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人类微生物中的量化和分类序列
基因组测序技术和较低成本的抽象进步使得探索了许多已知和新颖的环境和微生物组。这导致了存放在在线存储库中的原始序列数据的指数增长。宏基因组和元文字数据集通常在特定的生物学问题上进行分析。然而，人们普遍认为，这些数据集由一定比例的序列组成，这些序列与任何当前已知的生物学序列没有相似之处，并且这种所谓的“暗物质”通常被排除在下游分析中。在这项研究中，开发了一个系统框架来组装，识别和测量不同人类微生物中存在的未知序列的比例。该框架应用于40个不同的研究，包括963个样本，涵盖了10种不同的人类微生物组，包括粪便，口腔，肺，皮肤和循环系统微生物群。我们发现，尽管人类微生物组是研究最广泛的研究组之一，但平均有2％的组装序列尚未在分类学上定义。然而，这一比例在不同的微生物组之间变化很大，对于与环境有更多相互作用的皮肤和口服微生物组的高达25％。根据本研究中发现的这些分类未知序列计算出1.64％的未知序列的分类表征率。跨研究比较导致不同样品和/或微生物组中类似未知序列的鉴定。我们的计算框架和生产的新型未知序列都是公开的，可用于将来的交叉引用。我们的方法导致发现了几种与公共数据库中序列没有相似性的新型病毒基因组。其中一些是广泛的，因为它们在不同的微生物组和研究中发现。因此，我们的研究说明了未知序列的系统表征如何帮助发现新型微生物，我们呼吁研究界有系统地整理并共享来自元基因组研究的未知序列，以提高未知序列空间的速率。
功能性 BOLD MRI (fMRI) 序列设置
在本文中，我们将回顾 fMRI BOLD 采集的设置。PBS 研究人员主要使用梯度回波 (GE) 回波平面成像 (EPI) 单次激发序列进行 fMRI BOLD 采集。我们也安装了相同的序列，但 CMRR 也对其进行了高度可定制的 WIP。因此，我们拥有通用的西门子版本和相同序列的多功能 CMRR 版本。使用 CMRR BOLD 序列，我们还可以采集多回波 fMRI 数据，这些数据可以用 TEDANA 或 fMRIprep 进行预处理。CMRR 序列还能够采集可用于失真校正的 fMRI 向上闪烁向下闪烁数据，其中 AFNI 具有内置算法来处理此类数据。下面将提到如何选择这些选项的参数。
碱基-4 的序列定向动态共价组装
DNA 中的信息被编码在以侧链形式固定在脱氧核糖磷酸聚合物骨架上的碱基序列中。腺嘌呤-胸腺嘧啶和鸟嘌呤-胞嘧啶成对碱基残基之间的双氢键和三氢键使互补 DNA 序列能够选择性地自组装，从而产生以四碱基编码的分子梯状结构。1 由于这种序列选择性自组装，DNA 已成为一种多功能的纳米结构介质，在热熔化和退火后，设计的 DNA 链混合物可以杂交以提供复杂的多维结构。2–4 然而，尽管基于 DNA 的纳米技术取得了成功，但对链间氢键和糖磷酸骨架的依赖可能会损害所得结构的机械、热和化学稳定性。5,6
crispRdesignR：CRISPR/Cas9 的引导序列设计
描述 设计用于 CRISPR/Cas9 基因组编辑的指导序列，并提供与指导效率相关的序列特征信息。序列特征包括用户选择的基因组中注释的脱靶预测和基于 Doench 等人 (2016) < doi:10.1038/nbt.3437 > 中描述的模型的预测效率分数。用户可以导入其他基因组和基因组注释文件，以便在搜索和注释脱靶命中时使用。所有指导序列和脱靶数据都可以通过带有 sgRNA_Design() 的“R”控制台或带有 crispRdesignRUI() 的“crispRdesignR”用户界面生成。CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）和相关蛋白质 Cas9 是指用于基因组编辑的技术。
难以捉摸的巨型鱿鱼的基因组序列草图......
鲁特· R. 达丰塞卡 1, 2,*, 阿尔瓦里娜·库托 3, 安德烈· M. 马查多 4, 布罗纳·布雷约娃 5, 卡罗琳· B. 阿尔贝丁 6, 菲利佩·席尔瓦 4, 36, 保罗·加德纳 7, 托比亚斯·巴里尔 8, 亚历克斯·海沃德 8, 亚历山大·坎波斯, 安杰洛 44. go Barrio-Hernandez 9, 亨克-扬·霍文 10, 里卡多·塔富尔-希门尼斯 11, 钟楚红 12, 芭芭拉·弗拉扎奥 4, 13, 本特·彼得森 14, 15, 费尔南多·佩纳洛萨 16, 弗朗西斯科·穆萨基亚 17, 亚历山大· Jr. 18，Hugo os ́orio 19，20，21，Inger Winkelmann 22，Oleg Simakov 23，Simon Rasmussen 24，M。ZiaurRahman 25，Davide Pisani 26，Jakob Vinther 26，Erich Jarvis 27，Erich Jarvis 27，Guojie，Guojie，Guojie，13，33，33，33，33，33，33，Jan M.Strugnell 34，34，34，34，34，34，34，L. IO 29，Qiye Li 37，Sara Rocha 3，38，Agostinho Antunes 4，36，39，Remo Yu B 41，42，Tomas Vinar 5，Blagoy Blagoy Blagoy Ev 9，Thomas Sicheritz-Ponten 14，15
Interpro：2025年的蛋白质序列分类资源
Antonina Andreeva 1，1，Srawing Lazaro 1，Emma Hobbs 1 1，Irina Ponazar 1，Gusta V o A. Salazar Aruno 10，奇妙的我的11，Darren A. Natale 12，Christine A. Orengo A. Orengo 2，Arunn P. Pandur，6，6，Damiano Pio PioCycr是4，在感谢7，Thomas 7，Paul D. Thomas 11，Silvio C.E.
工程学位项目gatgpt for Time序列...
本文探讨了Openai的Chatgpt在时间序列预测中的应用，重点是财务数据。传统的预测方法，例如Holt-Winters和Arima，有时会在准确性上挣扎，尤其是在面对不规则模式时。与这些更传统的方法相比，本文研究了Chatgpt是否可以提高预测准确性。使用Fortnox的数据集，FortNox是一家专门从事财务管理软件的公司，使用GPT-4 Turbo Preview模型开发了原型，并将其与Holt-Winters和Arima进行了比较。此数据集包括来自包含来自不同帐户支出的公司的实际数据。结果表明，Chatgpt有可能预测未来趋势，但其性能不如传统方法。尽管如此，这项研究提供了对使用ChatGpt进行复杂时间序列预测任务的可行性的宝贵见解。
隔离和映射 - 绘制 - 绘制-DNA-序列 - ...
参考：1。Y. Nakamura等。 科学235：1616-1621（1987）2。 G.M. Lathrop等。 am。 J. Hum。 基因。 37：482-498（1985）3。 S.Povey，N.E。 Morton和S.L. Sherman，细胞遗传学。 细胞基因40：67-106（1985）4。 G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中Y. Nakamura等。科学235：1616-1621（1987）2。G.M. Lathrop等。 am。 J. Hum。 基因。 37：482-498（1985）3。 S.Povey，N.E。 Morton和S.L. Sherman，细胞遗传学。 细胞基因40：67-106（1985）4。 G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中G.M.Lathrop等。am。J. Hum。 基因。 37：482-498（1985）3。 S.Povey，N.E。 Morton和S.L. Sherman，细胞遗传学。 细胞基因40：67-106（1985）4。 G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中J. Hum。基因。37：482-498（1985）3。S.Povey，N.E。 Morton和S.L. Sherman，细胞遗传学。 细胞基因40：67-106（1985）4。 G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中S.Povey，N.E。Morton和S.L.Sherman，细胞遗传学。细胞基因40：67-106（1985）4。G.M. Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。 细胞遗传学。 细胞遗传学，在Press 中G.M.Lathrop等人，提交给人类基因映射研讨会的摘要9。细胞遗传学。细胞遗传学，在Press
序列建模和设计从分子到基因组量表，
基因组是一个序列，该序列完全编码编排整个生物体功能的DNA，RNA和蛋白质。机器学习的进步与整个基因组的大量数据集相结合可以实现一个生物基础模型，从而加速了复杂分子相互作用的机械理解和生成设计。我们报告了EVO，这是一种基因组基础模型，可实现从分子到基因组量表的预测和产生任务。使用基于深信号处理的进展的体系结构，我们将EVO扩展到70亿参数，上下文长度为131千座（Kb），即单核苷酸，字节分辨率。EVO经过了整个原核生物基因组的培训，可以概括分子生物学中心教条的三种基本方式，以执行与领先的领域特异性语言模型具有竞争性或优于领先的域模型的零拍函数预测。evo也符合多元元素生成任务，我们通过首次生成合成的CRISPR-CAS分子复合物和整个可转座系统来证明这一点。使用在整个基因组上学习的信息，EVO还可以预测核苷酸分辨率下的基因本质，并且可以产生长度高达650 kb的编码丰富序列，比以前的方法长。通过EVO进行多模式和多尺度学习的进步，为提高我们对生物学的理解和控制跨多个复杂性提供了有希望的途径。