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World File Search SystemSeq
Galaxy中的RNA-Seq数据分析
近年来，RNA测序（简短的RNA-Seq）已成为一种非常广泛的技术，可以分析一个不断变化的细胞转录组，即一个细胞或一个细胞中的所有RNA分子的集合。RNA-seq最常见的目标之一是通过鉴定两个或多个生物学条件之间差异表达（DE）的基因或分子途径来填充基因表达。从RNA-seq数据中检测DE基因和途径的计算工作流量需要使用多种命令行工具和大多数用户可能无法访问的大量计算资源。Galaxy [1]是一个强大且易于使用的基于Web的平台，用于科学数据分析。分析中的步骤是通过运行Galaxy工具执行的，该工具描述了如何将命令行软件的参数转换为用户友好的Web界面。图形网络界面以及大量高质量，社区开发和维护的工具和培训材料，可以为新手和专家用户进行快速的交互式分析。对于分析的每个步骤，Galaxy捕获了几个元数据（例如，工具标识和版本，输入和参数）启用
上皮到间充质的可塑性在循环肿瘤细胞系中依次衍生自结直肠癌的患者
简单的摘要：转移是一个复杂的动态多步过程；但是，我们的知识仍然有限。很少有循环肿瘤细胞（CTC）是转移性前体细胞，代表转移的中间阶段。上皮 - 间质可塑性（EMP）在组织发育和稳态以及转移形成中具有至关重要的作用。在这项研究中，我们通过检测涉及上皮 - 间质和间质 - 上皮 - 上皮（Met）过渡的标记，探索了从疾病和治疗期间从结肠癌和治疗期间从结肠癌患者获得的一系列独特CTC系的EMP表型。这项研究表明，这些结肠CTC线仅获得了少数间充质特征来迁移和浸润，而观察到MET相关标记的增加，这表明需要转移竞争的CTC需要快速恢复到上皮表型，以在远处的部位重新肿瘤。
Askor，RNASEQ数据分析的R软件包
农业生态系统的生物信息学平台（BIPAA）是法国农业，食品和环境研究所（INRAE）的生物启发性平台。它致力于支持与农业生态系统相关的昆虫开发的基因组学和基因组学计划，并协助多个从事Arthopod基因组学工作的社区的合作和协调。该信息系统是十多年前创建的，以支持国际蚜虫基因组学联盟（IAGC），以注释和策划PEA蚜虫基因组[1]，并经过不断的改进并扩展到phylloxera基因组的最新成就（daktulosplaira paroseraheyter paraster paraster（2]）[2] Campoletis Sonorensis [3]，Cotesia Congregata [4]，Aphidius Ervi和Lysiphlebus Fabarum [5]）或Spodoptera Frugiperda [6]。因此，BIPAA是几个公共参考数据库的所在地，包括蚜虫，鳞翅目和parwaspDB，每个数据库都有多种昆虫基因组。总共有38个基因组目前可在线获得，其基础设施已经发展为支持众多新基因组的负载并促进浏览和导航。对于每个物种，Web应用程序的集合允许用户探索参考基因组或转录组组件和注释（例如基因组浏览器，基因报告），以比较基因组学区域（同义查看器），以使用多种工具分析这些数据（例如对齐各种序列，注释，SNP预测等）通过专用的Galaxy服务器[7]或特定的Web应用程序（例如爆炸形式），或通过策划Apollo [8]中的基因组注释来纠正或添加信息。RNA-Seq研究现在负担得起，并且在许多实验室中广泛使用。在昆虫科学中，目前仍用于研究现象，例如整个昆虫的分子反应，器官和组织对不同的生物或非生物胁迫的组织，包括暴露于杀虫剂，微生物感染或对不同宿主的喂养，以及对我们对基因表达的改善与免疫的知识的改善，
ali-u-net：用于DNA序列多个序列比对的卷积变压器神经网。概念证明
我们报告了能够对齐多个核苷酸序列的卷积变压器神经网络。神经网络基于图像分割中常用的U-NET，我们采用了该神经网络将其用于将未对准序列转换为对齐序列的U-NET。对于对齐场景，我们的ALI-U-NET神经网络已经接受过培训，在大多数情况下，它比MAFFT，T-Coffee，Muscle和Clustal Omega等程序更准确，同时比单个CPU核心上的类似准确的程序快得多。的限制是，神经网络仍针对某些对齐问题进行了专门训练，并且对于以前从未见过的差距分布而表现不佳。此外，该算法当前与48×48或96×96核苷酸的固定尺寸比对窗口一起工作。在此阶段，我们将研究视为概念证明，确信目前的发现可以扩展到更大的一致性，并在不久的将来将其扩展到更复杂的一致性方案。
scrnaseq：公共单细胞RNA-seq数据集的收集
螺丝包装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4个backercelldata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 5 Bachmarydata。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 Baronpancreasdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 Bhaduri Organica Suitata。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 8个对接Anescdata。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>7 Bhaduri Organica Suitata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8个对接Anescdata。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>8个对接Anescdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 BunishSpcdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 CampbellbrainData。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 Chenbraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12个反机分子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 Darmanisbraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 erccspikeinconenentations。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 Ernstsermatogentesisdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16提取。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 Gilaihdihscdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>20 Grunhscdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>21 grunpancreasdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 Heorganatlasda。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 Hermannstattotonesissdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 Hucortexdata。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 Jessabraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 Kolodziejczykescdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 Kotliarovpbmcdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29 Lamannobraindata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 Lawlorpancreasdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 Ledergormyelomadata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 lengescdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34个列表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35个列表。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。35星期一。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 MacCoretinadata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 mairpbmcdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38 MarquesbrainData。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 Messmerescdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。40 Muraropancreasdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。41 Netorowahscdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42 Nowawskiciceortexdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。44 Paulhscdata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。45波兰人。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46 Pollngliadata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。47个重新效果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48重新处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。49 RichardCelldata。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5149 RichardCelldata。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51
GSVA：微阵列和RNA-seq数据的基因集变异分析
ComputeGenesetSoverlap。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3个reduplicateGenesets。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4个过滤器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5基因史上术。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6个基因。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 7 GSVA。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 8 GSVA解码。 div> 。 div>6个基因。 div>。 div>。 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div>。 div>11 GSVA-PKG弃用。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 gsvaantolation。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 gsvaenrichment。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 GSVOXPRATA类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 GSVAGESETS类。 div>。 div>。 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使用单细胞测序表征中风凝块
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版本的版权持有人于2025年2月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.25321828 doi：medrxiv preprint
一种多光谱UV-VIS吸收技术，用于燃烧燃料膜和烟灰的定量高速场序列成像
非蒸发的液体燃料膜是汽油直接注入发动机烟灰形成的主要原因。在这项研究中，开发了一种UV-VIS吸收技术，以在加热的恒流实验中直接注射后的燃料膜厚度成像。一个六孔GDI喷油器将燃料在100栏上喷涂到距喷嘴30毫米的透明板上。燃料由30％甲苯 / 70％的Iso-octane（分别为383和372 K）组成。气体和壁温度分别为376和352 K，气压1 bar。燃料的蒸发部分被点燃，随后的燃烧膜旁边的燃烧导致了烟灰的形成。在加剧的高速CMOS摄像头上成像了从脉冲LED照明中传输散射的背光。液态甲苯的紫外线吸光度为265 nm的LED。然而，在这种波长下，甲苯蒸气吸收，液体散射，烟灰和烟灰前体的灭绝以及烟灰白幕都干扰了液体燃料的吸光度。为了估计散射和烟灰消光的贡献，将310、365和520 nm处的LED添加到梁路径中，并以32 kHz的帧速率在高速摄像头上与连续的帧相吻合。获得了一个深色框架以说明烟灰阴影，以使所得5图像序列的重复速率为6.4 kHz。通过在先前的工作中开发的形态图像处理估算了甲苯蒸气的吸收，以将弥漫性的，移动的蒸气云与燃料膜的锋利，固定特征分开。允许获得时空分辨的燃油膜厚度测量和有关烟灰的其他信息的多光谱方法。
数据主权和开放共享：重新考虑数字序列信息的利益分享和治理
围绕数据存在道德，法律和治理挑战，特别是在数字序列信息（DSI）的背景下。我关注的是国际框架的转变，这是CBD-COP15关于DSI收益分享的决定的例证，并讨论了人工智能和合成生物学时代的数据主权的越来越重要。以COVID-19的大流行的例子，开发了开放科学原则与数据控制权之间的张力。该意见还强调了尊重隐私和主权数据权的包容性和公平数据共享框架的重要性，强调需要国际合作和公平访问数据，以减少科学和技术进步方面的全球不平等现象。