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实现可重复的肿瘤类器官培养
类器官通过在体外准确重现组织和肿瘤的异质性，为推动临床前研究和个性化医疗展现出巨大潜力。然而，缺乏标准化的癌症类器官培养方案阻碍了可重复性。本文全面回顾了当前与癌症类器官培养相关的挑战，并强调了该领域最近的多学科进展，特别关注肝癌类器官培养的标准化。我们讨论了导致技术差异的非标准化方面，包括组织来源、加工技术、培养基配方和基质材料。此外，我们强调需要建立可重复的平台，以准确保留母体肿瘤的遗传、蛋白质组学、形态学和药理学特征。在每个部分的末尾，我们的重点转移到原发性肝癌的类器官培养标准化。通过应对这些挑战，我们可以提高癌症类器官系统的可重复性和临床转化，从而使其在精准医疗、药物筛选和临床前研究中具有潜在应用。
可重复的模型开发 -
心脏细胞电生理学的建模是系统生物学中最成熟的领域之一。这种扩展的研究工作集中的集中度带来了新的挑战，其中最重要的是选择哪种模型最适合解决特定的科学问题。在上一篇论文中，我们介绍了开发在线资源以在广泛的实验场景中对电生理细胞模型进行表征和比较的最初工作。在这项工作中，我们描述了我们如何开发了一种新颖的协议语言，使我们能够将数学模型的细节（大多数心脏细胞模型采用了普通微分方程的形式）与所模拟的实验协议分开。我们开发了一个完全开放的在线存储库（我们称为心脏电生理网络实验室），该存储库可以允许用户存储和比较将相同的实验协议应用于竞争模型的结果。在当前的论文中，我们描述了这项工作的最新和计划的扩展，重点是支持从实验数据中构建模型的过程。我们概述了开发一种可读性语言的必要工作，以描述从湿实验室数据集中推断参数的过程，并通过使用实验数据拟合HERG通道模型的详细示例来说明我们的方法。我们通过讨论在该领域取得进一步进步的未来挑战，以促进心脏细胞模型开发的完全可重现方法，以进一步的进步。©2018作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
可访问，可再现和协作生物医学分析的星系平台：2018 Update
星系（主页：https：//galaxyproject.org，主要公共服务器：https：//usegalaxy.org）是一个基于Web的科学分析平台，该平台由全球科学家的数十种科学家使用，全世界的科学家都在全球范围内进行了大型生物媒体数据集，例如在基因组学中分析的大型生物学数据集中，并且是基因组学，protolomics和potsoic of potsololomics and Impecol＆Metsoil of Impecol of Metsoil of Metimol of nevem of nevimol of。始于2005年，Galaxy继续专注于数据驱动的生物医学科学的三个主要挑战：所有研究人员都可以访问分析的分析，对分析的分析是完全可重现的，并且可以简单地进行分析，以便可以重复使用并扩展它们。在过去的两年中，Galaxy团队和Galaxy周围的开源社区已为Galaxy的核心框架，用户互间，工具和培训材料做出了实质性的证明。框架和用户界面改进现在使Galaxy可以用于分析数以万计的数据集，并且现在可以从Galaxy工具设置中获得> 5500个工具。Galaxy Community努力创建众多针对常见类型的基因组分析类型的高质量教程。Galaxy De-Veloper和用户社区继续增长，并且是Galaxy的开发不可或缺的一部分。星系公共服务器的数量，开发人员为
可访问，可重复和协作数据分析的银河平台：2024 Update
摘要星系（https://galaxyproject.org）全球范围内消失，主要是通过免费使用服务，支持每年扩大范围的用户驱动研究。用户被platf orm st abilit y，工具和参考dat Aset y多样性，培训，支持和集成的公共星系服务吸引，这可以实现复杂，可重复的，可共享的数据分析。应用用户体验设计的原理（UXD），已驱动了可访问性，通过Galaxy Labs / subdomains的工具访问性以及重新设计的Galaxy Toolshed驱动的。Galaxy工具功能正在以两个战略方向发展：整合通用图形处理单元（GPGPU）访问尖端方法和许可的工具支持。通过在银河系中开发更多的工作流程并通过为公共银河服务提供资源来运行它们，从而增加了与全球研究财团的参与。Galaxy Training网络（GTN）投资组合的规模和可访问性通过学习路径和与培训课程中功能的Galaxy工具的直接集成。代码v elopment继续与Galaxy项目路线图保持一致，并提供了工作调度和用户Interf ACE的精力。环境影响评估还可以帮助用户和De V Elopers吸引他们，通过显示每个星系作业产生的估计的CO 2排放，使他们想起了他们在维持Ainabilit y中的作用。
moshpit：Qiime 2框架上的可访问，可再现的元基因组数据科学
图1。Moshpit和示范分析的概述。（a）当前分析工作流的示意图。对Kaiju的分类注释得到了原始阅读的支持，并且可以将Kraken 2应用于对原始读取，重叠群或脱封的MAGS进行分类。用蛋酒贴剂的功能注释可用于重叠群或（解换）mags。（b）塔拉海洋数据集的重新分析。该地图描绘了全球收集样品的香农多样性，对四个位置的缩放视图显示了跨样本深度的分类学分配。bray-curtis主坐标散点图突出了深海样品之间的组成相似性。（C-D）基于读取（C）和基于MAG的可可分析（D）在发酵过程中表现出一致的多样性下降，并伴随着功能基因谱的变化。
使用重生方法的方法，用于在结核分枝杆菌中对全基因胺抗性的全基因组测序预测的改进目录。
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助人提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月25日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.01.30.635633 doi：biorxiv preprint
对 p-GaN 功率 HEMT 进行预处理以实现可重复的 V 测量
在可靠性研究中，当使用阈值电压 (V th ) 作为指标时，阈值电压 (V th ) 的不稳定性会造成问题，因为它会完全模糊由于实际器件老化而导致的最终漂移。这种不稳定性是在电气特性测量期间观察到的，与晶体管的“偏置历史”有关，这会在结构的不同层中引入载流子捕获/去捕获。因此，需要新的方法来克服这种与捕获相关的不稳定性问题，以便准确监控器件老化。为了解决阈值电压测量的可重复性问题，我们研究了其在 GaN 晶体管上的不稳定性。研究了在实际 V th 测量之前应用的预处理步骤。所提出的预处理方法基于在栅极端子上应用专用的 V GS (t) 偏置，从而导致 V th 的稳定和可重复值。通过分析预处理的 V th 测量后的漏极泄漏测量，可以确定实现观察到的 V th 稳定性的机制。它展示了空穴注入结构的作用。提出预处理 V th 测量方法作为补充测量，以便在未来的可靠性研究中正确跟踪 pGaN HEMT 的老化。
对欧姆 p-GaN 功率 HEMT 进行预处理，以实现可重复的 Vth 测量
在 GaN HEMT 的可靠性研究中，阈值电压 (V th ) 的波动对监测电漂移提出了挑战。虽然欧姆 p-GaN 等技术可以减轻 V th 波动，但可恢复电荷捕获的问题仍然存在。因此，在进行可靠性研究时采用新颖的特性分析方法至关重要，这样才能测量内在变化而不是即使在未退化的晶体管中也存在的电荷捕获效应。本文阐述的一种方法可以可靠且可重复地测量欧姆 p-GaN 栅极 HEMT GaN 的 V th 。在阈值电压测量之前立即引入专用的栅极偏置曲线以使其稳定。这个预处理阶段需要负偏置电压，然后再施加适当高的电压才能有效。所介绍的新协议也被证明适用于其他 HEMT GaN 结构。
在高运动青年队列中进行数据救援，以实现稳健且可重复的大脑行为关系
图 1。描述运动排序和装袋程序的示意图。Shen 268 分割方案用于提取所有参与者的 fMRI 时间序列。执行清理时，如果其 rmsFD > 0.20 毫米，则在 fMRI 时间序列中识别出运动损坏的时间点 (T)。审查该时间点后，还会删除其前一个 (T – 1) 和两个后续 (T + 1, T + 2) 时间点。然后根据时间点的 rmsFD 值对其进行排序，并使用顶部 minTP 运动污染最少的时间点来计算功能连接（运动排序功能连接矩阵）。对于每个参与者，使用运动排序时间序列计算功能连接矩阵。使用清理后的时间序列执行装袋，方法是选择与预定义阈值（由 minTP 表示）匹配的受运动破坏最少的时间点（按其 rmsFD 值排序），并从 500 次迭代中的运动受限时间点中引导给定大小 TP 的样本（有替换地）并计算功能连接。对于每个参与者，平均装袋功能连接矩阵是通过对得到的 500 个功能连接矩阵（装袋功能连接矩阵）取平均值来计算的。
可重复性、可复制性和可重复性：以高性能计算为重点的可重复性研究调查
（https://journals.plos.org/plosone/s/materials-and-software-sharing）。各国政府拥有融资能力，必须参与开放科学，例如美国国立卫生研究院（Collins and Tabak，2014 年）和法国政府（https://www.ouvrirlascience.fr/second-national-plan-for-open-science/）。最后，整合开放科学并创造