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散装转录组分析，inmoose，python中的综合多摩管开源环境
我们引入了Inmoose，这是一种旨在OMIC数据分析的开源Python环境。我们说明了其批量转录组数据分析的功能。由于其广泛的采用，Python在对生物信息学管道（例如数据科学，机器学习或人工智能（AI））中越来越重要的领域中已成为一种事实上的标准。作为一种通用语言，Python的多功能性和可扩展性也被认可。Inmoose旨在将历史上用R的最先进的工具带入Python生态系统。我们的目的是为R工具提供替换，因此我们的方法专注于对原始工具成果的忠诚。第一个开发阶段集中于批量转录组数据，当前功能包括数据模拟，批处理效应校正以及差分分析和荟萃分析。
驼鹿管理计划 - 爱达荷鱼和游戏
s Hiras Moose（Alces Alces Shirasi）出现在爱达荷州的大部分地区，除了该州西南角。驼鹿都受到猎人和非猎人的高度评价，提供具有经济和审美价值的消费和非消费机会。在过去的一个世纪中，他们已知的范围已从爱达荷州北部和东部的小区域扩展到目前的分布。在此期间的人口规模也有所增加，可能在1990年代末或2000年代初期达到顶峰。当前的调查数据，轶事信息和收获数据表明，驼鹿最近在该州的部分地区下降。几个因素可能会影响驼鹿种群，包括捕食，栖息地变化（例如道路，发展和木材收获），气候，疾病，寄生虫及其组合。
驼鹿身体成分的评估
我们评估了在野外条件下估计驼鹿身体成分的技术。通过生物电阻抗分析 (BIA) 估计了 2 只驼鹿的体内水分，并通过尿素稀释估计了其中 1 只的体内水分。这些动物被屠宰，并对组织样本的蛋白质、水分、脂肪和灰分含量进行了分析。此外，还从其中 1 只身上解剖出腓骨肌群并进行相同的分析。化学测定的无食物体 (IFB) 脂肪测量值为鲜重的 15.4% 和 13.1%，IFB 水分含量范围为 58.6% 和 62.0%。在我们之前的估计值上再增加一个样本，我们确定腓骨肌脂肪的估计值与 IFB 脂肪有关，但有两个样本的收集方式与其余样本不同。尿素稀释法测定的空体水空间 (EBWS) 被证明不能精确估计 IFB 水量，因此我们终止了对这项技术的进一步研究。剃毛皮肤、去皮空胴体和空内脏中的脂肪百分比随 IFB 脂肪百分比线性下降，这表明这些身体成分中的脂肪被同时利用，这与长期以来认为驼鹿脂肪动员顺序的观点相矛盾。化学测定的 IFB 脂肪和水分含量与许多因素显著相关，包括 BIA 参数、活重 (LW)、总长度 (TL) 和细胞压积 (PCV)。然而，并非所有模型都包括 BIA 参数，在我们的分析中，LW 和 TL 似乎是身体成分最重要的预测因素。驼鹿的活重 (LW) 最好通过结合总长度、心脏周长和状况等级评分的线性模型进行预测。