DNA测序数据的指数增长需要有效的解决方案,以存储和查询大规模𝑘 -MER集。虽然最近的索引方法使用频谱的弦乐集(SPS),全文索引或哈希,但它们通常会施加结构性约束或需求广泛的参数调整,从而限制了其在不同数据集和数据类型上的可用性。在这里,我们提出了FMSI,这是一种最小的参数,高度空间效率的成员索引和压缩字典,用于任意𝑘 -MER集。fmsi将近似最短的超级弦与蒙面的洞穴 - 轮毂变换(MBWT)结合在一起。与传统方法不同,FMSI在没有预定义的假设上进行操作,而对𝑘 -mer重叠模式则可以利用它们。我们证明,与第二好的竞争对手相比,FMSI比SSHASH,SBWT和CBL等已建立的索引提供了卓越的存储效率,其空间节省最高为2-3倍,具体取决于数据集,𝑘 -MER大小,采样,采样和基因组复杂性,同时支持快速成员和词典成员和义务质量。总体而言,这项工作将基于超弦的索引作为基因组数据的高度通用,灵活且可扩展的方法,并在Pangenomics,宏基因组学和大规模基因组数据库中进行了直接应用。
摘要-医学图像处理的发展速度令人难以置信。由于各种癌症和其他相关人类活动,疾病的发病率不断上升,为生物医学研究的发展铺平了道路。因此,对这些医学描述进行分类和分析对于临床诊断具有重要意义。这项工作重点是使用预期的混合图像技术对脑肿瘤描述进行阶段有效分类和现有疾病图像的分割。讨论了医学图像的标记提取、特征收集以及图像分类和分割设计方面的挑战和目标。根据准确度、灵敏度、特异性和骰子比较索引系数,对所设计方法的初步结果进行了评估和验证,以对磁共振脑图像进行分类和优效性分析。实验样本的准确度达到 91.73%,特异性达到 91.76%,灵敏度达到 98.452%,证明了所提出的方法从智能 MR 图像中识别正常和非标准组织的有效性。
我知道,如果我对本简历中的任何项目做出任何虚假陈述,我可能会立即被解雇,或者我的就业申请可能会被拒绝。 我特此证明,据我所知和所信,此处包含的信息是真实的。我了解,伪造本文中的任何项目可能会导致我的雇佣关系立即终止或我的申请被拒绝。我签名以证明据我所知和所信,此处包含的信息是真实的
操作和应用 凝结和絮凝处理用于澄清水中的胶体含量过高的水。凝结中和胶体含量并通过添加试剂使其不稳定。絮凝将这些细小的固体颗粒聚集成薄片。然后可以使用砂滤将它们去除。这些剂量单元设计用于执行凝结和絮凝步骤。它们完整供应并可随时连接。单元的选择取决于要处理的装置类型及其流速。所有泵配件均随交付提供。