雅思阅读填图填表题的做题技巧

雅思阅读表格填空题型解题5大步骤讲解

雅思阅读表格填空题型解题5大步骤讲解解题雅思阅读考试有一类小题型是雅思阅读表格填空(complete the table)。

这类填空题出题频率较低，且难度不大。

下面给大家带来了雅思阅读表格填空题型解题5大步骤讲解，希望能够帮助到大家，下面就和大家分享，来欣赏一下吧雅思阅读表格填空题型解题5大步骤讲解题型特点：顺序原则题目基本上按照*顺序排列字数限制一般填入的词最多不超过3个单词定位内容定位的内容相对比较集中考查内容考查内容均为细节答案特点所填答案基本唯一解题路线图：①明确字数限制?表格填空题解题过程中，考生必须培养第一步看字数限制的习惯。

②空格词性预判? 根据空格前后的词性进行判断，? 如adj+(n)，n+(n)，v+(n)等结构;? 也可根据句子成分进行判断，? 如空格为主语成分，基本为名词，表语成分基本为形容词? 定位关键词并分析定位句? 找到空格所在句子的关键词，并定位到文中相应位置对定位句进行分析。

? 注意空格所在句子中关键词与原文中的关键词替换;或空格所在句子的关键词是对原文定位句的同义概括。

? 理解原文与题干的同意替换? 词语的替换，即词与词之间的替换? 短语的替换，即短语之间的替换? 句子的替换，即句子之间的互换? 展开陈述形式，即以解释的方式来诠释某个词、短语或概念? 填出答案? 结合关键句和行列信息得出应该填写的内容。

雅思阅读机经真题解析-Life code:unlockedAOn an airport shuttle bus to the Kavli Institute for Theoretical Physics in Santa Barbara, Calif, Chris Wiggins took a colleagues advice and opened a Microsoft Excel spreadsheet. It had nothing to do with the talk on biopolymer physics he was invited to give. Rather the columns and rows of numbers that stared back at him referred to the genetic activity of budding yeast. Specifically, the numbers represented the amount of messenger RNA (mRNA) expressed by all 6,200 genes of the yeast over the course of its reproductive cycle. “It was the first time I ever saw anything like this," Wiggins recalls of that spring day in 2002. "How to make sense of all these data?"BInstead of shirking from this question, the 36-year-old applied mathematician and physicist at Columbia University embracedit-and now six years later he thinks he has an answer. By foraying into fields outside his own, Wiggins has drudged up tools from a branch of artificial intelligence called machine learning to model the collective protein-making activity of genes from real-world biological data. Engineers originally designed these tools in the late 1950s to predict output from input. Wiggins and his colleagues have now brought machine learning to the natural sciences and tweaked it so that it can also tell a story—one not only about input and output but also about what happens inside a model of gene regulation, the black box in between.CThe impetus for this work began in the late 1990s, whenhigh-throughput techniques generated more mRNA expression profiles and DNA sequences than ever before, "opening up a completely different way of thinking about biological phenomena," Wiggins says. Key among these techniques were DNA microarrays, chips that provide a panoramic view of the activity of genes and their expression levels in any cell type, simultaneously and under myriad conditions. As noisy and incomplete as the data were, biologists could now query which genes turn on or off in differentcells and determine the collection of proteins that give rise to a cells characteristic features- healthy or diseased.DYet predicting such gene activity requires uncovering the fundamental rules that govern it. “Over time, these rules have been locked in by cells,” says theoretical physicist Harmen Bussemaker, now an associate professor of biology at Columbia. "Evolution has kept the good stuff." To find these rules, scientists needed statistics to infer the interaction between genes and the proteins that regulate them and to then mathematically describe this networks underlying structure-the dynamic pattern of gene and protein activity over time. But physicists who did not work with particles (or planets, for that matter) viewed statistics as nothing short of an anathema. "If your experiment requires statistics," British physicist Ernest Rutherford once said, "you ought to have done a better experiment."EBut in working with microarrays, "the experiment has been done without you," Wiggins explains. "And biology doesnt hand you a model to make sense of the data." Even more challenging, the building blocks that make up DNA, RNA and proteins are assembledin myriad ways; moreover, subtly different rules of interaction govern their activity, making it difficult, if not impossible, to reduce their patterns of interaction to fundamental laws. Some genes and proteins are not even known. "You are trying to find something compelling about the natural world in a context where you dont know very much," says William Bialek, a biophysicist at Princeton University. "Youre forced to be agnostic." Wiggins believes that many machine-learning algorithms perform well under precisely these conditions. When working with so many unknown variables, "machine learning lets the data decide whats worth looking at," he says.FAt the Kavli Institute, Wiggins began building a model of a gene regulatory network in yeast-the set of rules by which genes and regulators collectively orchestrate how vigorously DNA is transcribed into mRNA. As he worked with different algorithms, he started to attend discussions on gene regulation led by Christina Leslie, who ran the computational biology group at Columbia at the time. Leslie suggested using a specific machine-learning tool called a classifier. Say the algorithm must discriminate between pictures that have bicycles in them and pictures that do not. A classifier siftsthrough labeled examples and measures everything it can about them, gradually learning the decision rules that govern the grouping. From these rules, the algorithm generates a model that can determine whether or not new pictures have bikes in them. In gene regulatory networks, the learning task becomes the problem of predicting whether genes increase or decrease their protein-making activity.GThe algorithm that Wiggins and Leslie began building in the fall of 2002 was trained on the DNA sequences and mRNA levels of regulators expressed during a range of conditions in yeast-when the yeast was cold, hot, starved, and so on. Specifically, thisalgorithm-MEDUSA (for motif element discrimination using sequence agglomeration)—scans every possible pairing between a set of DNA promoter sequences, called motifs, and regulators. Then, much like a child might match a list of words with their definitions by drawing a line between the two, MEDUSA finds the pairing that best improves the fit between the model and the data it tries to emulate. (Wiggins refers to these pairings as edges.) Each time MEDUSA finds a pairing, it updates the model by adding a new rule to guide its search for the next pairing. It then determines thestrength of each pairing by how well the rule improves the existing model. The hierarchy of numbers enables Wiggins and his colleagues to determine which pairings are more important than others and how they can collectively influence the activity of each of the yeasts 6,200 genes. By adding one pairing at a time, MEDUSA can predict which genes ratchet up their RNA production or clamp that production down, as well as reveal the collective mechanisms that orchestrate an organisms transcriptional logic.Questions 1-6The reading passage has seven paragraphs, A-GChoose the correct heading for paragraphs A-G from the list below.Write the correct number, i-x, in boxes 1-6 on your answer sheet.List of Headingsi. The search for the better-fit matching between the model and the gained figures to foresee the activities of the genes ii. The definition of MEDUSAiii. A flashback of a commencement for a far-reaching breakthroughiv. A drawing of the gene mapv. An algorithm used to construct a specific model to discern the appearance of something new by the joint effort of Wiggins and another scientistvi. An introduction of a background tracing back to the availability of mature techniques for detailed research on genes vii. A way out to face the challenge confronting the scientist on the deciding of researchable dataviii. A failure to find out some specific genes controlling the production of certain proteinsix. The use of a means from another domain for referencex. A tough hurdle on the way to find the law governing the activities of the genesExample: Paragraph A iii1 Paragraph B2 Paragraph C3 Paragraph D4 Paragraph E5 Paragraph F6 Paragraph GQuestions 7-9Do the following statements agree with the information given in Reading Passage 1?In boxes 7-9 on your answer sheet, writeTRUE if the statement is trueFALSE if the statement is falseNOT GIVEN if the information is not given in the passage7. Wiggins is the first man to use DNA microarrays for the research on genes.8. There is almost no possibility for the effort to decrease the patterns of interaction between DNA, RNA and proteins.9. Wiggins holds a very positive attitude on the future of genetic research.Questions 10-13SummaryComplete the following summary of the paragraphs of Reading Passage, using No More than Three words from the Reading Passage for each answer. Write your answers in boxes 10-13 on your answer sheet.Wiggins states that the astoundingly rapid development of techniques concerning the components of genes aroused the researchers to look at 10 from a totally new way. 11 is the heart and soul of these techniques and no matter what the 12 were, at the same time they can offer a whole picture of the genes activities as well as 13 in all types of cells. With these techniques scientists could locate the exact gene which was on or off to manipulate the production of the proteins.*题目：Life code: unlocked篇章结构体裁说明文题目生命密码解密结构（一句话概括每段大意）A.回忆基因研究突破的初始B.参考“机器学习”的工具构建基因活动的模型C.DNA芯片技术的介绍D.基因的活性研究中的数据障碍E.科学家很难从基因交互模式的研究中获取理想数据F.Wiggins和另外一个科学家的相关科学讨论G.研究基因模型和数据的配对，来预测基因的活动试题分析Question 1-6题目类型：List of HeadingsQuestion 7-9题目类型：True, False or Not GivenQuestion 10-13题目类型：Summary题号定位词文中对应点题目解析1Another domain，reference文中的第二句第二句话中，有提到一个“machine learning”的工具构建出了使用现实世界中的生物数据所反映出的基因整体合成蛋白质活动的模型。

雅思阅读14类题型解题技巧之Diagram_Flowchart_Tablecompletion

雅思阅读14类题型解题技巧之Diagram_Flowchart_Tablecompletion有没有觉得阅读练习做很多，却没什么进步。

下面给大家带来了雅思阅读14类题型解题技巧之Diagram/Flowchart/Table completion，希望能够帮助到大家，下面就和大家分享，来欣赏一下吧。

雅思阅读14类题型解题技巧之Diagram/Flowchart/Table completionDiagram/Flowchart/Table completion(填图填表题)1. 题型要求题目中有一个图表或一个表格，其中有一些信息，留出空格，要求根据*填空，一般没有选项可供选择。

所填的内容一般分为如下几类：(1) 时间、事件及人物。

图表中是原文中的一些事件及格其发生时间和涉及人物，给出一些已知信息，要求填其余的。

有时也可能只考其中的一项或两项。

时间往往只涉及到年代，不会涉及到具体的日期。

(2) 数字及排位。

这时要分清要求填的是具体的数字还是相应的排位。

题目要求中一般用RANK一词表示排位，也可以看题目所给的例子。

(3) 物体的构成及功能。

*的某一段提到了一个物体，讲述了它的构造和各部分的功能。

题目是该物体的简图，给出一些部件的名称及功能，要求填其余部件的名称及功能。

所填信息常常集中于原文中的一个段落。

(4) 流程图。

*的某一段提到了做一件事情的过程，题目以流程图的形式描述这个过程，要求填其中几个环节的内容。

(5) 抽象名词：图表中常常是*中提到的一些事物，根据图表中的关系填空，通常是分类关系。

所填信息常常集中于*的一个段落。

填空题类别较多，所填内容五花八门，但一般都比较容易。

有的定位容易，有的集中于原文中的一个段落。

这种题型，A类和G类一般都是每次必考，共五题左右。

2. 解题步骤(1) 找出题目中的关键词。

如果图表中涉及时间或数字，它们肯定是关键关键词，而且肯定是原文对应，即原文中出现的也是这些词本身。

雅思阅读表格填空题解答方法

雅思阅读表格填空题解答方法
在雅思阅读考试中，有一类题型不是很常见，题目难度不是很高，但是考生的答题正确率却不是很理想。

这就是雅思阅读中的表格填空(pletethetable)类型题。

对于这一类型题目解题方法，编为你整理一下做题思路。

第一步：先进行预判
表格填空题型首先要知道字数限制是多少，通常情况下填的单词不会大于三个单词。

所以，如果你写的*很长。

那很有可能就是错误的。

第二步：找到定位
题目的出题顺序基本和原文是一致的，所以在把题目浏览了一遍之后，从文章的开头开始寻找定位关键词。

做题也从第一题开始，不要跳着做。

第一题找到之后，后面题目按顺序在依次来看就可以了。

并且一般都是对于细节内容的考察，不会是大意总结。

所以*唯一*还是很高的。

第三步：判断词*
如果已经找到了原文中的定位，现在就是要看哪些词是*了。

可以回到题目中，看空格词汇前后的内容，来判断词*。

是形容词、动词还是其他，句子结构在备考时可以进行整理，比如名词+名词、动词+名词、形容词+名词等等。

这样会*部分起到一个很好的判断和定位。

第四步：同义替换
雅思考试很多时候都在强调，注意词句意思替换整理。

因为在阅读考试中是很容易出现的套路。

所以同学们要格外注意空格句的内容在原文的关键词，以及整句大意。

也或者空格所在句子的关键词是对原文定位句的同义概括。

不管是词汇的替换还是词句的替换，可以在平时复习时留心整理。

雅思阅读图表题怎么做

雅思阅读图表题怎么做雅思阅读图表题的解题技巧有这些：1.先读题干，明确答案的字数限制;2.依据已知寻找未知图表的小标题，图表中的关键文字;3.定位关键词，关键词通常都会比较容易在文中定位。

雅思阅读图表题的形式主要有统计表(Table)，原理图(Diagram)，流程图(Flow Chart)。

在准备雅思阅读图表题解题的时候，可以按照下面的方法进行：1.先读题干，明确答案的字数限制，答案不能超过规定字数。

2.解题密码就是：依据已知寻找未知图表的小标题，图表中的关键文字，图表中的说明及解释都是定位答案信息的重要依据。

关于Flow Chart和Table类型的题目，一定要读懂其结构形式，这一点关于提升答题的速度很关键。

3.结构越复杂的图表，其实定位关键词也越明确，通常都会比较容易在文中定位。

2雅思阅读推断正误题怎么做1.具体阅读并理解答题指引部分，确定答题方式。

2.确切理解问句的含义，严格按照文章本身意思理解和推断，不要想当然。

3.找出问句中的关键词语。

4.利用关键词语在文章中确定答案位置。

5.仔细查看文章中关键词语所在句子中的含义。

必要时应查看关键词语所在句子前后句子的含义。

认真区分false和not given，false与原文相反、相冲突;not give则不相冲突，但未提及。

6.可利用语法、词法推断答案所在相关句子的肯定与否定含义。

3雅思阅读段落标题题解答技巧1.首先在list of headings中划去做为例子的heading 或headings，以免在依据段落内容在list of headings中找出与其相匹配的段落标题时，它(它们)会干扰考试者对其他headings的选择。

2.在文章中把做为例子的段落划掉，以免对例子段落进行不必要的精读。

3.对题目中给出的段落，按照首句(第一、二句)、末句和中间句寻找主题句的方法，在list of headings中找出与其相匹配的段落标题。

4.如果时间同意，按照文章的段落顺序，对非题目中给出的段落及例子段落进行快速阅读，而对题目中给出并要求找出与其相匹配的段落标题的段落进行精读。

雅思阅读做题方法

雅思考试阅读做题方法整理：1.表格填空题：（例题：教材9页第5题）（1）阅读文章标题和副标题，大致了解文章的主旨和写作思路（2）情况一：题目有标题a.阅读题目标题，确定题目在文中大概阅读范围b.阅读题目，找出题目中的关键词和题目的限制条件（如词数限制等）c.找到题目中关键词进行简单预测，推测所填空处所需词的词性（动词、名词、形容词、副词等）和类型（时间类、地点类、数字类等）d.扫读全文（大致浏览文章）e.把题目中的关键词带入文章中去找，找到关键词或关键词的同义替换词后，在关键词或关键词的同义替换词前后找答案f.找到答案后，将答案填入题中。

检查拼写并核查填入词后语句是否通顺、语意是否符合文章情景情况二：题目无标题a.阅读题目，根据题目中的信息来确定题目在文中大概阅读范围b.找出题目中的关键词和题目的限制条件（如词数限制等）c.找到题目中关键词进行简单预测，推测所填空处所需词的词性（动词、名词、形容词、副词等）和类型（时间类、地点类、数字类等）d.扫读全文（大致浏览文章）e.把题目中的关键词带入文章中去找，找到关键词或关键词的同义替换词后，在关键词或关键词的同义替换词前后找答案f.找到答案后，将答案填入题中。

检查拼写并核查填入词后语句是否通顺、语意是否符合文章情景2.以时间顺序的人物经历填空题：（例题：教材18页第5题）（1）阅读文章标题和副标题，大致了解文章的主旨和写作思路（2）阅读题目，找出题目中的关键词和题目的限制条件（如词数限制等）（3）根据题目中关键词进行简单预测，推测所填空处所需词的词性（动词、名词、形容词、副词等）和类型（时间类、地点类、数字类等）（4）扫读全文（大致浏览文章）（5）把题目中的关键词带入文章中去找，找到关键词或关键词的同义替换词后，在关键词或关键词的同义替换词前后找答案（6）找到答案后，将答案填入题中。

检查拼写并核查填入词后语句是否通顺、语意是否符合文章情景3.流程图填空题：（例题：教材29页第4题）（1）阅读文章标题和副标题，大致了解文章的主旨和写作思路（2）阅读题目，找出题目中的关键词和题目的限制条件（如词数限制等）（3）根据题目中关键词进行简单预测，推测所填空处所需词的词性（动词、名词、形容词、副词等）和类型（时间类、地点类、数字类等）（4）扫读全文（大致浏览文章）（5）把题目中的关键词带入文章中去找，找到关键词或关键词的同义替换词后，在关键词或关键词的同义替换词前后找答案（6）找到答案后，将答案填入题中。

雅思阅读填图填表题的做题技巧

雅思阅读填图填表题的做题技巧雅思阅读填图填表题有哪些做题技巧呢?我们应当怎样读懂题干中的图表呢?下面我就和大家共享雅思阅读填图填表题的做题技巧，来观赏一下吧。

雅思阅读填图填表题的做题技巧雅思阅读填图填表题题型要求题目中有一个图表或一个表格，其中有一些信息，留出空格，要求依据文章填空。

一般没有选项可供选择。

所填的内容一般分为如下几类：(1) 时间、大事及人物。

图表中是原文中的一些大事及格其发生时间和涉及人物，给出一些已知信息，要求填其余的。

有时也可能只考其中的一项或两项。

时间往往只涉及到年月，不会涉及到详细的日期。

(2) 数字及排位。

这时要分清要求填的是详细的数字还是相应的排位。

题目要求中一般用RANK一词表示排位，也可以看题目所给的例子。

(3) 物体的构成及功能。

文章的某一段提到了一个物体，叙述了它的构造和各部分的功能。

题目是该物体的简图，给出一些部件的名称及功能，要求填其余部件的名称及功能。

所填信息经常集中于原文中的一个段落。

(4) 流程图。

文章的某一段提到了做一件事情的过程，题目以流程图的形式描述这个过程，要求填其中几个环节的内容。

(5) 抽象名词：图表中经常是文章中提到的一些事物，依据图表中的关系填空，通常是分类关系。

所填信息经常集中于文章的一个段落。

填空题类别较多，所填内容五花八门，但一般都比较简单。

有的定位简单，有的集中于原文中的一个段落。

这种题型，A类和G类一般都是每次必考，共五题左右。

雅思阅读填图填表题解题步骤(1) 找出题目中的关键词。

假如图表中涉准时间或数字，它们确定是关键关键词，而且确定是原文对应，即原文中消失的也是这些词本身。

假如图表中没有涉准时间或数字，往往要依据详细的意思，在已知的信息中确定一个关键词。

(2) 到原文中去找关键词的对应词。

(3) 认真阅读对应词所在的句子，确定正确答案。

(4) 要留意挨次性，即题目的挨次和原文的挨次基本全都。

雅思阅读填图填表题解题时留意事项1. 留意题目要求中是否有数字限制。

雅思阅读表格填空题型解题5大步骤讲解

雅思阅读表格填空题型解题5大步骤讲解解题雅思阅读考试有一类小题型是雅思阅读表格填空(complete the table)。

这类填空题出题频率较低，且难度不大。

下面给大家带来了雅思阅读表格填空题型解题5大步骤讲解，希望能够帮助到大家，下面就和大家分享，来欣赏一下吧雅思阅读表格填空题型解题5大步骤讲解题型特点：顺序原则题目基本上按照*顺序排列字数限制一般填入的词最多不超过3个单词定位内容定位的内容相对比较集中考查内容考查内容均为细节答案特点所填答案基本唯一解题路线图：①明确字数限制?表格填空题解题过程中，考生必须培养第一步看字数限制的习惯。

②空格词性预判? 根据空格前后的词性进行判断，? 如adj+(n)，n+(n)，v+(n)等结构;? 也可根据句子成分进行判断，? 如空格为主语成分，基本为名词，表语成分基本为形容词? 定位关键词并分析定位句? 找到空格所在句子的关键词，并定位到文中相应位置对定位句进行分析。

? 注意空格所在句子中关键词与原文中的关键词替换;或空格所在句子的关键词是对原文定位句的同义概括。

? 理解原文与题干的同意替换? 词语的替换，即词与词之间的替换? 短语的替换，即短语之间的替换? 句子的替换，即句子之间的互换? 展开陈述形式，即以解释的方式来诠释某个词、短语或概念? 填出答案? 结合关键句和行列信息得出应该填写的内容。

雅思阅读机经真题解析-Life code:unlockedAOn an airport shuttle bus to the Kavli Institute for Theoretical Physics in Santa Barbara, Calif, Chris Wiggins took a colleagues advice and opened a Microsoft Excel spreadsheet. It had nothing to do with the talk on biopolymer physics he was invited to give. Rather the columns and rows of numbers that stared back at him referred to the genetic activity of budding yeast. Specifically, the numbers represented the amount of messenger RNA (mRNA) expressed by all 6,200 genes of the yeast over the course of its reproductive cycle. “It was the first time I ever saw anything like this," Wiggins recalls of that spring day in 2002. "How to make sense of all these data?"BInstead of shirking from this question, the 36-year-old applied mathematician and physicist at Columbia University embracedit-and now six years later he thinks he has an answer. By foraying into fields outside his own, Wiggins has drudged up tools from a branch of artificial intelligence called machine learning to model the collective protein-making activity of genes from real-world biological data. Engineers originally designed these tools in the late 1950s to predict output from input. Wiggins and his colleagues have now brought machine learning to the natural sciences and tweaked it so that it can also tell a story—one not only about input and output but also about what happens inside a model of gene regulation, the black box in between.CThe impetus for this work began in the late 1990s, whenhigh-throughput techniques generated more mRNA expression profiles and DNA sequences than ever before, "opening up a completely different way of thinking about biological phenomena," Wiggins says. Key among these techniques were DNA microarrays, chips that provide a panoramic view of the activity of genes and their expression levels in any cell type, simultaneously and under myriad conditions. As noisy and incomplete as the data were, biologists could now query which genes turn on or off in differentcells and determine the collection of proteins that give rise to a cells characteristic features- healthy or diseased.DYet predicting such gene activity requires uncovering the fundamental rules that govern it. “Over time, these rules have been locked in by cells,” says theoretical physicist Harmen Bussemaker, now an associate professor of biology at Columbia. "Evolution has kept the good stuff." To find these rules, scientists needed statistics to infer the interaction between genes and the proteins that regulate them and to then mathematically describe this networks underlying structure-the dynamic pattern of gene and protein activity over time. But physicists who did not work with particles (or planets, for that matter) viewed statistics as nothing short of an anathema. "If your experiment requires statistics," British physicist Ernest Rutherford once said, "you ought to have done a better experiment."EBut in working with microarrays, "the experiment has been done without you," Wiggins explains. "And biology doesnt hand you a model to make sense of the data." Even more challenging, the building blocks that make up DNA, RNA and proteins are assembledin myriad ways; moreover, subtly different rules of interaction govern their activity, making it difficult, if not impossible, to reduce their patterns of interaction to fundamental laws. Some genes and proteins are not even known. "You are trying to find something compelling about the natural world in a context where you dont know very much," says William Bialek, a biophysicist at Princeton University. "Youre forced to be agnostic." Wiggins believes that many machine-learning algorithms perform well under precisely these conditions. When working with so many unknown variables, "machine learning lets the data decide whats worth looking at," he says.FAt the Kavli Institute, Wiggins began building a model of a gene regulatory network in yeast-the set of rules by which genes and regulators collectively orchestrate how vigorously DNA is transcribed into mRNA. As he worked with different algorithms, he started to attend discussions on gene regulation led by Christina Leslie, who ran the computational biology group at Columbia at the time. Leslie suggested using a specific machine-learning tool called a classifier. Say the algorithm must discriminate between pictures that have bicycles in them and pictures that do not. A classifier siftsthrough labeled examples and measures everything it can about them, gradually learning the decision rules that govern the grouping. From these rules, the algorithm generates a model that can determine whether or not new pictures have bikes in them. In gene regulatory networks, the learning task becomes the problem of predicting whether genes increase or decrease their protein-making activity.GThe algorithm that Wiggins and Leslie began building in the fall of 2002 was trained on the DNA sequences and mRNA levels of regulators expressed during a range of conditions in yeast-when the yeast was cold, hot, starved, and so on. Specifically, thisalgorithm-MEDUSA (for motif element discrimination using sequence agglomeration)—scans every possible pairing between a set of DNA promoter sequences, called motifs, and regulators. Then, much like a child might match a list of words with their definitions by drawing a line between the two, MEDUSA finds the pairing that best improves the fit between the model and the data it tries to emulate. (Wiggins refers to these pairings as edges.) Each time MEDUSA finds a pairing, it updates the model by adding a new rule to guide its search for the next pairing. It then determines thestrength of each pairing by how well the rule improves the existing model. The hierarchy of numbers enables Wiggins and his colleagues to determine which pairings are more important than others and how they can collectively influence the activity of each of the yeasts 6,200 genes. By adding one pairing at a time, MEDUSA can predict which genes ratchet up their RNA production or clamp that production down, as well as reveal the collective mechanisms that orchestrate an organisms transcriptional logic.Questions 1-6The reading passage has seven paragraphs, A-GChoose the correct heading for paragraphs A-G from the list below.Write the correct number, i-x, in boxes 1-6 on your answer sheet.List of Headingsi. The search for the better-fit matching between the model and the gained figures to foresee the activities of the genes ii. The definition of MEDUSAiii. A flashback of a commencement for a far-reaching breakthroughiv. A drawing of the gene mapv. An algorithm used to construct a specific model to discern the appearance of something new by the joint effort of Wiggins and another scientistvi. An introduction of a background tracing back to the availability of mature techniques for detailed research on genes vii. A way out to face the challenge confronting the scientist on the deciding of researchable dataviii. A failure to find out some specific genes controlling the production of certain proteinsix. The use of a means from another domain for referencex. A tough hurdle on the way to find the law governing the activities of the genesExample: Paragraph A iii1 Paragraph B2 Paragraph C3 Paragraph D4 Paragraph E5 Paragraph F6 Paragraph GQuestions 7-9Do the following statements agree with the information given in Reading Passage 1?In boxes 7-9 on your answer sheet, writeTRUE if the statement is trueFALSE if the statement is falseNOT GIVEN if the information is not given in the passage7. Wiggins is the first man to use DNA microarrays for the research on genes.8. There is almost no possibility for the effort to decrease the patterns of interaction between DNA, RNA and proteins.9. Wiggins holds a very positive attitude on the future of genetic research.。

雅思阅读表格填空题解题技巧

雅思阅读表格填空题解题技巧雅思阅读表格填空题解题技巧在雅思阅读考试中，有一类题型不是很常见，题目难度不是很高，但是考生的答题正确率却不是很理想。

这就是雅思阅读中的表格填空(complete the table)类型题。

对于这一类型题目解题方法，yjbys网店铺为你整理一下做题思路。

第一步：先进行预判表格填空题型首先要知道字数限制是多少，通常情况下填的单词不会大于三个单词。

所以，如果你写的答案很长。

那很有可能就是错误的。

第二步：找到定位题目的出题顺序基本和原文是一致的，所以在把题目浏览了一遍之后，从文章的开头开始寻找定位关键词。

做题也从第一题开始，不要跳着做。

第一题找到之后，后面题目按顺序在依次来看就可以了。

并且一般都是对于细节内容的考察，不会是大意总结。

所以答案唯一性还是很高的。

第三步：判断词性如果已经找到了原文中的定位，现在就是要看哪些词是答案了。

可以回到题目中，看空格词汇前后的内容，来判断词性。

是形容词、动词还是其他，句子结构在备考时可以进行整理，比如名词+名词、动词+名词、形容词+名词等等。

这样会答案部分起到一个很好的判断和定位。

第四步：同义替换雅思考试很多时候都在强调，注意词句意思替换整理。

因为在阅读考试中是很容易出现的套路。

所以同学们要格外注意空格句的内容在原文的关键词，以及整句大意。

也或者空格所在句子的关键词是对原文定位句的同义概括。

不管是词汇的替换还是词句的替换，可以在平时复习时留心整理。

拓展阅读：雅思阅读文章分类指导在备考雅思阅读的时候你要清楚，雅思阅读考试中的文章都是什么类型的`，不要盲目的去选择备考资料。

1、关于欧洲及世界社会发展，经济状况，科学动向以及文化交流的文章自1995年雅思考试的题型做出重大改革以后，有两条原则就被命题的剑桥大学考试委员会(UCLES)反复强调非专业原则和国际化原则。

为了使不同地域，不同政治经济体制，不同肤色，不同文化背景的人能平等且毫无理解困难地参与雅思，法律及专业性较强的医学，生物学，哲学，文学，艺术等的文章已经不再作为雅思的考查范围。

【2019最新】雅思阅读做题技巧：表填空题篇-范文模板 (1页)

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雅思阅读做题技巧：表填空题篇
想做好雅思阅读不是一件容易的事情，有一定的雅思阅读做题技巧是做好
雅思阅读的保障，今天小编就从图表填空题的角度和大家聊聊雅思阅读做题技巧。

图表填空题是一类简单题型，它最大的特点是图表和题目都遵从某种顺序。

图表填空题的答题方法：
1. 图表填空题的答案存在于原文中的细节当中。

2. 找到图表填空题目中的关键字。

3. 根据图表结构和内部关系逐层回原文找关键词的对应词。

提醒同学们需要注意的是：注意填写内容的字母大小写、单数和复数形式、数字的单位以及是否限制字数。

还有需要注意的就是绝大多数的图表填空题答
案是原文原词，而且在原文中是连续的。

最后就是要注意顺序性，即题目的顺
序和原文的顺序基本一致。

以上就是从图表填空题的角度解读雅思阅读中的雅思阅读做题技巧。

同学
们一定要遵从原文，因为你的答案都是从原文而来的，不能自作主张，随意发挥。

只要大家耐心的去原文寻找，仔细分辨，图表填空题就算拿下了。

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雅思阅读图表题的题型和解题步骤

雅思阅读图表题的题型和解题步骤雅思阅读图表题的难度不是很大，但是如果想要在雅思阅读拿到高分也是需要认真复习全面了解这一题型的特点，下面就为大家介绍一些关于雅思阅读图表题的相关知识点，希望大家借鉴学习。

一、雅思阅读图表题题型介绍雅思阅读图表题的题目中有一个图表或一个表格，其中有一些信息，留出空格，必须按照文章要求填空。

通常是不会有选项提供选择。

填写的内容通常可划分成下面几类：(1)时间、事件及人物。

在图表里属于原文有的些事件与格其发生时间和涉及人物，把有的信息给出来，要求填其余的。

有时也许只是考察里面的一项或两项。

通常时间只是牵涉到年代，而并非会牵涉到具体的日期。

(2)数字及排位，这时要分清要求填的是具体的数字还是相应的排位。

题目要求里通常使用的是RANK一词表示排位，也可以看题目所给的例子。

(3)物体的构成及功能。

在文章里其中一段提及的一个物体，所表达的是其的构造与各局部的功能。

题目是该物体的简图，给出一些部件的名称及功能，需要填写另外部件的名称与相应的功能，所填信息常常是在原文中某一个段落。

(4)流程图。

在文章其中一段里扔弃到做一件事情的过程，题目是通过流程图的形式对此过程做描述，要求填其中几个环节的内容。

(5)抽象名词：在图表里进学会对文章中提及有的事物，按照图表里关系填空，通常是分类关系。

所填信息常常集中于文章的一个段落。

填空题类别较多，填写的内容是很多，但通常是不难的。

有的定位容易，有的都集中在原文里的其中一个段落。

这种题型通常A类和G类属于每一次必考，共五题左右。

二、雅思阅读图表题解题步骤1.注意题目要求因为这类填空题中一般都会出现…NO MORE THAN * WORDS… , 大家要注意具体不超过几个字。

2.浏览图表，找到关键词大家一看到图表题，就会将目光自动聚焦到图表上，希望能尽快找到有用信息帮助定位。

举个例子吧：这是剑8 Test 4 Passage 3的最后一个题型。

我们可以看到除了空格之外，有用的信息就只有one method of collecting ants 和funnel。

雅思阅读图表题答题方法

雅思阅读图表题答题方法雅思阅读图表题答题方法大家在备考雅思阅读考试的时候要越来越重视雅思阅读图表题解题方法的积累，雅思阅读图表题是在雅思考试中非常经典的一类题型，主要考察的就是学生结合文章读图、获取图片中数据信息以及分析的能力，首先，这新题型答题关键在于分析图表中已存在的信息点位置，然后根据给出的信息点寻找对应的信息。

下面是小编为您收集整理的雅思阅读图表题答题方法，供大家参考!雅思阅读图表题答题方法雅思阅读图表题相对于雅思阅读的其它题型而言，图表题的难度并不是很高，其出题总的形式是：根据阅读文章所给出的信息，填补图表内所缺失的内容。

图表题考查的是考生快速寻读定位，并理解细节信息的阅读能力。

雅思阅读图表题的形式主要有统计表(Table)，原理图(Diagram)，流程图(Flow Chart)。

前几年的阅读考试图表题以Table居多，而近一两年Diagram 和Flow Chart出现次数多了起来。

图表题虽然不是阅读的主流题型，但如果没有经过对该题型的研究学习和心理准备，则会由于不熟悉或不能正确理解图表的结构而导致失分。

所以大家在准备雅思阅读图表题解题的时候，可以按照下面的方法进行。

1.先读题干，明确答案的字数限制，答案不能超过规定字数。

2.解题密码就是：根据已知寻找未知!图表的小标题，图表中的关键文字，图表中的说明及注释都是定位答案信息的重要依据。

对于Flow Chart和Table类型的题目，一定要读懂其结构形式，这一点对于提高答题的速度很关键。

3.结构越复杂的图表其实定位关键词也越明确，通常都会比较容易在文中定位。

以上就是为大家整理的雅思阅读图表题的答题方法，可以看出，读图的能力是雅思阅读图表题型在备考阶段需要重点训练的一个能力，建议考生，遇到问题不要慌，一定要先弄明白是怎么回事，一般越是感觉难得题，一般越是简单!雅思阅读：难句拆分今天我们整理了雅思阅读中难句拆分：插入结构，来进行分析，供备考中的考生们参考。

雅思阅读填图题做题技巧经验分享

雅思阅读填图题做题技巧经验分享雅思阅读填图题出镜频率不高，但也不能忽视，今日我给大家带来了雅思阅读填图题做题技巧阅历共享，盼望能够关心到大家，下面我就和大家共享，来观赏一下。

【阅读题型讲解】雅思阅读填图题做题技巧阅历共享雅思阅读填图题总的出题形式是：依据阅读文章所给出的信息，填补图表内所缺失的内容。

其类型有三种，即统计表，原理图，流程图。

此题型主要考查考生快速寻读定位，并理解细节信息的阅读力量。

关于做题，我们应当了解以下几点留意事项：1、我们必需认真阅读解题说明，然后明确以下几点：题目对图表内容的简要说明;题目所给出的字数限制;题目中是否给出了阅读范围。

2、资讯阅读图表中给到的信息，包括各种小标题和图表中的已经给到的一些关键字，当然最重要的还是在图表中的说明及解释，切记!3、Flow Chart题答案信息基本遵守挨次原则，而Diagram题则不肯定，但其答案信息在原文中的位置绝大多数状况比较集中。

4、遇到看上去结构比较“混乱”的图表也不要过于紧急，首先要冷静下来进行分析。

其实有时候，小站老发觉越是简单的图表其定位关键词越是明显。

雅思阅读Summary选词分析1.从选项中选词，要留意看题目要求是写答案本身，还是写选项前的代表字母。

选项前有代表字母的，确定是要求答代表字母。

最近的考试中，选项前大部分都有代表字母。

2.从选项中选词，答案与原文的六大对应关系。

(1) 原文原词：与原文完全相同的词或短语。

(2) 词性变化：原文为necessary，是形容词，选项为necessity，是名词。

(3) 语态变化：原文为governmentshave encouraged waste paper collection and sorting schemes，是主动语态。

雅思阅读填图题做题技巧经验分享

雅思阅读填图题做题技巧经验分享雅思阅读填图题出镜频率不高，但也不能忽视，今天给大家带来了雅思阅读填图题做题技巧经验分享，希望能够帮助到大家，下面就和大家分享，来欣赏一下。

【阅读题型讲解】雅思阅读填图题做题技巧经验分享雅思阅读填图题总的出题形式是：根据阅读*所给出的信息，填补图表内所缺失的内容。

其类型有三种，即统计表，原理图，流程图。

此题型主要考查考生快速寻读定位，并理解细节信息的阅读能力。

关于做题，我们应该了解以下几点注意事项：1、我们必须仔细阅读解题说明，然后明确以下几点：题目对图表内容的简要说明;题目所给出的字数限制;题目中是否给出了阅读范围。

2、资讯阅读图表中给到的信息，包括各种小标题和图表中的已经给到的一些关键字，当然最重要的还是在图表中的说明及注释，切记!3、Flow Chart题答案信息基本遵守顺序原则，而Diagram题则不一定，但其答案信息在原文中的位置绝大多数情况比较集中。

4、遇到看上去结构比较“混乱”的图表也不要过于紧张，首先要冷静下来进行分析。

其实有时候，小站老发现越是复杂的图表其定位关键词越是明显。

雅思阅读Summary选词分析1.从选项中选词，要注意看题目要求是写答案本身，还是写选项前的代表字母。

选项前有代表字母的，肯定是要求答代表字母。

最近的考试中，选项前大部分都有代表字母。

2.从选项中选词，答案与原文的六大对应关系。

(1) 原文原词：与原文完全相同的词或短语。

(2) 词性变化：原文为necessary，是形容词，选项为necessity，是名词。

(3) 语态变化：原文为governmentshave encouraged waste paper collection and sorting schemes，是主动语态。

摘要中的句子为people have also been encouraged by government to collect theirwaste on a regular basis，是被动语态。

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