируем наименьшее изменение кратности (координата x), при котором k _не оценка плотности, знаменатель выше, превышает 2 ^-7 , и установите это как нижнюю границу (рис. 1c). Эта граница, по нашему опыту, является консервативным порогом, который фиксирует гладкую область оценки плотности ядра k _{, отличной от} , во всех изученных нами наборах данных. Все наблюдаемые изменения ниже этой границы устанавливаются в граничное значение. Точно так же мы вычисляем кратное изменение, при котором логарифмическое отношение кривых является минимальным, и устанавливаем это как верхнюю границу (рис. 1c). Эти границы гарантируют, что отдельные наблюдения не будут доминировать в окончательной оценке BF, в то же время, по нашему опыту, не вносят существенных изменений в оценки генов: наблюдаемые изменения кратности за пределами этих границ не являются убедительным доказательством того, что ген вызывает или не вызывает дефект приспособленности. учитывая нормальные ограничения эксперимента (количество клеток, глубина секвенирования и т. д.). Обратите внимание, что этот подход не делает заявлений о том, может ли нокаут гена повысить приспособленность клеток, а только о том, вызывает ли возмущение дефект роста.

Для очень больших библиотек CRISPR описанный выше расчет может потребовать больших вычислительных ресурсов. Для ускорения вычислений включим две оптимизации. Во-первых, мы округляем все рассчитанные изменения кратности до ближайших 0,01. Во-вторых, для каждой итерации бутстрапа мы рассчитываем значение функции отношения логарифма (рис. 1c) для каждого 0,01 в пределах эмпирических границ, описанных выше, и сохраняем значения в справочной таблице. Затем вместо пересчета значений для каждой гРНК мы извлекаем значение функции логарифмического отношения из справочной таблицы. Эти оптимизации сокращают время обработки более чем на порядок, не влияя на окончательные результаты (Pearson r ~ 0,9).99 для финальных БФ; данные не показаны).

Для нокаут-экранов с несколькими моментами времени BF рассчитывается в каждый момент времени, а окончательный BF представляет собой сумму BF для моментов времени. Поскольку апостериорные распределения BF являются приблизительно нормальными (по тестам KS, не показаны), дисперсия окончательного BF оценивается как сумма дисперсий в моменты времени.

Эффективность экрана оценивается путем расчета кривых точности-отзыва (PR) с использованием эталонных списков основных и заменимых генов в качестве тестового набора. Как отмечалось выше, во время бутстрепного процесса BF рассчитываются только для генов, не выбранных при бутстрепной повторной выборке оценок плотности кратных изменений; поэтому цикличность не вводится. Мы подтвердили это, сравнив результаты BF-bootstrap с BF, рассчитанными с использованием 5-кратной перекрестной проверки; полученные БФ практически идентичны (R ²  > 0,99). Частота ложных открытий равна (FP/FP + TP), точность равна 1-FDR, а отзыв = TP/(TP + FN), где положительные и отрицательные результаты определены в эталонных наборах.

Результаты и обсуждение

Мы демонстрируем этот подход с помощью скрининга из библиотеки Toronto KnockOut (TKO) на четырех клеточных линиях: клеточной линии глиобластомы, полученной от пациента (GBM, рис. 2a), клеточной линии колоректальной карциномы HCT116 (рис. 2b). ), клеточную линию карциномы шейки матки HeLa (рис. 2c) и клетки пигментированного эпителия сетчатки RPE1 (рис. 2d) [15]. Все экраны были сэмплированы в несколько моментов времени. Используя эталонные наборы золотого стандарта из [3], были рассчитаны BF для каждой временной точки и построены кривые точности-отзыва (PR). Во всех случаях более поздние моменты времени показали лучшее припоминание по сравнению с самым ранним моментом времени. «Интегрированная» выборка представляет собой сумму BF на момент времени и может рассматриваться как суммарный результат для всего экрана; кривая PR для интегрированной выборки в каждом случае так же хороша или лучше, чем кривые временной точки. Во всех случаях скрининг выявил очень большое количество генов приспособленности: в среднем ~2000 генов при 5 % коэффициенте ложных открытий (FDR) с использованием интегрированных результатов, и эти гены демонстрируют очень высокую функциональную когерентность (более полную информацию см. в [15]). оценка).

Рис. 2

Кривые точного воспроизведения результатов BAGEL для экранов GBM ( a ), HCT116 ( b ), HeLa ( c ) и RPE1 ( d ) с использованием библиотеки TKO. Там, где указано, наносится один момент времени. «Интегрированные» = Байесовские коэффициенты, суммированные по всем временным точкам эксперимента

Полноразмерное изображение

Один из вопросов, который возникает в связи с этими результатами, заключается в том, отражает ли более низкая производительность в ранние временные точки по сравнению с более поздними технологию скрининга или биологию возмущаемых систем. Мы решаем этот вопрос, рассматривая функциональное обогащение генов, уникальных для ранних попаданий, генов, уникальных для поздних попаданий, или генов на пересечении, используя веб-сервис GORILLA [16]. Мы находим, что большинство (75-89%) ранние попадания также наблюдаются в последний момент времени (рис. 3a), и что гены исключительно в наборе ранних попаданий не имеют значимого обогащения для аннотированных биологических процессов. Глядя конкретно на клеточную линию GBM в качестве примера, гены в пересечении сильно обогащены основными биологическими процессами, которые, как можно разумно ожидать, вызовут дефекты приспособленности (рис. 3b). Гены в пересечении составляют только 53-65 % от общего числа совпадений в последний момент времени; однако гены, исключающие последний момент времени, обычно расширяют охват биологических процессов, идентифицированных на пересечении, как показано для клеток GBM на рис. 3b, и идентифицируют несколько новых процессов.

Рис. 3

Сравнение ранних и поздних попаданий. a Количество генов пригодности, обнаруженных в ранней временной точке ( голубой ), поздней временной точке ( зеленый ) или в обеих ( синий ) на каждом экране TKO. b Репрезентативные данные с экрана GBM. Большинство терминов GO_BP, обогащенных только поздними генами ( зеленый ), расширяют наблюдения терминов, обогащенных генами, обнаруженными как в ранние, так и в поздние моменты времени

Изображение в натуральную величину

Хотя поздние гены приспособленности обычно отражают процессы, наблюдаемые в ранних которые кодируют белки, участвующие в митохондриальной функции, предлагают интересный контраст. Гены как в ранние, так и в поздние моменты времени обогащены некоторыми митохондриальными процессами, включая транспорт белка в митохондрию и митохондриальную трансляцию. Однако поздние гены обогащены небольшим количеством терминов GO BP, которые сосредоточены вокруг функций, связанных с окислительным фосфорилированием, включая «сборку комплекса I дыхательной цепи» (7 совпадений из 18 аннотированных генов, 7,4-кратное обогащение), « сборка IV комплекса дыхательной цепи» (4/8 генов, 90,4 раза) и «митохондриальный транспорт электронов, НАДН в убихинон» (12/36 генов, 6,3 раза). Это различие может отражать более тонкий фенотип (т. е. более низкий дефект приспособленности) среди генов oxphos, который становится обнаруживаемым только в более поздний момент времени (рис. 1a).

Мы сравнили BAGEL с MAGeCK, современным методом анализа нокаутных экранов CRISPR [11]. MAGeCK ранжирует гРНК по P-значению, полученному из отрицательной биномиальной модели, сравнивая контрольные и экспериментальные временные точки, а затем вычисляет P-значения на уровне генов, используя модифицированную агрегацию надежного ранжирования. Чтобы облегчить более равное сравнение, мы сравнили результаты MAGeCK с результатами BAGEL, используя только конечную временную точку из экранов TKO, описанных выше, и построили кривые PR, используя те же эталонные наборы (рис. 4a-d). Во всех случаях BAGEL превзошел MAGeCK, обеспечив больше отзывов и больше общих совпадений в разумном диапазоне эмпирически рассчитанного FDR (5–15 %). Однако самым поразительным было отсутствие чувствительности при использовании теоретической модели MAGeCK. Хотя ранжирование генов для двух методов в целом было сходным (корреляция Спирмена 0,76–0,81 для 3000 лучших генов в каждом наборе), алгоритм MAGeCK дал только 674 (среднее; диапазон 489).–905) генов при 10 % FDR с использованием собственных оценок FDR (рис. 4). Мы уверены, что большее количество генов приспособленности, обнаруженных с помощью BAGEL, на самом деле реально: мы подробно анализируем уровень их экспрессии, биологическую функцию и другие функциональные геномные данные в [15].

Рис. 4

Сравнение BAGEL с MAGeCK. Для каждой клеточной линии были построены кривые воспроизводимости для результатов BAGEL и MAGeCK с использованием последней временной точки экрана. Красный кружок показывает результаты при отсечке 10 % FDR, сообщаемой MAGeCK. a — d Экраны TKO от Hart et al. [15] e — h Экраны Wang et al. [17]

Полноразмерное изображение

Мы также сравнили два алгоритма, используя недавно опубликованный набор данных Wang et al. [17], где четыре линии клеток лейкемии и лимфомы были проверены на наличие основных генов с использованием большой библиотеки гРНК. Как и в случае экранов TKO, алгоритм BAGEL дает равные или превосходящие кривые точности-отзыва и большую чувствительность, хотя и с меньшим запасом улучшения (рис. 4e-h). MAGeCK идентифицирует 1571 (в среднем, диапазон 1241–1800) совпадений при 10 % FDR, в то время как BAGEL идентифицирует в среднем 2272 (диапазон 1963–2482) основные гены при 5 % FDR.

Причина разницы в чувствительности между BAGEL и MAGeCK, вероятно, кроется в различной эффективности реагентов CRISPR. Изучая распределение кратных изменений всех направляющих, нацеленных на гены в эталонном наборе основных элементов с высокой достоверностью (рис. 1b), становится очевидным, что многие гРНК, нацеленные на основные гены, не демонстрируют значительного выпадения. Алгоритм BAGEL выбирает между существенными и второстепенными распределениями и способен обнаруживать даже небольшое изменение общего эффекта, тогда как статистический тест, основанный исключительно на исключении нулевой гипотезы — вообще говоря, что наблюдаемые кратные изменения вряд ли будут отображены из синей кривой на рис. 1a — требуется либо более глубокая выборка (т. е. большее количество повторов и/или большее количество направляющих, нацеленных на каждый ген), либо более тяжелый фенотип. Фактически, это отражено в результатах MAGeCK для четырех протестированных клеточных линий TKO: клеточные линии GBM и RPE1 были подвергнуты скринингу с помощью 90k и MAGeCK дали 586 и 489 совпадений соответственно, в то время как линии HeLa и HCT116 были проверены с библиотекой 177k, а MAGeCK дал 718 и 905 совпадений — в среднем на ~ 50 % больше совпадений при использовании большей библиотеки. Экраны, описанные в Wang et al. использовали оптимизированную по последовательности библиотеку 180 тыс. гРНК и использовали более консервативный экспериментальный план, что привело к снижению доли неэффективных направляющих и способствовало значительному повышению чувствительности как для BAGEL, так и для MAGeCK, хотя BAGEL по-прежнему идентифицирует примерно на 50 % больше совпадений в каждом экран.

Выводы

Возможность проведения точного, насыщенного прямого генетического скрининга в линиях клеток человека изменит молекулярную генетику в ближайшие годы. Чтобы максимизировать потенциал и избежать ловушек, подобных дорогостоящим фальстартам, встречающимся в области РНК-интерференции, необходимо применять строгие аналитические методы, способные эффективно отличать истинные совпадения от ложных срабатываний. Хотя данные свидетельствуют о том, что нецелевые эффекты при скрининге пула библиотек CRISPR-Cas9 вызывают гораздо меньшую озабоченность, чем при использовании РНКи, переменная эффективность ранних пулов реагентов делает важным, чтобы аналитические методы могли обнаруживать тонкие фенотипы. BAGEL точно моделирует широкую изменчивость фенотипа, проявляемую реагентами, нацеленными на известные основные гены, что позволяет чувствительно и точно идентифицировать гены пригодности даже в условиях субоптимального качества данных.

Наличие и требования

Название проекта: bagel-for-knockout-screens

Домашняя страница проекта: http://bagel-for-knockout-screens.sourceforge.net/

Операционная система(ы): не зависит от платформы

Язык программирования: Python

Лицензирование: Это программное обеспечение предоставляется без ограничений для коммерческого или академического использования. Данные экрана TKO

доступны на http://tko.ccbr.utoronto.ca/

Ссылки

1. Carette JE, Guimaraes CP, Wuethrich I, Blomen VA, Varadarajan M, Sun C, Bell G, Yuan B, Muellner MK, Nijman SM, et al. Глобальное разрушение генов в клетках человека для присвоения генов фенотипам путем глубокого секвенирования. Нац биотехнолог. 2011;29(6):542–6.

   Артикул
   КАС
   пабмед
   ПабМед Центральный

   Google ученый

2. Echeverri CJ, Beachy PA, Baum B, Boutros M, Buchholz F, Chanda SK, Downward J, Ellenberg J, Fraser AG, Hacohen N, et al. Сведение к минимуму риска сообщения о ложноположительных результатах в крупномасштабных скринингах РНК-интерференции. Нат Методы. 2006; 3(10):777–9..

   Артикул
   КАС
   пабмед

   Google ученый

3. Харт Т., Браун К.Р., Сиркуломб Ф., Роттапель Р., Моффат Дж. Измерение частоты ошибок при скрининге геномных возмущений: золотые стандарты функциональной геномики человека. Мол Сист Биол. 2014;10:733.

   Артикул
   пабмед
   ПабМед Центральный

   Google ученый

4. Кэлин младший РГ. Молекулярная биология. Использование и злоупотребление РНКи для изучения функции генов млекопитающих. Наука. 2012;337(6093): 421–2.

   Артикул
   пабмед
   ПабМед Центральный

   Google ученый

5. Chen S, Sanjana NE, Zheng K, Shalem O, Lee K, Shi X, Scott DA, Song J, Pan JQ, Weissleder R, et al. Полногеномный скрининг CRISPR в мышиной модели роста опухоли и метастазирования. Клетка. 2015;160(6):1246–60.

   Артикул
   КАС
   пабмед
   ПабМед Центральный

   Google ученый

6. Koike-Yusa H, Li Y, Tan EP, Velasco-Herrera Mdel C, Yusa K. Полногеномный рецессивный генетический скрининг в клетках млекопитающих с использованием лентивирусной библиотеки РНК CRISPR-guide. Нац биотехнолог. 2014;32(3):267–73.

   Артикул
   КАС
   пабмед

   Google ученый

7. Парнас О. Дж. М., Эйзенхауре Т. М., Хербст Р. Х., Диксит А. Ю. К., Пшибыльский Д., Платт Р. Дж., Тирош И. , Санджана Н. Э. С.О., Сатия Р., Райчоудхури Р. М., Карр С. А., Чжан Ф., Хакоэн Н., А. Р. , Полногеномный скрининг CRISPR в первичных иммунных клетках для анализа регуляторных сетей. Клетка. 2015;162(3):675–86.

8. Шалем О., Санджана Н.Е., Хартениан Э., Ши Х., Скотт Д.А., Миккельсон Т., Хекль Д., Эберт Б.Л., Рут Д.Е., Доэнч Дж.Г. и др. CRISPR-Cas9 в масштабе геноманокаут-скрининг в клетках человека. Наука. 2013;343(6166):84–7.

9. Ван Т., Вэй Дж.Дж., Сабатини Д.М., Ландер Э.С. Генетический скрининг клеток человека с использованием системы CRISPR/Cas9. Наука. 2013.

10. Konig R, Chiang CY, Tu BP, Yan SF, DeJesus PD, Romero A, Bergauer T, Orth A, Krueger U, Zhou Y, et al. Основанный на вероятности подход для анализа крупномасштабных экранов РНКи. Нат Методы. 2007;4(10):847–9.

    Артикул
    пабмед

    Google ученый

11. «>

    Li W, Xu H, Xiao T, Cong L, Love MI, Zhang F, Irizarry RA, Liu JS, Brown M, Liu XS. MAGeCK обеспечивает надежную идентификацию основных генов с помощью скрининга нокаута CRISPR/Cas9 в масштабе генома. Геном биол. 2014;15(12):554.

    Артикул
    пабмед
    ПабМед Центральный

    Google ученый

12. Луо Б., Чунг Х.В., Субраманиан А., Шарифния Т., Окамото М., Ян Х., Хинкль Г., Бём Дж.С., Бероухим Р., Вейр Б.А. и др. Высокопараллельная идентификация основных генов в раковых клетках. Proc Natl Acad Sci U S A. 2008;105(51):20380–5.

    Артикул
    КАС
    пабмед
    ПабМед Центральный

    Google ученый

13. Маркотт Р., Браун К.Р., Суарес Ф., Саяд А., Карамбулас К., Кржижановский П.М., Сиркуломб Ф., Медрано М., Федишин Ю., Кох Д.Л. и др. Основные профили генов в раковых клетках молочной железы, поджелудочной железы и яичников. Рак Дисков. 2012;2(2):172–89.

    Артикул
    КАС
    пабмед

    Google ученый

14. Yu J, Silva J, Califano A. ScreenBEAM: новый алгоритм метаанализа для скрининга функциональной геномики с помощью байесовского иерархического моделирования. Биоинформатика. 2015;32(2):260–7.

15. Харт Т., Чандрашекхар М., Ареггер М., Стейнхарт З., Браун К.Р., Маклауд Г., Мис М., Циммерман М., Фрадет-Туркотт А., Сан С. и другие. Экраны CRISPR с высоким разрешением выявляют гены приспособленности и предрасположенность к раку, специфичную для генотипа. Клетка. 2015 г.; doi:10.1016/j.cell.2015.11.015.

16. Иден Э., Навон Р., Стейнфельд И., Липсон Д., Яхини З. GOrilla: инструмент для обнаружения и визуализации расширенных терминов GO в ранжированных списках генов. Биоинформатика BMC. 2009 г.;10:48.

    Артикул
    пабмед
    ПабМед Центральный

    Google ученый

17. «>

    Ван Т., Бирсой К., Хьюз Н.В., Крупчак К.М., Пост Ю., Вэй Дж.Дж., Ландер Э.С., Сабатини Д.М. Идентификация и характеристика основных генов в геноме человека. Наука. 2015;350(6264):1096–101.

Скачать ссылки

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Megha Chandrashekhar, Michael Aregger, Graham MacLeod и Stephane Angers за получение данных для этого исследования.

Информация об авторе

Авторы и организации

1. Факультет биоинформатики и вычислительной биологии Техасского университета Онкологический центр им. М. Д. Андерсона, Хьюстон, Техас, США , Канада

   Джейсон Моффат

2. Факультет молекулярной генетики, Университет Торонто, Торонто, Канада

   Джейсон Моффат

Авторы

1. Traver Hart

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Scholar

2. Джейсон Моффат

   Просмотр публикаций автора

   Вы также можете искать этого автора в
   PubMed Google Scholar

Автор, ответственный за переписку

Трэвер Харт.

Дополнительная информация

Конкурирующие интересы

Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.

Вклад авторов

TH разработал алгоритм и написал программное обеспечение; TH и JM написали и отредактировали рукопись. Оба автора прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

Права и разрешения

Открытый доступ Эта статья распространяется в соответствии с условиями международной лицензии Creative Commons Attribution 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии вы должным образом указываете автора (авторов) и источник, предоставляете ссылку на лицензию Creative Commons и указываете, были ли внесены изменения. Отказ от права Creative Commons на общественное достояние (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) применяется к данным, представленным в этой статье, если не указано иное.

Перепечатки и разрешения

Об этой статье

What Is Everything Bagel? Полное руководство

Бублик со всем — это вид бейглов, которые обычно покрыты различными начинками, включая семена кунжута, мака, чесночные хлопья и луковые хлопья. Бублик со всем, что было впервые создано в Нью-Йорке в начале 1990-х годов, быстро стал популярным пунктом меню во многих кафе и гастрономах.

Вы можете попробовать рогалик без спреда, но если вы соедините его с локсом и сливочным сыром, вы почувствуете совершенство в каждом кусочке! Теперь давайте посмотрим поближе и узнаем «все» об этом.

Что такое рогалик?

Проще говоря, бейгл со всем — это бейгл со всевозможными начинками, смешанными вместе. Точные ингредиенты приправы различаются от одного магазина к другому, но наиболее распространенными являются семена мака, кунжута, тмина, сушеный чеснок и лук, а также соль.

В тесте для рогалика нет ничего особенного. Это обычное тесто, но способ приготовления отличает его от других хлебобулочных изделий. Бублику сначала придают форму кольца примерного размера, а затем варят в воде перед выпечкой. Начинки, вроде сливочного сыра, в состав рогалика не входят, но их можно добавить для усиления вкуса.

Бублик «Все» с его уникальной начинкой вдохновил многих на создание хлеба, где люди используют похожие приправы для создания таких вещей, как все булочки, все круассаны, все булочки с горячими точками и все фузилли.

Происхождение всех рогаликов

Вы услышите много историй о происхождении всех рогаликов, потому что происхождение этого аппетитного рогалика оспаривается. Люди экспериментировали со вкусами рогаликов годами, если не десятилетиями. Это не было чем-то, на что человек просто наткнулся после того, как попробовал несколько начинок.

Несмотря на это, Дэвид Гуссин заявил, что он изобретатель бубликов. Судя по всему, он подмел остатки начинки рогаликов из духовки и не стал их выбрасывать. Он убедил владельца своего магазина использовать остатки в качестве приправы для рогаликов. Гуссен также утверждал, что он придумал термин «бублик для всего».

Он не единственный, кто утверждает, что изобрел его. Есть и другие, например, Брэндон Штайнер, спортивный маркетолог, и Джо Бастианич, американский ресторатор. Брэндон Штайнер заявил, что в 19 лет ему было 14 лет.73, когда ему пришла в голову идея смешать все приправы вместе и добавить их в рогалик.

 

Посмотреть эту публикацию в Instagram

 

Сообщение, опубликованное THE BAGEL BOX (@the.bagelbox)

Калорийность булочек для всего

Рецепт и ингредиенты могут различаться, но калорийность примерно одинакова. Вот разбивка калорий и информации о пищевой ценности рогалика с их % дневной нормы.

Что такое приправа для бубликов

Пекарни и гастрономы десятилетиями используют все приправы для бубликов. Они смешивают различные семена и сушеные хлопья с солью, но чем эти начинки отличаются от других? Вот самые распространенные ингредиенты приправы:

• Семена черного кунжута: семена кунжута обычно добавляют в рогалики. Баночка семян кунжута легко доступна в любом продуктовом магазине в азиатском отделе. Для рогаликов больше популярен черный кунжут, но если вам не нравится вкус, можно использовать и белый.
• Семена мака: Свежие семена мака лучше подходят для рогаликов, но вам не нужно беспокоиться об этом, если у вас есть баночка из какого-то прошлого. Они придают рогаликам ореховый вкус.
• Обычные семена кунжута: 9 шт.0433 Как уже упоминалось, для рогаликов можно использовать семена белого кунжута. Все рогалики, которые вы получаете в магазине, могут не указывать, какие из них были использованы, но один взгляд может сказать, являются ли они обычными. Обычные имеют более выраженный вкус.
• Чесночные хлопья: Чесночная соль или гранулированный чеснок не используются для этих рогаликов. Высушенные чесночные хлопья придают рогаликам насыщенный вкус. Найти их можно в любом продуктовом магазине. Просто просмотрите раздел сыпучих специй.
• Луковые хлопья: То же, что и чеснок, но для рогаликов не используется луковый порошок. Вместо этого используется сушеный репчатый лук, который придает терпкий и сладкий вкус.
• Морская соль: Обычная соль не придает одинаково восхитительного вкуса всем рогаликам. Морская соль в хлопьях — лучший вариант.

 

Посмотреть эту публикацию в Instagram

 

Публикация Susrita Sarkar (@susritasarkar)

Все, кроме приправы для рогаликов от Trader Joe’s

Хотя вы можете приобрести специи и соль отдельно в любом продуктовом магазине и приготовить свою собственную смесь приправ для рогаликов, вот лучший вариант! «Все, кроме приправы для рогаликов» от Trader Joe — это идеальное сочетание начинок, которые вы можете использовать для чего угодно, включая рогалики.

С тех пор, как Trader Joe’s придумал продавать приправу, в Интернете и супермаркетах появилось множество людей, ищущих шейкер с этой смесью. Это одна из самых популярных приправ Trader Joe’s. Приправа имеет все вкусы, которые вы ожидаете от любой приправы для рогаликов — соленые и пикантные, готовые улучшить вкус вашего любимого рогалика.

Ингредиенты для приправы «Все, кроме бублика» от Trader Joe’s

Ниже приведены ингредиенты приправы «Все, кроме бублика» от Trader Joe’s:

• Семена черного кунжута
• Обычные семена кунжута
• Семена мака
• Сушеный измельченный чеснок
• Сушеный репчатый лук
• Хлопья морской соли

Приправа Trader Joe’s «Все, кроме бублика» Пищевая ценность

instagram.com/p/CRywFFjJF_H/?utm_source=ig_embed&utm_campaign=loading» data-instgrm-version=»14″>

 

Посмотреть эту публикацию в Instagram

 

Сообщение, опубликованное ДЖАСТИН ОКАДЖИМА (@justine.okajima)

Как использовать приправу Trader Joe’s «Все, кроме бублика»

Первый способ использовать эту приправу — испечь несколько свежих бубликов дома и посыпать их этой смесью, но если вы хотите узнать другие способы ее использования Приправа Trader Joe’s, поехали:

• Картофельные оладьи: Если на завтрак вам захочется чего-то другого, а не рогаликов, выберите картофельные оладьи с приправами Trader Joe’s.
• Кукурузный хлеб: Вы можете добавить немного этой приправы в тесто для кукурузного хлеба или посыпать его сверху, как только хлеб будет приготовлен.
• Лосось на гриле: Быстрый ужин из 4 ингредиентов легко приготовить с приправой «Все, кроме рогаликов». Возьмите филе лосося и сбрызните его оливковым маслом, лимонным соком и приправой.
• Тост с авокадо: Свежий авокадо прекрасно сочетается с приправой «Все, кроме рогаликов». На приготовление тостов с бубликом и авокадо уходит пять минут.
• Песочное печенье: Перед выпечкой посыпьте тесто для песочного печенья приправой. Пикантный вкус приправы даст вам лучший выбор, чем другие сладкие альтернативы.
• Печенье: Планируете приготовить масляное печенье дома? Посыпьте их приправой перед тем, как поставить в духовку. Обязательно используйте несоленое масло для этих бисквитов.
• Овсяные хлопья: Вкусный завтрак с овсяными хлопьями, смешанными с приправой для рогаликов. Смесь делает овсянку очень хрустящей.

Как приготовить рогалики в нью-йоркском стиле

Вы можете приготовить вкусный бублик в нью-йоркском стиле, где бы вы ни жили. Вот как вы это сделаете.

Сводка

Бублик «Все для всего» — один из самых популярных бубликов в мире. Благодаря смеси начинок, делающей приправу соленой и пикантной, люди любят есть ее на завтрак. Почти во всех гастрономах и пекарнях, где подают рогалики, в меню есть все, что связано с рогаликами.

Благодаря приправам этот рогалик так популярен. Trader Joe’s представили свою собственную версию с приправой «Все, кроме бублика», которая сейчас пользуется популярностью у фанатов. Каждый, кто любит приправу для рогаликов, держит банку приправы Trader Joe’s, чтобы придать вкус другим блюдам.

Бублик Все – Часто Задаваемые Вопросы (FAQ)

Полезен ли Бублик Все?

Можно было бы подумать, что простой бублик самый полезный, но бейгл, богатый семенами, лучше любого другого. Поэтому все рогалики — это полезная для сердца пища с жирами и клетчаткой.

Все ли приправы для бубликов полезны для похудения?

Приправа для бубликов придает любому блюду знакомый и аппетитный вкус, что облегчает потребление диетической пищи без потери интереса. Приправа может помочь вам похудеть, потому что она не содержит дополнительных калорий бублика.

Почему все называют приправой для рогаликов?

Приправа включает в себя ряд начинок, объединенных вместе, чтобы сформировать уникальный вкус, который делает любой рогалик тем, чем он является сегодня.

Какой вкус у всех рогаликов?

Это богатые семенами рогалики с ореховым или поджаренным вкусом. Вкус прекрасно сочетается с чесноком, солью и сушеным луком.

Бублики полезнее, чем тосты?

Рогалики не заменяют хлеб, поскольку они более калорийны. В простом рогалике около 300 калорий, а в тосте всего 9.