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dix-seq：快速扩增子数据分析的集成管道
8 DeepBiome。Co. Ltd.，上海200031，中国 *通信：yongjunwei@zzu.edu.cn（y.w. ）; liming@henau.edu.cn（M.L。 ）; zhanglei@logictek.cn（L.Z.） 收到：2024年10月18日；接受：2025年2月21日；在线发布：2025年2月22日； https://doi.org/10.59717/j.xinn-life.2024.100120©2025作者。 这是CC下的开放访问文章（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。 引用：Dong P.，Chen Y.，Wei Y.等。 （2025）。 dix-seq：用于快速扩增子数据分析的集成管道。 创新生活3：100120。 在过去十年中，测序技术的快速进步推动了Amplicon Metagenome的广泛采用。 但是，当前的Amplicon数据分析软件/管道通常需要手动干预跨越多个步骤，因此需要清楚了解参数，并阻碍缺乏经验的用户自动化其工作流程。 在这里，我们介绍了Dix-Seq，这是一种完全容器化的工具，用于快速，自动化和可扩展的扩增子数据分析。 使用一个单个命令，DIX-Seq可以将原始扩增子序列处理为各种统计和可视化结果，生成基于HTML的报告和恢复的日志文件。 dix-seq利用单个参数表可以大大简化其命令行接口，从而使其不受欢迎的用户更容易实现，同时改善了研究可重复性。 DIX-SEQ的模块化设计使得将新方法和数据库的快速采用到其软件框架中。Co. Ltd.，上海200031，中国 *通信：yongjunwei@zzu.edu.cn（y.w.）; liming@henau.edu.cn（M.L。）; zhanglei@logictek.cn（L.Z.）收到：2024年10月18日；接受：2025年2月21日；在线发布：2025年2月22日； https://doi.org/10.59717/j.xinn-life.2024.100120©2025作者。这是CC下的开放访问文章（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。引用：Dong P.，Chen Y.，Wei Y.等。（2025）。dix-seq：用于快速扩增子数据分析的集成管道。创新生活3：100120。在过去十年中，测序技术的快速进步推动了Amplicon Metagenome的广泛采用。但是，当前的Amplicon数据分析软件/管道通常需要手动干预跨越多个步骤，因此需要清楚了解参数，并阻碍缺乏经验的用户自动化其工作流程。在这里，我们介绍了Dix-Seq，这是一种完全容器化的工具，用于快速，自动化和可扩展的扩增子数据分析。使用一个单个命令，DIX-Seq可以将原始扩增子序列处理为各种统计和可视化结果，生成基于HTML的报告和恢复的日志文件。dix-seq利用单个参数表可以大大简化其命令行接口，从而使其不受欢迎的用户更容易实现，同时改善了研究可重复性。DIX-SEQ的模块化设计使得将新方法和数据库的快速采用到其软件框架中。当前，已将21个以上的算法，软件和第三方程序集成到DIX-Seq中的八个模块中，而越来越多。这种方法还允许经验丰富的用户微调工作流程，从而促进定制分析。在实际案例研究的数据集上执行的基准测试了DIX-Seq的能力，该功能在生成统计信息和提取生物学上有意义的模式的完整数字中生成了发布的数字。此外，它在检测模拟测序深度下降的方差方面仍然非常有效，结果在所有和某些方面（例如植物网络多样性和Pearson的相关性），结果保持稳健至11000和1000的深度。总而言之，Dix-Seq是用于扩增数据分析的方便但高度可自定义的工具，使其成为入门级和经验丰富的用户的理想选择。
thomas-fermi概况的快速旋转玻璃纤维凝结物
1。 div>引言和主要结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>1 2。 div>还原为参数范围。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 3。 div>。 div>。 div>。 div>热力学极限中的同质气体。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.1。存在热力学极限。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.2。低密度制度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 4 4。局部密度近似。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 4.1。能量上限。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 4.2。 div>能量下限。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20 4.3。 div>深度收敛。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23附录A.投影仪OTO fi nite-dunnenensal最低水平。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25附录B. GP能量与LLL能量的收敛。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26参考。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>30 div>
电化学能源存储中有机电极的机会和挑战快速高保真量子量子量Qubit通过非扰动交叉kerr耦合
Qubit读数是任何量子信息处理器中必不可少的元素。在这项工作中，我们在实验中证明了transmon和Polarmon模式之间的非扰动交叉kerr耦合底，该模式可以改善量子非态度（QND）读数，用于超导速度。新机制使用与分散近似中的标准QND量子读数相同的实验技术，但由于其非扰动性质，它最大化了速度，单发忠诚度和读取的QND属性。此外，它可以最大程度地减少不需要的衰减通道的影响，例如purcell效应。我们观察到短50 ns脉冲的单次读数保真度为97.4％，并且对长度测量脉冲的QND度为99％，并具有重复的单发读数。
快速，灵活地分析了用crumblr
细胞类型组成的变化在人类健康和疾病中起重要作用。单细胞技术的最新进展使得能够测量细胞类型组成，以增加大量个体的细胞谱系分辨率。这为这些组成数据的统计分析提出了新的挑战，以识别细胞类型频率的变化。我们介绍了Crumblr（Diseeneurogenomics.github.io/crumblr），这是一种可扩展的统计方法，用于使用精确加权的线性混合模型来分析计数比数据，该模型结合了复杂研究设计的随机效应。唯一地，Crumblr使用多元方法在多个级别的细胞谱系层次结构上进行统计测试，以增加对一种单元格测试的功率。在模拟中，与现有方法相比，Crumblr在控制假阳性率的同时增加了功率。我们证明了Crumblr在已发表的单细胞RNA-seq数据集中应用，用于衰老，T细胞中的结核病感染，前列腺癌的骨转移和SARS-COV-2感染。
使用智能手机驱动的，快速积累的社区源数据来促进生物多样性监测
摘要生态系统服务部分源自生物学多样性，是对人类社会的基本支持。但是，人类活动对生物多样性造成了损害，最终危害了这些关键的生态系统服务。停止自然损失并减轻这些影响需要全面的生物多样性分配数据，这是实施Kunming-Montreal全球生物多样性框架的要求。为了有效地从公众那里收集物种观察，我们在日本启动了“生物群体”移动应用程序。通过采用物种识别算法和游戏化元素，该应用程序自2019年推出以来已收集> 600万的观察结果。但是，社区采购的数据经常表现出空间和分类偏见。物种分布模型（SDMS）在适应这种偏见的同时推断物种分布。我们研究了Biome数据的质量以及合并数据如何影响SDM的性能。物种鉴定精度超过鸟类，爬行动物，哺乳动物和两栖动物的95％，但是种子植物，软体动物和鱼类得分低于90％。对日本的132种陆地动植物的分布进行了建模，并通过将我们的数据纳入传统的调查数据来提高其准确性。对于濒危物种，传统的调查数据需要> 2,000个记录以构建准确的模型（Boyce指数≥0.9），尽管将两个数据源混合在一起时仅需要CA.300记录。独特的数据分布可能解释了这一进步：生物群落数据统一涵盖了城市 - 自然梯度，而传统数据则偏向自然区域。将多个数据源结合起来提供了对日本物种分布的见解，有助于保护区域名称和生态系统服务评估。提供一个平台来积累社区来源的分布数据和改进数据处理协议，不仅有助于保存自然生态系统，还将有助于检测物种分布变化和测试生态理论。
parselets：快速，通用算法信息的抽象cyculus
这项工作描述了一个理论框架的原则性设计，从而通过压缩来实现有限字符串的有限多组的快速准确的算法信息度量。我们方法的一个独特特征是操纵理论本身的实体和数量的重复，明确表示：压缩字符串，模型，速率延伸状态，最小的足够模型，关节和相对复杂性。这样做，一种称为Parselet的可编程的，可编程的递归数据结构本质上提供了字符串的建模，作为来自编码常规部分的有限字符串集的参数化实例的串联。这支持了这项工作的另一个独特特征，这是Occam剃须刀之外的Epicurus原理的天然实施例，以便为数据生成最重要和最明显的明确模型。该模型是通过最小变化的原理来迭代发展的，以达到所谓的最小数据模型。parselets也可用于计算有关数据的任何任意假设。提出了一个无损，限制，以压缩表示的表示，该表示可以立即重复使用磁盘上存储的昂贵计算，以便将其快速合并为我们的核心例程，以获取信息计算。进行了两种信息度量：一个是确切的，因为它纯粹是组合，而另一个可能会产生轻微的数值不准确性，因为它是最小模型的Kolmogorov复杂性的近似值。信息对称性在位级别执行。尽可能，将Parselets与实际数据上的现成压缩机进行比较。其他一些应用程序只是由Parselets启用。
D20 40V电锯，2 x 4.0AH电池，1 x快速充电器
使用D20多工具电池技术的紧凑，功能强大且轻巧的电锯。配备了许多功能，包括低回扣俄勒冈棒和链条，易于使用的无工具链张紧器，比平均跌倒手柄大，自动链制动器，自动链润滑和油位指示器窗口。所有这些功能都可以使电锯理想地适合于林业，农业和花园活动。此套件配备了两个D20 4AH电池和D20 4.0A快速充电器。
研究文章：新型PCR程序的良好肝脏肝脏坏死性疾病（AHPND）和突变体-AHPND快速检测的新型PCR程序的建立前的提取方法和DNA提取方法
在2009年中国急性肝癌坏死病（AHPND）的第一次爆发后，这种疾病仍被认为是虾类水产养殖业的全球危险疾病。当前，没有有效的方法来预防和治疗AHPND。因此，可以避免并控制这种疾病的快速检测方法被认为是最有效的策略。在2021年，建立了一种新的PCR反应，可以同时检测AHPND和突变体AHPND。为了开发PCR试剂盒，建立了包括富集前步骤和DNA提取方法的PCR程序以进行PCR反应。新的PCR程序被验证，检测极限为5.10 3 CFU/mL。此检测极限是当前用于检测AHPND的常规PCR方法的两倍。弧菌溶血性在37°C的肉汤中显示出最佳的生长，并伴有虾的肝癌。也修改了用虾组织中提取DNA的简单沸腾方法。PCR程序已在42个AHPND的样本上成功验证。使用PCR试剂盒快速检测AHPND和相关的突变体AHPND，用于快速诊断虾农场的AHPND和相关突变体-AHPND。关键字：AHPND，突变体-AHPND，DNA提取，PCR，Vibrio parahaayticus 1-分子和环境生物技术的部门，生物学和生物技术学院，生物学实验室，生物传感器，生物传感器，科学大学，Ho Chi Minh City，Viet Nam，生物传感器。2-越南胡志明市科学大学分子生物技术实验室。3-越南国立大学，林格·沃德（Linh Trung Ward），越南城，越南城，越南 *