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系统发育学：一种用于处理和分析系统基因组数据
动机：生物学过程中的各种学科并分析了多个序列比对（MSA）和系统基因树，以评估其信息含量，推断进化事件和过程并预测基因功能。但是，由于缺乏统一的工具包，MSA和树木的自动处理仍然是一个挑战。为了填补这一差距，我们介绍了Phykit，这是一种使用30个处理MSA和树木的函数的工具包，包括但不限于估计突变率，序列组成偏见的评估，计算分子时钟的违规程度以及与下属的分子抗体（内部分支）（较低的支撑）。结果：为了证明Phykit的实用性，我们详细介绍了三种用例：（1）总结MSA和系统发育树中的信息内容，以诊断出序列或树数据的潜在偏见； （2）评估基因 - 基因的共同变异，以鉴定基因之间的功能关系，包括新颖的关系，以及（3）标志性的系统发育树中缺乏分辨率事件或多构象，这些事件暗示了快速辐射事件或缺乏数据。我们预计，植物会对处理，检查和得出生物学意义有用。可用性和实施：phykit在GitHub（https://github.com/jlsteenwyk/phykit），pypi（https：//pypi.org/project/phykit/）和Anaconda Cloud（https：//pro）云（https：//p：org/project/phykit/）和Anaconda Cloud（https：httpps：htttps：/带有广泛文档和用户教程的Cense（https://jlsteenwyk.com/phykit）。联系人：jacob.steenwyk@vanderbilt.edu或antonis.rokas@vanderbilt.edu补充信息：补充数据可从Bioinformatics Online获得。
S7G2 微控制器组数据表 | Renesas
USB 2.0 高速 (USBHS) 模块 USB 2.0 高速 (USBHS) 模块可用作主机控制器或设备控制器。作为主机控制器，USBHS 支持通用串行总线规范 2.0 中定义的高速传输、全速传输和低速传输。作为设备控制器，USBHS 支持通用串行总线规范 2.0 中定义的高速传输和全速传输。USBHS 具有内部 USB 收发器，支持通用串行总线规范 2.0 中定义的所有传输类型。USBHS 具有用于数据传输的 FIFO 缓冲区，最多可提供 10 个管道。根据外围设备或通信系统，可以为管道 1 至 9 分配任意端点编号。请参阅用户手册中的第 33 节“USB 2.0 高速模块 (USBHS)”。
S7G2 微控制器组数据表 | 瑞萨
USB 2.0 高速 (USBHS) 模块 USB 2.0 高速 (USBHS) 模块可用作主机控制器或设备控制器。作为主机控制器，USBHS 支持通用串行总线规范 2.0 中定义的高速传输、全速传输和低速传输。作为设备控制器，USBHS 支持通用串行总线规范 2.0 中定义的高速传输和全速传输。USBHS 具有内部 USB 收发器，支持通用串行总线规范 2.0 中定义的所有传输类型。USBHS 具有用于数据传输的 FIFO 缓冲区，最多可提供 10 个管道。可以根据外围设备或通信系统为管道 1 至 9 分配任意端点编号。请参阅用户手册中的第 33 节“USB 2.0 高速模块 (USBHS)”。
用于生成和使用转录组数据和基因集的底漆
引入基因表达模式的分析是许多现代生物学研究项目的常见和重要组成部分。这种分析可以提供有关基因表达模式如何驱动细胞命运和功能的见解，以及突变，药物，疾病，生理刺激和压力如何影响基因表达程序。基因表达模式的第一级分析是量化基因转录的水平。这种“转录组”分析通常涉及确定哪些RNA是某些细胞，组织或发育阶段的特征。这需要在这些样品中获得RNA的高信心列表。研究人员面临决定如何介绍RNA群体的挑战，将其RNA曲线与已经发布的曲线进行比较，并确定哪些转录本是特定细胞，组织，阶段，阶段，突变体或干预措施的特征。该底漆 - 用于新的转录组分析的概述 - 描述了广泛使用的方法来隔离细胞和组织，并准备了用于转录物分析的样品，并讨论了处理RNA序列（RNA-SEEQ）数据（RNA-SEQ）数据（RNA-SEQ）数据的考虑因素，并生成了基因或“基因或“基因集”的列表，该列表中表达了特定细胞类型。我们使用线虫秀丽隐杆线虫中的例子，但强调教训和考虑范围跨系统扩展。在过去几年中，单细胞RNA-Seq变得越来越流行。由于处理和分析此类数据涉及许多独特的考虑，并且在其他地方进行了审查，因此我们不会深入研究单细胞RNA-Seq，而是将读者推荐给读者，以获取有关此主题的评论以获取更多细节（Hwang等，2018; Luecken and Theis，2019）。
引用该文档Gulcemal，Tuba（2020）。人类发展指数对发展中国家GDP的影响：小组数据Anaysis。 Econo杂志
抽象目的 - 本研究的主要目的是测试人力和物理资本对GDP的影响。这项研究旨在通过使用总固定资本形成作为物理资本指标和教育支出，出生时的预期寿命作为人力资本指标来实现这一目标 - 本研究旨在通过使用16个发展中国家的16个发展中国家在1990年期内使用16个发展中国家的GDP的长期影响，以确定物理和人类资本对GDP的长期影响。在既定模型中，增长（GDP）是因变量，人类发展指数（HDI），通货膨胀（INF），政府资本，ODA被代理为官方发展助理，投资（INV）作为外国直接投资和劳动力（LAB）作为独立和控制变量。采用随机和固定效应估计技术来分析和评估经济增长与人类发展指数之间的重要性关系。发现 - 根据测试结果，人类发展支持经济增长。可以注意到，通货膨胀是显着的，并且与我们的样本和时期的经济增长和发展具有负相关关系。可以记录到，劳动（实验室）具有重要意义，并且与经济增长呈正相关。政府资本（GC）被认为与增长（GDP）呈正相关，并且也很重要。结论 - 研究的主要发现和结果表明，人类发展对发展中国家经济增长和发展的积极和重大影响。JEL代码：0150，0160，047这项研究采用人类发展指数作为关注的主要变量，GDP被认为是通货膨胀，资本总额，外国直接投资和劳动力作为控制变量的因变量。这项研究还提出了这样的发现，即劳动与大多数研究人员所记录的那样，劳动与增长有积极而显着的关系。应该为人力资本的发展做出更多的政府努力。在预期寿命领域，政府应为每个公民提供良好，更好的医疗保健政策和设施，健康保险。关键词：人类发展指数，经济增长，发展中国家，随机效应，固定效应。
基因选择，用于从单细胞转录组数据中对细胞位置的最佳预测
单细胞RNA-Sequencing（Scrnaseq）技术正在迅速发展。尽管在标准的scrnaseq概述中非常有用，但是丢失了原始组织中细胞的空间组织。相反，旨在维持细胞定位的空间RNA-seq技术的吞吐量和基因覆盖率有限。将SCRNASEQ映射到具有空间信息的基因上，在提供空间位置时会增加覆盖范围。但是，执行此类映射的方法尚未标记。为了填补这一差距，我们组织了梦想的单细胞转录组学挑战，重点是从scrnaseq数据中从果蝇胚胎中的细胞进行空间重新构造，利用了银标准，并带有银色标准基因，具有原位杂交数据，来自伯克利果蝇转录网络项目的原位杂交数据。34个参与的团队使用了不同的算法选择进行基因选择和位置预测，同时能够正确定位细胞的簇。选择预测基因对于此任务至关重要。预测基因的表达熵相对较高，空间聚类较高，并包括显着的发育基因，例如间隙和成对基因和组织标记。将前10种方法应用于斑马鱼胚胎数据集，产生了相似的性能和
Qiime 2可以对各种微生物组数据和比较研究进行全面的末端分析
Qiime 2是基于流行的Qiime平台的完全重新设计的微生物组生物信息学平台，已更换。QI-IME 2促进了全面且完全可重复的微生物组数据科学，从而通过添加多个用户界面来提高对不同用户的可访问性。Qiime 2可以与基于开源Web的平台Qiita结合使用，以重新利用可用的荟萃分析数据。以下基本供应托有描述了如何在单台计算机上安装Qiime 2并分析Mi-Crobiome序列数据，从原始DNA序列的处理通过生成可发布的交互式图形来读取。这些交互式数字允许对研究的读数与作者相同的数据进行互动，从而提高了微生物组科学的透明度和可重复性。我们还展示了社区开发的插件如何在Qiime 2中安装和使用分析功能，从而增强了微生物组分析的各个方面，例如提高了分类学分类精度。最后，我们说明了用户如何使用Qiita轻松使用的公共数据来执行荟萃分析。在本教程中，我们分析了儿童早期抗生素和微生物组（ECAM）研究的一部分，该研究跟踪了从出生到2岁的美国43名婴儿的微生物组组成和发育，从而确定了与抗体暴露，递送模式和饮食的微生物组关联。有关Qiime 2的更多信息，请参见https://qiime2.org。进行故障排除或询问有关Qiime 2和
在深层转录组数据集中研究RNA编辑，并用重新分类
RNA编辑是一种广泛的转录后机制，能够通过插入/缺失或基本替换来修改成绩单。它在哺乳动物中很突出，其中数百万腺苷被酶的成员脱离插入。a-to-i RNA编辑具有大量的生物学功能，但在大规模转录组数据集中的检测仍然是未解决的计算任务。为此，我们开发了Reditools，这是第一个软件包，该软件包专门用于RNA编辑Pro filefifing RNA序列（RNASEQ）数据。它已成功地用于人类转录组中，证明了RNA编辑的组织和细胞类型特异性及其普遍性。在我们的专业重复数据库中收集了有关人类RNASEQ数据的大规模重新分析分析的结果，其中包含超过450万个事件。在这里，我们详细描述了两个基于我们的计算资源，重新数字和重复的生物信息学过程。在第一个程序中，我们概述了在人类细胞系NA12878中检测RNA编辑的工作流，为此，转录组和整个基因组数据可用。在第二个程序中，我们展示了如何在亨廷顿疾病供体的验尸样本中鉴定在特定的重新编码位点上的非调节编辑。在64位计算机上运行≥32GB的随机存储器（RAM）的Linux上，这两个过程均应使用4至24个内核，〜76 h。我们的方案旨在研究具有可用转录组和/或基因组读数的不同生物体中的RNA编辑。可以在https://github.com/bioinfouniba/reditools上获得完成这两个过程和Docker映像的脚本。
使用 QIIME 2 进行可重复、交互、可扩展和可扩展的微生物组数据科学
致编辑 — 过去 20 年里，DNA 测序和生物信息学技术的飞速发展大大提高了我们对微生物世界的了解。这种日益增长的了解涉及微生物的巨大多样性；微生物区系和微生物组如何影响疾病 1 和医学治疗 2；微生物如何影响地球的健康 3 ；以及微生物组生物技术在医学 4 、法医 5 、环境 6 和农业 7 应用的新兴探索。这方面的工作大部分是由标记基因调查（例如，细菌/古细菌的 16S rRNA 基因、真菌内部转录间隔区和真核生物的 18S rRNA 基因）推动的，这些调查以不同程度的分类特异性和系统发育信息来分析微生物区系。该领域目前正在转向整合其他数据类型，如代谢物 8 、宏蛋白质组 9 或宏转录组 9,10 图谱。