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PERTURBO 是用 Fortran95 编写的，具有混合并行化（MPI 和 OpenMP）。主要输出格式是 HDF5，它可以轻松地从一台机器移植到另一台机器，并且便于使用高级语言（例如 Python）进行后处理。PERTURBO 有一个核心软件 perturbo.x，用于电子动力学计算，以及一个接口软件 qe2pert.x，用于读取 Quantum Espresso（QE，版本 6.4.1）和 Wannier90（W90，版本 3.0.0 及更高版本）的输出文件。qe2pert.x 接口软件生成一个 HDF5 文件，然后从核心 perturbo.x 软件中读取该文件。原则上，任何其他第三方密度泛函理论（DFT）代码（例如 VASP）都可以使用 PERTURBO，只要 DFT 代码的接口可以为 PERTURBO 读取 HDF5 输出格式即可。
MERSCOPE®用户指南
数据处理和可视化。MERSCOPE仪器软件（与Merscope Analysis Computer结合使用）会自动处理原始图像以输出空间基因组学测量，以准备立即进行下游分析。The output includes the list of all detected transcripts and their spatial locations in three dimensions (CSV files), mosaic images (TIFF), experiment metadata (JSON), output from the cell segmentation analysis: transcripts per cell matrix (CSV), cell metadata (CSV), cell boundaries (HDF5 [MERSCOPE Instrument Software v231 or earlier] or PARQUET [V232或更高版本]），以及用于Merscope Vizualizer软件的二进制文件。MERSCOPE平台解决方案包括用于可视化和分析数据的Merscope Vizualizer软件。输出文件也与用于单细胞和空间分析的开源工具兼容。
在Python中使用流量进行有效的细胞仪分析，可与其他单细胞工具相互互操作
聚类结果存储在一个支持跨语言HDF5功能的Mudata对象中，并具有两个不同的ANNDATA对象，代表了两个不同的ENT模式：细胞数据和群集数据（Bredikhin等人。2022）。Anndata本身提供了稀疏的数据支持，懒惰操作，Pytorch界面，并且本质上与SCVERSER相关，这提供了单细胞OMIC工具的广泛生态系统。此互操作性延伸到Cite-Seq数据，其中流量可用于聚集蛋白质组学数据并与Totalvi等工具无缝集成（Gayoso等人。2021）。最重要的是，SOM聚类也已用于空间蛋白质组学中，以高度多重的组织成像数据（Liu等人。2023），强调了流量实施的许多用例。
Fairscape：生物医学研究的不断发展的AI RERKINESS
计算软件）∧输入 computation 输出每个组件包括采用schema.org vocabulary的其他相关描述性元数据。用户可以扩展与Ro-Crates关联的元数据。FairScape-CLI使用无摩擦数据框架10为与其引用数据集关联的表格和HDF5文件生成JSON模式定义。使用无摩擦的验证确保数据集符合其提供的模式。每个Ro-Crate组件都会收到一个本地唯一的密钥。数据可以直接包装，也可以简单地使用URI引用。一旦打包了Ro-Crate，就可以将其直接上传到服务器，在该服务器中，本地密钥可以解析可解析的ARK持久ID。Fairscape还支持基于电子，React和JavaScript的GUI客户端。该工具可以通过Ro-Crate初始化和组件上传来行驶。在每个步骤中，它都会显示一个表格来收集所需的元数据，并在应用程序侧面显示了所得的JSON-LD元数据。填写所有必需的表格后，用户可以查看其创建的Ro-Crate及其内容，将其包装到ZIP文件中，然后将其上传到Fairscape实例。也在Python中的Fairscape Server接收，目录，索引和存储上传的Ro-Crate Zip软件包，提取和注册其组件和相关的元数据，并存储这些信息。服务器API使用FastAPI框架并提供REST API访问。元数据在mongo nosql数据库中进行管理。OpenLDAP存储用户凭据，权限和加密令牌。所有数字对象，从zip文件到参考另一个存储库中未包含的任何包含的数据集或软件，都在符合S3符合的数据库（例如，在此处讨论的情况下，Minio）或具有S3 API的任何基于云的对象存储中进行管理。服务器利用REDIS内存中缓存作为消息代理，将信息和命令从API传递到内部工作过程中以执行。多用户和组许可使用OpenLDAP（一个开源授权系统）处理。存储在Fairscape中的对象可以直接将其推向Dataverse Academic存储库系统的任何实例，前提是用户先前已在其Fairscape帐户中存储并存储了数据词令牌。
闭环地热工作组研究
摘要 闭环地热工作组是一项合作研究，由美国能源部 (DOE) 地热技术办公室 (GTO) 资助，旨在了解从地热储层闭环系统（即边际工作流体损失）产生热能和机械能的潜力和局限性。在这项研究中，来自四个国家实验室的科学家和工程师团队以及专家小组成员正在应用数值模拟器和分析工具来模拟闭环地热系统的热回收，然后使用这些模型中的出口温度和压力与时间的关系来预测两个经济指标：1) 平准化供暖成本 (LCOH) 和 2) 平准化电力成本 (LCOE)，涵盖一系列钻井成本。研究中应用的数值模拟器和分析工具（包括用于技术和经济分析的工具）是由参与机构开发的，可独立计算能源生产和经济预测，从而提高分析的可信度。该研究旨在调查一系列系统配置、工作流体、地热储层特性、运行周期和传热增强。在研究的第一年，重点关注了水作为闭环系统中的工作流体，闭环系统要么具有 U 形配置，要么具有同轴配置。第一年的主要目标是确定热能和机械能回收的上限以及每种情况下的最佳操作和配置参数，并了解系统性能的限制因素。研究第一年的一个重要成果是，使用径向简单离散化的模型（即轴对称模型）的模拟结果优于更传统的在钻孔周围进行精细离散化的数值模拟和嵌入式钻孔建模方法。此外，轴对称模型与现有的现场观测和分析模型相比效果良好，并被证明具有数值效率。在研究的第二年，我们创建了一个包含 240 万个模拟场景的数据库，该数据库涵盖了闭环系统在生产温度和压力与时间方面的表现，涉及九个场景参数：1) 水和超临界 CO2 (scCO2) 工作流体，2) U 形和同轴配置，3) 质量流速，4) 热导率，5) 地热梯度，6) 垂直深度，7) 水平范围，8) 入口温度，9) 钻孔直径。然后，针对一系列钻井成本，针对 240 万个场景中的每一个计算 LCOH 和 LCOE。对于 LCOE，使用有机朗肯循环（用于水）或直接涡轮膨胀循环（用于 scCO2）计算发电量。该数据库以分层数据格式 (HDF5) 文件结构存储，可在地热数据存储库 (GDR) 上获取。配套论文介绍了通过 Python 脚本从数据库中提取信息的方法以及执行经济分析的方法。本文概述了闭环工作组的研究，包括第一年和第二年的主要成果以及关于一系列钻井成本下 LCOH 和 LCOE 的最佳配置的讨论。