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生物特征识别技术 | GAO
根据实验室环境中进行的大量研究，生物特征识别技术的准确度已经提高，尤其是面部识别，但在了解现实世界的表现方面仍然存在差距。根据 GAO 审查的文献和 GAO 采访的研究人员，各种因素（例如，生物特征识别算法所用数据集缺乏人口多样性）都可能导致不同人口群体的准确度存在差异。虽然在实验室测试中已经研究了技术性能的差异，但现实世界环境中的性能研究却少得多，例如，很难获取跨人口群体的有意义的样本。
使用BioMes跨实际元基因组数据进行基准生物信息学识别工具
摘要背景：由于大多数病毒仍然未经培养，宏基因组学目前是病毒发现的主要方法。在宏基因组数据中检测病毒并不是琐碎的。在过去的几年中，为此任务开发了许多生物信息学识别工具，因此选择正确的工具，参数和截止值使其具有挑战性。由于所有这些工具都测量了不同的生物信号，并使用不同的算法以及培训和参考数据库，因此必须进行独立的基准测试以为用户提供客观的指导。结果：我们比较了从三个不同的生物群落中的八个配对病毒和微生物数据集中进行13个模式中的九种最先进的病毒识别工具的性能，包括来自南极沿海水域的新复杂数据集。工具具有高度可变的真实正率（0-97％）和假正率（0-30％）。ppr-meta最好将病毒与微生物重叠群区分开，然后是DeepVirfinder，virSorter2和充满活力的。不同的工具确定基准数据和所有工具的不同子集，除了Sourmash，还可以找到独特的病毒重叠群。使用调整后的参数截止进行了改进的工具性能，表明应考虑使用使用之前的参数截止。结论：我们独立的基准分析有助于选择生物信息学病毒识别工具的选择，并为病毒学研究人员的参数调整提供建议。
全基因组识别和硅内表达...
抽象类胡萝卜素裂解酶（CCOS）酶通过产生多种杀伤型及其衍生物，在植物生长和发育中起重要作用。这些化合物对于为花朵和水果以及合成的植物激素（例如脱甲酸和strigolactone）而言至关重要。尽管其重要性，但尚未确定向日葵中CCO酶的基因家族响应。在这项研究中，我们确定了葵花籽植物的CCO基因，以填补这一知识空白。系统发育和同步分析表明，在不同植物物种中保守的Helianthus annnus cco（Hacco）基因可以根据其保守域将其分为三个亚组。使用模因工具和多个序列比对分析在HACCO基因序列中鉴定出保守的基序。顺式调节元素（CRE）分析Hacco基因表明存在与植物激素，发育以及对生物和非生物胁迫的反应有关的各种响应元件。这意味着这些基因可能会对植物激素，发育提示和干旱胁迫反应，从而在发育更具耐药作物的发育中提供了潜在的应用。属于9-CIS-环氧类胡萝卜素双加氧酶（NCED）亚组主要表现出叶绿体定位，而在其他组中发现的基因主要位于细胞质中。通过60个miRNA调节了这21个鉴定出的Haccos，表明microRNA在向日葵中基因调节中的关键作用。在干旱胁迫下的基因表达分析显示，Hanced16和Hanced19的显着上调，这是ABA激素生物合成中关键的基因。在器官特异性基因表达分析中，HACCD12和HACCD20基因在叶片中表现出较高的活性，表明在叶子色素沉着中具有潜在的作用。这项研究为未来的研究及向日葵基因家族的调节和功能的研究奠定了基础。有可能开发可用于在育种计划中使用的分子标记物，以创建对生物和非生物胁迫具有抗性的新向日葵线。
AI供应链优化：美国和非洲趋势的比较审查
街头食品是印度烹饪文化不可或缺的一部分，为顾客提供了多种负担得起的选择。但是，由于基础设施不足和街头小贩的瞬时性质，人们对与街头食品消费有关的公众健康风险的担忧持续存在。受污染的街头食品会导致食源性疾病，例如胃肠炎，伤寒，肺炎，食物中毒和丙型肝炎A。益生菌是有益的细菌，可以通过靶向特定的感染来有效。富含益生菌的果实饮料提出了一种创新的方法，可改善人口营养和益生菌提供。乳杆菌Gasseri是一种革兰氏阳性细菌，由于其对酸度的抗性和对肠道健康的有益作用，因此被证明是有希望的益生菌菌株。藻酸盐封装改善了益生菌菌株的稳定性和释放。益生菌果汁可以由富含抗氧化剂和养分的水果制成，例如西番茄，fragaria ananassa和phyllanthus emblica。这项研究的目的是使用分子方法来发现从街头食品中分离出来的klebsiella aerogenes（pp335235）。该研究还试图确定分离株的抗生素灵敏度模式，并探索用乳糖乳杆菌将果汁加固的潜力，作为益生菌营养的治疗策略。
比较多个基于全基因组序列的工具的性能，用于鉴定Cereus cereus sensu sensu stricto biovar biovar tueringiensis
摘要Cereus cereus sensu stricto（S.S。）物种包括以生物杀菌活性而闻名的生物苏云金（BT）菌株，以及具有食物传播致病潜力的菌株。bt菌株（i）。已经开发了多种生物信息学工具，用于基于全基因组测序（WGS）数据检测晶体蛋白编码基因。但是，这些工具的性能尚未使用表型数据来评估。因此，这项研究的目的是评估四种生物信息学工具的性能，以检测晶体蛋白质编码基因。根据基于表型显微镜的筛选，确定了基于序列的BT鉴定的准确性，以生产晶体蛋白。从临床，食品，环境和商业生物农药产品中分离出的总共58种不同的Cereus sensu Lato菌株。分离株的晶体蛋白产生。晶体蛋白编码基因。在58种分离株中，证实了18种分离株的晶体蛋白的表型产生。基于序列的BT识别的特异性和灵敏度为0.85和0.94，BTTOXIN_DIGGE为0.97，IDOPS的BTYPER3、0.95和0.94的特异性和0.97和0.89，对于Cry_processor而言，BTYPER3，0.95和0.94，0.88和1.00。CRY_PROOCESER预测具有最高特异性的晶体蛋白产生，而Bttoxin_digger和IDOPS预测了具有最高敏感性的晶体蛋白质的产生。四分之三的经过测试的生物信息学工具的整体运行良好，IDOP具有高灵敏度和特异性（> 0.90）。
脑脊液靶向测序快速鉴定耐药结核性脑膜炎
摘要 结核性脑膜炎 (TBM) 的死亡率仍然保持在 30% 左右，大多数死亡发生在开始治疗后的 2 个月内。耐药菌株的死亡率更高，因此及早发现耐药性 (DR) 至关重要。靶向下一代测序 (tNGS) 产生高读取深度，可以检测低频率的 DR 相关等位基因。我们将 Deeplex Myc-TB（一种 tNGS 检测）应用于 72 名经微生物学确诊的 TBM 成人的脑脊液 (CSF) 样本，并将其基因组药物敏感性预测与表型敏感性测试 (pDST) 和全基因组测序的综合参考标准以及临床结果进行了比较。Deeplex 在 24/72 (33.3%) 个 CSF 样本中检测到结核分枝杆菌复合体 DNA，并为 22/24 (91.7%) 生成了完整的 DR 报告。 Deeplex 生成的读取深度与 MTB/RIF Xpert 的半定量结果相关。在与一线 DR 相关的典型基因座上可以看到频率 <20% 的等位基因。忽略这些低频等位基因，Deeplex 与除吡嗪酰胺和链霉素以外所有药物的综合参考标准 100% 一致。三名患者在治疗 30 天后脑脊液培养呈阳性；参考测试和 Deeplex 在其中两名患者中鉴定出异烟肼耐药性，而 Deeplex 单独在一名患者中鉴定出低频利福平耐药等位基因。五名患者死亡，其中一名患者通过 pDST 鉴定出吡嗪酰胺耐药性。脑脊液 tNGS 可以快速准确地检测出耐药 TBM，但其应用仅限于细菌负荷较高的患者。对于细菌负荷较低的患者，需要开发诊断和耐药性检测的替代方法。
全基因组鉴定 bHLH 转录因子及其在泌盐植物海薰衣草 (Limonium bicolor) 盐腺发育中的功能分析
具有基本螺旋-环-螺旋（bHLH）结构的转录因子广泛调控植物的生长、表皮结构发育、代谢过程和对压力的反应。海薰衣草（Limonium bicolor）是一种泌盐植物，其表皮中独特的盐腺使其具有很强的抗盐胁迫能力，有助于盐碱地的改良。但海薰衣草中bHLH转录因子家族的特征尚不清楚。本文通过遗传分析系统地分析了整个海薰衣草基因组中187个已鉴定的bHLH家族基因的特征、定位和系统发育关系，以及它们的顺式调控启动子元件、表达模式和在盐腺发育或耐盐性中的关键作用。已验证的9个海薰衣草bHLH基因在细胞核中表达且编码的蛋白在细胞核中发挥作用，其中Lb2G14060和Lb1G07934编码的蛋白也定位于盐腺中。 CRISPR-Cas9 敲除突变体和过表达株分析表明，Lb1G07934 编码的蛋白参与盐腺形成、盐分泌和抗盐性，表明 bHLH 基因对盐胁迫响应和表皮结构发育具有重要影响。本研究为进一步研究 bHLH 基因在盐芥中的作用和作用机制奠定了基础，为筛选提高作物抗盐性的耐盐基因和改良盐渍土奠定了基础。
基于技术网络的潜在颠覆性技术识别研究
颠覆性技术具有三个显著而有意义的特征：归零效应，即维持性技术因其惊人的、前所未有的进步而变得无用；重塑技术与经济格局；引领未来技术体系的主流，这些都具有深远的影响和积极影响。颠覆性技术的识别是一项普遍艰巨的任务。因此，本文旨在增强潜在颠覆性技术识别结果的技术相关性，提高潜在颠覆性技术识别主题的粒度和有效性。依据生命周期理论，划分时间阶段，构建技术网络动态并进行分析，识别出潜在颠覆性技术。从而，利用潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型，进一步明确潜在颠覆性技术的主题内容。本文以大型民用无人机为例，证明了模型的可行性和有效性。结果表明，该领域的潜在颠覆性技术为数据采集、主设备及地面平台智能化。
强大的工具还是太强大？关于400万条推文
血清电泳（SPEP）是一种用于分析血液中最重要蛋白质的分布的方法。主要的临床问题是存在抗体（M蛋白/副蛋白）的单克隆分数，这对于诊断和下血液学疾病（例如多发性骨髓瘤）至关重要。最近的研究表明，可以通过例如检查蛋白质聚糖模式来跟踪肿瘤手术，可以使用机器学习来评估蛋白质电泳。在这项研究中，我们比较了26种不同的决策树算法，通过使用来自血清蛋白质毛细血管电泳的数值数据，以鉴定人血清中M蛋白的存在。对于数据的自动检测和聚类，我们使用了一个由67,073个样本组成的匿名数据集。我们发现了五种具有较高能力检测M蛋白质的方法：额外的树（ET），随机拟合（RF），直方机分级增强回收期（HGBR），轻梯度增强方法（LGBM）和极端梯度增强（XGB）。此外，我们实施了一种游戏方法来披露数据集中的哪些功能，这些功能表明了由此产生的M蛋白诊断。结果验证了伽马球蛋白的馏分和β球蛋白分数的一部分是电泳分析的最重要特征，从而增强了我们方法的可靠性。最后，我们测试了分类的M蛋白质同种型的算法，其中ET和XGB在测试的五种算法中表现出最佳性能。我们的结果表明，血清毛细管电泳与决策树算法相结合，在应用M蛋白的快速，准确鉴定方面具有巨大的潜力。此外，这些方法将适用于各种血液分析，例如血红蛋白病，表明诊断范围广泛。但是，对于M蛋白质同种型分类，将机器学习解决方案与毛细血管电泳的数值数据与凝胶电泳图像数据相结合是最有利的。