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World File Search System条形
摄影清单，DNA条形码以及来自Faafu Atoll的新型海sl和蜗牛的新物种，马尔代夫（Astropoda：heterobranchia和vetigastropoda）2279
摘要：基线生物多样性数据是生态和进化研究的关键，并且与印度洋的马尔代夫群岛等地区特别相关，印度洋可以充当分布广泛的海洋物种的垫脚石。我们通过浮潜和水肺潜水调查了Faafu和Malé环礁的岛屿和礁石，收集了两个腹足类亚类，Heterobranchia和Vetigastropoda。我们的库存包括104种活着拍摄的物种，以创建标识指南。我们还为大多数物种提供COI条形码，并为马尔代夫Malacofauna添加了新的序列数据。我们一半的物种代表了马尔代夫的新记录，强调要发现多少多样性。物种分布反映生态稀有性，仅在一个地点发现了近60％的分类单元。我们还根据文献记录编制了马尔代夫的异源和vetigastropods的全面清单，导致了320种，这些物种与条形码数据一起表明了印度 - 普基菌中的几种潜在的隐性物种。描述了六种新物种，裸叶兰德拉·埃文尼（Limenandra evanescenti n）。sp。，Eubranchus putnami n。sp。，Sakuraeolis Marhe n。sp。，Moridilla Maldivensis n。sp。，tergiposacacca perspicua n。sp。和sacoglossan costasiella fridae n。 sp。
人畜共患寄生虫颌口线虫的遗传特征和 DNA 条形码
结果 PCR 扩增：共进行了 32 次扩增；28S 8 次、CO1 8 次、CO2 16 次（分为两个独立试验，每次试验 8 次扩增）。 28S rRNA 基因： • 100% 的扩增成功，但 25% 的扩增显示轻微错误引导，37.5% 的扩增显示严重错误引导（表 2）。 • 在可用的 28S 序列中，37.5% 可组装为共识序列。 CO1 基因： • 100% 的扩增成功，但 12.5% 的扩增显示严重错误引导。 • CO1 序列被证明是最成功的，在创建共识序列方面的成功率为 75%。 CO2 基因： • CO2 基因的前 8 次扩增显示 0% 的成功率，因此修改了 PCR 方案。 • CO2 扩增被证明是最不成功的，第二轮扩增成功率为 75%，其中 66.7% 出现严重错误引导。• 未生成 CO2 序列。
在欧洲沿海地区发生的海洋无脊椎动物非土著物种（NIS）的DNA条形码的汇编，修订和注释
摘要：引入非土著物种（NIS）是对欧洲沿海生态系统完整性的主要威胁之一。基于DNA的评估已越来越多地用于监视NIS。但是，基于DNA的分类学分配的准确性在很大程度上取决于DNA条形码参考库的完成和可靠性。因此，我们旨在编译和审核欧洲发生的海洋无脊椎动物NIS的DNA条形码参考库。为此，我们使用三个数据库编制了NIS列表：欧洲外星物种信息网络（EASIN），关于水生非土著和隐性物种（Aquanis）的信息系统以及引入海洋物种（WRIMS）的世界登记册。对于每个物种，我们从生命数据系统（BOLD）的条形码（BOLD）中检索了可用的细胞色素C氧化酶亚基I（COI）线粒体基因序列，并使用了条形码，审计和等级系统（BAGS）来检查形成型名称和条形码索引编号（BINS）之间的一致性。从编译的1249种物种中，大约42％的物种有BOLD的记录，其中56％是不和谐的。我们进一步分析了这些案例，以确定不一致的原因并归因于其他注释标签。成功解决了35％，这增加了元法数据集中检测到的NIS数量的12个。但是，相当数量的垃圾箱仍然不一致。参考条形码记录的可靠性在NIS的情况下尤其重要，如果不需要时，错误的识别可能会触发动作或无所作为。
设计，测序和识别随机DNA条形码
抽象随机DNA条形码是用于跟踪细胞谱系的多功能工具，其应用从发育到癌症到进化。在这里，我们审查并进行了批判性评估条形码设计以及条形码测序和条形码数据的初始处理方法。我们首先演示各种条形码设计决策如何影响数据质量，并提出一种平衡我们当前知道的所有考虑因素的新设计。然后，我们讨论准备条形码测序文库的各种选择，包括内联指数和唯一的分子标识符（UMIS）。最后，我们测试了几种已建立和新的生物信息学管道的表现，以从原始测序读取和误差校正中提取条形码。我们发现，对齐和基于正则表达式的方法都适合条形码提取，并且专门针对条形码数据设计的错误校正管道优于通用数据。总的来说，这项审查将帮助研究人员以故意和系统的方式进行条形码实验。
gumbeli属的DNA条形码区域，来自Honshu
真核生物coi M 13 f_lco 1490 （M 13 f）ggtcaaatcatattgg 1 658 bp又は815bp m 13 r_hco 2198 m 13 r_hcoout 13 R（R）TAACTTCAGGGGTGTGTGICCAAAAAAAAAAATCA （M 13 R）GTAATATATSGRTGDGCTC 1 2
如何创建 COVID-19 疫苗接种数据条形图
每周 COVID-19 疫苗接种的条形图 NHSN 中可以为医护人员和长期护理 (LTC) 居民生成汇总数据。条形图是一种图形化的数据表示，其中条形的长度或高度表示符合条件的记录数。此资源旨在提供分步说明，说明如何使用“条形图”报告查看部分和完全接种 COVID-19 疫苗的居民百分比。请注意，虽然此示例包含有关居民百分比的信息，但相同的过程可以应用于运行 LTC 或医护人员安全 HPS 组件中的医护人员报告。
图形解释的介绍：条形图
第1部分：图的基本要素是什么？完成图表时，您正在创建数据的可视化表示形式，以便更容易理解。需要包含在图中的某些元素由首字母缩写“ T.A.I.L.S.”表示。 t：标题 - 每个图都需要与观众传达图形整体所代表的内容。a：轴 - x轴和y轴在图上表示什么？I：间隔 - 每个轴必须具有均匀间隔的间隔。l：标签 - 每个轴都需要出现标签，如果包含多条线，则为每行。s：比例 - 通过在每个轴上使用适当的比例，应在图像上均匀间隔数据。在大多数情况下，请记住，X轴将代表自变量，Y轴将代表因变量。为什么这样做很重要？
对遗传上不同的恶性疟原虫菌株进行条形码编码，以比较评估其适应性和抗疟药物耐药性
摘要 恶性疟原虫对抗疟药物（包括目前最前沿的抗疟药物青蒿素）的耐药性不断出现，是疟疾控制的一个长期问题。下一代测序大大加速了耐药性相关基因多态性的鉴定，但也凸显了需要更灵敏、更准确的实验室工具来分析现在和未来的抗疟药物，并量化耐药性获得对寄生虫适应度的影响。适应度和药物反应之间的相互作用对于理解为什么特定的遗传背景更能推动自然种群中耐药性的进化至关重要，但寄生虫适应度状况对耐药性流行病学的影响通常很难在实验室中准确量化，因为检测的准确性和通量有限。这里我们提出了一种可扩展的方法来分析基因上不同的恶性疟原虫菌株的适应度和药物反应，这些菌株对几种抗疟药的敏感性有很好的描述。我们利用 CRISPR/Cas9 基因组编辑和条形码测序来追踪整合到非必需基因 (pfrh3) 中的独特条形码。我们在三种具有不同地理来源的菌株的多重竞争性生长测定中验证了这种方法。此外，我们证明这种方法可以成为一种追踪青蒿素反应的有力方法，因为它可以在多种寄生虫系混合物中识别出青蒿素抗性菌株，这表明了一种在条形码寄生虫系文库中扩展费力的环状阶段存活率测定的方法。总的来说，我们提出了一种新颖的高通量方法，用于多重竞争性生长测定来评估寄生虫的适应度和药物反应。
