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Leymann, Frank、Truger, Felix、Weder, Benjamin 和 Yussupov, Vladimir}，title = {Quokka：基于工作流执行的服务生态系统
量子计算利用量子力学现象（如叠加和纠缠），能够以更高的精度、更省时省能的方式解决各种问题。然而，量子算法依赖于多个预处理和后处理任务，这些任务通常需要在传统硬件上执行，例如数据准备、结果分析和参数优化。由于目前可用的噪声中型量子 (NISQ) 设备容易出错，当今大多数量子算法都被设计为所谓的变分量子算法 (VQA) [2]。VQA 交替在量子设备上执行参数化量子电路和通过评估执行结果的质量来经典优化量子电路参数。此外，量子设备不适合许多传统任务，例如数据持久化或可视化，这使得它们成为补充传统计算机的特殊协处理器。因此，量子应用本质上是混合的，必须从经典和量子的角度以及它们的集成的角度进行设计[4]。
供应方工作流程和计划
附件和资源（仅限 DA 访问）9 范围和目的 作为一个专注于通过改变行为来提高免疫接种覆盖率的组织，我们依靠国家、州和地方疫苗供应链来实现我们的目标。疫苗供应可能有很大差异，尤其是在尼日利亚西北部地区。我们的任务目前不包括在供应方面采取重大干预措施，我们不希望供应成为随机对照试验评估的免疫覆盖率差异的重要原因。然而，在没有疫苗的情况下，我们按时为婴儿接种疫苗的能力就会受到影响，这使得稳定的疫苗供应至关重要。考虑到这一点，供应方工作流程的目标是缓解疫苗和儿童健康卡缺货和用完的情况。我们的重点是确保向我们在 3 个州的 98 家诊所不间断地供应这些关键疫苗：BCG、PENTA、PCV、OPV、麻疹和黄热病 (YF)。为遵循上述考虑，我们将在国家、州、地区和地方政府层面采取大部分行动，以确保向所有诊所（包括对照诊所）提供充足的疫苗供应。由于我们的团队会在免疫接种日访问诊所，并建立起其他诊所可能没有的关系和流程，从而提高问责制，因此我们的诊所可能会有更稳定的供应，但预计与对照点略有不同，尤其是考虑到我们的诊所通常在没有额外资源的情况下提供大量疫苗，因此面临更大的缺货和用完风险。缺货是指在诊所免疫接种日开始时疫苗或儿童健康卡 (CHC) 根本无法获得。用完（或过去时用完）是指疫苗或 CHC
用生成AI审查创意原型。通过Patrick Parra Pennefath的生成AI增强创意工作流程。纽约：Apress 202
目前介导过程无疑是由人工智能（AI）确定的阶段。媒体研究的AI时代提出了许多不容易回答的道德，本体论和方法论问题。人机关系问题是这方面最重要的问题之一。在这种关系中，创造力的问题，其本质和本质是许多公众和学术辩论的主题。帕特里克·P·彭纳法（Patrick P.这本书是一项全面的多学科研究，基于以下假设：创造力与AI的性质之间没有矛盾。作者可以使用AI，尤其是生成性AI来支持创作者的创造力，这样做的利弊，并将AI作为人为技术历史上的另一种有用的工具。同时，作者鼓励读者对与AI相关的思想，技巧，技能和应用进行反思性批评，这些思想，技巧，技能和应用在艺术过程中会引起创意人的共鸣。在此过程中，AI的主要作用被确定为“在产生，测试和迭代思想的方法的意义上，原型制作的催化剂”（p。xi）。在介绍本书的目的时，作者说：“在整本书中，您会发现大量的例子，案例研究，活动和外卖，以说明生成AI对原型新兴想法的潜力这些实用资源将帮助您加深对技术的理解，并激发您将其整合到自己的创作过程中”（p。XII）
生物图像分析的工作流和组成部分
用于生物图像分析的软件工具往往被视为解决问题的实用程序。这样的极端版本就像：“如果我知道在哪里单击，我可以获得好结果！”。如果使用游戏软件，则用户越来越习惯该软件，用户可以更快地实现最终阶段。在某种程度上，生物图像分析软件也可能是正确的，但是有很大的差异。作为生物图像分析是科学研究的一部分，要实现的目标不是要清除每个人都迈向的共同最后阶段，而是其他人尚未发现的原始阶段。使用生物图像分析软件的难度不仅存在于隐藏命令中，而且还存在于用户需要提出更多或不超级的原始分析的事实。那么，我们如何使用公共提供的工具来做一些原始的操作？在本简短的章节中，我们定义了描述生物图像分析软件世界的几个术语，这些术语是“工作流”，“组件”和“集合”，并解释其关系。我们认为，澄清这些术语的定义可以在很大程度上为那些想要学习生物形象分析的人以及需要设计生物图像分析教学的人。原因是这些术语将公开提供的软件包的通用性与一个人需要实现的分析的特殊性和独创性联系起来。
公平的计算工作流
在数据密集型科学中，电子基础结构和软件工具链被大量用于帮助科学家管理，分析和共享越来越多的复杂数据[1]。数据处理任务（例如数据清理，归一化和知识提取）需要逐步自动化，以促进性能，标准化和可重复使用。越来越复杂的数据计算和参数驱动的模拟需要可靠的E基础结构和一致的报告，以实现对替代设置的系统比较[2，3]。作为对这些需求的响应，使用工作流执行计算过程的实践已在不同领域（例如生命科学[4,5,6]，生物多样性[7]，天文学[8]，Geosciences [9]和社会科学[10] [10]。工作流程还支持采用新颖的计算方法，尤其是机器学习方法[11]，因为可以交换或更新处理管道中的单个组件。
将量子计算纳入药物设计工作流程的见解
尽管许多量子计算 (QC) 方法都有望在理论上优于传统方法，但量子硬件仍然有限。因此，在计算机辅助药物设计 (CADD) 中利用近期 QC 需要明智地划分经典计算和量子计算。我们提出了 HypaCADD，这是一种混合经典量子工作流程，用于寻找与蛋白质结合的配体，同时考虑基因突变。我们明确确定了我们药物设计工作流程中目前可以通过 QC 替换的模块：非直观地，我们将突变影响预测因子确定为最佳候选者。因此，HypaCADD 将经典对接和分子动力学与量子机器学习 (QML) 相结合，以推断突变的影响。我们以 SARS-CoV-2 蛋白酶和相关突变体为例进行了案例研究。我们使用由量子比特旋转门构建的神经网络将经典机器学习模块映射到 QC 上。我们已经在模拟和两台商用量子计算机上实现了这一点。我们发现 QML 模型的性能可以与经典基线相媲美，甚至更好。总之，HypaCADD 为利用 QC 实现 CADD 提供了一种成功的策略。
GREPore-seq：通过长距离 PCR 和纳米孔测序检测基因编辑后变化的强大工作流程
为了充分发挥基因编辑技术在临床治疗中的巨大潜力，需要彻底评估靶向编辑和非预期编辑的后果。然而，目前缺乏一种全面、流水线化、大规模且经济的工作流程来检测基因组编辑结果，特别是插入或删除大片段。在这里，我们描述了一种通过对条形码长距离 PCR 产物进行纳米孔池测序来有效准确地检测 CRISPR-Cas9 编辑后的多个基因变化的方法。为了克服纳米孔测序的高错误率和插入缺失，我们开发了一种流程，通过对纳米孔扩增子测序 (GREPore-seq) 的读取进行 grepping 来捕获条形码序列。GREPore-seq 可以检测 NHEJ 介导的双链寡脱氧核苷酸 (dsODN) 插入，其准确度与 Illumina 下一代测序 (NGS) 相当。GREPore-seq 还可以识别 HDR 介导的大基因敲入，这与 FACS 分析数据高度相关。还检测到了 HDR 编辑后的低水平质粒骨架插入。我们建立了一个实用的工作流程来识别遗传变化，包括量化 dsODN 插入、敲入、质粒骨架插入和 CRISPR 编辑后的大片段缺失。该工具包用于对汇集的长扩增子进行纳米孔测序，在评估靶向 HDR 编辑和超过 1 kb 的意外大插入缺失方面应具有广泛的应用。GREPore-seq 可在 GitHub 上免费获取（https://github.com/lisiang/GREPore-seq）。
MicroAnnot：用于精确注释微孢子虫基因组的专用工作流程
摘要：微孢子虫有近 1700 个种，是一类专性胞内真核生物，对兽医、经济和医学有影响。为了帮助了解这些微生物的生物学功能，通常使用全基因组测序。然而，由于它们具有特定于分类单元的进化特征，因此很难正确预测它们的基因目录。由于需要创新的基因组注释策略来获得这些寄生虫整体生活方式的代表性快照，因此开发了 MicroAnnot 工具，这是一种专用的工作流程，使用来自精确注释的微孢子虫基因的精选数据库的数据进行微孢子虫序列注释。此外，还实施了特定模块来执行小基因（<300 bp）和转座因子识别。最后，使用基于签名的 InterProScan 软件进行功能注释。MicroAnnot 的准确性已通过对四个微孢子虫基因组的重新注释得到验证，这些基因组的结构注释之前已经得到验证。 MicroAnnot 通过比较方法和转录信号识别方法，可以准确预测翻译起始位点，有效识别转座因子，并对包括 300 bp 以下的微孢子虫基因具有高特异性和灵敏度。
在EOSC-LIFE工作流程中实现公平的数字对象
工作流语言（CWL）[15]，更具体地说是抽象的CWL [20]（不可执行）描述变体，伴随本机工作流定义。这以跨工作流语言的互操作方式呈现结构，组成的工具和外部接口。wfms可以生成抽象的CWL，已经为银河系演示，旁边是“本机” Galaxy Workflow描述。此语言二元性是可重复性的重要保留方面，因为可以独立于其本机格式作为CWL访问工作流的结构和元数据，即使可能不再可执行，也可以以公平的格式捕获规范的工作流。本机格式的共同存在可以从特定的WFM中直接重复使用，从而受益于其所有功能。●使用最小信息模型的有关工作流及其工具的元数据：我们使用BioSchemas [16]配置文件