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评估和优化从附生植物学样品中提取微生物DNA的裂解方法
分析附生植物圈中的微生物群落可能具有挑战性，尤其是在应用基于测序的技术时，由于植物来源的生物分子（例如核酸）的干扰。对附生微生物组的最新研究的综述表明，机械和酶促方法都广泛使用。在这里，我们评估了两种裂解方法对DNA提取产率，纯度，完整性和微生物16S rRNA基因拷贝数在不同提取条件下的每种模板基因组DNA的影响。此外，使用16S rRNA基因扩增子测序研究了对细菌群落组成，多样性和可重复性的影响。酶促裂解方法产生的DNA增加了一到两个数量级，但DNA质量是次优的。相反，使用Me-Chanical方法制备的样品显示出高的DNA纯度，尽管产量较低。出乎意料的是，机械裂解显示出比酶裂解更高的DNA完整性数（DIN）。16S rRNA扩增子测序结果表明，通过机械破坏制备的样品表现出可重复的相似的微生物群落组成，无论提取条件如何。相比之下，酶促裂解方法在不同的提取条件下导致分类学组成不一致。这项研究表明，机械DNA破坏比酶促破坏更适合附生层样品。
DNA提取协议影响眼表面微生物组曲线
方法：抽样了7个合格志愿者的两只眼睛。基于眼表微生物组领域的先前出版物选择了五种市售的DNA提取方案，并根据其报道的有效宿主DNA耗竭添加了2种宿主DNA耗竭方案，而没有细菌DNA浓度显着降低。使用Illumina Miseq测序靶向16S rRNA基因的V3-V4区域。R中的DADA2管道用于执行生物信息处理，并使用SILVA V132数据库进行了分类学分配。VEGDIST函数用于计算Bray-Curtis距离，并使用Galaxy Web应用程序通过线性判别分析效应大小（LEFSE）来识别潜在的元基因组生物标志物。r包decontam用于控制潜在的污染物。
使用PCR（聚合酶链反应
摘要root-nematode meloidogyne graminicola是水稻生产中经济上重要的害虫。鉴定线虫物种是线虫管理中的重要基础，可以通过提取线虫DNA作为遗传鉴定的早期一步来减少产量损失。这项研究旨在研究基于PCR（聚合酶链反应）和Sanger测序的线虫基因组分析的最佳提取方法和数量。本研究中使用的DNA提取方法是CTAB，SDS和商业试剂盒（Geneaidtm组织/血液DNA迷你试剂盒）。结果表明，三种DNA提取方法可用于基于PCR和Sanger测序的线虫测序，并使用一个线虫，均以第二阶段的少年和一名女性和一名女性，配备了冰期冻结的线虫破坏过程。通过PCR的PCR扩增所有DNA模板，大小为370 bp，而Sanger测序获得了372 bp。
脑肿瘤检测和特征提取和
人体的中央控制单位是大脑。肿瘤未在早期诊断出来，然后会影响大脑意味着它会导致患者的死亡。磁共振图像（MRI）不会产生任何有害的辐射，并且是基于肿瘤等级的区域计算和分类的更好方法。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。 本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。 分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。
适用于啮齿动物、非人类灵长类动物和人类的多模态 MRI 数据的通用脑提取网络 (BEN)
摘要 准确提取磁共振成像 (MRI) 数据中的脑组织对于分析大脑结构和功能至关重要。虽然已经优化了几种常规工具来处理人脑数据，但目前还没有可推广的方法来提取啮齿动物、非人类灵长类动物和人类的多模态 MRI 数据的脑组织。因此，开发一种灵活且可推广的方法来提取跨物种的整个脑组织将使研究人员能够更有效地分析和比较实验结果。在这里，我们提出了一个领域自适应的半监督深度神经网络，称为脑提取网络 (BEN)，用于提取跨物种、MRI 模态和 MR 扫描仪的脑组织。我们已经在 18 个独立数据集上评估了 BEN，包括 783 个啮齿动物 MRI 扫描、246 个非人类灵长类动物 MRI 扫描和 4601 个人类 MRI 扫描，涵盖五个物种、四种模态和六种具有不同磁场强度的 MR 扫描仪。与传统工具箱相比，BEN 的优越性体现在其稳健性、准确性和通用性上。我们提出的方法不仅为跨物种提取脑组织提供了通用解决方案，而且显著提高了图谱配准的准确性，从而有利于下游处理任务。作为一种新型的全自动深度学习方法，BEN 被设计为一种开源软件，可在临床前和临床应用中实现跨物种神经影像数据的高通量处理。
元分析数据提取技巧
T – 研究类型（系统评价、队列研究、RCT 或病例对照） 我上面给出的 PIRT 示例将具有以下 PICOTT： P – 门诊患者 I – B 型利钠肽 (BNP) 或 N 末端片段原 B 型利钠肽 (NT-ProBNP) 的即时检测 C – 超声心动图、临床检查或两者结合 O – 心力衰竭 T – 诊断 T – 系统评价 另外，对于系统评价，有 PICOTS 缩写： P – 人群/问题 I – 干预（广义） C – 比较 O – 结果 T – 时间范围 S – 设置 在对预测模型性能进行系统评价的背景下，PICOTS 是 P – 将使用预测模型的人群 I – 预测模型 C – 竞争模型 O – 验证模型的结果 T – 时间范围，用于预后模型 S – 设置 其他人仍然使用 PICO但根据问题的类型改变其元素。所有上述缩写都旨在帮助定义临床问题。定义明确的问题将为文献检索提供明确的重点，更有可能提供有用的答案并确保研究资源得到充分利用。
通过机器学习辅助神经科学知识提取，应用于 NeuroMorpho.Org 上的神经重建元数据
第二个原因是，解剖实体通常可以根据不同的标准进行标记，这些标准通常根据研究的具体重点而有所不同。例如，区域可以按功能划分（例如，视觉皮层、体感皮层和运动皮层）或按结构划分（例如，枕叶、顶叶和额叶）；细胞类型可以按电生理学分类（快速放电和规律放电），或按分子分类（钙结合蛋白表达和钙网蛋白表达）。这些标签通常在一定程度上与标准重叠，大大增加了注释任务的复杂性。第三个挑战是，NeuroMorpho.Org 将解剖区域和细胞类型分为三个层级，从一般到具体（例如，海马体 / CA1 /
脑电信号特征提取应用趋势
本文将重点介绍脑电图 (EEG) 信号分析，重点介绍研究文献中提到的常见特征提取技术，以及可应用于各种应用。在这篇综述中，我们涵盖了时间域、频域、分解域、时频域和空间域中的单维和多维 EEG 信号处理和特征提取技术。我们还为讨论的方法提供了伪代码，以便从业者和研究人员可以在他们特定的生物医学工作领域中复制它们。此外，我们还讨论了人工智能应用，例如辅助技术、神经疾病分类、脑机接口系统以及它们的机器学习集成对应物，以完成 EEG 信号分析的整体流程设计。最后，我们讨论了可以在 EEG 信号分析的特征提取领域进行创新的未来工作。
使用纳米宾HMW DNA提取，PACBIO为来自多样性的高质量基因组提供了完整的端到端工作流程
摘要PACBIO测序技术提供了最完整，最准确，连续的基因组，并已被用作许多生物多样性，保护和农业类似学计划中的核心技术。在这里，我们在工作流程中提出了重大的进步，这些进步通过提供DNA隔离的方法进一步促进测序工作，并为库准备过程提供了增强的尺寸选择。这些改进应用于各种植物，昆虫和动物样品，并在新的Revio系统上进行了测序，从每个库中产生了90多个GB的数据。