想要了解更多有关该领域的国际努力吗?在过去的二十年里,科学界做出了相当大的努力来扩充用于物种鉴定的 DNA 参考库。这项工作主要由国际生命条形码计划 ( https://ibol.org/ ) 推动,该计划最初侧重于 cox1 基因区域。生命条形码数据系统数据库 (BOLD) 包含该基因区域的 970 多万条公共记录 ( http://www.boldsystems.org/index. php/databases )。除了 cox1,其他常用作 DNA 条形码的基因区域包括 12S、16S、18S、23S、rbcL 和 tufA。最大的 DNA 条形码公共存储库是 GenBank 序列数据库,该数据库由美国国家生物技术信息中心作为国际核苷酸序列数据库合作组织 ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ genbank/ ) 的一部分维护。
结果:数据库包括73342个条形码,分为来自101个国家 /地区的5310个垃圾箱(物种代理)。哥斯达黎加贡献了所有条形码序列的近一半,而将近50个国家 /地区的条形码少于十个。只有五个国家,哥斯达黎加,加拿大,南非,德国和西班牙,尽管条形码数据库涵盖了大多数主要的分类学和生物地理位置上的谱系,但采样了很高的完整性。pd显示出中度饱和度,因为一个国家添加了更多的物种多样性,并且社区系统发育表明国家动物群的聚类。然而,在物种层面,即使在最激烈的采样国家中,库存仍然不完整,并且对全球物种丰富度模式的评估不足。
DreamPrep NGS Compact上的自动化工作流程在资格运行中测试的所有48口井中的平均图书馆准备收益率为28.2%(表1)。此外,库提供了高测序产率,其中99%的读取包含条形码(表2),并且在测序池中检测到了所有48个条形码。库准备和测序产率都与手动准备的库观察到的产量相当。HIFI读取长度分布与剪切输入DNA的尺寸较小和使用基于珠的尺寸选择一致(图3)。因此,由于SMRTBELL PREP KIT 3.0协议自动化,未观察到降解或性能权衡。将剪切输入DNA的平均大小增加到15-20 kb将增加读取长度N50和HIFI总碱基收率。
GS1 Global的成员 GS1US®是一个非营利的信息标准组织,可通过使用GS1标准(世界上最广泛使用的供应链标准系统)来促进行业协作,以帮助提高供应链的可见性和效率。 25个行业的近300,000家企业依靠GS1 US进行交易伙伴合作,以优化其供应链,驱动成本绩效和收入增长,同时还可以实现监管合规性。 他们通过基于GS1全球唯一编号和标识系统,条形码,电子产品代码(EPC®)的RFID,数据同步和电子信息交换的解决方案实现这些好处。 GS1 US还管理联合国标准产品和服务代码®(UNSPSC®)。GS1US®是一个非营利的信息标准组织,可通过使用GS1标准(世界上最广泛使用的供应链标准系统)来促进行业协作,以帮助提高供应链的可见性和效率。25个行业的近300,000家企业依靠GS1 US进行交易伙伴合作,以优化其供应链,驱动成本绩效和收入增长,同时还可以实现监管合规性。他们通过基于GS1全球唯一编号和标识系统,条形码,电子产品代码(EPC®)的RFID,数据同步和电子信息交换的解决方案实现这些好处。GS1 US还管理联合国标准产品和服务代码®(UNSPSC®)。
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贸易伙伴之间的合作导致必须采用 GS1 作为识别产品和贸易伙伴位置、编码条形码和交换序列化数据的事实标准。它还强调了这样一个事实:单个产品包装被物理地装入运输箱中,运输箱被放置在托盘上,以促进产品在供应链中的高效移动。而当装有特定产品包装的箱子被运送时,要了解该产品包装会发生什么,需要了解运输箱和它所含包裹之间的关系——我们将这一过程称为聚合和推理。我们还了解到,虽然标准对我们今天的发展大有裨益,但它们足够灵活,以至于它们可以在解决方案提供商之间以不同的方式实施,因此在贸易伙伴之间交换信息时需要相当广泛的数据映射。
摘要:可以将基因之间的协同和支持性相互作用纳入工程生物学,以增强和稳定生物系统的性能,但是组合数值爆炸挑战了多基因相互作用的分析。将DNA条形码掺入标记基因以及下一代测序的基因提供了解决这一挑战的解决方案。我们描述了该空间中关键方法的改进,以扩大其在组装典型基因大小的DNA片段中的应用,并降低对普遍的小规模项目的测序成本。该方法的扩展范围超出了当前针对的小RNA基因,促进了基因协同作用在自然和工程过程中的发现和融合,例如生物培养,产生所需的化合物以及以前未表达的基本生物学机制。关键字:组合遗传学,酶结扎,核素辅助,下一代测序,遗传相互作用,用于生物培养的多基因协同作用,epitsasis■简介
摘要:可以在单氨基酸分辨率下准确测序肽的可扩展方法可以显着提高蛋白质组学研究。我们提出了一种基于肽序列信息的“反翻译”到DNA条形码中的蛋白质测序方法,该方法记录了每个氨基酸的身份,位置和起源肽。我们采用了修改后的EDMAN降解过程,该过程将肽转化为DNA-Barcoded氨基酸,随后通过接近扩展测定法检测到,产生了可以放大和测序的多键型DNA输出。使用我们的方法,我们测序了模型肽中多个连续的氨基酸。此方法还可以使单个氨基酸取代的区分,并同时鉴定翻译后修饰及其在多种肽中的位置。随着进一步的发展,我们预计该方法将使从单分子灵敏度具有高度平行的从头蛋白测序。
摘要。目前,每个人都在为各个领域的自动化而努力,因此,为了帮助繁琐的工作,基于人工智能的收费系统使用射频识别系统来解决收费系统面临的当前问题。由于车辆拥堵,日常用户在收费站排队等候时会遇到障碍,并且使用传统的手动收费票务系统向用户收取通行费。针对这样的问题,使用基于人工智能的收费系统,所有数据都通过平台实时以电子方式传输到总部,这有助于减少人力,因此,对于所有车辆,无需在收费站停车即可制作足够的标签以节省时间。RFID 标签是为了取代供应链中的条形码而制作的,因为它以电子方式存储车主车辆、账户和车辆设计的详细信息。由于卡可以重复使用,因此它们比基于纸质的票务系统方便得多。