natgillin/translations-raw huggingface dataset:
When solvents are used to prepare the test solutions, the solvent controls rather than the controls without solvents should be used in calculation of percent inhibition.
Jos testiliuosten valmistamisessa käytetään liuottimia, kasvunopeuden prosentuaalinen estyminen on laskettava liuottimia sisältävistä kontrolliviljelmistä eikä niistä kontrolliviljelmistä, joissa ei ole liuottimia.
Yield
Tuotos
The yield is calculated as the biomass at the end of the test minus the starting biomass for each single vessel of controls and treatments.
Tuotos lasketaan vähentämällä testin lopussa mitatusta biomassasta testin alussa mitattu biomassa kontrolli- ja käsittelyryhmän kunkin astian osalta.
For each test concentration and control, calculate a mean value for the yield along with variance estimates.
Kullekin testipitoisuudelle ja kontrollille lasketaan kasvunopeuden keskiarvo varianssiestimaatteineen.
The percentage inhibition in yield (%Iy) may be calculated for each treatment replicate as follows:
Tuotoksen prosentuaalinen estyminen (% Iy) voidaan laskea kutakin käsiteltyä toistoa varten seuraavasti:
%I y:
% I y
percentage inhibition of yield;
tuotoksen prosentuaalinen estyminen
mean value for yield in the control group;
tuotoksen keskiarvo kontrolliryhmässä
value for yield for the treatment replicate.
tuotoksen arvo käsitellyssä toistossa.
PLOTTING CONCENTRATION RESPONSE CURVE
PITOISUUS-VASTEKÄYRÄN PIIRTÄMINEN
Plot the percentage of inhibition against the logarithm of the test substance concentration and examine the plot closely, disregarding any such data point that was singled out as an outlier in the first phase.
Prosentuaalinen estyminen merkitään graafisesti suhteessa testiaineen pitoisuuden logaritmiin. Näin saatuja pisteitä tarkastellaan huolellisesti ottamatta huomioon datapisteitä, joita pidettiin ensimmäisessä vaiheessa vieraina havaintoina.
Fit a smooth line through the data points by eye or by computerised interpolation to get a first impression of the concentration response relationship, then proceed with a more detailed method, preferably a computerised statistical method.
Datapisteiden kautta vedetään tasaisesti muuttuva viiva joko silmämääräisesti tai interpoloimalla tietokoneen avulla, jotta pitoisuuden ja vasteen suhteesta saataisiin alustava käsitys. Tämän jälkeen käytetään tarkempaa menetelmää, mieluimmin tietokonepohjaista tilastomenetelmää.
Depending on the intended usage of the data, the quality (precision) and amount of data, as well as the availability of data analysis tools, it may be decided (and sometimes well justified) to stop the data analysis at this stage and simply read the key figures EC50 and EC10 (and/or EC20) from the eye fitted curve (also see section below on stimulatory effects).
Sen perusteella, mihin tietoja aiotaan käyttää, mikä on niiden laatu (tarkkuus) ja määrä ja mitä välineitä on käytettävissä niiden analysoimiseen, voidaan päättää, että tietojen analysointi lopetetaan tähän vaiheeseen (mikä on joskus hyvin aiheellisestakin), ja ainoastaan lukea keskeiset arvot EC50 ja EC10 (ja/tai EC20) silmämääräisesti piirretyltä käyrältä (ks. myös jäljempänä oleva kohta stimuloivista vaikutuksista).
Valid reasons for not using a statistical method may include:
Päteviä syitä olla käyttämättä tilastomenetelmää ovat muun muassa seuraavat syyt:
data are not appropriate for computerised methods to produce any more reliable results than can be obtained by expert judgement — in such situations some computer programs may even fail to produce a reliable solution (iterations may not converge etc.),
Vaikka tietoja käsiteltäisiin tietokoneistetulla menetelmällä, tulokset eivät olisi sen luotettavampia kuin jos tiedot olisi annettu asiantuntijan arvioitaviksi. Tällaisissa tapauksissa on jopa mahdollista, että eräillä tietokoneohjelmilla ei saada minkäänlaista luotettavaa tulosta (esimerkiksi sen vuoksi, että iteraatiot eivät konvergoidu).
stimulatory growth responses cannot be handled adequately using available computer programs (see below).
Tietokoneohjelmilla ei pystytä käsittelemään kunnolla stimuloinnin aiheuttamia kasvuvasteita (ks. jäljempänä).
STATISTICAL PROCEDURES
TILASTOMENETELMÄT
The aim is to obtain a quantitative concentration-response relationship by regression analysis.
Tavoitteena on saada kvantitatiivinen pitoisuus-vastesuhde regressioanalyysin avulla.
It is possible to use a weighted linear regression after having performed a linearising transformation of the response data — for instance into probit or logit or Weibull units (9), but non-linear regression procedures are preferred techniques that better handle unavoidable data irregularities and deviations from smooth distributions.
Painotettua lineaarista regressiota voidaan käyttää sen jälkeen, kun vastetiedoille on tehty linearisoiva muunnos – esimerkiksi probitti-, logitti- tai Weibull-yksiköiksi (9) – mutta suositeltavampaa on käyttää epälineaarisia regressiomenetelmiä, joilla voidaan paremmin käsitellä tiedoissa väistämättä esiintyviä epäsäännöllisyyksiä sekä poikkeamia tasaisista jakaumista.
Approaching either zero or total inhibition, such irregularities may be magnified by the transformation, interfering with the analysis (9).
Lähestyttäessä tilaa, jossa kasvu ei esty ollenkaan tai estyminen on täydellistä, linearisoiva muunnos voi suurentaa epäsäännöllisyyksiä ja haitata siten analyysiä (9).
It should be noted that standard methods of analysis using probit, logit, or Weibull transforms are intended for use on quantal (e.g. mortality or survival) data, and must be modified to accommodate growth or biomass data.
On syytä huomata, että standardianalyysimenetelmät, joissa käytetään probitti-, logitti- tai Weibull-muunnoksia, on tarkoitettu dikotomisia tietoja varten (kun vasteita on kaksi, esimerkiksi kuolleisuus tai eloonjääminen), minkä vuoksi niitä on mukautettava, jos niitä aiotaan käyttää kasvu- tai tuotostietojen analysointiin.
Specific procedures for determination of ECx values from continuous data can be found in (10)(11) and (12).
Kirjallisuusviitteissä (10), (11) ja (12) kuvataan erityismenetelmiä, joilla ECx-arvot voidaan määrittää jatkuvista tiedoista.
The use of non-linear regression analysis is further detailed in Appendix 4.
Epälineaarisen regressioanalyysin käyttöä käsitellään tarkemmin lisäyksessä 4.
For each response variable to be analysed, use the concentration-response relationship to calculate point estimates of ECx values.
Kunkin vastemuuttujan analysoimiseksi käytetään pitoisuus-vastesuhdetta, jonka avulla lasketaan ECx-arvojen piste-estimaatit.
When possible, the 95 % confidence limits for each estimate should be determined.
Jokaiselle estimaatille on määritettävä 95 prosentin luottamusväli, jos se on mahdollista.
Goodness of fit of the response data to the regression model should be assessed either graphically or statistically.
Vastetietojen ja regressiomallin välinen yhteensopivuuden aste on arvioitava joko graafisesti tai tilastollisesti.
Regression analysis should be performed using individual replicate responses, not treatment group means.
Regressionanalyysi on tehtävä käyttämällä yksittäisiä toistojen vasteita eikä käsittelyryhmien keskiarvoja.
If, however, nonlinear curve fitting is difficult or fails because of too great a scatter in the data, the problem may be circumvented by performing the regression on group means as a practical way of reducing the influence of suspected outliers.
Jos epälineaariseen käyrän sovitus on vaikeaa tai mahdotonta, koska tiedot ovat liian hajallaan, ongelma voidaan kiertää tekemällä regressio ryhmien keskiarvoille, mikä on käytännöllinen tapa vähentää mahdollisten vieraiden havaintojen vaikutusta.
Use of this option should be identified in the test report as a deviation from normal procedure because curve fits with individual replicates did not produce a good result.
Tämän vaihtoehdon käyttö on mainittava testiraportissa tavanomaisesta menetelmästä poikkeavana keinona, jota on käytetty sen vuoksi, että käyrän sovittaminen yksittäisiin toistoihin ei antanut hyvää tulosta.
estimates and confidence limits may also be obtained using linear interpolation with bootstrapping (13), if available regression models/methods are unsuitable for the data.
EC50-estimaatit ja luottamusvälit voidaan saada myös käyttämällä lineaarista interpolointia bootstrap-menetelmän kanssa (13), jos käytettävissä olevat regressiomallit tai -menetelmät eivät sovellu kyseisten tietojen käsittelyyn.
For estimation of the LOEC and hence the NOEC, and for effects of the test substance on growth rate, it is necessary to compare treatment means using analysis of variance (ANOVA) techniques.
Jotta voidaan arvioida LOEC-pitoisuus ja siten myös NOEC-pitoisuus sekä testiaineen vaikutukset kasvunopeuteen, käsiteltyjen liuosten keskiarvoja on verrattava varianssianalyysitekniikoiden avulla (ANOVA).
The mean for each concentration must then be compared with the control mean using an appropriate multiple comparison or trend test method.
Sen jälkeen on verrattava kunkin pitoisuuden keskiarvoa kontrolliryhmän keskiarvoon käyttämällä sopivaa moniulotteista vertailumenetelmää tai trenditestimenetelmää.
Dunnett’s or Williams’ test may be useful (14)(15)(16)(17)(18).
Dunnettin tai Williamsin testi voi olla käyttökelpoinen (14)(15)(16)(17)(18).
It is necessary to assess whether the ANOVA assumption of homogeneity of variance holds.
Lisäksi on arvioitava, pitääkö ANOVA-oletus varianssin homogeenisuudesta paikkansa.
This assessment may be performed graphically or by a formal test (18).
Arviointi voidaan tehdä graafisesti tai virallisen testin avulla (18).
Suitable tests are Levene’s or Bartlett’s.
Sopivia testejä ovat Levenen ja Bartlettin testit.
Failure to meet the assumption of homogeneity of variances can sometimes be corrected by logarithmic transformation of the data.
Jos oletus varianssin homogeenisuudesta ei pidä paikkaansa, tilanne on joskus korjattavissa tietojen logaritmimuunnoksella.
If heterogeneity of variance is extreme and cannot be corrected by transformation, analysis by methods such as step-down Jonkheere trend tests should be considered.
Jos varianssin heterogeenisuus on erittäin suuri eikä se ole korjattavissa muunnoksella, on harkittava analysointia sellaisilla menetelmillä kuin Jonckheeren alaspäin askeltava trenditesti.
Additional guidance on determining the NOEC can be found in (12).
Kirjallisuusviitteessä (12) annetaan lisäohjeita NOEC-arvon määrittämisestä.
Recent scientific developments have led to a recommendation of abandoning the concept of NOEC and replacing it with regression based point estimates ECx.
Tieteen viimeaikaisen kehityksen perusteella on suositeltu, että NOEC-käsitteestä luovuttaisiin ja se korvattaisiin regressioanalyysiin perustuvilla ECx:n piste-estimaateilla.
An appropriate value for x has not been established for this algal test.
Sopivaa x:n arvoa ei ole vielä vahvistettu tätä levätestiä varten.
A range of 10 to 20 % appears to be appropriate (depending on the response variable chosen), and preferably both the EC10 and EC20 should be reported.
Sopivalta vaikuttaisi väli 10–20 prosenttia (valitun vastemuuttujan mukaan), ja suositeltavaa on ilmoittaa sekä EC10- että EC20-arvo.
GROWTH STIMULATION
KASVUN EDISTYMINEN
Growth stimulation (negative inhibition) at low concentrations is sometimes observed.
Pienissä pitoisuuksissa havaitaan joskus kasvun edistymistä (negatiivista estymistä).
This can result from either hormesis (toxic stimulation) or from addition of stimulating growth factors with the test material to the minimal medium used.
Tämä voi johtua joko hormesis-vaikutuksesta (”toksisuudesta johtuva kasvun edistyminen”) tai stimuloivien kasvutekijöiden lisäämisestä testiaineen kanssa testissä käytettyyn minimaaliseen viljelyaineeseen.
Note that the addition of inorganic nutrients should not have any direct effect because the test medium should maintain a surplus of nutrients throughout the test.
On muistettava, että epäorgaanisten ravinteiden lisäämisellä ei pitäisi olla suoranaista vaikutusta, koska testiliuoksessa on oltava ravinteita ylimäärin koko testin ajan.
Low dose stimulation can usually be ignored in EC50 calculations unless it is extreme.
Pieniannoksinen stimulointi voidaan yleensä jättää huomioimatta EC50-arvon laskemisessa, jollei se ole hyvin merkittävää.
However, if it is extreme, or an ECx value for low x is to be calculated, special procedures may be needed.
Jos se on merkittävää tai jos ECx-arvo on laskettava pientä x:n arvoa varten, voi olla tarpeen käyttää erityismenetelmiä.
Deletion of stimulatory responses from the data analysis should be avoided if possible, and if available curve fitting software cannot accept minor stimulation, linear interpolation with bootstrapping can be used.
Stimuloinnin aiheuttamien vasteiden poistamista tietojen analysoinnista olisi vältettävä mahdollisuuksien mukaan, ja jos käytettävissä oleva käyränsovitusohjelmisto ei pysty käsittelemään vähäistä stimulointia, voidaan käyttää lineaarista interpolointia yhdessä bootstrap-menetelmän kanssa.
If stimulation is extreme, use of a hormesis model may be considered (19).
Jos stimulointi on hyvin merkittävää, voidaan harkita hormesis-mallin käyttöä (19).
NON-TOXIC GROWTH INHIBITION
MUUSTA KUIN TOKSISUUDESTA JOHTUVA KASVUN ESTYMINEN
Light absorbing test materials may give rise to a growth rate reduction because shading reduces the amount of available light.
Valoa absorboivat testimateriaalit voivat hidastaa kasvunopeutta, koska varjostus vähentää käytettävissä olevan valon määrää.
Such physical types of effects should be separated from toxic effects by modifying the test conditions and the former should be reported separately.
Tällaiset fysikaaliset vaikutukset olisi erotettava myrkkyvaikutuksista muuttamalla testiolosuhteita, ja fysikaalisista vaikutuksista olisi raportoitava erikseen.
Guidance may be found in (2) and (3).
Tästä annetaan ohjeita kirjallisuusviitteissä (2) ja (3).
The test report must include the following:
Testiraportissa on esitettävä seuraavat tiedot:
physical nature and relevant physiochemical properties, including water solubility limit,
fysikaalinen olomuoto ja fysikokemialliset ominaisuudet, joilla on merkitystä, muun muassa vesiliukoisuuden raja-arvo,
chemical identification data, including purity.
kemialliset tunnistetiedot, mukaan luettuna puhtaus.
Test species:
Koelajit:
the strain, supplier or source and the culture conditions used.
kanta, sen toimittaja tai lähde ja viljelyolosuhteet.
date of start of the test and its duration,
testin alkamispäivä ja kesto,
description of test design: test vessels, culture volumes, biomass density at the beginning of the test,
koejärjestelyn kuvaus: koeastiat, viljelmien tilavuudet ja biomassan tiheys testin alussa,
composition of the medium,
viljelyaineen koostumus,
test concentrations and replicates (e.g. number of replicates, number of test concentrations and geometric progression used),
testipitoisuudet ja toistot (esimerkiksi toistojen määrä, testipitoisuuksien määrä ja testissä käytetty geometrinen porrastus),
description of the preparation of test solutions, including use of solvents etc.,
kuvaus testiliuosten valmistamisesta, muun muassa liuottimien käyttö,
light intensity and quality (source, homogeneity),
valon voimakkuus ja laatu (lähde, homogeenisuus),
concentrations tested: the nominal test concentrations and any results of analyses to determine the concentration of the test substance in the test vessels.
testatut pitoisuudet: nimelliset testipitoisuudet ja mahdolliset tulokset analyyseistä, joilla on määritetty testiaineen pitoisuus koeastioissa.
The recovery efficiency of the method and the limit of quantification in the test matrix should be reported,
Menetelmän saantoteho ja määritysraja testimatriisissa on ilmoitettava,
all deviations from this Testing Method,
kaikki poikkeamat tästä testimenetelmästä,
method for determination of biomass and evidence of correlation between the measured parameter and dry weight.
biomassan määritysmenetelmä sekä näyttö mitatun parametrin ja kuivapainon korrelaatiosta.
pH values at the start and end of the test at all treatments,
pH-arvot kokeen alussa ja lopussa kaikista käsittelyistä,
biomass for each flask at each measuring point and method for measuring biomass,
kussakin pullossa oleva biomassa kunakin mittausajankohtana sekä biomassan mittausmenetelmä,
growth curves (plot of biomass versus time),
kasvukäyrät (biomassa ajan funktiona),
calculated response variables for each treatment replicate, with mean values and coefficient of variation for replicates,
kunkin käsitellyn toiston lasketut vastemuuttujat sekä toistojen keskiarvot ja variaatiokerroin,
graphical presentation of the concentration/effect relationship,
pitoisuuden ja vaikutuksen suhteen graafinen esitys,
if ANOVA has been used, the size of the effect which can be detected (e.g. the least significant difference),
jos on käytetty ANOVA-analyysiä, havaittavissa olevan vaikutuksen suuruus (esimerkiksi vähiten merkitsevä erotus),
any stimulation of growth found in any treatment,
mahdollinen kasvun edistyminen käsittelyissä liuoksissa,
any other observed effects, e.g. morphological changes of the algae,
muut havaitut vaikutukset, esimerkiksi levien morfologiset muutokset,
discussion of the results, including any influence on the outcome of the test resulting from deviations from this Testing Method.
tulosten pohdinta, mukaan luettuna mahdolliset vaikutukset, joita tästä testimenetelmästä poikkeamisella on ollut testin tuloksiin.
OECD TG 201 (2006). Freshwater Alga and Cyanobacteria, Growth Inhibition Test.
OECD TG 201 (2006) Freshwater Alga and Cyanobacteria, Growth Inhibition Test
In vivo fluorescence determinations of phytoplancton chlorophyll, Limnology & Oceanography 22,5 (1977), pp.919-925.
In vivo fluorescence determinations of phytoplancton chlorophyll, Limnology & Oceanography 22,5 (1977), s. 919–925.
Weed Research, 29, 93-96.
Weed Research, 29, s. 93–96.
AEROBIC MINERALISATION IN SURFACE WATER — SIMULATION BIODEGRADATION TEST
AEROBINEN MINERALISAATIO PINTAVEDESSÄ – BIOHAJOAVUUDEN SIMULAATIOTESTI
This method is equivalent to OECD TG 309 (2004) (1).
Tämä menetelmä vastaa OECD:n testiohjetta nro 309 (2004) (1).
The purpose of this test is to measure the time course of biodegradation of a test substance at low concentration in aerobic natural water and to quantify the observations in the form of kinetic rate expressions.
Tämän testin tarkoituksena on mitata aerobisessa luonnonvedessä pienenä pitoisuutena olevan testiaineen biohajoavuus ajan funktiona ja kvantifioida havainnot kineettisten nopeuslausekkeiden muodossa.
This simulation test is a laboratory shake flask batch test to determine rates of aerobic biodegradation of organic substances in samples of natural surface water (fresh, brackish or marine).
Tämä simulaatiotesti on laboratoriossa panoskokeena (batch) suoritettava ravistelutesti, jossa määritetään luonnon pintavesinäytteissä (makea vesi, murtovesi tai merivesi) olevien orgaanisten aineiden aerobisen biohajoavuuden nopeudet.
It is based on the ISO/DIS 14592-1 (2) and it also includes elements from the testing methods C.23 and C.24 (3)(4).
Se perustuu ISO/DIS 14592–1 -testiin (2) ja sisältää myös osia testimenetelmistä C.23 ja C.24 (3)(4).
Optionally, with long test times, semi-continuous operation replaces batch operation in order to prevent deterioration of the test microcosm.
Jos testi on pitkäkestoinen, panosprosessi voidaan korvata puolijatkuvalla prosessilla, jotta estettäisiin testiorganismin huononeminen.
The principal objective of the simulation test is to determine the mineralisation of the test substance in surface water, and mineralisation constitutes the basis for expressing degradation kinetics.
Simulaatiotestin ensijaisena tavoitteena on määrittää testiaineen mineralisaatio pintavedessä, ja mineralisaatio muodostaa perustan hajoamiskinetiikan esittämiselle.
However, an optional secondary objective of the test is to obtain information on the primary degradation and the formation of major transformation products.
Toissijaisesti testissä voidaan tutkia primaarista hajoamista ja merkittävien muuntumistuotteiden muodostumista.
Identification of transformation products, and if possible quantification of their concentrations, are especially important for substances that are very slowly mineralised (e.g. with half-lives for total residual 14C exceeding 60 days).
Muuntumistuotteiden yksilöinti ja mahdollisuuksien mukaan niiden pitoisuuksien määrittäminen on erityisen tärkeää, kun on kyse hitaasti mineralisoituvista aineista (esim. 14C:n kokonaisjäännöksen puoliintumisaikojen ollessa yli 60 päivää).
Higher concentrations of the test substance (e.g. > 100 μg/l) should normally be used for identification and quantification of major transformation products due to analytical limitations.
Analyysitekniikoiden rajoitusten vuoksi merkittävien muuntumistuotteiden yksilöinti ja niiden pitoisuuksien määritys edellyttävät tavallisesti testiaineen käyttöä suurempina pitoisuuksina (esim. > 100 μg/l).
A low concentration in this test means a concentration (e.g. less than 1 μg/l to 100 μg/l) which is low enough to ensure that the biodegradation kinetics obtained in the test reflect those expected in the environment.
Pieni pitoisuus merkitsee tässä testissä pitoisuutta (esim. alle 1 μg/l – 100 μg/l), joka on tarpeeksi alhainen, jotta testin biohajoavuuskinetiikka vastaa ympäristössä ennakoitavaa biohajoavuuskinetiikkaa.
Compared to the total mass of biodegradable carbon substrates available in the natural water used for the test, the test substance present at low concentration will serve as a secondary substrate.
Testissä käytetyssä luonnonvedessä olevien biohajoavien hiilisubstraattien kokonaismassaan verrattuna testiaine, joka on pienenä pitoisuutena, on toissijainen substraatti.
This implies that the anticipated biodegradation kinetics is first order (‘non-growth’ kinetics) and that the test substance may be degraded by ‘cometabolism’.
Tämä merkitsee, että ennakoitu biohajoavuuskinetiikka on ensimmäistä kertalukua (ei kasvua) ja että testiaine voi hajota metabolisten reaktioiden sivuvaikutuksena (cometabolism).
First order kinetics implies that the rate of degradation (mg/L/day) is proportional to the concentration of substrate which declines over time.
Ensimmäisen kertaluvun kinetiikassa hajoamisnopeus (mg/L/päivä) on suhteessa substraatin pitoisuuteen, joka pienenee ajan myötä.
By definition, the specific degradation rate constant is equal to the relative change in concentration per time: k = (1/C) · (dC/dt).
Spesifinen hajoamisen nopeusvakio vastaa pitoisuuden suhteellista muutosta aikayksikköä kohti: k = (1/C) · (dC/dt).
Although first order kinetics are normally expected under the prescribed conditions, there may be certain circumstances where other kinetics are more appropriate.
Vaikka kuvatuissa olosuhteissa ennakoidaan ensimmäisen kertaluokan kinetiikkaa, eräät mahdolliset olosuhteet voivat suosia muuntyyppistä kinetiikkaa.
Deviations from first order kinetics may e.g. be observed if mass transfer phenomena such as the diffusion rate, rather than the biological reaction rate, is limiting the rate of biotransformation.
Reaktio voi poiketa ensimmäisen kertaluvun kinetiikasta esimerkiksi siinä tapauksessa, jos aineensiirtoon liittyvät ilmiöt, kuten diffuusionopeus (ei biologisen reaktion nopeus) rajoittaa biotransformaation nopeutta.
However, the data can nearly always be described by pseudo first order kinetics accepting a concentration dependent rate constant.
Data voidaan kuitenkin lähes aina kuvata pseudo-ensimmäisen kertaluvun kinetiikan mukaisesti, jolloin nopeusvakio voi olla pitoisuudesta riippuvainen.
Information on biodegradability of the test substance at higher concentrations (e.g. from standard screening tests) as well as information on abiotic degradability, transformation products and relevant physico-chemical properties should be available prior to the test to help establish the experimental planning and interpret the results.
Kokeen suunnittelun ja tulosten tulkinnan tueksi pitäisi etukäteen olla käytettävissä (esim. vakioseulontatesteistä saatavia) tietoja testiaineen biohajoavuudesta suuremmilla pitoisuuksilla sekä tietoja abioottisesta hajoavuudesta, muuntumistuotteista ja relevanteista fysikaalis-kemiallisista ominaisuuksista.