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5mC 选择性脱氨酶的发现及其在碱基分辨率甲基化位点超灵敏直接测序中的应用
摘要 挖掘噬菌体中的新酶活性对于开发新的生物技术工具仍然很重要。在本研究中，我们使用 MetaGPA（一种将宏基因组数据中的基因型与表型联系起来的方法）来识别脱氧胞苷脱氨酶，这是一种与宏病毒组中的胞嘧啶修饰高度相关的蛋白质家族。出乎意料的是，这些脱氨酶的一个子集在单核苷酸和单链 DNA 底物中都表现出对 5-甲基胞嘧啶 (5mC) 的偏好，而不是胞嘧啶 (C)。在甲基化组测序工作流程中，这些酶优先脱氨 5mC，这使得甲基化胞嘧啶能够直接转化，同时完全消除任何未修饰胞嘧啶的背景脱氨。这种直接转换允许以单碱基分辨率精确识别甲基化位点，具有无与伦比的灵敏度，为基因组和甲基化组的同时测序提供了广泛的应用。
使用IPSL模型的全球高分辨率模拟中的热带气旋
摘要尽管经过多年的广泛研究，但在我们不断变化的气候中，热带气旋（TC）活性的演变仍然不确定。这部分是因为该问题的答案主要依赖于几十公里的水平分辨率的气候模拟。此类仿真直到最近才能用于大多数建模中心，包括Pierre-Simon Laplace研究所（IPSL）。使用IPSL模型中的最新数值发展，我们执行了一系列仅遵循大气层的历史模拟，这些模拟遵循大气压协议。我们评估将分辨率从200公里增加到25公里对TC活性的影响。与以前的工作一致，我们发现TC活动的系统改善，相对于观察值的分辨率增加。然而，仍然缺乏与分辨率转化的TC频率的明确签名。环地理分布在单个盆地的规模上也有所改善。在北大西洋上尤其如此，在北大西洋上，与观察到的分布的一致在25公里处令人印象深刻。与观测值一致，TC活动与该盆地中的大规模环境和ENSO相关。相比之下，在北太平洋西部的25公里处，TC频率仍然太小，与重新分析相比，发现湿度和涡度的明显偏见。尽管我们发现了几个小弱点，但我们的结果表明，IPSL模型是研究气候时间尺度上TC的合适工具。因此，这项工作为进一步的研究开辟了道路，从而有助于我们对TC气候学的理解。
MECHETER，Imene 等人。利用多分辨率手工特征进行深度学习，用于脑部 MRI 分割。在：医学中的人工智能，20
磁共振 (MR) 图像分割是创建伪计算机断层扫描 (CT) 图像的一项关键任务，伪计算机断层扫描 (CT) 图像可用于实现正电子发射断层扫描 (PET) 衰减校正。创建伪 CT 图像的主要挑战之一是难以对脑 MR 图像中的骨组织进行准确分割。深度卷积神经网络 (CNN) 已被广泛而有效地应用于执行 MR 图像分割。这项工作的目的是提出一种分割方法，将多分辨率手工制作的特征与基于 CNN 的特征相结合，以添加方向属性并丰富用于执行分割的特征集。主要目标是有效地将大脑分割成三个组织类别：骨骼、软组织和空气。所提出的方法使用不同的机制将非下采样 Contourlet (NSCT) 和非下采样 Shearlet (NSST) 系数与 CNN 的特征相结合。计算熵值以选择最有用的系数并降低输入的维数。使用 50 张临床脑部 MR 和 CT 图像通过计算精度、召回率、骰子相似系数 (DSC) 和 Jaccard 相似系数 (JSC) 来评估分割结果。还将结果与文献中报道的其他方法进行了比较。骨骼类的 DSC 从 0.6179 ± 0.0006 提高到 0.6416 ± 0.0006。将 NSCT 和 NSST 的多分辨率特征与 CNN 的特征相加，显示出了令人鼓舞的结果。此外，NSST 系数比 NSCT 系数提供了更多有用的信息。
通过小鼠的整个生命的肠道微生物组的高分辨率时间分析1
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2022.11.07.515511 doi：Biorxiv Preprint
在河口系统中具有非常高分辨率的遥感图像的潮间带微生物生物量
Microphytobenthos（MPB）对河口初级生产产生了重大贡献，因此量化其生物量对于评估其生态系统功能至关重要。传统的抽样方法是劳动的，在逻辑上具有挑战性，无法提供MPB生物量的全面空间分布图。卫星图像提供了一种可行的替代方法，用于绘制各种时间和空间分辨率的大面积。但是，在该场中使用了与原位采样的少量平方Centi米一致的空间分辨率的成像设备。这使得将现场生物量测量与远程感知的辐射测量值相关联。在这项研究中，在不同高度的无人机（UAV）上安装了两个类似的多光谱传感器，以及在〜1 m高度上获得图像的定制设备上，以收集guadalquivir estuta（SpataLquivir estuta）mudflats mudflats mpb Biofilms的非常高的空间分辨率反射数据。此外，使用高光谱谱仪获得原位反射率进行验证。同时，使用2 mM深度接触Corer方法收集了MPB样品，该方法通过高性能液相色谱（HPLC）分析，以测量主要MPB颜料的浓度。为了评估MPB色素和不同反射率的光谱指数，使用了广义的线性混合效应模型（GLMM），从而实现了叶绿素与所有测试的光谱指数之间的显着正相关关系。这些模型用于绘制微卵巢生物量，在
根据会议状态动态调整摄像机分辨率和帧速率
步骤2：摄像头：默认高摄像头分辨率和帧率。步骤3：DCRFR：3x3 视频通话。是，转至步骤5。否，转至步骤4 步骤4：DCRFR：屏幕共享。是，转至步骤5。否，转至步骤2 步骤5：摄像头：降低摄像头分辨率和帧率。在3x3 视频通话或屏幕共享时，我们会将摄像头设置更改为降低摄像头分辨率和帧率。您可以在下一页看到屏幕。3x3 通话或屏幕时，摄像头视频较小。我们希望用户不会专注于一个摄像头视频。在这些情况下，我们不需要提供高分辨率和帧率。步骤6：DCRFR：系统功耗降低。您可以在下一页看到示例。当摄像头分辨率和帧率从1080p/30fps 降低到360p/15fps 时，系统功耗可以从10W 降低到8W。步骤7：用户：电池寿命延长，但对用户的影响较小。您可以在下一页中看到示例。电池寿命可以从 6 小时延长到 7.5 小时。共享屏幕或 3x3 视频通话时，由于摄像头视频较小，因此对用户的影响较小。出席者将专注于共享屏幕，而不是摄像头视频。用户摄像头 DCRFR
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由哈特福德的代表科尔，哈特兰的巴塞洛缪，科尔切斯特的主教，威斯敏斯特的Bos-lun，威利斯顿的布拉迪，乔治亚州的布拉尼根，布拉特伯勒的伯克，布拉特伯勒的伯克，伯特伯特的伯特，卡博特，伯灵顿的伯灵顿的cina conllchton埃塞克斯（Essex），诺斯菲尔德（Northfield）的多克顿（Duke of Northfield），伯灵顿公爵（Duke of Burlington），沙夫特斯伯里（Shaftsbury）的杜尔菲（Durfee），吉尔福德（Guilford）的东部，罗金汉（Rockingham）的高盛（Rockingham），本宁顿（Bennington）的戈尔德曼布里德波特（Bridport），加来（Calais）的米哈利（Mihaly），摩根（Morgan），米尔顿（Morgan），摩根（Morgan），摩根（Morgan），米尔顿（Morgan），米尔顿（Morton），韦斯顿（Morton），韦斯顿（Weston）的诺尔森（Morrow），德比（Derby）的纳尔逊（Nelson），南伯灵顿（Nugent），南伯灵顿（Nugent of South Burlington），邦布里奇（Tunbridge of Tunbridge），伯灵顿（Burlington of Burlington）的奥布莱恩（O'Bride），伯灵顿（Burlington of Burlington），海内斯堡（Hinesburg of Hinesburg）巴纳德（Barnard），圣奥尔本斯镇（St. Albans town
对速度的需求：一线医院微生物学实验室中的超优化高分辨率爆发分析
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未经同行评审认证）的预印本版权持有人此版本发布于2025年2月10日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.04.25321496 doi：medrxiv preprint