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宏基因组学的表现
肺部感染每年在世界范围内造成大量发病率和死亡率，并导致脓胸、胸腔积液和肺脓肿等各种并发症 ( Magill et al., 2014)。肺部感染是由各种微生物病原体引起的免疫介导的肺部疾病，包括真菌、细菌、病毒、非典型病原体和寄生虫。及早识别和验证病原体并使用适当的抗生素治疗对于改善肺部感染的预后至关重要。相反，延误可能会导致病情恶化和更大的死亡风险。长期以来，病原菌的检测主要依赖于常规检查 (CE)，例如涂片、培养、免疫学测试和聚合酶链反应 (PCR)。痰样本、纤维支气管镜刷活检、支气管肺泡灌洗液 (BALF) 和支气管内活检是最常见的呼吸道标本类型。然而，检测病原体的一个问题是传统的病原体检测方法非常耗时，因为一种传染病可能由多种病原体引起，必须对每种病原体进行单独检查。另一个限制是抗生素治疗显著降低了培养的诊断效果，而且一些传染病的病原体无法被检测到。此外，鉴于CE的显著缺点，治疗决策很大程度上更加经验性，特别是混合感染和多重耐药细菌的出现，使进一步治疗变得困难。因此，迫切需要一种新的病原体检测方法来提高检测率和精准治疗。宏基因组新一代测序（mNGS）技术已被用于通过高通量测序来识别感染的病因和潜在的病原体，包括病毒、寄生虫、细菌和真菌，而无需分离和培养单个分离株。在临床微生物学领域，与 CE 方法相比，mNGS 表现出显著的优势，包括无偏检测、高通量测序和相对较快的周转时间；基本 NGS 工作流程（包括样本/文库制备、测序、数据分析和报告）仅需大约 24 小时。因此，mNGS 技术在快速识别病原体和同时检测多种病原体方面表现出明显的临床应用优势。它被广泛用于补充 CE 方法，并越来越多地应用于临床和公共卫生领域。NGS 技术日益发展，不同的测序平台已应用于临床样本的 mNGS。在众多可用的测序平台中，最常用的是第二代测序技术，例如Illumina和北京基因组研究所（BGI）提供的平台（Jerome等，2019年；Zhou等，2019年；Chen L等，2020年；Chen P等，2020 ; Yan 等，2020 ; Liu 等，2021 ; Zhao 等，2021）。然而，很少有研究确定选择不同的测序平台是否会显著影响临床诊断；因此，选择合适的测序平台仍然是临床实验室和临床医生面临的挑战。先前的研究报告称，各种测序平台在检测
宏基因组学-Toolkit
对具有数千个数据集的复杂环境的元基因组分析，例如序列读取存档中可用的数据集，需要巨大的计算资源才能在可接受的时间范围内完成计算工作。这样的大规模分析要求有效地使用基础基础结构。此外，任何分析都应完全可复制，并且必须公开使用工作流程，以允许其他研究人员了解计算结果背后的推理。在这里，我们介绍了可扩展的数据不可吻合的工作流程的宏基因组学-Toolkit，该工作流程分别自动化了从Illumina或Oxford Nanopore技术设备获得的简短和长元基因组读取。宏基因组学-ToolKit不仅提供元基因组工作流程中预期的标准功能，例如质量控制，组装，套件和注释，还提供独特的特征，例如基于各种工具的质粒识别，恢复无组成的微生物社区成员的恢复以及通过互联网模型的相互依赖模型的恢复，并发现了一个元素，并依赖于基本模型，并进行互联网组合。此外，元基因组学 - 库尔基特包括一个机器学习优化的组装步骤，该步骤量身定制元素组装程序要求的峰值RAM值以符合实际要求，从而最大程度地减少对专用高音硬件的依赖性。虽然可以在用户工作站上执行Metagenomics-Toolkit，但它还为有效的基于云的集群执行提供了多种优化。Metagenomics-Toolkit是开源的，可在https://github.com/metagenomics/metagenomics-tk上获得。我们将宏基因组学 - toolkit与五个常用的宏基因组工作流进行了比较，并通过在757 Metagenome数据集中从污水处理样本中执行元基因组学 - 静电库来证明其能力，以研究可能的污水核心微生物组。
宏基因组学：生态学的新方向
摘要 - 讨论了宏基因组技术在环境研究中的前景。描述了使用元基因组方法在生态系统中发现的水生生态系统的分类学组成的优势，以及在生态系统中发现的营养和流行关系的例子。显示了宏基因组学在复杂环境（例如土壤或动物肠道）中研究原核生物群落的能力。遗物DNA在元基因组中的作用以及研究古代生物的可能性。特别关注对与测序数据的可重复性低相关的宏基因组技术的批评。考虑了元基因组数据的生物信息处理中的常见方法论错误，从而导致误导性结果。
宏基因组学的方法来理解……
土壤负责为地球不同的生态系统提供重要服务，包括是植物的养分和水的最大沉积物之一，调节气体排放以及循环和回收元素和分子对生命至关重要（Haygarth and Ritz，Ritz，2009年）。然而，随着气候变化的影响（例如，干旱的长时间，强烈的洪水）和人为活动（例如，牲畜放牧，采矿，农业），土壤碎片和多功能性具有良好的影响（Schloter等人（Schloter等人，2018年），使其具有不同的策略影响，并构成了这些策略的影响，并影响了这些策略的影响，并构成了这些影响的影响。One of these strategies that have proven impactful in re- cent decades is the employment of bioindicators to characterize variations in soil health, which provides additional information to the physicochemical indicators that often are not able to fully reflect how soil health is affected, for example, exhibit the indi- rect biotic effects of pollutants (Alarcón Gutiérrez et al., 2021; Zaghloul et al., 2020）。在环境研究中使用了多种生物指导者。earth由于对人为aLtera-aLtera-
宏基因组学深度学习方法：评论
于2023年12月20日收到； 2024年3月27日接受； 2024年4月17日出版作者分支：1 IRD，索邦大学，Ummisco，32 Avenue Henry Varagnat，Bondy Cedex，法国； 2 Sorbonne University，Inserm，Nutriomics，91 BVD de L'Hopital，法国75013，法国。*信函：加斯帕·罗伊（Gaspar Roy），加斯帕（Gaspar。 Jean-Daniel Zucker，Jean-Daniel。Zucker@ird。FR关键字：微生物组；宏基因组学；深度学习；神经网络；嵌入； binning;疾病预测。缩写：ASV，扩增子序列变体； CAE，卷积自动编码器； CGAN，有条件的生成对抗网络； CNN，卷积神经网络； Dae，Denoing AutoCododer； DL，深度学习； FFN，馈送网络； GAN，生成对抗网络；它的内部转录垫片； LSTM，长期记忆； MAG，元基因组组装基因组； MGS，宏基因组； MIL，多个实例学习； ML，机器学习； MLP，多层感知器； NGS，下一代测序； NLP，自然语言处理； NN，神经网络； RNN，经常性神经网络； SAE，稀疏的自动编码器； Sota，艺术状态； SVM，支持向量机； TNF，四核苷酸频率； Vae，各种自动编码器； WGS，全基因组测序。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。补充材料可与本文的在线版本一起使用。001231©2024作者
宏cer关于电力传输和分销的报告...
（3）欧盟法律设定的网络关税应具有成本性，透明和非歧视性。关税可以多种方式设计。在各种关税原则之间找到适当的平衡（例如成本恢复，成本反射率，效率，非歧视，透明度，非统计，简单性，稳定性，可预测性和可持续性）是一项复杂的任务，它涉及不同的权衡取舍，在这种情况下，不同的NRA可能会根据每个国家环境中的追求原则来识别不同的方法。在迅速发展的能源系统中，复杂性的增长更加有效，其特征是增加了可再生能源的整合，通过电气化增加的需求以及网络使用者更积极的作用，并且需要定期重新评估关税方法是否继续合适。最后，最近的能源危机以及对最终能源法案的负担能力的越来越多的考虑提出了额外的挑战，也可能会对网络关税设置产生影响。
用睡眠宏映射神经发育
睡眠持续时间和时机以及相应的脑电图活动反映了大脑的变化，这些变化支持认知和行为成熟，并可能为跟踪典型和非典型神经发育提供实际标记。为了建立和评估一个基于睡眠的大脑成熟度定量指标，我们使用了整夜的多聚会学数据，最初来自两个大型国家睡眠研究资源样本，跨越了儿童和青春期（总n = 4,013，年龄为2.5至17.5岁） （NCH）睡眠数据库，一个儿科睡眠诊所队列。在没有神经发育障碍的儿童（NDD）中，源自脑电图（EEG）的睡眠指标（EEG）在整个数据集中始终显示出与年龄相关的强大变化。在非比型眼运动（NREM）睡眠期间，纺锤体和缓慢的振荡进一步表现出特征性的发育模式，其发生率，时间耦合和形态。基于NCH中的这些指标，我们构建了一个模型来预测个人的年代年龄。模型以高精度执行（在持有的NCH样品中r = 0.93，在第二个独立复制样本中r = 0.85 - 小儿腺苷酸切除术试验（PATS））。总体而言，我们的结果表明睡眠体系结构为表征大脑成熟的敏感窗口提供了敏感的窗口，这表明了可扩展的，客观的基于睡眠的生物标志物来测量神经发育。基于EEG的年龄预测反映了临床上有意义的神经发育差异；例如，NDD儿童在预测的年龄中显示出更大的变异性，与年龄相匹配的非NDD儿童相比，患有唐氏综合症或智障儿童的大脑年龄预测（分别比其年代年龄少2.1和0.8岁）明显年轻。
用宏基因组学解码微生物宇宙
地球上任何生物系统的主要部分都涉及微生物，其中大多数尚未培养。培养微生物的常规方法给出了富有成果的结果，但有局限性。对更好理解的好奇心导致了与文化无关的分子方法的发展，这些方法有助于抛弃早期方法的障碍。宏基因组学统一了科学界，以更好地了解生态系统及其组成生物的功能。这种方法开辟了高级研究的新范式。它揭示了微生物群落及其基因组之间的广泛多样性和新颖性。本综述着重于随着时间的流逝，通过测序平台生成的数据及其突出的解释和表示的数据和分析。
2022 年年度报告 - 宏利全球
得益于我们团队的主人翁精神和对实现远大抱负的承诺，今天的宏利与 2017 年相比有着重大的不同。他们共同兑现了对股东做出的关键承诺，并在 2022 年实现了创纪录的 73 亿美元净收入，而 2017 年为 21 亿美元。在亚洲，我们从泛亚保险公司前六强发展成为 2017 年至 2021 年间增长最快的泛亚保险公司前三大，我们的全球财富和资产管理业务蓬勃发展，在过去 12 个季度中有 10 个季度实现了净流入。我们降低了业务成本，在 2020 年提前两年实现了费用效率目标，并且增强了资本状况，2022 年人寿保险资本充足率测试 (LICAT) 比率达到 131%，比监管目标高出 200 多亿美元。我们还为客户提供了服务，我们的净推荐值 (NPS) 显著提高，达到 19 分。