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WS 2024-2025的教学事件免疫学
入门研讨会免疫学1：免疫学的里程碑（块！）2 SWS，10.01./11.01.25（Zekri）。 模块编号。 3135，VB：26.11.24（下午5点至下午6.30），R。2.033/34，ADM15星期五2-18 pm，星期六上午9点至下午6点r.2.033/34 R.2.033/34改进研讨会2：肿瘤免疫学2 SWS，tumormrommnogology 2 SWS，Wed 17. wed/div>2 SWS，10.01./11.01.25（Zekri）。模块编号。3135，VB：26.11.24（下午5点至下午6.30），R。2.033/34，ADM15星期五2-18 pm，星期六上午9点至下午6点r.2.033/34 R.2.033/34改进研讨会2：肿瘤免疫学2 SWS，tumormrommnogology 2 SWS，Wed 17. wed/div>00 -18。30（goottfangeas）模块编号。3140研讨会室1,034入门研讨会免疫学7：面向问题的学习2 SWS，THU17。00-18。30（Weber）模块编号。 3195研讨会室1,034入门研讨会免疫学8：感染免疫学/ 2 SWS，星期三17。 div> 00 -18。 30临床免疫学（R. Klein/O。 planz）。 模块编号。 3196研讨会室2,033+2.034入门研讨会免疫学9：疫苗（块研讨会）块研讨会：31.1。+1.2.25（R.Amann）模块编号。 3205 VB：N.N. fr 2 pm下午6点，星期六上午9点至下午6点研讨会室1,034，ADM 15介绍性研讨会免疫学：额外研讨会（街区研讨会）：1。 平行组免疫疗法区块研讨会：17.1。+18.1.25（Märklin，Hagelstein，Jung，Lutz）模块编号。 3208 VB：22.10.24下午5点至下午30点R. 1,034星期五下午12-18，星期六上午9点至下午5点研讨会室2,033+2,034入门研讨会免疫学：额外的研讨会（块研讨会）：2。 平行组空间生物学 - 空间生物学块研讨会：7.2。+8.2.25（Wistuba-Hamprecht）模块编号。 3208 VB：23.10.24下午6点至下午7.30 R. 1.033星期五12-18 p.m.，SA 9-5pm研讨会1：033高级研讨会I/Tüklif：临床免疫/自动免疫18.11.-2.11.11.24 16。 30-18。 00:00（Tüklif参见Simed。 课程：Med 387，Naturwiss。30（Weber）模块编号。3195研讨会室1,034入门研讨会免疫学8：感染免疫学/ 2 SWS，星期三17。 div>00 -18。30临床免疫学（R. Klein/O。planz）。模块编号。3196研讨会室2,033+2.034入门研讨会免疫学9：疫苗（块研讨会）块研讨会：31.1。+1.2.25（R.Amann）模块编号。3205 VB：N.N. fr 2 pm下午6点，星期六上午9点至下午6点研讨会室1,034，ADM 15介绍性研讨会免疫学：额外研讨会（街区研讨会）：1。 平行组免疫疗法区块研讨会：17.1。+18.1.25（Märklin，Hagelstein，Jung，Lutz）模块编号。 3208 VB：22.10.24下午5点至下午30点R. 1,034星期五下午12-18，星期六上午9点至下午5点研讨会室2,033+2,034入门研讨会免疫学：额外的研讨会（块研讨会）：2。 平行组空间生物学 - 空间生物学块研讨会：7.2。+8.2.25（Wistuba-Hamprecht）模块编号。 3208 VB：23.10.24下午6点至下午7.30 R. 1.033星期五12-18 p.m.，SA 9-5pm研讨会1：033高级研讨会I/Tüklif：临床免疫/自动免疫18.11.-2.11.11.24 16。 30-18。 00:00（Tüklif参见Simed。 课程：Med 387，Naturwiss。3205 VB：N.N.fr 2 pm下午6点，星期六上午9点至下午6点研讨会室1,034，ADM 15介绍性研讨会免疫学：额外研讨会（街区研讨会）：1。平行组免疫疗法区块研讨会：17.1。+18.1.25（Märklin，Hagelstein，Jung，Lutz）模块编号。3208 VB：22.10.24下午5点至下午30点R. 1,034星期五下午12-18，星期六上午9点至下午5点研讨会室2,033+2,034入门研讨会免疫学：额外的研讨会（块研讨会）：2。 平行组空间生物学 - 空间生物学块研讨会：7.2。+8.2.25（Wistuba-Hamprecht）模块编号。 3208 VB：23.10.24下午6点至下午7.30 R. 1.033星期五12-18 p.m.，SA 9-5pm研讨会1：033高级研讨会I/Tüklif：临床免疫/自动免疫18.11.-2.11.11.24 16。 30-18。 00:00（Tüklif参见Simed。 课程：Med 387，Naturwiss。3208 VB：22.10.24下午5点至下午30点R. 1,034星期五下午12-18，星期六上午9点至下午5点研讨会室2,033+2,034入门研讨会免疫学：额外的研讨会（块研讨会）：2。平行组空间生物学 - 空间生物学块研讨会：7.2。+8.2.25（Wistuba-Hamprecht）模块编号。3208 VB：23.10.24下午6点至下午7.30 R. 1.033星期五12-18 p.m.，SA 9-5pm研讨会1：033高级研讨会I/Tüklif：临床免疫/自动免疫18.11.-2.11.11.24 16。 30-18。 00:00（Tüklif参见Simed。 课程：Med 387，Naturwiss。3208 VB：23.10.24下午6点至下午7.30 R. 1.033星期五12-18 p.m.，SA 9-5pm研讨会1：033高级研讨会I/Tüklif：临床免疫/自动免疫18.11.-2.11.11.24 16。30-18。 00:00（Tüklif参见Simed。 课程：Med 387，Naturwiss。30-18。00:00（Tüklif参见Simed。 课程：Med 387，Naturwiss。00:00（Tüklif参见Simed。课程：Med 387，Naturwiss。4109），街区研讨会，11月23日，星期六； 8-16存在（R. Klein，gotuttefangeas）（WP，LP 3）VB：4.11.24 16。30-18。 00，房间1.033，ADM15高级研讨会II：先天和适应性免疫学原理2 SWS，星期一17th 00-19。 00（博士Exp。 Med。，MSC分子医学，生物化学，生物学）（课程编号 4207）研讨会室1,034，ADM15（Weber）。 高级研讨会V：基于病毒的肿瘤学区块研讨会的免疫疗法，2月21日+22.2.25（MSC分子医学，生物化学，生物学）（课程号 4237），Block研讨会Fr。 下午2点下午6点，上午9点至下午6点（Amann）。 R.FR，SAT，NN，VB：N.N研讨会1,034，ADM 1530-18。00，房间1.033，ADM15高级研讨会II：先天和适应性免疫学原理2 SWS，星期一17th00-19。00（博士Exp。Med。，MSC分子医学，生物化学，生物学）（课程编号4207）研讨会室1,034，ADM15（Weber）。高级研讨会V：基于病毒的肿瘤学区块研讨会的免疫疗法，2月21日+22.2.25（MSC分子医学，生物化学，生物学）（课程号4237），Block研讨会Fr。 下午2点下午6点，上午9点至下午6点（Amann）。 R.FR，SAT，NN，VB：N.N研讨会1,034，ADM 154237），Block研讨会Fr。下午2点下午6点，上午9点至下午6点（Amann）。 R.FR，SAT，NN，VB：N.N研讨会1,034，ADM 15下午2点下午6点，上午9点至下午6点（Amann）。R.FR，SAT，NN，VB：N.N研讨会1,034，ADM 15R.FR，SAT，NN，VB：N.N研讨会1,034，ADM 15
在 COVID-19 时代评估值得信赖的人工智能
Himanshi Allahabadi、Julia Amann、Isabelle Balot、Andrea Beretta、Charles Binkley、Jonas Bozenhard、Frédérick Bruneault、James Brusseau、Sema Candemir、Luca Alessandro Cappellini、Subrata Chakraborty、IEEE 高级会员、Nicoleta Coffecia、Christina Coffecia , Irene Ek, Leonardo Espinosa-Leal, Davide Farina, Geneviève Fieux-Castagnet, Thomas Frauenfelder, Alessio Gallucci, Guya Giuliani, Adam Golda, Irmhild van Halem, Elisabeth Hildt, Sune Holm, Georgios Kararigas, Sebastien A. Ulrich, Ulrich Küzzi, Lince Krich, 法国。 I. Madai、Aniek F. Markus、Serg Masis、Emilie Wiinblad Mathez、Francesco Mureddu、Emanuele Neri、Walter Osika、Matiss Ozols、Cecilia Panigutti、Brendan Parent、Francesca Pratesi、Pedro A. Moreno-Sánchez、Giovanni Sartor、Mattia Savardi、Signoroni、Signora Signori-Maria、Alberta Hannen Andy Spezzatti、Adarsh Srivastava、Annette F. Stephansen、Lau Bee Theng、IEEE 高级会员、Jesmin Jahan Tithi、Jarno Tuominen、Steven Umbrello、Filippo Vaccher、Dennis Vetter、Magnus Westerlund、Renee Wurth 和 Zicari Roberto Vdiv。
rad 1127 – 患者护理和管理 - City Tech
课程：RAD 1127 — 患者护理与管理（1.25 临床课时，1.5 放射学 2 学分） 讲师：Lillian Amann 博士，DHSc，RT(R) 办公室：学术综合楼，A-413B 室 电子邮箱：Lamann@citytech.cuny.edu 电话：(718) 260-5360 办公时间：仅限通过电子邮件预约 课堂会议：面对面 _______________________________________ 课程描述：本课程介绍放射科学专业及其患者护理方面。本课程将使学生适应临床环境，并向学生放射技师介绍患者/技术人员互动技巧以及基本医疗程序的执行。每周将介绍相关医学术语。只有被该项目录取的学生才可以参加本课程。本课程以面对面形式授课，但您应该可以提前申请参加在线异步课程。如果您需要 Blackboard 方面的帮助，请访问网站：http://websupport1.citytech.cuny.edu/websupport1/it/online/students/main.htm。先决条件：ENG 1101、BIO 1101、BIO 2311、MAT 1275 或更高，以及 RAD 1124 共同要求：RAD 1125、RAD 1126、RAD 1128，以及 BIO 2312 课程学习成果：完成 RAD 1127 后，学生将能够：
住宅电气化的障碍和策略
本报告得益于 VEIC、DCSEU、联合爱迪生、太平洋煤气电力公司、AO Smith、Commonwealth Edison、美国能源部、洛杉矶水电局、国家电网和纽约州能源研究与发展局的慷慨支持。作者衷心感谢支持本报告的外部审稿人、内部审稿人、同事和赞助商。外部专家审稿人包括 Rebecca Schaaf、Miguel Yanez-Barnuevo、David Lis、Sandy Fischer- Laube、Lester Sapitula、Jenna Tatum、David Orellano、Alexandra Levine、Ann Bailey、Katharine Kaplan、Sebastian Cohn、Keith Bohling、Mikela Topey、James Kemper、Craig Tranby、Suzi Asmus 和 Carolyn VanWinkle。内部审稿人包括 Amber Wood、Steve Nadel、Mike Waite、Edward Yim、Jennifer Amann 和 Nora Esram。外部审阅和支持并不表示隶属关系或认可。最后，我们要感谢 Mary Robert Carter 负责编辑过程、Mariel Wolfson 负责发展编辑、Phoebe Spanier 负责文字编辑、Roxanna Usher 负责校对、Kate Doughty 负责图形设计，以及 Ben Somberg 和 Mark Rodeffer 为发布本报告提供的帮助。
2024年夏季| TMA杂志
Alex and Holly Kowalski Anonymous Associated Bank Bank of Kaukauna Bergstrom Automotive Corporation Bergstrom Automotive Family Bill Shephard and Shannon Kennedy Boldt Family Brian and Kat Gottlieb Brieland Family Catherine Larsen Chuck and Barb Merry Community First Credit Union Corcoran Glass and Paint Curt and Melissa Detjen Family Fund Dan and Beth Flaherty Dan Van Daalwyk和JoséMoralesDave和Kim Ritzow David L.和Rita E. Nelson家族基金Donald和Janet Turner Family Donald P. Taylor Doug和Carla Salmon基金会Michael Michael Dr. Katherine and John Davis Family Kimberly-Clark Corporation Lance and Bridget Crane Mary Beth and Jud Fowler Mary Beth Nienhaus Mel Kolstad Menasha Corporation Mike and Julie Waite Miller Electric Plexus Corporation Reinhardt and Lois Sabee and the Donovan Families Fund Renee and Chad Ulman Robert and Laura Abernathy Roger and Lynn Van Vreede Ron and Ruthellyn Musil Ryan和Marissa Downs Secura Insurach Siefert家庭基金Tod Galloway纪念Mary T. Stumpf Tom和Karen Medema Trina和Keith Doxtator Wisconsin Energies
第4章 - 氮沉积对森林生产力和碳固存的影响
氮（N）的可用性限制了许多森林生态系统的主要生产率，尤其是北方和温带地区的生态系统（Lebauer and Treseder，2008; Du等，2020a）。可用的n来自通过土壤N矿化和叶子N吸收的内部循环，以及通过生物膜固化，大气N沉积和基岩风化的外部输入（Cleveland等，2013; Du and de Vries，2018; Morford et ef and。作为外部N输入，N沉积刺激植物的生长，从而增加许多陆地生态系统的C固结，尤其是在一个持续存在大气CO 2浓度的世界中（De Vries等，2014; O''Sullivan et al。自从工业革命伴随着人为n排放和沉积的工业革命以来，全球n个周期已被Human活动发生了巨大变化（Galloway等，2008，2021）。已经发现大量N排放会导致严重的空气污染（例如雾霾，酸雨和臭氧），并导致负面的生态影响（例如生物多样性丧失，酸性，酸性），当时是在各种生态系统中沉积到各种生态系统中，两者都在当前的热点地区，主要发生在East and South Asia和South Aseborions和北方地区，欧洲;等人，2010年；这些负面影响引起了从1980年代，1990年代的美国和2010年代的中国遏制欧洲国家排放的政策（Amann等，2013; Li等，2017; Zheng等，2018）。因此，n沉积在
大数据与人工智能（H）工作组
虚拟会议 2024 年 11 月 12 日 创新、网络安全和技术 (H) 委员会的大数据和人工智能 (H) 工作组于 2024 年 11 月 12 日召开会议。以下工作组成员参加了会议：主席 Michael Humphreys 和 Shannen Logue (PA)；联合副主席 Kevin Gaffney 和 Mary Block (VT)；联合副主席 Doug Ommen (IA)；Alex Romero 和 Molly Nollette (AK)；Jimmy Gunn (AL)；Tom Zuppan (AZ)；Ken Allen (CA)；Jason Lapham (CO)；George Bradner (CT)；Karima M. Woods (DC)；Rebecca Smid (FL)；Weston Trexler (ID)；CJ Metcalf (IL)；Victoria Hastings (IN)；Tom Travis (LA)；Caleb Huntington (MA)；Kory Boone (MD)；Sandra Darby (ME)；Jeff Hayden 和 Jake Martin (MI)；Phil Vigliaturo (MN)； Cynthia Amann 和 Brad Gerling（密苏里州）；Tracy Biehn（北卡罗来纳州）；Colton Schulz（北达科他州）；Megan VanAusdall（内布拉斯加州）；Christian Citarella（新罕布什尔州）；Scott Kipper（内华达州）；Kevin Yan（纽约州）；Matt Walsh（俄亥俄州）；Matt Gendron（罗德岛州）；Andreea Savu（南卡罗来纳州）；Vickie Trice（田纳西州）；J'ne Byckovski（德克萨斯州）；Michael Peterson（弗吉尼亚州）；Eric Slavich（华盛顿州）；Nathan Houdek（威斯康星州）；Juanita Wimmer（西弗吉尼亚州）；和 Lela Ladd（怀俄明州）。 1. 通过了 7 月 29 日的会议记录 Darby 提出动议，经 Gaffney 委员附议，通过工作组 7 月 29 日的会议记录（参见 NAIC 会议纪要 – 2024 年夏季，创新、网络安全和技术 (H) 委员会）。该动议获得一致通过。 2. 听取了关于人工智能如何应用于保险的演讲，包括实施挑战和经验教训
在低芥酸菜和玉米中对具有失败的SNP调用的定量性状进行准确预测
医学人工智能（AI）服务，包括健康聊天机器人，预计对于促进医疗保健的质量，解决医疗保健资源的不平等分配，降低医疗保健成本以及提高诊断水平和效率至关重要（Guo and Li，2018; Lake et et al。，2019; Schwalbe and Wahl，2020; Lake and Li。但是，越来越多的参与者更喜欢与医生进行咨询，而不是健康聊天机器人进行医学咨询（Branley-Bell等，2023），即使他们的专业知识水平与人类医生相同的专业知识（Yokoi等，2021）；在与健康聊天机器人（Fan等，2021年）进行磋商期间，有大量用户退出，其中近40％的人甚至不愿与他们互动（PWC，2017年）。值得注意的是，许多专家担心与医学AI的潜在歧视性偏见，解释性和安全危害有关的固有局限性（Amann等，2020）。例如，一项调查发现，超过80％的专业医生认为健康聊天机器人无法理解人类的情绪，并通过为患者提供不准确的诊断建议来代表误导治疗的危险（Palanica等，2019）。此外，人们认为健康聊天机器人是不真实的（Ly等，2017），不准确（Fan等，2021），可能是高度不确定和不安全的（Nadarzynski等人，2023年），导致他们在需要医疗救助的情况下使他们的脱口机或犹豫。因此，这项研究的第一个研究问题是探索哪些因素影响人们抵抗健康聊天机器人。尽管克服对AI医疗保健技术的公众抵抗对于促进其未来在医疗领域的社会接受至关重要（Gaczek等，2023），但很少有研究研究如何形成对AI医疗保健技术（例如健康聊天机器人）的抵抗行为。
大数据与人工智能（H）工作组
2024 年 7 月 29 日大数据和人工智能 (H) 工作组于 2024 年 7 月 29 日召开会议。以下工作组成员参加了会议：主席 Michael Humphreys 和 Shannen Logue (PA)；副主席 Kevin Gaffney 和 Mary Block (VT)；Jimmy Gunn (AL)；Alex Romero 和 Molly Nollette (AK)；Tom Zuppan 由 Lori Munn (AZ) 代表；Ken Allen (CA)；Michael Conway 由 Jason Lapham (CO) 代表；Andrew N. Mais 由 George Bradner (CT) 代表；Karima M. Woods (DC)；Rebecca Smid (FL)；Weston Trexler (ID)；Erica Weyhenmeyer (IL)；Amy L. Beard 由 Victoria Hastings (IN) 代表；Doug Ommen 由 Jared Kirby (IA) 代表；Tom Travis (LA)；Sandra Darby (ME)；Raymond Guzman (MD)；Caleb Huntington (MA)；Jeff Hayden 和 Jake Martin (MI)； Jacqueline Olson 和 Phil Vigliaturo (明尼苏达州)；Cynthia Amann (密苏里州)；Connie Van Slyke (内布拉斯加州)；Scott Kipper 由 Nick Stosic (内华达州) 代表；Christian Citarella (新罕布什尔州)；Adrienne A. Harris 由 Kaitlin Asrow (纽约州) 代表；John Harrison 由 Tracy Biehn (北卡罗来纳州) 代表；Jon Godfried 由 Colton Schulz (北达科他州) 代表；Judith L. French 由 Matt Walsh (俄亥俄州) 代表；Elizabeth Kelleher Dwyer (罗德岛州)；Michael Wise (南卡罗来纳州)；Carter Lawrence 由 Emily Marsh (田纳西州) 代表；J'ne Byckovski 和 Rachel Cloyd (德克萨斯州)；Scott A. White 由 Dan Bumpus (弗吉尼亚州) 代表；Nathan Houdek 由 Lauren Van Buren (威斯康星州) 代表；Bryan Stevens 由 Lela Ladd (怀俄明州) 代表。 1. 通过了春季全国会议纪要 Gaffney 委员提出动议，经 Dwyer 主管附议，通过了委员会 3 月 16 日的会议纪要（参见 NAIC 会议纪要 – 2024 年春季，大数据和人工智能 (H) 工作组）。该动议获得一致通过。 2. 收到了工作组健康保险 AI/ML 调查工作的最新消息 Humphreys 委员介绍了健康保险 AI/ML 调查的制定情况，包括根据健康保险定制之前调查的问题、开展试点研究并在今年晚些时候发布调查结果。他重申，健康 AI/ML 调查的目的是了解行业如何使用 AI、如何管理 AI 的使用以及如何开发产品和系统，以指导未来关于下一步的讨论。汉弗莱斯委员表示，该组织已与消费者代表进行了一些对话，目前正在与少数几家大型主要医疗承运商进行最后对话，这些承运商将参与试点计划，就调查问题提供反馈。到春季全国会议时，该组织将完成分析和报告，供组织层面和公众讨论。伯尼·伯恩鲍姆 (CEJ) 询问重新发布调查以接收最新回复的计划是什么。汉弗莱斯委员将这个问题推迟给 Shannen Logue (PA) 来回答。乔希·戈德堡 (HCSC) 要求确认调查计划于 11 月 11 日启动，截止日期为 1 月 15 日。汉弗莱斯委员确认。Shannen Logue (PA) 表示，该小组于 5 月 13 日与消费者代表会面，听取反馈意见，并表示调查将于 10 月 4 日发布，供公众查阅。她表示，健康调查将包括与数据使用、与第三方的安排、治理与现有医疗服务提供者治理标准的协调有关的问题，并将针对健康保险公司运营职能中人工智能的使用进行量身定制。她解释说，该小组的目的是确保问题与 NAIC 示范公告保持一致。
什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。