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定量转录组和表观基因组数据分析
摘要：微阵列和第二代测序技术的出现彻底改变了分子生物学领域，使研究人员能够以全面且具有成本效益的方式定量评估转录组和表观基因组特征。技术进步将这些测序技术的分辨率推向了单个细胞水平。因此，分子生物学研究的瓶颈已从基准台上转移到随后的OMICS数据分析。尽管大多数方法共享相同的一般策略，但最先进的文献通常集中于数据类型的特定方法，并且已经假定了专家知识。但是，在这里，我们旨在通过描述通用工作流程来提供概念性的洞察力（包括开放的染色质分析）数据分析。从一般框架及其假设开始，使用特定数据类型时需要替代或AD数据分析解决方案的需求变得清晰，因此被引入。因此，我们旨在使具有基本OMICS专业知识的读者加深他们对OMIC数据分析中一般策略和陷阱的概念和统计理解，并促进随后发展到更专业的文献。
用磨砂膏污染源建模改善了微生物组数据的癌症表型预测
基于测序的微生物群落分析的方法容易受到污染，这可能掩盖生物信号或产生人为的信号。通常使用控制硅净化方法的方法，但不会最佳地使用跨样品共享的信息，并且不能处理仅部分源自生物材料污染或泄漏到控制中的分类单元。在这里，我们提出了磨砂膏（微生物中污染去除的源跟踪），这是一种硅氧净化方法中的概率，该方法在多个样品和控件上合并了共享信息，以精确识别和去除污染。我们验证了在多个数据驱动的模拟和实验中验证磨砂膏的准确性，包括诱导的污染，并证明它的表现平均比最先进的方法平均高出15-20倍。我们展示了跨多个生态系统，数据类型和测序深度的磨砂膏的鲁棒性。证明其适用于微生物组研究，磨砂膏促进了宿主表型的预测，最值得注意的是使用肿瘤肿瘤微生物组数据的黑色素瘤患者对治疗反应的预测。
可解释的用于大型癌症生物标记识别的微生物组数据分析
结果：拟议的研究旨在使用来自受试者的肠道微生物群和人口统计信息来实施可解释的人工智能框架，以对CRC患者的一系列控制受试者进行分类。我们的分析表明肠道菌群与这种疾病之间存在关联。我们比较了三种机器学习算法，随机森林（RF）算法是最佳的分类算法，精度为0.729±0.038，在精确记录曲线下的面积为0.668±0.016。此外，Shap分析强调了模型决策中最关键的变量，从而促进了与CRC相关的特定细菌的识别。我们的结果证实了某些细菌的作用，例如哥肠杆菌，peptopstopocococcus和parvimonas，其丰度显着与该疾病以及存在与非诊断状态有关的细菌。
根据机器学习应用程序的微生物组数据的全面概述：分类，可访问性和未来方向
宏基因组学，代谢组学和元蛋白质组学通过将独立的见解与其组成和功能潜力提供了无关的见解，从而显着提高了我们对微生物群落的了解。然而，这个领域的一个关键挑战是缺乏与原始数据相关的标准和全面的元数据，从而阻碍了执行强大的数据分层并考虑混杂因素的能力。在这篇全面的综述中，我们将公开可用的微生物组数据分为五种类型：shot弹枪测序，扩增子测序，元转录组，代谢组和元蛋白质组数据。我们探讨了元数据对数据再利用的重要性，并解决了收集标准化元数据的挑战。我们还评估收集宏基因组数据的现有公共存储库的元数据收集的局限性。本综述强调了元数据在解释和比较数据集中的重要作用，并强调了对标准化元数据协议的需求，以充分利用元基因组数据的潜力。此外，我们探讨了在元数据检索中实施机器学习（ML）的未来方向，并为有前途的途径提供了对微生物群落及其生态作用的更深入了解。利用这些工具将增强我们对各种生态系统中微生物功能能力和生态动态的见解。最后，我们强调了ML模型开发中至关重要的元数据作用。
真核基因组数据发现了广泛的寄主范围1
建立在Hemimetablos昆虫中基于CRISPR/CAS9的基于CRISPR/CAS9的敲门：目标基因1在Crcket Gryllus bimacultus中标记2 3 Yuji Matsuoka 1,3* A. Barnett 2,5，Barnett 2，5 2,7,9* 6 7 1。生命系统系，技术与科学研究所，8托库希马大学研究生院，201 Minami-Jyosanjima-Cho，Tokushima City，770-8506，日本9有机和进化生物学系，剑桥大学16号，MA 10 02138，美国11 3。当前地址：国家基本生物学研究所，Nishigonaka 38，Myodaiji，Okazaki 444-12 8585，ACHI，日本，13 4。生物创新研究中心，Tokushima University，2272-2，Her-Cho，My-Gun，14 Tokushima 779-3233，日本15 5。5.当前地址：DeSales University，宾夕法尼亚州中心谷地2755 Station Avenue，美国18034，美国16 6。生物化学，生物物理学和生物技术学院，贾吉伦大学，克拉科夫，30-17 387，波兰18 7.Howward Hughes Medical Institute，Chevy Chase MD，美国19 8。大学，2-14 Shinkur-Cho，Tokushima City，770-8501，日本20 9。<分子和细胞生物学的划分，剑桥MA 02138，21 USA 22 23 24 *通信：yuji matsuoka matsuka@nibb.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.nib.jp 25塔罗Nakamura taro@nib。 taro mito.taro@tokushima-u.ac.jp 27 Cassandra G. extavour extavour extavour@oeb.harverd.edu 28 29跑步标题：CRISPR/CAS9敲门板30 30 2
微生物组数据的多摩变整合用于识别疾病相关的模块
预印本（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。此版本的版权持有人于2024年1月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.07.03.547607 doi：Biorxiv Preprint
人工智能驱动的微生物组数据分析，用于估计死后间隔和犯罪位置
微生物群落证明了尸体和周围环境的动态变化，为法医研究提供了宝贵的见解。微生物组测序数据分析的常规方法由于主观性和效率低下而面临障碍。人工智能（AI）提出了一种有效而准确的工具，具有自主处理和分析高通量数据并吸收多矩数据的能力，其中包含元基因组学，转录组学和蛋白质组学。这有助于对验尸间隔（PMI），犯罪位置的检测以及微生物功能的准确估算。本评论概述了尸体和犯罪现场的微生物概述，强调了微生物组的重要性，并总结了AI在高吞吐量微生物组数据处理中在法医微生物学中的应用。
解开NIST的基因组数据网络安全指南
2023年12月20日，国家标准技术研究所国家网络安全卓越中心发布了有关基因组数据网络安全性的最终内部报告。[1]报告指出，当前的风险管理指南并未充分捕获有关使用基因组数据的独特网络安全和隐私问题，尤其是在平衡访问限制及其需要共享此类数据的方面。因此，该报告强调了与使用基因组数据相关的特定隐私和网络安全问题，并基于行业基因组利益相关者，政府和学术界的投入，确定了当前政策，法规，法规，立法和指导以及技术的显着差距，以及保护基因组数据。该报告通过提出潜在的解决方案，以确定的差距和领域进行进一步研究。通过这种方式，该报告旨在帮助组织保护滥用基因组数据并实现安全的协作创新。对风险管理指导基因组数据的需求增加，该数据由研究人员，政府和私营企业严重依赖于脱氧核糖核酸序列，变体和基因活动的信息，以评估DNA序列的差异如何影响健康。基因组数据科学领域的发展迅速，导致研究基因组数据的产生和共享，通常是通过涉及来自多个机构和国家的研究人员的大数据合作。根据NIH国家人类基因组研究所的说法，每年全球数百万人民每年产生约20亿至400亿千兆的基因组数据。[2]依次反映在2022年的行政命令中，关于推进生物技术和生物制造创新的命令，[3] [3]人们对经济，生物技术行业和个人以及美国国家安全的某些风险以及由隐私或网络确定性事件的靶向种植综合数据产生的人们的某些风险有所认识。具体来说，该报告指出了使用基因组数据固有的个人的某些隐私风险，包括“为经济增益实现恐吓，基于疾病风险的歧视，隐藏血缘关系或表型的启示，包括健康，情绪稳定，精神稳定，心理能力，体格，外观和体格能力”。此外，该报告解释说，使用患者的基因组数据来进行医疗保健目的可能暗示某些问题，包括“可移植性，抑制链，重新解释基因组数据和同意管理”以及盗窃或破坏性
2024级毕业要求人类遗传学和基因组数据分析（MSGDA）
除了上述必要的课程外，学生还将选择6个选修课来满足其集中要求。学生必须在第一年的5月15日之前宣布自己的注意力，并将在第二年开始选修。
clustermole：公正的单细胞转录组数据单元格类型识别
描述单元类型标签到单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）簇的分配是一个耗时的过程，该过程涉及手动检查群集标记基因与详细文献搜索相结合的群集标记基因。存在未经证实或描述不足的人群时，这尤其具有挑战性。clustermole r软件包为查询数千个来自数据库的人类和小鼠细胞身份标记提供了甲基化。