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探索动物毒素研究中的大数据资源
Giulia Zancolli，洛桑大学生态与进化系，瑞士洛桑1015。电子邮件：giulia.zancli@gmail.com; Agostinho Antunes，CIIMAR/CIMAR，海洋与环境研究跨学科中心，Porto de Leix其他Porto de LeixThes Cruise Terminal，AV。 诺顿·德·马托斯将军，S/N，4450-208 Porto，葡萄牙。 电子邮件：aantunes@ciimar.up.pt†第一名合着者。电子邮件：giulia.zancli@gmail.com; Agostinho Antunes，CIIMAR/CIMAR，海洋与环境研究跨学科中心，Porto de Leix其他Porto de LeixThes Cruise Terminal，AV。诺顿·德·马托斯将军，S/N，4450-208 Porto，葡萄牙。电子邮件：aantunes@ciimar.up.pt†第一名合着者。电子邮件：aantunes@ciimar.up.pt†第一名合着者。
采用 KRAKEN2 和 BOWTIE2 的方法
用于对狗微生物组进行宏基因组分析的数据库的开发：一种采用 KRAKEN2 和 BOWTIE2 的方法 PAULO SALLAROLA TAKAO；帕梅拉·苏萨·科里亚；胡利奥·弗朗茨·莫拉大卫·阿西奥莱·巴博萨； FABIANO BEZERRA MENEGIDIO 摘要 宏基因组分析在了解微生物群落及其环境影响方面发挥着至关重要的作用，在兽医学中对于宠物疾病的诊断、治疗和预防具有特殊意义。这项研究旨在为 Bowtie2 和 Kraken2 工具创建集成数据库，将狗和人类基因组整合成最新且易于访问的资源。随着技术的进步，微生物组的宏基因组分析已成为兽医日常工作中一种很有前途的工具，特别是考虑到兽医诊所中狗的普及率很高，仅在巴西就有大约 5810 万只狗，是家庭中第二大宠物，仅次于鸟类。然而，必要的生物信息学步骤（例如去除宿主基因组和人类污染物）需要大量时间和计算资源。为了克服这一挑战，我们为每种工具开发了特定的数据库，大大减少了分析时间并确保基因组的持续更新。虽然 Bowtie2 执行精确序列比对，但 Kraken2 使用较小的序列（k-mers）进行更快、更有效的分类学分类。数据库构建后，对犬类宏基因组文库进行了测试，结果显示比对率较高，且能有效去除与狗或人类相关的读段。尽管由于缺乏详细的文献而面临挑战，但创建的数据库被证明是可行且可重复的，为未来兽医宏基因组分析研究做出了重大贡献。关键词：家狼，宏基因组，Kraken2-build，Bowtie2-build，污染物。 1 引言 宏基因组分析是对宏基因组进行分类的过程（MARCHESI；RAVEL，2015），宏基因组是基因组学的衍生词，是研究生物体基因的学科。从字面上翻译，宏基因组学是“超越基因组的”，也就是说，在宏基因组学中我们不仅分析一个基因组，还分析样本中包含的所有基因组（GILBERT；DUPONT，2011）。这些基因组可以来自微生物，甚至可以是环境（样本）中的游离 DNA 片段、微生物结构元素的基因、病毒、噬菌体、毒素和其他所有具有遗传物质的东西（BERG 等人，2020 年；HANDELSMAN 等人，1998 年；MERRIAM-WEBSTER，2023 年；WHIPPS；LEWIS；COOKE，1988 年）。那么我们可以将宏基因组分析描述为对给定条件下的微生物基因组集合及其环境条件的分析
使用非侵入性粪便DNA样品对麻风病的DNA微型 - 巴甲构造及其监测入侵物种的重要性
Adams，J。R.，Goldberg，C。S.，Bosworth，W。R.，Rachlow，J。L.，＆Waits，L。P.（2011）。 从粪便颗粒DNA的侏儒兔（Brachylagus idahoensis）的快速物种鉴定。 分子生态资源，11（5），808–812。 https：//doi.org/10.1111/j.1755-0998.2011.03020.x Auricchio，P。，＆Olmos，F。（1999）。 欧洲野兔Lepus Europaeus Pallas 1778（Lagomorpha-Leporidae）的北向范围扩展。 publicaçõesactulsas do Brasil Instituto Pau Brasil，2，1-5。 Bellard，C。，Cassey，P。和Blackburn，T。M.（2016）。 外星物种是最近灭绝的驱动力。 生物学来信，12（2），20150623。https：// doi。 org/10.1098/rsbl.2015.0623 Benson，D.A.，Clark，K. GenBank。 核酸研究，41（D1），D36– D42。 https：//doi.org/10.1093/nar/gkt1030 Berry，O.，Sarre，S。D.，Farrington，L。，＆Aitken，N。（2007）。 粪便DNA检测入侵物种：塔斯马尼亚州的野狐。 野生动植物研究，34（1），1-7。 https：//doi.org/10.1071/wr06082 Blackwell，G。L.（2005）。 另一个世界：新西兰引入的哺乳动物动物区系的构成和结构。 澳大利亚动物学杂志，33（1），108-118。 https：//doi.org/10.7882/ az.2005.008 Bonino，N.，Cossíos，D。，＆Menegheti，J. （2010）。 欧洲野兔，南美洲的Lepus Europaeus散布。 Folia Zoologica，59（1），9-15。 Broquet，T.，Ménard，N。，＆Petit，E。（2007）。 保护遗传学，8，249–260。Adams，J。R.，Goldberg，C。S.，Bosworth，W。R.，Rachlow，J。L.，＆Waits，L。P.（2011）。从粪便颗粒DNA的侏儒兔（Brachylagus idahoensis）的快速物种鉴定。分子生态资源，11（5），808–812。https：//doi.org/10.1111/j.1755-0998.2011.03020.x Auricchio，P。，＆Olmos，F。（1999）。欧洲野兔Lepus Europaeus Pallas 1778（Lagomorpha-Leporidae）的北向范围扩展。publicaçõesactulsas do Brasil Instituto Pau Brasil，2，1-5。Bellard，C。，Cassey，P。和Blackburn，T。M.（2016）。 外星物种是最近灭绝的驱动力。 生物学来信，12（2），20150623。https：// doi。 org/10.1098/rsbl.2015.0623 Benson，D.A.，Clark，K. GenBank。 核酸研究，41（D1），D36– D42。 https：//doi.org/10.1093/nar/gkt1030 Berry，O.，Sarre，S。D.，Farrington，L。，＆Aitken，N。（2007）。 粪便DNA检测入侵物种：塔斯马尼亚州的野狐。 野生动植物研究，34（1），1-7。 https：//doi.org/10.1071/wr06082 Blackwell，G。L.（2005）。 另一个世界：新西兰引入的哺乳动物动物区系的构成和结构。 澳大利亚动物学杂志，33（1），108-118。 https：//doi.org/10.7882/ az.2005.008 Bonino，N.，Cossíos，D。，＆Menegheti，J. （2010）。 欧洲野兔，南美洲的Lepus Europaeus散布。 Folia Zoologica，59（1），9-15。 Broquet，T.，Ménard，N。，＆Petit，E。（2007）。 保护遗传学，8，249–260。Bellard，C。，Cassey，P。和Blackburn，T。M.（2016）。外星物种是最近灭绝的驱动力。生物学来信，12（2），20150623。https：// doi。org/10.1098/rsbl.2015.0623 Benson，D.A.，Clark，K.GenBank。核酸研究，41（D1），D36– D42。https：//doi.org/10.1093/nar/gkt1030 Berry，O.，Sarre，S。D.，Farrington，L。，＆Aitken，N。（2007）。粪便DNA检测入侵物种：塔斯马尼亚州的野狐。野生动植物研究，34（1），1-7。https：//doi.org/10.1071/wr06082 Blackwell，G。L.（2005）。另一个世界：新西兰引入的哺乳动物动物区系的构成和结构。澳大利亚动物学杂志，33（1），108-118。https：//doi.org/10.7882/ az.2005.008 Bonino，N.，Cossíos，D。，＆Menegheti，J.（2010）。欧洲野兔，南美洲的Lepus Europaeus散布。Folia Zoologica，59（1），9-15。 Broquet，T.，Ménard，N。，＆Petit，E。（2007）。 保护遗传学，8，249–260。Folia Zoologica，59（1），9-15。Broquet，T.，Ménard，N。，＆Petit，E。（2007）。保护遗传学，8，249–260。非侵入性人口范围：样本源，饮食，碎片长度和微卫星基序对扩增成功和基因分型错误率的影响。https：//doi.org/10.1007/ S10592-006-9146-5 Chaves，P.B.，Graeff，V.G.，Lion，M.B.，Oliveira，L.R。，＆Eizirik，E.（2012）。DNA条形码符合分子粪便学：用于食肉动物非属性样品的标准化物种分配的短mtDNA术。分子生态资源，12（1），18-35。https：// doi。org/10.1111/j.1755-0998.2011.03056.x Clout，M.N。，＆Russell，J.C。（2008）。哺乳动物的入侵生态：一种全球视角。欧洲野生动物研究杂志，35（3），180-184。https：//doi.org/10.1071/wr07091 Cuervo，P。F.，Di Cataldo，S.，Fantozzi，M。C.肝氟（fasciola hepatica）自然感染了北巴塔哥尼亚北部引入了欧洲棕色野兔（Lepus Euro-Paeus）：表型，患病率和潜在风险。Acta Parasitologica，60（3），536–543。https：//doi.org/10.1515/ AP-2015-0076 Da Rosa，C.A.，de Almeida Curi，N.H.巴西的外星陆地哺乳动物：当前状态和管理。生物学入侵，19（7），2101–2123。https：//doi.org/10.1007/ S10530-017-1423-3 Davison，A.，Birks，J.D.，Brookes，R.C.，Braithwaite，T.C。关于粪便的起源：用于测量其少量食肉动物的形态学与分子方法。动物学杂志，257（2），141–143。哺乳动物，80（5），497–505。https：//doi.org/10.1017/s0952 83690 2000730 de Faria，G。M. M.欧洲野兔（Lepus Europaeus）在巴西的地理分布以及塞拉多和大西洋森林生物群落的新记录。de Sousa E SilvaJúnior，J.，Oliveira，J。A.，Dias，P。A.和Gomes de Oliveira，T。（2005）。更新巴西亚马逊的Tapiti（Sylvilagus Brasiliensis：Lagomorpha，Leporidae）的地理分布和栖息地。哺乳动物，69，245–250。DeMay，S.M.，Becker，P.A.，Eidson，C.A.，Rachlow，J.L.，Johnson，T.R。，＆Waits，L.P。（2013年）。 评估濒危侏儒兔的粪便中的DNA降解速率。 分子生态资源，13（4），654–662。 https：//doi.org/10.1111/1755-0998.12104DeMay，S.M.，Becker，P.A.，Eidson，C.A.，Rachlow，J.L.，Johnson，T.R。，＆Waits，L.P。（2013年）。评估濒危侏儒兔的粪便中的DNA降解速率。分子生态资源，13（4），654–662。https：//doi.org/10.1111/1755-0998.12104
用自我...
大脑的皮质可塑性是使我们能够学习和适应环境的主要特征之一。的确，由于两种形式的可塑性，大脑皮层具有自组织的能力：结构性塑性性，从而产生或削减了神经元之间的突触连接，并改变了突触可塑性，从而改变了突触连接的力。这些介绍很可能是基于人脑发展的极其竞争的特征：多模式关联。故障，感觉方法的多样性，例如视觉，声音和触摸，大脑都达到了相同的概念。此外，生物学观察结果表明，当两者相关时，一种模态可以激活另一种方式的内部表示。为了建模这种行为，Edelman和Damasio分别提出了逆转和收敛/发散区，在该区域中，双向神经通信可以导致多模式融合（收敛）和模态激活（差异）。尽管如此，这些理论框架并未在neu-rones级别提供计算模型。本论文的目的是首先以（1）的（1）多模式学习而不是超级靶向的，（2）的（2）在能量水平上对能量处理的（3）能量处理的（2）。我们提出并比较不同的标签方法，以最大程度地减少标签数量，同时保留最佳精度。根据这些准则和对文献神经模型的研究，我们选择了Kohonen提出的自组织（SOM）卡作为我们系统的主要组成部分。我们介绍了迭代网格，这是一个完全分布在材料神经元之间的架构，该架构允许在SOM中进行蜂窝计算，因此，在处理和连接时间方面逐渐了解的系统。然后，我们在释放的标签后学习中评估了SOM的性能：在训练期间没有标签，那么很少有标签可用于标记SOM的神经元。我们使用SPIKE（SNN）中的神经网络将表演与不同的方法进行比较。然后，我们建议使用提取的特征而不是原始数据提高SOM的性能。我们正在使用两种不同的方法从MNIST数据库中提取SOM分类的研究：一种具有卷积自动介绍者的机器学习方法和SNN的生物启发方法。为了证明SOMA冲突的能力 - 如果数据更复杂，我们通过传输DVET使用Mini-Imagenet数据库来使用学习。完成，我们转到多模式关联机制。我们通过使用SOMAS和每周学习来基于最近的原理来构建以生物启发的垃圾模型。我们提出并比较不同的
黑色素瘤的早期诊断策略
标题：黑色素瘤的早期诊断策略 机构：HAS, High Authority for Health, 2 avenue du Stade de France, 93218 Saint-Denis La Plaine Cédex, France；电话：+33 01 55 93 70 00，传真：+33 01 55 93 74 00，(www.hassante.fr) 目标：评估为改善黑色素瘤早期诊断而采取的行动：危险人群的定义，培训医生，优化从主治医生到皮肤科医生对法国卫生系统的求助。结果 流行病学数据：根据欧洲黑色素瘤研究估计，1995 年法国年年龄标准化患病率为每 10 万人 30.8 例（欧洲最低之一）。2000 年事故病例数估计为 7,200 起，死亡人数为 1,364 人自然史和病理生理学：黑色素瘤是从头出现的（70-80% 的病例）或出现在预先存在的痣上。描述了四种主要的解剖临床形式：浅表扩散性黑色素瘤（SSM，最常见的形式）、结节性黑色素瘤、迪布勒伊黑色素瘤和肢端雀斑性黑色素瘤。相对风险乘以 2 或以上的危险因素为：I 型皮肤光型、白皙皮肤、红色或金色头发、黑色素细胞病变数量 > 40、非典型痣数量 ≥ 2、直径为 1 的先天性痣> 20厘米，个人或家族黑色素瘤史，晒伤史。诊断方法：诊断性临床检查采用两种视觉分析方法（ABCDE规则，格拉斯哥组7点修订表）和一种视觉认知方法。研究表明，经验和培训可以提高从业者的诊断能力。皮肤镜检查可以区分色素性黑素细胞病变和非黑素细胞病变。对于非典型痣，它不能提供足够的诊断确定性来避免控制性切除。有必要进行研究来证实皮肤镜检查在当前实践中的性能。解剖病理学检查可以确认或否定临床诊断，并为临床医生提供重要的预后因素（Breslow 指数）。治疗：手术切除是非转移性黑色素瘤的唯一治疗方法。早期诊断的相关性：文献分析表明，有充分的理由鼓励黑色素瘤的早期诊断。分两个阶段完成：完全切除黑色素瘤，然后进行解剖病理学检查，从而可以确定 Breslow 指数以及是否存在溃疡；手术修正，其切除边缘的尺寸基于布雷斯洛指数的值，并且根据法国的建议在 1 到 3 厘米之间。鼓励早期诊断的活动似乎产生了积极影响（检测到的黑色素瘤数量增加，切除的黑色素瘤厚度减少），尽管其效果在时间上是有限的。SSM黑色素瘤表皮内水平期持续数月，早期诊断是可能的。Breslow 指数与治疗后生存率呈负相关。