XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System短读
通过实施基于AI的护理认证支持服务来缩短认证时间......
确认调查结果是作出适当的护理证明的一个非常重要的步骤，但需要检查的项目很多，到目前为止这对工作人员来说是一个沉重的负担。 通过让AI承担此项工作，在保持较高确认准确度的同时，提高工作效率，缩短从申请到认证的时间（从40天缩短至30天），推动员工的工作方式改革。
高分辨率特质映射的长读低通测序
（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。此预印本版的版权持有人于2025年1月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.09.632261 doi：Biorxiv Preprint
使用机器学习加强图书馆聊天机器人，然后大声读
摘要：使用Read-Aloud Technology Project使用机器学习来增强库聊天机器人，旨在增强用户体验并使用流线框架，因为它的前端并利用了对话式AI技术。此聊天机器人将作为虚拟助手，为用户提供有关图书馆资源的信息，例如书籍，开放时间和活动。此外，它将有助于回答与图书馆相关的常见问题，指导用户通过库的物理布局，并根据其偏好推荐书籍。聊天机器人将提供24/7的支持。它将结合自然语言处理能力，以有效地理解和响应用户查询，并具有读取技术。关键字 - 辉煌的聊天机器人，阅读大声技术，机器学习。
通过长读长重新审视非模型物种的基因组，可以对其生物学和进化产生新的见解
使用长读数据获得的高质量基因组不仅可以更好地了解杂合性水平、重复内容以及与使用短读技术获得的基因组相比更准确的基因注释和预测，而且还可以帮助了解单倍型分化。近年来，长读测序技术的进步使得为非模式生物生成此类高质量组装成为可能。这使我们能够重新审视基因组，而使用前几代数据和组装软件将其组装到染色体规模上一直存在问题。线虫是后生动物中种类最多、种类最多的动物门之一，但对其研究仍然很少，许多以前组装的基因组都是碎片化的。使用 Nanopore R10.4.1 和 PacBio HiFi 获得的长读长，我们生成了 Mermithidae 科二倍体线虫的高度连续组装体，目前尚未获得该科的密切相关基因组，以及 Panagrolaimidae 科三倍体线虫的折叠组装体和分阶段组装体。这两个基因组之前都已分析过，但碎片组装体的支架大小与组装前的长读长长度相当。我们的新组装体说明了长读长技术如何更好地表示物种基因组。我们现在能够根据更完整的基因和转座因子预测进行更准确的下游分析。
rbiom：读/写，分析和可视化“生物元”数据
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亚麻 (Linum usitatissimum) 基因组的染色体水平组装和注释
亚麻 ( Linum usitatissimum ) 也称为普通亚麻或亚麻籽，在温带地区作为油料和纤维作物种植，可能已被人类使用长达 30,000 年 ( Kvavadze et al., 2009 )。纤维亚麻是栽培亚麻的主要形态类型之一，也是驯化作物中最古老的形态，为人类提供了纤维来源 ( Hickey, 1988 )。据报道，对纤维亚麻 ( 纤维用途 ) 和亚麻籽亚麻 ( 油料用途 ) 的破坏性选择导致植物类型在形态、解剖学、生理学和农艺性能上存在很大差异 ( Diederichsen and Ulrich, 2009 )。纤维亚麻比油料用途亚麻相对较高、分枝较少、种子较少 ( Zhang et al., 2020 )。在过去十年中，纤维工业开发出高价值产品，应用于汽车、建筑工业、生物燃料工业和纸浆（Diederichsen 和 Ulrich，2009 年）。亚麻制成的纺织品在西方国家被称为亚麻布，传统上用于床单、内衣和桌布。亚麻仍然是一种小作物，主要原因是过去十年来其产量过低（Soto-Cerda 等人，2014 年）。准确的参考基因组已成为遗传学研究不可或缺的资源，尤其是对于功能基因图谱和标记辅助选择（MAS）。亚麻基因组的组装可以显著加速亚麻育种的进程。受益于亚麻参考基因组的发布，人们获得了不少与重要农艺性状相关的候选基因 ( Soto-Cerda et al., 2018; Xie et al., 2018a,b; You et al., 2018b; Guo et al., 2020 )。第一个亚麻基因组组装于 2012 年使用 Illumina 短双端和配对读段 (CDC Bethune v1) 发布 ( Wang et al., 2012 )。随后，You 等人使用光学、物理和遗传图谱 (CDC Bethune v2) 将这些碎片化的重叠群锚定到 15 个假分子中 ( You et al., 2018a )。最近还使用短双端读段和 Hi-C 测序发布了三个不同品种的基因组组装 ( Zhang et al., 2020 )。几个月前首次发表了使用错误长读长的亚麻组装体（Dmitriev et al., 2021）。然而，即使使用 Oxford Nanopore 长读技术，所有这些组装体的连续性都非常差。这些组装体最大的重叠群 N50 为 365 Kb。亚麻基因组最近经历了全基因组复制 (WGD) 事件，充满了重复元素（You et al., 2018a）。在使用短读长或错误长读长的组装过程中，同源序列或重复序列之间很容易发生崩溃。使用不同的软件和 Oxford Nanopore 长读长组装体，组装体大小差异很大，证明了这一点（Dmitriev et al., 2021）。
使用 FUGAREC 检测长读转录组测序数据中的融合基因
摘要：融合基因是癌症治疗的重要靶点和生物标志物，临床需要准确检测融合基因的方法。RNA-seq被广泛用于检测活性融合基因。长读RNA-seq可以对mRNA全长进行测序，有望检测出短读RNA-seq无法检测到的融合基因。然而，长读RNA-seq的碱基调用错误率较高，在与基因组不一致的长读的断点附近可能会出现间隙序列。当出现间隙序列时，现有方法无法识别正确的融合基因或断点。为了解决融合基因检测中的这些挑战，我们引入了一种新算法FUGAREC（带间隙重新对齐和断点聚类的融合检测）。FUGAREC独特地将间隙序列重新对齐与断点聚类结合在一起。这种方法不仅增强了对以前无法检测到的融合基因的检测，而且显著降低了假阳性。我们证明 FUGAREC 在乳腺癌细胞系的模拟数据和测序数据上都具有很高的融合基因检测性能。
了解用户沉浸在线短视频互动
简短的视频（SV）在线流媒体流是近年来最受欢迎的互联网应用程序之一。浏览SV时，用户会逐渐沉浸于自己并获得放松或知识。虽然长时间的浏览将导致积极的感觉下降，但由于惯性而继续下降，导致满意度下降。沉浸式被证明是用户积极体验的重要因素，并且与用户在电影，游戏和虚拟现实中的互动高度相关。但是，浸入SV相互作用仍未开发，这与先前研究的方案不同，因为SV的交付是分散的，离散的，并且每个视频的时间有限。在本文中，我们旨在对在线简短视频互动中的用户沉浸式深入了解，包括相关因素，检测可能性和满意度表示。我们对真实SV浏览的三步用户研究，包括在线调查，现场研究和具有EEG信号的实验室研究。用户研究表明，沉浸式是SV互动中的一种常见感觉，它与视频功能，推荐的个性化，用户情绪和互动行为有关。具体而言，延长的浏览会导致浸入量显着减少。此外，对脑电图信号的分析表明，伽马频带的前额叶叶和顶叶与浸入有关。此外，沉浸预测实验取得了令人鼓舞的结果，表明用户沉浸状态是可以预测的，并且脑电图确实有助于提高预测性能。据我们所知，这是第一个构建分析表明，与用户行为相比，预测的沉浸率更代表用户满意度，这揭示了沉浸式的潜力是推荐系统中满意度的指标。