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“大脑健康”是什么意思，您为什么要关心它？
在全球范围内，近5700万人在2021年患有阿尔茨海默氏病和其他痴呆症，自2010年以来增长了45％，在过去30年中增长了160％（1990 - 2021年）。进行比较，在过去的十年中，心血管疾病的患病率增加了33％，在过去的30年中，心血管疾病的患病率增加了111％，而阿尔茨海默氏病和其他痴呆症的全球死亡人数增加的增长使心血管疾病疾病的疾病越来越多 - 止血死亡人数的增长越来越多，自1990年以来，与57％的死亡相比，在Cardiobascascasipascascasipassibal中增加了近195％。估计美国痴呆症的医疗保健支出从1996年的386亿美元翻了一番，达到2016年的792亿美元。在痴呆症上的支出是2016年美国十大医疗保健费用之一。
哪些精密育种生物是什么？
精确育种不包括包含非修饰生物或性兼容物种中不存在的DNA的生物。这些生物仍被归类为转基因生物（GMO），并因此受到调节。您可以在我们的网站上找到有关转基因生物的食品和饲料营销授权的指导。
1下一个全球经济的前景是什么...
在这个激进的不确定性时代，未来十年全球经济的前景是什么？对全球化的信仰，地缘战略竞争，情报革命，气候危机以及对所有人的包容性增长的呼声将如何影响发达和新兴经济体的命运，尤其是亚太地区（APAC）地区的经济？包括新加坡在内的全球城市将如何与新的国际和区域价值链中相关？SG60 IPS-SBF会议为全球思想领袖，决策者，商业领袖和学者提供了一个平台，以分析复杂趋势的相互作用。这些包括自由多边秩序的分裂，以实现经济战略中更多的重商主义方向；从多边主义到“微小外观”的转变政策重音导致全球价值链的重新调整，这本身就是对商品和数字服务国际税制变化的回应；以及环境可持续性，数字化和人工智能等趋势的主流化。我们将要解决的问题包括：
什么是超导性的BCS理论
bcs理论：探索其在高温超导体中的基本原理和挑战Bardeen-Cooper-Schrieffer（BCS）理论是凝聚态物理学的一个关键概念，为自1957年以来提供了超导性的显微镜解释。这种现象涉及在临界阈值以下的温度下进行电力无电的材料。BCS理论的关键在于库珀对的形成，尽管它们是自然的排斥，但它们是一对电子。在低温下，这种配对是通过声子介导的吸引力在超导体的晶格结构中促进的。基态和首先激发状态之间的能量差距在维持超导性中起着至关重要的作用。BCS理论在各个领域都具有深远的影响，包括使用MRI机，粒子加速器和量子计算的医学成像。它的影响超出了对核物理，天体物理学和中子星研究的超导性，赢得了创作者约翰·巴丁（John Bardeen），莱昂·库珀（Leon Cooper）和罗伯特·施里弗（Robert Schrieffer），1972年诺贝尔物理学奖。然而，BCS理论面临着在1980年代发现的高温超导体的挑战。这些材料在温度下表现出超导性能，远远高于BCS理论的预测，这表明了另一种机制。研究人员正在探索理论，例如BCS-BEC交叉和磁波动，以了解这些现象。非常规超导体由于其不同的对称特性而构成挑战。这导致了新的理论模型的发展，这些模型试图扩展或补充原始的BCS框架。超导性的应用导致了MRI和粒子加速器以外的技术进步，包括材料科学方面的重大发展。bcs理论是理解超导性的基本框架，尽管局限性地解释了高温和非常规的超导性，但仍对其性质和指导技术创新提供了深刻的见解。该理论将超导性描述为由cooper Pairs Pairs Pairs的核物理学引起的微观效应。Bardeen，Cooper和Schrieffer于1957年提出了BCS理论，于1972年在1972年获得了诺贝尔物理学奖。在1950年代中期，超导性的势头取得了进展，从1948年的1948年论文提出的一致性是由于现象学方程而提出的一致性。温度和压力具有显着的关系，温度受压力变化的强烈影响。虽然BCS理论被广泛接受为超导性的基本解释，但人们认为其他因素正在发挥作用，有助于这种现象。这些潜在的机制尚未完全理解，甚至可能在低温下控制某些材料的行为。在极低的温度下，费米表面附近的电子变得不稳定，从而形成了库珀对。在常规超导体中，这种吸引力通常归因于电子 - 武器相互作用。这种现象首先是由库珀观察到的，他证明了结合是在有吸引力的潜力的情况下发生的，无论其强度如何。相比之下，BCS理论仅要求潜在具有吸引力，而无需指定其起源。该框架将超导性解释为库珀对凝结产生的宏观效应，库珀对表现出了一些玻色子性能。在足够低的温度下，这些对可以形成大型的玻色网凝结物。通过使用Bogoliubov变换，尼古拉·博格洛博夫（Nikolay Bogolyubov）也独立地开发了超导性的概念。在许多情况下，通过与振动晶体晶格（Phonons）的相互作用，间接引起配对所需的电子之间的有吸引力的电子相互作用。此过程涉及一个吸引晶格中附近正电荷的电子，导致另一个电子移入较高的正电荷密度区域。随着这些电子的相关性，它们会形成高度集体的冷凝物。打破一对所需的能量与超导体内所有对中的所有对所需的能量密切相关，从而使外力更难破坏配对。这种集体行为对于理解超导性至关重要，因为它使电子能够抵抗外部影响并保持通过超导体的恒定流动。BCS理论从假设电子之间的相互作用的假设开始，这可以克服库仑排斥。高温超导性的行为很复杂，尚未完全理解。虽然这种吸引力通常是间接的，这是由电子晶格耦合引起的，但基本机制对于理解理论的结果并不是至关重要的。实际上，在没有这种相互作用的系统中观察到了库珀对，例如同质磁场下的费米亚的超速气体。bcs理论提供了金属中量子力学多体状态的近似，从而通过有吸引力的相互作用形成了库珀对。在正常状态下，电子独立移动；但是，在BCS状态下，由于吸引力的潜力降低，它们被绑定在一起。形式主义是基于波函数的变异ansatz，后来证明在对的密集极限中是精确的。尽管取得了重大进展，但稀释和致密政权之间的跨界仍然是一个空旷的问题，吸引了超低气体领域的关注。BCS理论的关键方面包括带隙，临界温度和同位素对超导性的影响的证据。测量值，例如临界温度附近的热容量的指数增加支持超导材料中能量带镜的存在。随着温度升高的结合能的降低表明电子与晶格之间的相互作用逐渐减弱。必须通过改变所有其他对的能量来打破一个能量的差距。与普通金属不同，在正常金属中，电子状态可以随着少量的添加能量而变化，当超导性停止时，该能隙在过渡温度下消失。BCS理论提供了表达式，以表明差距在费米水平上以吸引力和单粒子密度的强度生长。它还解释了当材料进入超导状态时状态的密度如何变化，而在费米水平上没有电子状态。在隧道实验和超导体的微波反射中，最直接观察到了这种能隙。BCS理论预测了能量差距对温度的依赖性，包括其在零温度下的通用值。在1950年，两个独立的小组在使用不同的汞同位素时发现了超导性的同位素效应。这一发现很重要，因为它揭示了同位素的选择可能会影响材料的电性能和晶格振动的频率。同位素效应表明，超导性与晶格的振动之间的联系，后来成为BCS理论的关键组成部分。由其中一个组进行的Little -Parks实验提供了早期的迹象，表明库珀配对在超导性中的重要性。通过对二吡啶镁等材料等材料的研究进一步探讨了这一原理，该材料被认为是BCS超导体。BCS理论发展中的关键里程碑包括John Bardeen，Leon Cooper和John Schrieffer的作品，后者发表了有关库珀对中电子超导性显微镜理论和电子结合能的论文。他们的工作为我们理解超导性及其与晶格振动的关系奠定了基础。后来的发现，例如Bednorz和Müller在1986年的发现，揭示了某些材料中高温超导性的潜力。最近，研究继续探索这种现象，并在2011年报告了值得注意的发现。BCS理论是理解超导性的基石，它源于W. A.和Parks R.D.在1962年发表的超导缸中量子周期性的观察。这一理论是由莱昂·库珀（Leon Cooper），约翰·巴丁（John Bardeen）和J.R. Schrieffer在1950年代后期的《绑定电子对的开创性论文and syproscopic理论》中进一步开发的。他们的工作为理解某些材料在比温度以下时如何表现出零电阻的基础奠定了基础。Schrieffer的书《超导性理论》（1964）以及其他文本，例如廷克汉姆（Tinkham）的“超导性概论”和de gennes的“金属和合金的超导性”，提供了对BCS理论的全面解释。该理论已被广泛接受，并且仍然是研究的主题，其应用在包括量子材料和超导体 - 绝缘体跃迁在内的各个领域。对该主题的著名作品的引用包括库珀的“堕落的费米气体中的绑定电子对”，巴尔丁的“超导性显微理论”和“超导性理论”。BCS理论已经进行了广泛的研究，许多研究人员为其发展做出了贡献。体育学提供了超导性的基础知识的介绍，而舞蹈类比为Bob Schrieffer所描述的BCS理论提供了创造性的解释。超导性的研究仍然是一个积极的研究领域，并持续努力理解和应用BCS理论中概述的原则。
什么是能源工作表
能量是我们每天依靠的物理科学的重要组成部分。此工作表旨在帮助五年级的学生了解它。学生将首先阅读一段内容丰富的文章，突出了能源的重要性。然后，它们将与相应的能量类型的插图匹配。工作表涵盖了能量的各个方面，包括电势，动力学，热，化学，电气，核等不同来源。根据物理学，能量是做某事的能力，并且具有许多与运动相关的形式。例如，运动中的对象具有动能，而弓形或弹簧等拉紧的设备由于其组成而包含势能。核能来自原子核内的亚原子颗粒。不能创建或破坏能量，但可以改变形式。人们使用能量进行日常活动和工作，例如将存储在煤炭和天然气中的化学能转化为电能。此工作表是向学生传授不同类型的能量及其应用的引人入胜的方式。注意：我已经删除了不必要的内容，并保持文本的原始语言完整。可再生能源是从自然来源衍生出的，这些能源以比消耗更快的速度补充的天然来源。这些来源包括阳光和风，它们不断更新自己。到处都是丰富且可访问的，可再生能源为传统化石燃料提供了许多好处。通过利用可再生能源，我们可以大大减少温室气体的排放并减轻气候危机。从化石燃料到可再生能源的过渡对于可持续的未来至关重要。可再生能源不仅提供清洁能源，还可以降低其使用相关的成本。许多人认为可再生能源是一种尖端的技术，但是利用自然能量的概念已经存在了几个世纪，在古老的习俗中很明显，例如利用风和阳光用于加热，运输和照明。世界正在逐渐向更可持续的能源转移，这是由于解决全球不确定性和改善生活质量的需求所带来的。可再生能源在为基本电器，运输，通信设备和医疗机械的动力供电中起着至关重要的作用，最终增强了人类的福祉。能量传输是通过包括工作在内的各种机制进行的，其中来自移动物体的动能被转移到固定物体中，从而导致运动或状态变化。这种现象强调了能量的动态性质及其在维持其总数的同时在对象之间转换的能力。能量转移：学生能量的教学挑战可能是教学生的复杂主题。要克服这一挑战，教师应开发引人入胜的教材，以帮助学生可视化基本能量转移。使用日常示例和简单的语言可以帮助理解。通过书籍，电影，歌曲或棋盘游戏等各种资源来鼓励问题和探索至关重要。三种形式的能源工作表可以进一步巩固理解。认识到可再生，潜在和化学能量在日常生活中的重要性，包括它们在应对气候变化中的作用，可以使学习更加相关和有意义。
当您的大脑停止发展时会发生什么
很长一段时间以来，科学家认为成年大脑是刚性的，不能产生新的神经细胞。但哥伦比亚大学的研究人员刚刚发现了证据，证明大脑的海马在青春期后继续产生新的神经元。这意味着老年人在精神上可能比我们想象的要敏锐。一项研究研究了14至79岁之间的28名男女，重点是参与记忆创造的海马区。该团队使用几种技术来分析齿状回的形成数量的新血管，细胞体积和细胞成熟度水平。首席研究员毛拉·鲍尔里尼（Maura Boldrini）说，老年人仍然可以像年轻人一样从干细胞中制造出数千个新的神经元。这些发现可能引发辩论，一些专家表明，增长可能是由于现有神经元变大或扩大血管而不是创造全新的神经元。其他人声称神经影像学的结果表明，旧大脑中的新神经元可能是由于先前无法检测到的年轻大脑水平的结果。如果我们的大脑确实确实按照哥伦比亚大学的建议保持增长，我们如何解释形成记忆和随着年龄的学习新技能的下降？研究表明，老脑的血管发育较少，形成更少的新神经联系。研究人员认为，这可能是老年人认知情感韧性降低的原因。为了支持他们的主张，他们发现较低的蛋白质与旧海马中的大脑柔韧性相关。这种可塑性的丧失可能解释了为什么即使健康的人也会随着年龄的增长而变得更加情感上。研究表明，我们天生的干细胞数量有限，能够变成神经细胞，但是一旦这些细胞繁殖，它们就会产生相同的副本。研究人员发现，尽管成年大脑中的干细胞较少，但它们的数量并没有减少。但是，他们确实发现了静态干细胞的下降，这些干细胞产生了与老脑血管生长和脑部柔韧性相关的物质。神经发生随着年龄的增长而持续，但是随着人们的年龄增长，神经联系的形成不太有效。这可能是为阿尔茨海默氏症和精神病问题开发治疗方法的关键。####研究表明，大脑发育不会在18岁时停止，而许多人认为18岁生日是一个里程碑标记成年，新的研究表明，这只是大脑发育漫长旅程的开始。研究表明，大脑需要数十年才能成熟，而不同的区域以不同的速度发展。####了解神经塑性和大脑发育负责社会互动和情绪调节的前额叶皮层，一直持续发展到年轻的成年期。然而，大脑的其他部位（例如小脑）需要更长的时间才能成熟，并且受环境的影响更大。####小脑在认知成熟度研究中的作用表明，小脑在认知过程的协调中起着至关重要的作用。曾经被认为主要参与电动机控制，但其作用扩展到了思维和解决问题等心理过程。相反，个人遵循独特的生长和成熟轨迹。这突出了环境在塑造大脑发育中的重要性，尤其是在青春期。####当我们继续了解有关大脑如何发展的更多信息时，了解大脑发育的重要性，很明显，没有独特的“童年”或“成年”。随着个人在童年到成年期的发展，就会出现问题，即何时应该被认为对自己的行为完全负责。此查询与认知发展及其如何影响我们对罪犯和惩罚的理解密切相关。研究表明，年轻男性的大脑平均比女性的大脑平均生长两年，导致一些专家认为，由于大脑的成熟不完全，年轻的罪犯可能不太责任。精神病学教授霍华德·福尔曼（Howard Forman）博士指出，年轻人中暴力犯罪的普遍性可能与他们发展中的大脑有关。这提出了有关我们是否应该以与35岁的35岁犯罪的方式相同的方式负责的疑问。心理学教授劳伦斯·斯坦伯格（Laurence Steinberg）强调，罪魁祸首不仅取决于内gui或无罪，而是由个人的责任程度决定。单独的少年司法系统的概念突出了确定惩罚时考虑年龄和认知发展的重要性。这就提出了一个问题，即为什么我们不会修改对罪魁祸首的理解，以更好地与大脑成熟的科学发现保持一致。最终，社会需要对成年的定义来区分儿童和成人。实际上，大多数国家都有不同的少年司法系统，承认儿童和成人应受到不同的待遇。但是，在法律背景下，此定义可能没有意义。琼斯指出，这些定义通常是基于便利而不是实质的。实际上，从童年到成年的过渡是复杂而细微的，发生在数十年中。在奥运会上，25岁是一个自我强加的极限，不一定与生物学相关，而是背景。有人认为这只是一个令人愉悦的数字，并且由于普遍的看法而被采用。同样，像在年轻时只使用10％的大脑的神话在没有科学支持的情况下传播。大脑发育不会在25岁时停止；它一直持续到成年。人脑由以不同速度成熟的各个区域组成，因此很难确切地确定发展何时结束。与建造房屋不同，大脑发育不是线性的。这更像是进化，在下一个物种之前出现和繁荣。即使25岁以下的人认为在某些领域的能力较低，也不应将他们排除在重要的决策或机会之外。例如，有些人可能在身体上没有强大，但仍然可以显着贡献。根据25岁以下的人没有充分发展的假设基于立法或政策，这具有严重影响的先例。许多人在二十多岁之前选择并完成教育，某些职业允许招募未成年人。25岁是做出重要决策的最低限度的想法需要重新评估。此外，随着年龄的增长，认知能力下降是不可避免的，但是研究表明，我们的认知在二十多岁时开始下降，而不是在预定年龄之后。短暂的时间窗口，当我们自信地信任个人做出决定时，但是这种观点过度简化了人类判断的复杂性。同样，仅依靠一个人的年龄在25岁以下的年龄可能并不完全准确，因为它无法说明个人的成熟度和能力。
什么是停电，什么是做什么
知道您的能源提供商是谁，并注册以通过SMS和/或电子邮件接收直接更新。准备紧急套件，其中包括带有备用电力库的充电手机等必不可少的物品；电池供电的收音机，以了解天气和紧急警报；电池驱动的火把；和与健康相关的供应，例如处方药。列出紧急情况和重要的电话号码也很有帮助。通过确保您的汽车有燃料或充满电，您可以使用备用方法来安全准备食物，以准备您的房屋，企业和财产；知道如何关闭家中的电力；并有手册覆盖以进行进入并退出您的财产。如果您依靠电动泵，请确保在电源关闭时存储足够的水满足您的需求。检查您脆弱的邻居，以确保他们是安全和最新的。
什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。
