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ASV与Otus聚类：微生物组元编码研究中对α，beta和伽马多样性的影响
在微生物群落测序中，涉及细菌核糖体16S rDNA或真菌ITS，靶向基因是分类学分配的基础。传统的生物信息程序已有数十年的历史使用了一个聚类协议，该协议通过该协议将序列汇总到共享百分比身份的包装中，通常为97％，以产生运营技术单位（OTU）。数据处理方法中的进展导致了最小化技术测序符错误的可能性，这是OTU选择的主要原因，而是分析确切的Amplicon序列变体（ASV），这是一种选择，这会产生较少的聚集读数。我们已经在相同16S的元编码细菌扩增子数据集上测试了这两个程序，这些数据集包含来自17个相邻栖息地的一系列样品，这些样品跨越了700米长的不同生态条件的700米长的样本，这些样本在从农田，通过山地，森林，森林过渡到同一海岸的梯度，从农田跨度跨越了梯度。这种设计允许扫描高生物多样性盆地，并测量该地区的α，β和伽玛多样性，以验证生物信息学对十个不同生态索引和其他参数的值的效果。将两个级别的进行性OTU聚类（99％和97％）与ASV数据进行了比较。结果表明，OTU群集成比例地导致了物种多样性的生态指标值的明显低估，以及有关直接使用ASV数据的主导性和均匀性指数的扭曲行为。多元定序分析在树拓扑和连贯性方面也引起了敏感。总体而言，数据支持这样的观点：基于参考的OTU聚类带来了几种误导性的劣势，包括缺少新颖的分类单元的风险，这些偏见尚未在数据库中引用。由于其替代品作为从头聚类的替代方案，另一方面，由于计算需求较重和结果可比性，尤其是对于包含几种但未表征的物种的环境研究，至少对于原核生物而言，与OTU Clus-Clus-Clus-tering titer titer catiftitions catiftitions cotoff cotoff cotoff cotoff conforp的含义，至少是基于ASV的直接分析。
系统基因组学和代谢工程揭示了用于静脉生物合成的溶酶科中保守的基因簇
。CC-BY 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经Peer Review的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年9月28日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2024.09.27.27.614867 doi：Biorxiv Preprint
使用FastAni和AniclusterMap
在本文中，我们想使用FastAni（Jain等，2018）和AniclusterMap（https://github.com/moshi4/moshi4/aniclusterm ap）提出一种基于平均核苷酸认同（ANI）的细菌基因组比较的简单方法。ANI是作为新测序基因组分类隶属的标准。It is a similarity index between a given pair of genomes that can be applicable to prokaryotic organisms independently of their G+C content, and a cut-off score of > 95% indicates that they belong to the same species (Figueras et al ., 2014) Nevertheless, the usage of ANI value as a mean of strains phenotypic diversity offers a relatively easy way for studding bacterial phylogeny.所提出的程序可用于研究完整和细菌基因组草案的系统发育。程序的最大优势是它们的相对简单性。但是，程序允许进行基本的系统发育分析，并且不考虑编码和非编码区域或重组区域之间的差异。更详细的分析将需要另一种方法。
kgal ESPF 5完成了在萨克森 - 安哈尔特的太阳能公园集群的收购，总容量为120兆瓦
kgal gmbh＆co。kgtölzerstr15 82031GrünwaldMarkus Lang市场与通信主管T +49 64143-307 Markus.lang@kgal.de Daniel Evensen通讯经理T +49 64143-555 Daniel.evensen@kggal.kgal.de
基于选定的harumanis和非 - 玛NIS芒果品种中保守的DNA衍生的多态性标志物的遗传多态性和簇分析
在马来西亚种植了多种芒果品种数十年，水果对全国的交易产生了重大影响。Harumanis在口味和质量方面是最杰出的芒果品种，导致每公斤高达8.57美元的优质价格。由于类似的形态特征，这引发了欺诈以替换较便宜的芒果品种，例如Tong Dam和Susu。形态学特征通常用于区分Harumanis芒果与其他品种，尽管它效率低下，稳定且受环境因素的影响不佳。这项研究旨在评估三种芒果品种中的遗传多态性，并评估保守DNA衍生多态性（CDDP）作为区分Harumanis和非Harumanis Mango样品的DNA标记的潜力。总共研究了15个Harumanis和非Harumanis芒果样品。通过一组14个芒果样品样品的六个CDDP引物扩增了总共371个带。所有六个引物观察到的多态性百分比高于65％。底漆WRKY-R1显示出最高的多态性百分比和多态性信息含量，分别为100％和0.44，使其成为该研究中最有效的CDDP底漆，可在这项研究中区分Harumanis和非Harumanis芒果品种。底漆WRKY-F1在8.57时表现出最高的分辨能力值，最多的基因座数为15。基于CDDP数据构建的UPGMA树状图显示，将14个样品分组为四个主要簇，其中各种不同的品种形成了自己的包装。这项研究表明，CDDP标记可以有效地用于表征不同芒果基因型和遗传多样性分析中，从而促进了领先的Harumanis芒果的DNA指纹的发展，以及对马来西亚芒果水果的更好管理。
莫阿纳努伊——蓝色经济集群
如果没有我们的基金会合作伙伴，这一切都不可能实现。他们像 Tūpuna Pono 一样，怀揣着巨大的信心，建立了新西兰首个蓝色经济集群。感谢 Scott Gillanders（MacLab NZ）、Helen Palmer（新西兰植物与食品研究所）、Volker Kuntzsch（Cawthron 研究所）、Fiona Wilson（尼尔森地区发展署）、Paul Miller（Kernohan 工程公司）、Hugh Morrison（纳尔逊港）、Grant Wilson（Pharmalink Extracts）、Doug Paulin（Sealord）和 Meg Matthews（Wakatu 公司）的远见、领导力和投资，让这个想法变成了现实。
动态用户聚类，以提供高效和隐私权...
摘要 - 随着机器学习的更广泛采用以及对数据隐私的越来越关注，联邦学习（FL）受到了极大的关注。FL计划通常使一组参与者（即数据所有者）使用其本地数据单独训练机器学习模型，然后将其通过中央服务器的协调来汇总以构建全局FL模型。对标准FL的改进包括（i）通过利用梯度稀疏和（ii）通过采用隐私性汇总（PPAGG）协议来增强聚合的安全性，从而减少梯度传输的通信开销。但是，由于用户稀疏梯度向量的异质性，最新的PPAGG协议并不能轻易与梯度稀疏相互互操作。为了解决此问题，我们提出了一种动态用户聚类（DUC）方法，并采用一组支持协议，根据PPAGG协议和梯度稀疏技术的性质将用户分配到集群中，提供安全性的质量和通信效率。实验结果表明，与基准相比，DUC-FL显着降低了通信开销，并实现了相似的模型精度。所提出的协议的简单性使其对实施和进一步的改进都具有吸引力。
弓形虫线粒体转运蛋白 ABCB7L 对细胞浆和细胞核铁硫簇蛋白的生物合成以及细胞浆翻译至关重要
摘要 铁硫 (Fe-S) 簇是普遍存在的无机辅因子，是许多细胞必需途径所必需的。由于它们不能从环境中清除，因此 Fe-S 簇在细胞区室（如顶质体、线粒体和细胞质）中从头合成。细胞质 Fe-S 簇生物合成途径依赖于线粒体途径中间体的运输。一种称为 ABCB7 的 ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白在许多常见研究的生物体中负责这一作用，但它在医学上重要的顶复门寄生虫中的作用尚未被研究。在这里，我们识别并描述了一种弓形虫 ABCB7 同源物，我们将其命名为 ABCB7-like (ABCB7L)。基因耗竭表明它对寄生虫的生长至关重要，并且它的破坏会触发部分阶段转换。敲除系的表征突出了细胞质和细胞核 Fe-S 蛋白的生物合成缺陷，导致蛋白质翻译和其他途径（包括 DNA 和 RNA 复制和代谢）出现缺陷。我们的工作为广泛保留 Fe-S 簇生物合成中线粒体和细胞质途径之间的联系提供了支持，并揭示了其对寄生虫生存的重要性。
基于Minkowski距离的新型脑电图聚类方法提高癫痫智能诊断能力
本文介绍了一种基于闵可夫斯基数学相似性的新型聚类方法，以改进用于分类的EEG特征选择，并在机器学习的背景下实现高效的粒子群优化（PSO）。鉴于高维医学数据集的复杂性，特征选择在预防疾病和促进公共健康方面起着至关重要的作用。通过采用闵可夫斯基聚类，目标是将数据集记录分组为两个具有高特征一致性的聚类，从而通过应用 PSO 等优化技术来选择最优特征，从而提高准确性。此外，所提出的模型可以扩展到智能数据集，包括EEG和其他数据集。由于精确分类所需的特征较少，因此智能特征选择是机器学习的一个高级步骤。本文研究了影响波恩大学EEG数据集中特征选择的关键因素。将所提出的系统与各种优化和特征选择方法进行了比较，结果表明，在基于准确度测量分析和分类EEG信号方面具有卓越的性能。实验结果证实了所提出的模型作为脑电图数据分类的有用工具的有效性，准确率高达 100%。这项研究的成果有可能通过简化识别和诊断脑部疾病的过程，使相关专业的医学专家受益。从技术上讲，机器学习算法 RF、KNN、SVM、NB 和 DT 用于对选定的特征进行分类。
农场集群打造可持续供应链
获得正确的建议和专业知识也至关重要。可持续农业投资 (SFI) 的行动需要以正确的方式实施，以避免日后出现问题，例如，如果纳入豆科休耕，则需要采取适当的措施来控制黑草和蛞蝓的压力。我还帮助种植者了解他们已经在进行的可持续实践——有时甚至没有意识到——以及哪些实践相当容易采用。例如，许多种植者已经在种植油菜，并且可能有资格获得资助。同样，养分管理计划、变量投入和病虫害综合治理 (IPM) 策略并不总是意味着整体上发生重大变化，因此对许多农场来说，这可能是良好的开端。