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解密遗传密码：探索 DNA 条形码在生物多样性评估中的潜力
摘要：在全球生物多样性面临的威胁不断升级的情况下，DNA 条形码是评估和监测物种多样性的重要方法。我探索了 DNA 条形码作为一种强大而可靠的生物多样性评估工具的潜力。首先全面回顾现有文献，深入研究 DNA 条形码的理论基础、方法和应用。广泛研究了各种 DNA 区域（如 COI 基因）作为通用条形码的适用性。此外，在 DNA 条形码的背景下评估了不同 DNA 测序技术和生物信息学工具的优势和局限性。为了评估 DNA 条形码的有效性，对包括陆地、淡水和海洋栖息地在内的各种生态系统进行了采样。从收集的样本中提取的 DNA 经过目标条形码区域的扩增和测序。将获得的 DNA 序列与参考数据库进行比较，可以对采样的生物进行识别和分类。研究结果表明，即使在形态鉴定具有挑战性的情况下，DNA 条形码也能准确识别物种。此外，它还揭示了隐蔽和濒危物种，有助于保护工作。我还通过分析遗传数据来研究遗传多样性模式和不同分类群之间的进化关系。这项研究有助于加深对 DNA 条形码及其在生物多样性评估中的适用性的了解。这种方法的优势（例如速度、准确性和成本效益）以及有待改进的领域被强调。通过解开遗传密码，DNA 条形码增强了我们对生物多样性的了解，支持保护计划并为生态系统的可持续管理提供基于证据的决策。
D4006-肠道微生物群分析
使用QIIME2进行16S菌群分析（Qiime 2 Development Team（2017））处理从测序得出的数据。使用Qiime 2版本2020.8.0分析了已经具有条形码和衔接器的反复列出的配对端序列。用于质量过滤和特征（OTU）预测，我们使用了DADA2（Callahan等人（2016））。回顾了序列质量数据后，我们从正向的5'末端和反向读取的0 nts缩小了0个核苷酸（NTS）。正向读数被截断为270 NT，并反向读取为200 nts。使用MAFFT对齐代表序列（Katoh和Standley（2013））。使用FastTree 2（Price，Dehal和Arkin（2010））制成对齐序列的系统发育树。otus/特征是使用预先训练的幼稚贝叶斯分类学分类器分类分类的。使用SILVA 128 97％OTU对分类器进行了训练（Quast等（2013））。产生了分类计数和百分比（相对频率）的表。多样性分析是在由此产生的OTU/特征表上进行的。BIOM表，以提供α和β多样性的系统发育和非细胞发育指标（Lozupone等人。（2011））。使用R进行其他数据分析（PLS-DA）和统计。可视化文件（.QZV）可以通过http://view.qiime2.org查看。以这种方式浏览的最相关文件是特征表（Table.QZV（分类单元的SEQ计数数据）和相对_FREQ_TABLE.QZV（分类单元的％丰度））和Taxa bar Prot（tublea bar-bar-plots.qzv）。
AI药物发现和诊断计划的采购数据
虽然患者可能有特定的诊断，但根据切除组织制备的每个块可能不能代表该诊断。我们的过程在我们历史的整个过程中，确保数据和图像与机器学习相关联并支持机器学习。” Bioivt的收集和相关数据也遵循相关的监管和道德准则，仅通过条形码来识别样品，以确保无偏见的评估和患者的机密性每个样本都有患者的同意或IRB批准的同意书，以在广泛的研究中使用，包括商业产品或服务的开发。盲目的IRB和知情同意文件在购买前向客户提供，以确保所有标本和监管文件都符合其客户的要求。2016年，Bioivt将Aperio数字病理学纳入其组织病理学审查过程。 客户现在能够以良好的质量，速度和可靠性来查看全滑动图像。 “我们还扫描了许多历史案例，因为已为所有采购的标本维护了与每种情况相关的H＆E幻灯片和数据，” Miller博士说。 实际上，现在可以在使用其数字门户购买之前预览Bioivt网站上的每个FFPE组织块。 “您可以使用我们的数字门户网站搜索我们的库存或使用我们将亲自选择的专家搜索工程师团队的策划搜索输出2016年，Bioivt将Aperio数字病理学纳入其组织病理学审查过程。客户现在能够以良好的质量，速度和可靠性来查看全滑动图像。“我们还扫描了许多历史案例，因为已为所有采购的标本维护了与每种情况相关的H＆E幻灯片和数据，” Miller博士说。实际上，现在可以在使用其数字门户购买之前预览Bioivt网站上的每个FFPE组织块。“您可以使用我们的数字门户网站搜索我们的库存或使用我们将亲自选择
对遗传上不同的恶性疟原虫菌株进行条形码编码，以比较评估其适应性和抗疟药物耐药性
摘要 恶性疟原虫对抗疟药物（包括目前最前沿的抗疟药物青蒿素）的耐药性不断出现，是疟疾控制的一个长期问题。下一代测序大大加速了耐药性相关基因多态性的鉴定，但也凸显了需要更灵敏、更准确的实验室工具来分析现在和未来的抗疟药物，并量化耐药性获得对寄生虫适应度的影响。适应度和药物反应之间的相互作用对于理解为什么特定的遗传背景更能推动自然种群中耐药性的进化至关重要，但寄生虫适应度状况对耐药性流行病学的影响通常很难在实验室中准确量化，因为检测的准确性和通量有限。这里我们提出了一种可扩展的方法来分析基因上不同的恶性疟原虫菌株的适应度和药物反应，这些菌株对几种抗疟药的敏感性有很好的描述。我们利用 CRISPR/Cas9 基因组编辑和条形码测序来追踪整合到非必需基因 (pfrh3) 中的独特条形码。我们在三种具有不同地理来源的菌株的多重竞争性生长测定中验证了这种方法。此外，我们证明这种方法可以成为一种追踪青蒿素反应的有力方法，因为它可以在多种寄生虫系混合物中识别出青蒿素抗性菌株，这表明了一种在条形码寄生虫系文库中扩展费力的环状阶段存活率测定的方法。总的来说，我们提出了一种新颖的高通量方法，用于多重竞争性生长测定来评估寄生虫的适应度和药物反应。
基于图像处理的QR代码识别
为了解决普通相机收集引起的QR码识别问题，本文提出了基于图像处理的识别算法。整个过程，包括图像二进制，图像倾斜校正，图像方向，图像几何校正和图像归一化允许在不同的照明条件下收集的图像。实验表明，改进的方法可以提高二维代码和准确性的识别速度。qr，即“快速响应”代码是一个2D矩阵代码，它是通过考虑两个点（即与1D条形码相比，它必须存储大量数据，并且必须使用任何手持设备（如手机）在高速上解码。QR码提供高数据存储容量，快速扫描，全向可读性以及许多其他优点，包括错误校正（因此，也可以成功读取损坏的代码）和不同类型的版本。QR码符号的不同品种，例如徽标QR码，加密的QR代码，QR码，以便用户可以根据需要选择。现在，如今，在与营销，安全，学术界相关的不同应用程序流中应用了QR码。并以非常高的速度获得受欢迎程度。每天越来越多的人意识到这项技术并相应地使用它。QR码的普及随智能手机用户的增长而迅速增长，因此QR码在全球范围内迅速达到高水平的接受度。
开发具有计算机视觉的POS系统的自动零售结帐
销售点（POS）是一种计算机化的硬件和软件系统，可用于完成销售交易。在处理总计之前，在常规POS设置中，收银员手动扫描单个产品条形码。此手动程序很费力，通常会导致长期排队和等待时间，尤其是在高峰时段，最终影响了客户体验和保留。这项工作旨在通过计算机视觉方法自动化产品扫描程序，从而加快了销售流程。在马来西亚零售店中发现的常见产品的自定义数据集上训练了一个有效的Yolov4对象检测模型。最初获取了550张图像，并将80:20分为培训和验证组；进一步的增强培训组的大小增加了1,320张图像。以0.0013的学习率进行了10,000个时期的训练。在训练期间，该模型获得了99.19％的地图，平均IOU的87.42％，平均损失为0.40。随后，该模型被部署在运行事务通知程序的低功率单板计算机上。为了评估其性能，使用该系统处理了10种具有随机产品组合的购物车实例。系统通过其视频供稿自动识别和量化了所有产品，并实时生成逐项账单。以0.9置信度阈值固定，系统在所有对象类中产生98％的平均精度。在短短14秒内处理了从产品检测到将逐项账单交付给系统管理员的交易。此POS系统具有与无人商店集成的潜力，可提供无缝的购物体验。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Moraes Zenker，M.，Portella，T.，Pessoa，F。等（2024）。物种的低覆盖范围
蚊子（Culicidae）代表全球主要的媒介昆虫，它们还居住在世界上许多陆地和水生栖息地。DNA条形码和元法编码现在广泛用于涉及蚊子的研究和常规实践中。但是，这些方法依赖于由代表分类学凭证标本的条形码序列组成的数据库中可用的信息。在这项研究中，我们评估了主要在线数据库中蚊子的公共数据的可用性，专门针对Culicidae：COI及其2的两个最广泛使用的DNA条形码标记。此外，我们对影响物种覆盖范围的可能因素（即在线数据库中覆盖的物种的百分比）对不同国家的COI以及COI的DNA条形码间隙的出现进行检验。我们的发现显示了存储库公开可用的数据差异，Bold + GenBank的COI的分类学或物种覆盖率为28.4–30.11％，而GenBank的ITS覆盖率为12.32％。非洲，澳大利亚和东方的生物地理区域的覆盖范围最低，而近乎度，果皮和大洋洲的覆盖范围最高。新热带区域具有中间覆盖范围。通常，蚊子多样性和较高数量的医学重要物种的覆盖率较低。此外，较高数量的特有物种的国家往往具有更高的覆盖范围。我们希望这项研究可以帮助指导蚊子的区域物种清单，并为所有蚊子物种的DNA条形码提供公开可用的参考文献库。尽管我们的DNA条形码间隙分析表明，需要在数据库中可用的一半蚊子中修改物种边界，但必须收集其他数据以确认这些结果并允许解释DNA条形码间隙的发生。
疫苗 - ARCA – Fiocruz
发展中国家疫苗制造商网络在全球卫生组织的参与下举行了第 20 次会议，庆祝疫苗创新服务全球公共利益二十周年。来自工业界、学术界和全球卫生组织的卫生领导人回顾了为加速创新、改善疫苗获取机会、克服不平等以及加强技术和公共卫生管理能力所做的努力。讨论的主题包括世界卫生组织的免疫战略、泛美卫生组织的系统强化工作、全球疫苗免疫联盟对中等收入国家疫苗覆盖率的评估以及公共市场情报的发展情况。卫生市场趋势、交付差距、全系统需求、成本和收益的整合以及对利益相关者决策的影响是重点关注的领域。会议讨论了关于整合政策、融资、监管途径和协调创新重点的新思维，以提高疫苗开发途径的效率。疫苗创新优先战略合作组织提出了九个全球创新重点，许多其他合作伙伴和成员也介绍了其重点的最新情况。新技术和平台，例如基于 RNA 的疫苗、腺病毒载体、生物偶联、吹灌封和二维条形码，为加速疫苗创新提供了机会。全球规划和运营方面的挑战包括卫生安全、脊髓灰质炎根除、疾病复发、预测与订单之间的差异以及不同的监管要求。敦促制造商加快高效疫苗的创新和预认证，例如肺炎球菌疫苗、人乳头瘤病毒疫苗和轮状病毒疫苗，以加强全球免疫。2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
基于高通量测序的中和测定法揭示了重复的疫苗接种如何影响滴度对最近的人类H1N1流感菌株
摘要流感病毒的高遗传多样性意味着传统的血清学测定太低，无法测量针对所有相关菌株的血清抗体中和滴度。为了克服这一挑战，我们开发了一种基于测序的中和测定法，该测定法使用类似于传统的中核测定法的工作流量，同时使用小血清体积来测量许多病毒菌株。关键创新是将独特的核苷酸条形码纳入血凝素（HA）基因组段，然后使用许多不同的条形HA变体池病毒，并使用下一代测序同时量化所有这些病毒。使用这种方法，一位研究人员在大约1个月内进行了2,880种传统中和测定（80例血清样品对36个病毒菌株）。我们应用了基于测序的测定法，以量化流感疫苗接种对中和滴度对最近或尚未接受过疫苗疫苗的个体中和H1N1菌株的影响。我们发现，疫苗接种引起的中和抗体的病毒应变特异性在个体之间有所不同，并且疫苗接种导致上一年也接受过疫苗的个体的滴度较小，尽管在接受和没有上年疫苗接种的个体中疫苗接种后6个月相似。，即使在疫苗接种后，我们还确定了近期H1N1的一个子集的一部分。我们提供实验性Pro tocol（dx.doi.org/10.17504/protocols.io.kqdg3xdmpg25/v1）和计算管道（https://github.com/jbloomlab/jbloomlab/seqneut-pipeline）用于基于测序基于序列的中核中源的方法，以其他方法来衡量该方法的其他方法。
药物治疗同质癌细胞后出现不同的克隆命运
重印和许可信息可在 http://www.nature.com/reprints 上找到。通信和材料请求应发送至 Yogesh Goyal 或 Arjun Raj。yogesh.goyal@northwestern.edu；arjunrajlab@gmail.com。作者贡献 YG 和 AR 构思并设计了这个项目。YG 设计、执行和分析了所有实验，由 ARMP 监督，GTB 和 EIG 协助 YG 进行 FateMap 实验和分析。RHB、PTR、JL 和 MP 协助 YG 进行批量 RNA-seq 实验和分析。MP 根据 YG 和 ARIPD 的意见对修订进行了特定分析，GTB、SSA、EIG、MCD 和 CC 协助 YG 进行组织切片以及自动 RNA FISH 和 DAPI 扫描和分析。YG、BE 和 KK 设计并优化了 PCR“副反应”引物，以从 scRNA-seq 文库中恢复条形码。 RHB、GTB 和 JL 提取了 gDNA 用于 WGS 实验，NB 在 YG 的输入下进行了 WGS 分析，ARAK 协助 YG 设计和实施球体实验。GTB、NJ、JL、JB、MP 和 IAM 协助 YG 准备条形码库并完成计算流程。YG 设计了小鼠条形码实验，DF、HL、YC、GMA 和 MEF 在 YG、MH、AR 和 ATWYG 的输入下进行了小鼠实验，GTB 为小鼠实验准备了条形码库。MC、RHB、RGW、RL、DRI、SBJ、KW、MP、AJL 和 JAW 在 YG 和 ARYG 的输入下进行了人类患者实验和分析，GTB 和 EIG 准备了本研究中使用的所有插图。YG 和 AR 在所有作者的帮助下撰写了手稿。