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高级基因组学研究协调员
关于SAGC南澳大利亚基因组学中心（SAGC）是一家多机构，国家基因组学和生物信息学设施，由南澳大利亚政府和澳大利亚Bioplatforms Australia（BPA）通过澳大利亚政府的国家政府国家合作研究基础设施基础设施策略（NCRIS）支持。SAGC已在该州巩固了基因组学和生物信息学专业知识，其中一组超过16个基因组学和生物信息学员工并排工作，以提供创新的基因组学和生物信息学解决方案，包括基因组学研究的所有领域，包括农业，医疗保健和生态学。SAGC由位于阿德莱德CBD的南澳大利亚健康与医学研究（SAHMRI）主持。其Flinders节点（节点）位于新的健康和医学研究大楼（HMRB）中，是Flinders Village Development的核心。此角色主要基于Flinders校园。自成立以来，该设施一直在为其用户提供尖端的基因组技术提供开创性。SAGC是澳大利亚唯一提供超高吞吐量MGI T7测序服务的基因组学设施。它还建立了用于空间转录组学的管道（例如stomics，Xenium，visium，cytassist），单细胞基因组学（例如10x基因组学，解析生物科学），简读测序（MGI和Illumina等平台）和长阅读测序（例如牛津纳米波尔）。SAGC也是澳大利亚的三个10X基因组参考站点之一，配备了完整的工具，可以利用其领先的技术进行空间转录组学和单细胞基因组学项目。
蓝藻基因组学：塑造我们未来的新见解和经验教训 - 第 65 卷的后续：蓝藻基因组学
蓝藻是唯一已知的光合原核生物，是一种古老的生物，被认为是地球氧气大气的生产者和植物叶绿体的祖先。当代蓝藻已进化为广泛多样的生物，在大多数水生和土壤生物圈中定居，它们面临着各种环境挑战以及与其他生物的竞争或共生。蓝藻表现出广泛的形态多样性（单细胞/多细胞、圆柱形/球形），许多物种分化出专门的细胞以在恶劣条件下生长和生存。它们高效地转化捕获的太阳能，将大量二氧化碳中的碳固定为巨大的生物质，以维持大部分食物链，并且它们能够耐受气流中高浓度的二氧化碳。它们还合成大量生物活性代谢物，对人类健康和工业具有重要意义。因此，由于其简单的营养需求、代谢稳健性和可塑性以及某些模型菌株的强大基因，它们被视为有前途的“低成本”细胞工厂，可用于碳中性化学品的生产。
BAT GBP5的基因组和功能适应
。cc-by-nc 4.0国际许可（未获得同行评审证明），他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月15日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637683 doi：Biorxiv Preprint
特刊——遗传学、基因组学和精准医学……
本特刊第一版成功展示了许多最先进的研究成果。其中发表的稿件致力于介绍遗传学、基因组学和精准医学领域与遗传性心血管疾病（尤其是儿科患者）相关的发现和新兴概念。因此，我们很高兴宣布推出本特刊第二版，因为我们相信，在当今的精准医学时代，传播遗传学、基因组学领域的发现以及基因型-表型关联研究有助于开发真正针对患者的治疗方法。我们还相信，主动精准医学代表了预防性和预测性个性化医疗保健的未来。我们欢迎评论和原创文章，揭示有关遗传和基因组基础的信息，确定其机制和发病机制，并采用新的遗传学导向诊断和治疗遗传性心血管疾病。
小麦和水稻基因组学科学文献知识图
本文提出了一种通过从文本科学语料库中提取相关实体并以结构化和有意义的方式组织它们来构建两个特定领域知识图的方法。该方法使用语义Web技术，涉及重复使用共享的基于RDF的标准词汇。theaiageresearchgroup 1收集了8,496Scientificarticlespublybethighthewewewnebetnexweew中与小麦的选择有关。我们使用alvisnlp [1]工作流程来识别指定的实体（NE）以及小麦品种和表型之间的关系。总共有88,880个提及4,318个不同命名的实体已被识别为frompubMedAbstractsantles。同样，收集的ThediaDeresearchGroup 217,058Sci-InfificarticlespublyBetebethextewnekewnevewnemtheybetebetikeentbewnextectikeentebetike from thearoryzabasedatabase [2]，该[2]在手术中检查了与水稻基因组学相关的PubMed条目。我们使用hunflair ner tagger [3]在标题和文章摘要中提取NES。总共确定了351,003个提及63,591个不同的NE。双皮属性介于thatrefertogenes，遗传标记，特征，表型，分类群和品种实体中提到的标题和摘要出版物中提到的实体。在可能的情况下，这些NE与现有语义资源相关。小麦表型和特质提及与小麦特质本体论3（WTO）中的类别有关，分类单元与NCBI 4分类学类别有关。inderfaphsthecorepartofthedatamodelisbasadeonthew3cwebannotationology（OA），已与不同的词汇相辅相成，描述了Yacoubi等人中描述的文档。[4]。施工管道涉及两个主要步骤。首先，我们使用SPARQL微服务[5]来查询PubMed的Web API，并将文章的元数据（包括标题和摘要）转换为RDF 5。其次，使用Alvisnlp [1]和Hunflair [3]来提取和链接
安大略省 SARS-CoV-2 基因组监测，2 月 3 日......
注意：测序的 3,757 个样本与 3,575 个独特病例相关；在最近一周，测序的 580 个样本与 569 个独特病例相关。独特病例是整个报告中表格的分母。“阳性样本数”是安大略省 SARS-CoV-2 检测呈阳性的数量。日期的分配与样本收集日期最一致，可能与其他 PHO 产品不同。“测序样本数”是为代表性监测而测序的样本数。“测序百分比”可能低于采样比例，因为并非所有样本都符合测序条件（即排除循环阈值 >30 或体积不足的样本）。结果可能不代表安大略省的整体情况。对于代表性监测：有关 OCGN 测序的合格样本比例的详细信息可在技术说明中找到。星期是根据样本的最早可用日期分配的。在提取数据时，最近几周的测序和生物信息学分析并非全部完成。这几周的病例数可能会在后续报告中增加。数据来源：安大略省呼吸道病毒工具 (ORVT) 中的安大略省实验室信息系统 (OLIS)、安大略省健康数据平台 - 公共卫生分析环境 (OHDP-PHAE)
使用基因组学破译候选门辐射的神秘特性和存活适应
摘要：微生物生态学是理解微生物在各种环境和健康相关过程中的组成，多样性和功能的关键领域。通过独立的方法发现候选门辐射（CPR）已引入了一种新的微生物划分，其特征在于以共生/寄生的生活方式，小细胞大小和小基因组为特征。尽管知之甚少，但CPR近年来由于它们在各种环境和临床样本中的广泛发现而引起了显着关注。与其他微生物相比，已经发现这些微生物表现出高度的遗传多样性。几项研究揭示了它们在全球生物地球化学周期中的潜在重要性及其对各种人类活动的影响。在这篇评论中，我们提供了CPR发现的系统概述。然后，我们专注于描述CPR的基因组特征如何帮助它们与不同生态壁ches中其他微生物进行互动并适应其他微生物。未来的工作应集中于发现CPR的代谢能力，并在可能的情况下隔离它们以更好地了解这些微生物。
鞭毛虫前轴藻基因组学揭示线粒体丧失的途径
1 捷克共和国查理大学理学院寄生虫学系 BIOCEV、Vestec、2 西布列塔尼大学、CNRS、海洋生态系统与生态联合研究中心 BEEP、IUEM、法国普卢扎讷、3 德国马尔堡马克斯普朗克陆地微生物研究所昆虫肠道微生物学和共生研究小组、4 波兰华沙大学生物学院进化生物学研究所、生物和化学研究中心、5 加拿大埃德蒙顿阿尔伯塔大学医学系传染病科、6 瑞士洛桑联邦理工学院生命科学学院；瑞士洛桑生物信息学研究所，7 生态学、系统学和进化部，巴黎萨克雷大学，法国奥赛国家科学研究院，8 捷克科学院生物中心寄生虫学研究所，捷克 Česke´ Bud ě jovice，9 俄斯特拉发大学理学院，生物学和生态学系，捷克共和国
野生乳酸杆菌菌株的基因组表征揭示了较低的多样性，但典型性
摘要：研究给定物种的多样性可以为自动启动培养物的发展提供线索。然而，很少有研究集中在乳酸杆菌delbrueckii菌株的种内多样性上，这是一种对乳制品行业技术上重要的乳酸细菌。出于这个原因，分离并表征了来自圣尼克尔保护的原产地名称（PDO）区域的乳酸杆菌菌株。遗传多样性是基于核心基因组系统发育重建和pangenome分析确定的，而表型评估涵盖了蛋白水解和挥发性复合生产潜力。总共15 L. delbrueckii ssp。乳酸化获得了独特的新菌株。遗传分析和进一步的蛋白水解活性测量表明，这些圣奈克菌株之间的变异性较低，而在Delbrueckii SSP中观察到了实质性的遗传变异性。乳酸亚种的整体。菌株之间的挥发性化合物纤维略有不同，一些菌株产生的挥发性化合物可能会引起奶酪伏鸟的发育特别感兴趣。与总体亚种的多样性相比，圣奈克菌株之间的遗传多样性相对较小，它们的独特特征和与公开可用的基因组的明显分化将其定位为开发自卫星启动培养奶酪生产的有前途的候选者。
基因组时代的系统发育
分子系统发育学诞生于20世纪中叶，当时蛋白质和DNA测序的出现为研究生物体之间的进化关系提供了一种新颖的方式。该学科的第一个50年可以看作是对解决力量的长期追求。目标 - 重建生命之树 - 似乎是无法到达的，方法进行了严重辩论，并且数据限制了。也许是出于这些原因，即使是整个方法的相关性，也反复质疑，作为所谓分子与形态辩论的一部分。通常在长期存在的难题中结晶的争议，例如土地植物的起源，胎盘哺乳动物的多样化或原核生物/真核生物鸿沟。随着基因和物种样本的规模增加，其中一些问题已解决。多年来，分子系统发育学已经逐渐从一个辉煌的革命性思想演变成一个以可靠建造树木的问题为中心的成熟研究领域。在2000年代后期，这种逻辑进展突然中断。高通量测序出现，该领域突然移入了完全不同的东西。对基因组规模数据的访问深刻地重塑了方法论挑战，同时打开了惊人的新应用观点。系统发育学使系统学领域占据了本世纪最令人兴奋的研究领域之一 - 基因组学。这是这本书的目的：在当前的系统基因组时代，我们如何做树木以及我们对树木的工作。第2部分涵盖了数据问题过渡到基因组规模数据的一个明显的实际结果是，最广泛使用的树木建造方法基于序列进化的概率模型，需要密集的算法优化才能适用于当前数据集。本书的第1部分中考虑了此问题，其中包括对马尔可夫模型（第1.1章）的一般介绍以及如何最佳设计和实施最大可能性（第1.2章）和贝叶斯（第1.4章）系统发育推论方法的详细描述。现代系统基因组学计算方面的重要性是，有效的软件开发是该领域众多研究小组的主要活动。我们承认这一点，并包括七个“如何”章节，其中介绍了主要的系统基因组工具的最新更新 - RAXML（第1.3章），门类（第1.5章），MACSE（第2.3章），BGEE（第4.3章），Revbayes（Revbayes（第5.2章），Beagle（第5.4章），和BPP（第5.4章），和BPP（5.6）。基因组规模的数据集非常大，以至于统计能力是过去几十年中系统发育推断的主要限制因素，不再是主要问题。大量数据集倾向于扩大它们传递的信号（无论是生物学还是人工），因此偏见和不一致而不是采样方差，是基因组时代系统发育推断的主要问题。