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QIAGEN 推出全新文库制备试剂盒，助力多组学研究并推进精准医疗
研究人员还可以使用 QIAseq 多模态 DNA/RNA 文库试剂盒生成仅含 DNA 或仅含 RNA 的文库。这是市场上第一款可兼容多种输入样本的 NGS 多模态试剂盒，包括血液、福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 样本和无细胞 DNA (cfDNA)。这在转化研究中尤其重要，例如在癌症研究中，可能会有不同类型的样本。该试剂盒灵敏度高，可检测 DNA 和 RNA 稀有变异。使用 QIAseq 多模态 DNA/RNA 文库试剂盒生成的 DNA 和 RNA 文库可直接与不同的测序平台兼容，例如 Illumina 仪器和 Element Aviti，并且可以通过增加转换步骤在其他测序仪上进行测序（Complete Genomics/MGI、Singular Genomics 和 Ultima Genomics）。
高吞吐量的靶向代谢组学库在应用于微生物组分析的新型质谱仪上的生成
在一种方法中，MS 1完全扫描和基于PRM的实验均以量化小鼠粪便样品中的胆汁酸，旨在提高注释率和准确的定量。基于RP-LC的方法表现出较高的灵敏度（对于大多数分析的胆汁酸，柱上的LOQ 12.7 fmtololes）和一个线性动态范围，跨越了5个数量级，图6A。同位素标记的胆汁酸被用作内部标准标准（IS），以确保精确的定量并评估数据质量，可靠性和测量鲁棒性，并评估了保留时间，质量准确性和信号响应等指标。最小的色谱移动和一致的信号响应，这是样品重复的变化系数较低，而在整个采集期间，所有内部标准均始终达到可再现的峰面积，图6B。
SORTING FOR CIRCULARITY USA - 资源库
“循环分类”是一个雄心勃勃的框架，其愿景是回收纺织废料、加快采用变革性技术以及促进整个时尚价值链的循环性。该框架的基础建立在 Fashion for Good 和服装影响研究所 (Aii) 于 2021 年发布的题为“解锁万亿美元的时尚脱碳机会”的报告中。1 该合作报告为该行业在 2050 年前实现净零排放提供了路线图，强调了通过高效的材料管理、延长产品生命周期和废物再利用可以实现的巨大潜力和大幅减少碳排放。
肽-A-a-light-weight-python-for-for-for-pheptide-
肽是化学和生物学中相关的分子实体，其应用从药物发现[1，2]到食品技术[3，4]。机器学习已加速了肽发现，例如，用于从头设计，序列优化和证明/生物活性预测[5-8]。机器学习的关键步骤是肽的反应[9，10]，从而将相关的结构插入转换为用于模型训练的数值格式。可以采用几种策略来编码肽信息，例如，通过描述物理化学特征[10]，单速编码[11]和/或进化信息[12]。这些方法中的每一种都捕获了不同的结构信息，可能适合不同的机器学习方法[13]，并且可能对模型性能有唯一的贡献[11，14]。虽然公共批准可用于特定编码meth-
102-390-900技术概述 - 使用SMRTBELL PREP KIT 3.0
程序和清单 - 使用SMRTBELL PREP KIT 3.0（102-166-600）准备整个基因组和元基因组库，描述了使用SMRTBELL PREP KIT 3.0在PACBIO上进行pacBio的Semecencing Systems semect in semect in基因组和元基因组DNA中构建整个基因组测序（WGS）库的工作流程。可以手动执行此过程，也可以使用SMRTBELL PREP套件3.0的众多合格自动化方法之一。
人工智能作为未来图书馆服务的推动者
本研究报告了人工智能 (AI) 作为未来图书馆服务推动者的差距分析。Mogali (2014)、Wood 和 Evans (2018)、Vijayakumar 和 Sheshadri (2019)、Libris (2019)、Pence (2022)、Okunlaya、Syed Abdullah 和 Alias (2022) 和 Hussain (2023) 以及其他不胜枚举的作者进行的多项研究探讨了人工智能在图书馆的未来及其对复兴图书馆空间的影响。尽管如此，作者并没有强调图书馆员如何为未来图书馆服务使用人工智能做好准备，以支持管理运营，因为没有其他措施来应对日益不稳定的电力供应、缺乏机构政策、缺乏资金来获取现代人工智能、发展中国家图书馆环境不稳定的工作条件，以及其他因素，例如第五次工业革命中需要人工智能的变化。如果今天要考虑图书馆员，他们准备好了吗？在作者们的讨论中，另一个有趣的问题引起了他们的共鸣：图书馆员对人工智能作为未来图书馆服务的推动者有何看法？将人工智能注入未来的图书馆服务是否不会成为图书馆员失业的制约因素？
生态建模 - SLU库的管理页面
北方森林通常被设法最大化木材生产，但其他目标（缓解气候变化）越来越重要。因此，有必要检查森林产量与其在森林林分中碳固存和气候变化的潜力之间的协同作用和权衡。为此，我们开发了一种新型的基于过程的基于过程的隔室模型，该模型允许从光合固定的碳路径遵循碳路径，直到其通过自养或异养的呼吸恢复到大气中，或者被燃烧为木材。在系统中的碳之后，可以说明森林生态系统和木制品将碳远离大气（即碳运输时间）保留多长时间。例如，我们将模型应用于四种管理场景，即混合型松树，均匀的松树，均匀年龄的云杉和均匀的混合森林，以及相对于木材生产，碳螯合和气候变化缓解潜能的性能的对比度。虽然在80年旋转结束时，均匀的森林比混合森林高出31％，而混合森林在几乎整个旋转中都优越，而在碳保留时间远离大气（即，就气候变化潜力而言。重要的是，在生态系统中最大化生产或碳量最大的情况不一定是避免大气的碳保留最有益的。这些结果强调了在评估森林管理选项以缓解森林管理方案时考虑碳运输时间的重要性。
Interca：一个实现“自动”的 R 库……
摘要 目的——本文旨在开发一个 R 编程语言软件库，实现解释坐标、解释轴和解释平面的概念。这样就可以自动可靠地解释先前提出和发布的多重对应分析 (MCA) 的结果。因此，用户可以通过 R 命令和相应的图形界面将这些概念无缝应用于他们的数据。 设计/方法/方法——在本研究的背景下，通过广泛的文献综述，研究了使用 Shiny 库开发软件的优势。该库允许 R 用户开发全栈应用程序，而无需了解开发复杂应用程序所需的相应技术。此外，还介绍了 Shiny 应用程序的结构组件，最终形成了所提出的软件应用程序。 发现——利用 Shiny 库的软件使非专业开发人员能够快速开发专门的应用程序，以展示或帮助理解科学上有趣且复杂的对象或概念。具体而言，通过此提议的应用程序，用户可以迅速有效地将本研究中涉及的科学概念应用于他们的数据。此外，他们还可以动态生成可供下载和共享的图表和报告。研究限制/含义——提议的软件包是探索性 MCA 方法基本概念的实现。下一步，几何数据分析的发现将作为功能添加，以向用户提供更全面的信息。实际意义——这项工作的实际意义包括将该方法的使用传播给更广泛的受众。此外，决定使用开源代码实现它将导致其他第三方用户软件包集成该软件包的功能。原创性/价值——提议的软件引入了解释协调、解释轴和解释平面等概念的初步实现。这个软件包旨在扩大和
Julearn：一个易于使用的库，用于无泄漏评估和检查ML模型
防止域专家可用的常见错误。Julearn的创建是易于使用的，可用于具有不同背景的研究人员，并创造可重现的结果。此外，我们设计了Julearn，因此很容易扩展和维护，以便跟上神经科学和药物等不断发展的领域。Julearn的可访问性和可用性方面决定是核心，因为我们旨在帮助研究人员应用ML。我们通过仔细设计应用程序编程接口（API）来实现这一目标，仅包括一些简单的密钥功能和类来创建和评估复杂的ML管道。此外，我们添加了几个公用事业，使研究人员可以详细了解所得管道。为了使Julearn保持最新状态，我们在Scikit-Learn [3，4]的顶部构建了它，并遵循软件工程的共同最佳实践，例如单元测试和连续集成。
超有效的自动化整个基因组测序：使用QIASEQ®FXDNA库套件和Qiaseq®normalizer套件的图书馆准备工作流程
图5。QIASEQ归一化器从具有不同输入DNA浓度的样品批次产生可重复的，归一化的DNA文库。为了证明这一点，我们创建了一批24个样本的e.coli DNA，范围为10至100 ng输入（CV = 64.67％）。我们使用QIASEQ FX PLUS QIASEQ归一化器（Workflow B）处理了样品，在库准备后，我们在归一化之前和之后删除了等分试样。归一化器产生的文库具有适当的测序浓度（平均1.8 ng/μl）和库浓度降低（CV从33.85％降低至13.53％）。