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晶圆级光学制造
市场研究公司 Omdia 在其《SiC 和 GaN 功率半导体报告——2020 年》（见第 74-75 页）中指出，受混合动力和电动汽车 (HEVs/EVs)、电源和光伏 (PV) 逆变器需求的推动，碳化硅 (SiC) 和氮化镓 (GaN) 功率半导体市场预计将在 2021 年超过 10 亿美元，因为它正迅速从初创公司主导的行业发展为由大型知名功率半导体制造商主导的行业。例如，三菱电机现已推出其第二代全 SiC 功率模块，采用新开发的低功耗工业用 SiC 芯片（第 15 页）。此外，在美国空军研究实验室 (AFRL) 的一项第一阶段小型企业技术转移研究 (STTR) 项目的资助下，结构材料工业公司 (SMI) 开发了一种用于 4H-SiC 的低温化学气相沉积 (CVD) 工艺，可实现用于高压功率器件的厚外延层的更高速率生长（同时缩短工艺周期和设备磨损）（第 14 页）。与此同时，SMI 还与纽约州立大学 (SUNY) 奥尔巴尼理工学院合作，获得了美国能源部授予的第一阶段 STTR 合同，以开发普遍的制造基础设施 - 包括改善大晶圆金属有机化学气相沉积 (MOCVD) 均匀性 - 用于在高电流和高电压 (>20A/>600V) 下运行的 GaN，用于电动汽车电力电子设备（第 16 页）。正在推进 GaN 器件功能的制造商包括 EPC，该公司已推出其最新的 100V eGaN FET 系列，面向自动驾驶汽车的 LiDAR 等应用（第 18 页）。GaN 器件在电源应用（例如消费电子产品的快速充电器）中的应用持续激增（尤其是随着性能的提高）。例如，在 Apple iPhone 12 预计于今年晚些时候发布之前，移动配件品牌 Spigen PowerArc 已在新款 20W ArcStation Pro 中使用了 Navitas 的 GaNFast 电源 IC。与此同时，中国的 OPPO 已采用 GaNFast 电源 IC，用于据称是最小、最薄、最轻的 110W 智能手机、平板电脑和笔记本电脑快速充电器（第 19 页）。除了通过向制造合作伙伴 Nexperia 授予许可来增加收入外，Transphorm 还扩展了其高压 GaN 电源转换设备产品组合，旨在推动快速充电电源适配器的普及（第 20 页）。GaN Systems 宣布推出一款新的参考设计，用于包括手机和笔记本电脑在内的消费电子产品中的高功率密度 65W 充电器（第 21 页）。Mark Telford，编辑 mark@semiconductor-today.com该公司还发布了一份白皮书，展示了其 GaN 器件的可靠性，超过了 JEDEC 和 AEC-Q101 测试规范的标准。在新加坡，IGSS GaN (IGaN) 正在建立一个 Epi 中心，作为 4-8 英寸晶圆 GaN MOCVD 的商业和全球联合实验室，将于 2021 年中期投入运营（第 22 页）。最近，就在 9 月 29 日，总部位于荷兰的 NXP Semiconductors 在其位于亚利桑那州钱德勒的工厂开设了新的 8 英寸晶圆 GaN 晶圆厂，专门用于蜂窝基础设施的 5G RF 功率放大器。新晶圆厂已经通过认证，初始产品正在市场上迅速推广，预计将在 2020 年底达到满负荷生产（下一期新闻页面将全面报道）。
评估英国与自然有关的财务风险的重要性
汤姆·奥利弗（Div> Tom Oliver），读者团队Jimena Alvarez，牛津大学Stefano大学环境变化研究所，威尼斯大学和苏黎世塞巴斯蒂安大学，联合国环境计划世界保护监测中心（UNEP-WCMC），苏黎世塞巴斯蒂安大学（UNEP-WCMC）海伦·基里克（Helen Killick）美国国家经济和社会研究所，乌得勒支大学经济学学院艾琳·蒙斯特洛洛（Irene Monanstolo）咨询委员会（Rhian Mari-Thomas，Martin Booth，David Craig，Neha Dutt，Carlos Martin Tornero）的指导和支持。We gratefully acknowledge the contributions of our wider teams as part of the UK Integrating Finance and Biodiversity Programme, including Paula Harrison (UKCEH), James Bullock (UKCEH), Michael Obersteiner (Oxford), Anna Freeman (Oxford), Tom Harwood (Oxford), Emma O'Donnell (Oxford), Estelle Paulus (Oxford) and Roberto Spacey Martin (Oxford).unep-wcmc承认伊恩·奥多（Ian Ondo），Qian Feng，Sarah Pickering，Corli Pretorius，Neville Ash，Simon Croft（Sei York）和Charlie Egan（Sei York）的贡献。我们还要感谢巴克莱的气候风险团队对方法论的投入，并感谢马特·伯克（Matt Burke）进行同行评审。感谢您在2023/4期间共同开发场景和分析的财务机构，特别是英国气候金融风险论坛论坛弹性工作组和自然小组的成员，特别感谢Billy Suid（Barclays，Worker Group，Worker Group Keap）和Sandy Trust（MANDY TRUST）和SANDY TRUST（MANTY SANDY TRUST（MM＆G，MANITAL SUB-REP-REP-AUP-AUP-REC）。我们还要感谢自然界相关财务披露（Emily McKenzie and Team）和Green Finance Institute的Charlie Dixon的工作。我们感谢以下专家对本报告的贡献，通过对英国-NRRI的证据提供分数和评论：汤姆·布雷（Tom Breeze）（雷丁大学）；詹姆斯·布洛克（James Bullock）（UKCEH），丽贝卡英语（劳埃德）；皮特·法隆（Pete Falloon）（大都会办公室）；马修·费舍尔（Matthew Fisher）（伦敦帝国学院）；安娜·弗里曼（牛津大学）；迈克·加拉特（Mike Garratt）和西蒙妮·瓦罗托（Simone Varotto）（雷丁大学）； Helena Gauterin（OEP）；迈克·古德曼（雷丁大学）；宝拉·哈里森（Paula Harrison）（UKCEH）；汤姆·哈伍德（牛津大学）； Hyejin Kim（UKCEH）；莎拉·莫勒（York）莎拉·莫勒（Sarah Moller）； Emma Mutch（Defra）； Silviu Petrovan（剑桥大学）； Vanessa Pilley（Defra）；哈立德·拉希德（HSBC）；维多利亚·罗宾逊（Victoria Robinson）（Defra）； Maria Shahgedanova（雷丁大学）；斯蒂芬·塔克雷（Stephen Thackeray）（ukceh），朱莉娅·图扎（Julia Touza）（约克大学）；菲尔·托维（Defra）；安德鲁·韦德（Andrew Wade）（雷丁大学）；戴维·威勒（David Willer）博士（剑桥大学）。我们也感谢牛津大学的Akaraseth Puranasamriddhi，AndréDornelles，Tosca Tindall和Melissa Guckenberger的研究帮助。我们非常感谢欧洲气候基金会，Esmee Fairbairn基金会，环境，食品和农村事务部以及UKRI整合金融与生物多样性计划以及牛津Martin系统性弹性计划的资金支持。
不同的农业实践对直接种子水稻中总有益微生物的影响
rasitha k和shweta sharma摘要本研究的主要目的是含有低血糖指数（GI）成分的糖尿病患者的速溶汤混合物的开发和消费者可接受性。对于必须保留血糖水平的糖尿病患者，其想法是提供瞬间，平衡的饮食选择。该研究涉及与低胃肠道食品（例如大麦，胡萝卜，花椰菜，菠菜，番茄，洋葱和盐）一起开发汤混合物，以及分析使用标准方法进行消费者可接受性的感觉评估。含有所有低血糖指数成分的设计汤混合物，使其适合糖尿病患者。评估了开发的汤混合物的颜色，外观，一致性，风味和整体可接受性。汤混合物以FT-1，FT-2，FT-3，FT-4，FT-5的名义进行分类，这些名称与低GI成分以及对照组合在一起。在五个配方中，ft-2显示出最可接受的能力。总体而言，研究表明，对于需要即时且有益健康的饮食的糖尿病患者来说，发达的速溶汤混合可能是一个不错的选择。关键字：血糖指数，糖尿病，营养，速溶汤混合，饮食1。引言世界人口中很大一部分受糖尿病的影响，糖尿病是第三个常见的非传染性疾病。糖尿病的定义是指与高血糖相关的一组代谢性疾病，并由部分或完全胰岛素缺乏症带来（Egan＆Dinneen，2019年）[6]。营养疗法是管理1型糖尿病的重要组成部分。根据科学数据，糖尿病的患病率在全球范围内正在上升，尤其是在许多发展中国家（Shaw等，2010）[16]。一项流行病学研究发现，虽然糖尿病，心血管疾病和其他与饮食相关的疾病曾经被认为是富裕国家的“富裕疾病”，但现在它们正在传播到许多不足的国家（WHO/FAO 2003）[27] [27]。由于它影响了人口的相当一部分，并在生活中表现出了早期的表现，因此这表明了有关趋势（WHO/FAO 2003）[27]。糖尿病护理系统需要涉及全科医生，适当饮食计划，医院专家，卫生团队其他成员的综合多维方法（组织及其他成员，2018年）[15]。营养疗法的目标是维持最佳的代谢结果（即血糖水平和脂质谱），以预防和治疗疾病的慢性并发症，并支持生长和发育。糖只是提供能量，没有其他营养，但是可以使食物味道甜美宜人，并且可以增加食欲，例如在疾病期间（Khan＆Sievenpiper，2016年）[11]。但是，由于多种原因，过度沉迷于甜食可能对您的健康不利。甜和粘稠的食物，例如用大量的糖，蜂蜜或糖浆制成的甜点，小吃和糕点，如果经常食用的话，对身体和牙齿有害（Goldstein＆Mintz，2015）[8]。经常食用甜餐和饮料的人更容易增加体重和糖尿病。低血糖指数在糖尿病饮食中起着至关重要的作用。根据研究，低胃肠道物质对人们的健康有积极的影响。使用正确的饮食和运动，很容易征服糖尿病患者。限制碳水化合物是人们可以做的最重要的事情。能量摄入的总减少与有效的饮食干预相当（Harvey等，2018）[9]。饮食碳水化合物限制可靠地降低高血糖水平，并显示体重减轻（最好减轻体重）并减少医学的使用（Feinman等，2015）[7]。（Bonora等，2001）[4]将血糖概况归一化，包括餐后和空腹葡萄糖水平，是糖尿病治疗的主要目标之一。但是，人们认为淀粉食品引起了低得多的血糖指数
确定 BRATS Ch 中脑肿瘤分割、进展评估和总体生存预测的最佳机器学习算法
Spyridon Bakas 1 , 2 , 3 , † , ‡ , ∗ , Mauricio Reyes 4 , † , Andras Jakab 5 , † , ‡ , Stefan Bauer 4 , 6 , 169 , † , Markus Remp , 19 , † , Alessandro Crimi 7 , † , Russell Takeshi Shinohara 1 , 8 , † , Christoph Berger 9 , † , Sung Min Ha 1 , 2 , † , Martin Rozycki 1 , 2 , † , Marcel Prastawa 10 , Alberts , 19 , 6 7 , † , Jana Lipkova 9 , 65 , 127 , † , John Freymann 11 , 12 , ‡ , Michel Bilello 1 , 12 , ‡ , Hassan M. Wishal-Shallah , 13 . 4 , 6 , ‡ , Jan Kirschke 126 , ‡ , Benedikt Wiestler 126 , ‡ , Rivka Colen 14 , ‡ , Aikaterini Kotrotsou 14 , ‡ , Pamela Lamontagne 15 , ‡ , Michael 17 , Michael il Milchenko 16 , 17 , ‡ , Arash Nazeri 17 , ‡ , Marc-Andr Weber 18 , ‡ , Abhishek Mahajan 19 , ‡ , Ujjwal Baid 20 , ‡ , Elizabeth Gerstner , 12 , 12 , Dong Jin 2 , † , Gagan Acharya 107 , Manu Agarwal 109 , Mahbubul Alam 33 , Alberto Albiol 34 , Antonio Albiol 34 , Francisco J. Albiol 35 , Varghese Alex 107 , Nigel Allinson 143 , Pedro 15 , Amharim HA 107 , Amharic 197 07 , Simon Andermatt 152 , Tal Arbel 92 , Pablo Arbelaez 134 , Aaron Avery 60 , Muneeza Azmat 62 , Pranjal B. 107 , Wenjia Bai 128 , Subhashis Banerjee 36 , 37 , Bill Barth 2 , Thomas Batchelman , 83 , Enzo Battistella 42 , 43 , Andrew Beers 123 , 124 , Mikhail Belyaev 137 , Martin Bendszus 23 , Eze Benson 38 , Jose Bernal 40 , Halandur Nagaraja Bharath 141 , George Biros 62 das , Sotirios Maria Cabe 123 , James Cabe 123 zas 40 , Shilei Cao 67 , Jorge M. Cardoso 76 , Eric N Carver 41 , Adri Casamitjana 138 , Laura Silvana Castillo 134 , Marcel Cat 138 , Philippe Cattin 152 , Albert C´erigues 40 , Vini Chagas , 49 , Siddha Yidd . u Chang 45 , Shiyu Chang 156 , Ken Chang 123 , 124 , Joseph Chazalon 29 , Shengcong Chen 25 , Wei Chen 46 , Jefferson W Chen 80 , Zhaolin Chen 130 , Kun Cheng 120 , Ahana Roy Roy 47 , Albert Church 40 , Steven Colleman 141 , Ramiro German Rodriguez Colmeiro 149 , 150 , 151 , Marc Combalia 138 , Anthony Costa 122 , Xiaomeng Cui 115 , Zhenzhen Dai 41 , Lutao Dai 50 , Laura Alexandra 43 , Eric Dingschang 25 , Chao Dong 65 , Shidu Dong 155 , Wojciech Dudzik 71 , 72 , Zach Eaton-Rosen 76 , Gary Egan 130 , Guilherme Escudero 159 , Tho Estienne 42 , 43 , Richard Everson , Fanat 27 , Jonathan , 29 , Longwei Fang 54 , 55 , Xue Feng 27 , Enzo Ferrante 128 , Lucas Fidon 42 , Martin Fischer 95 , Andrew P. French 38 , 39 , Naomi Fridman 57 , Huan Fu 90 , David Fuentes 58 , Yao Evan Gates , 68 , 68 Amir Gholami 61 , Willi Gierke 95 , Ben Glocker 128 , Mingming Gong 88 , 89 , Sandra Gonzlez-Vill 40 , T. Grosges 151 , Yuanfang Guan 108 , Sheng Guo 64 , Sudeep Gupta 19 , Wong Han Song 63 , Konstantin Harmuth 95 , Huiguang He 54 , 55 , 56 , Aura Hernndez-Sabat 100 , Evelyn Herrmann 102 , Naveen Himthani 62 ,Winston Hsu 111 , Cheyu Hsu 111 , Xiaojun Hu 64 , Xiaobin Hu 65 , Yan Hu 66 , Yifan Hu 117 , Rui Hua 68 , 69 , Teng-Yi Huang 45 , Weilin Huang Huve 64 H V014 Van , Khan M. Iftekharuddin 33 , Fabian Isensee 22 , Mobarakol Islam 81 , 82 , Aaron S. Jackson 38 , Sachin R. Jambawalikar 48 , Andrew Jesson 92 , Weijian Jian 119 , June Kan Marian 37 , V z 128 , Konstantinos Kamnitsas 128 , Po-Yu Kao 79 , Ayush Karnawat 129 , Thomas Kellermeier 95 , Adel Kermi 74 , Kurt Keutzer 61 , Mohamed Tarek Khadir 75 , Mahendra Kheneder 06 Philipp 107 , , Haley Knapp 60 , Urspeter Knecht 4 , Lisa Kohli 60 , Deren Kong 64 , Simon Koppers 32 , Avinash Kori 107 , Ganapathy Krishnamurthi 107 , Kushibar 13 Karivov 4 Dmitrii Lachinov 84 , 85 , Tryphon Lambrou 143 , Joon Lee 41 , Chengen Lee 111 , Yuehchou Lee 111 , Matthew Chung Hai Lee 128 , Szidonia Lefkovits 96 , Laszlo Lef7 6 iHongwet 9 65 , Wenqi Li 76 , 77 , Hongyang Li 108 , Xiaochuan Li 110 , Yuexiang Li 133 , Heng Li 51 , Zhenye Li 146 , Xiaoyu Li 67 , Zeju Li 158 , XiaoGang Li 158 , XiaoGang Li 45 , Fengming Lin 115 , Pietro Lio 153 , Chang Liu 41 , Boqiang Liu 46 , Xiang Liu 67 , Mingyuan Liu 114 , Ju Liu 115 , 116 , Luyan Liu 112 , Maro 4 Llad
Akhilesh Kumar Shakya（博士） Stella Eyitayo，博士学位 Paule Valery Joseph，博士，RN，Emba，MS，FNP-BC，CTN-B，Faan 从毛毛虫收集的昆虫觅食者的生物多样性（... Paul Egan，博士。 Div> Damar L. Lopez-Aredondo Zemfira N. Karamysheva，博士 Wen Chen 生物技术学生手册 有天赋/才华横溢的计划指南德克萨斯理工学院K-12 开放师职位 课程和教学系... 参与高科技市场的无编织研究 b'' 供应链管理专业 tingting yan 硕士学位计划和候选人资格 在AI中揭示隐私风险：数据，模型和系统 Amanda Csipak 数字农业将农艺学推向下一个绿色革命 高电阻超速带隙半导体的光电流和金属接触的特性
2。HS Gill，Ak Shakya，Ch Lee。 皮肤过敏原免疫疗法的微针。 美国化学工程师研究所（AICHE），2019年，美国奥兰多。 3。 Ak Shakya，Ch Lee和Hs Gill，“涂层的微针介导的过敏原特异性免疫疗法用于治疗小鼠气道过敏”，哺乳动物皮肤的屏障功能，戈登研究研讨会（GRS），2019年，2019年，美国新罕布什尔州沃特维尔谷。 4。 Ak Shakya，Ch Lee，HS Gill。 过敏原免疫疗法的微针：气道过敏的小鼠模型中的体内功效。 美国化学工程师研究所（AICHE），2018年，美国匹兹堡。 5。 Ak Shakya，Ch Lee，HS Gill。 微针的皮肤免疫疗法用于过敏。 国际疫苗学会2016年，美国波士顿。 6。 Ak Shakya，Ch Lee，HS Gill。 涂有过敏原的微甲烷作为预防过敏免疫疗法的新方法。 生物医学工程协会2016年会议，美国明尼阿波利斯，美国。 7。 Ak Shakya，HS Gill。 过敏原涂层的微针作为哮喘预防性免疫疗法的新方法。 2015年受控发行协会年度会议，苏格兰爱丁堡。 8。 Ak Shakya，HS Gill。 使用涂层微针的皮肤过敏原特异性免疫疗法。 皮肤疫苗接种峰会2015年，瑞士。 9。 m gatica，HS Gill，Ak Shakya。 通过微针递送椭圆蛋白，以防止小鼠的卵过敏。 SACNAS全国会议，2014年，美国洛杉矶。 10。HS Gill，Ak Shakya，Ch Lee。皮肤过敏原免疫疗法的微针。美国化学工程师研究所（AICHE），2019年，美国奥兰多。3。Ak Shakya，Ch Lee和Hs Gill，“涂层的微针介导的过敏原特异性免疫疗法用于治疗小鼠气道过敏”，哺乳动物皮肤的屏障功能，戈登研究研讨会（GRS），2019年，2019年，美国新罕布什尔州沃特维尔谷。4。Ak Shakya，Ch Lee，HS Gill。过敏原免疫疗法的微针：气道过敏的小鼠模型中的体内功效。美国化学工程师研究所（AICHE），2018年，美国匹兹堡。5。Ak Shakya，Ch Lee，HS Gill。微针的皮肤免疫疗法用于过敏。国际疫苗学会2016年，美国波士顿。 6。 Ak Shakya，Ch Lee，HS Gill。 涂有过敏原的微甲烷作为预防过敏免疫疗法的新方法。 生物医学工程协会2016年会议，美国明尼阿波利斯，美国。 7。 Ak Shakya，HS Gill。 过敏原涂层的微针作为哮喘预防性免疫疗法的新方法。 2015年受控发行协会年度会议，苏格兰爱丁堡。 8。 Ak Shakya，HS Gill。 使用涂层微针的皮肤过敏原特异性免疫疗法。 皮肤疫苗接种峰会2015年，瑞士。 9。 m gatica，HS Gill，Ak Shakya。 通过微针递送椭圆蛋白，以防止小鼠的卵过敏。 SACNAS全国会议，2014年，美国洛杉矶。 10。国际疫苗学会2016年，美国波士顿。6。Ak Shakya，Ch Lee，HS Gill。涂有过敏原的微甲烷作为预防过敏免疫疗法的新方法。生物医学工程协会2016年会议，美国明尼阿波利斯，美国。 7。 Ak Shakya，HS Gill。 过敏原涂层的微针作为哮喘预防性免疫疗法的新方法。 2015年受控发行协会年度会议，苏格兰爱丁堡。 8。 Ak Shakya，HS Gill。 使用涂层微针的皮肤过敏原特异性免疫疗法。 皮肤疫苗接种峰会2015年，瑞士。 9。 m gatica，HS Gill，Ak Shakya。 通过微针递送椭圆蛋白，以防止小鼠的卵过敏。 SACNAS全国会议，2014年，美国洛杉矶。 10。生物医学工程协会2016年会议，美国明尼阿波利斯，美国。7。Ak Shakya，HS Gill。 过敏原涂层的微针作为哮喘预防性免疫疗法的新方法。 2015年受控发行协会年度会议，苏格兰爱丁堡。 8。 Ak Shakya，HS Gill。 使用涂层微针的皮肤过敏原特异性免疫疗法。 皮肤疫苗接种峰会2015年，瑞士。 9。 m gatica，HS Gill，Ak Shakya。 通过微针递送椭圆蛋白，以防止小鼠的卵过敏。 SACNAS全国会议，2014年，美国洛杉矶。 10。Ak Shakya，HS Gill。过敏原涂层的微针作为哮喘预防性免疫疗法的新方法。2015年受控发行协会年度会议，苏格兰爱丁堡。8。Ak Shakya，HS Gill。 使用涂层微针的皮肤过敏原特异性免疫疗法。 皮肤疫苗接种峰会2015年，瑞士。 9。 m gatica，HS Gill，Ak Shakya。 通过微针递送椭圆蛋白，以防止小鼠的卵过敏。 SACNAS全国会议，2014年，美国洛杉矶。 10。Ak Shakya，HS Gill。使用涂层微针的皮肤过敏原特异性免疫疗法。皮肤疫苗接种峰会2015年，瑞士。9。m gatica，HS Gill，Ak Shakya。通过微针递送椭圆蛋白，以防止小鼠的卵过敏。SACNAS全国会议，2014年，美国洛杉矶。 10。SACNAS全国会议，2014年，美国洛杉矶。10。Ak Shakya，kumar，KS Nandakumar。聚-N-异丙丙烯酰胺作为胶原蛋白诱导关节炎的辅助。第4届印度 - 澳大利亚会议“生物材料，组织工程和药物输送系统”，2011年，印度古吉拉特邦。 11。 srivastava，ak shakya，a kumar。 使用冷冻凝胶的细胞和生物分子的硼酸盐亲和力色谱法。 第4届印度 - 澳大利亚会议“生物材料，组织工程和药物输送系统”，2011年，印度古吉拉特邦。 12。 Ak Shakya，kumar，KS Nandakumar。 热响应性聚-N-异丙丙烯酰胺作为实验性类风湿关节炎中的辅助。 年度会议与博览会生物材料学会2011年，美国奥兰多，美国。 13。 srivastava，ak shakya，a kumar。 基于组织工程应用的基于聚（N-乙烯基caprolactam）的冷冻凝胶支架：合成和生物物理表征。 年度会议与博览会，2010年生物材料学会，美国西雅图，美国西雅图，美国。第4届印度 - 澳大利亚会议“生物材料，组织工程和药物输送系统”，2011年，印度古吉拉特邦。11。srivastava，ak shakya，a kumar。使用冷冻凝胶的细胞和生物分子的硼酸盐亲和力色谱法。第4届印度 - 澳大利亚会议“生物材料，组织工程和药物输送系统”，2011年，印度古吉拉特邦。 12。 Ak Shakya，kumar，KS Nandakumar。 热响应性聚-N-异丙丙烯酰胺作为实验性类风湿关节炎中的辅助。 年度会议与博览会生物材料学会2011年，美国奥兰多，美国。 13。 srivastava，ak shakya，a kumar。 基于组织工程应用的基于聚（N-乙烯基caprolactam）的冷冻凝胶支架：合成和生物物理表征。 年度会议与博览会，2010年生物材料学会，美国西雅图，美国西雅图，美国。第4届印度 - 澳大利亚会议“生物材料，组织工程和药物输送系统”，2011年，印度古吉拉特邦。12。Ak Shakya，kumar，KS Nandakumar。热响应性聚-N-异丙丙烯酰胺作为实验性类风湿关节炎中的辅助。年度会议与博览会生物材料学会2011年，美国奥兰多，美国。13。srivastava，ak shakya，a kumar。基于组织工程应用的基于聚（N-乙烯基caprolactam）的冷冻凝胶支架：合成和生物物理表征。年度会议与博览会，2010年生物材料学会，美国西雅图，美国西雅图，美国。
什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。