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ciftistorm管道：促进可再现的脑电图/meg源连接
我们提出了ciftistorm，这是一种电生理源成像（ESI）管道，该管道结合了最近开发的改善正向和逆溶液的方法。Ciftistorm管道产生人类连接组项目（HCP）和符合空间分辨率程度的数据集输入的MegConnectome兼容输出。输入数据的范围可以从没有结构磁共振成像（SMRI）的低传感器密度脑电图（EEG）或磁脑电图（MEG）录制到具有HCP多模态SMRI符合SMRI的HCP EEG/ MEG记录。ciftistorm将铅场和几何校正的数字质量控制引入了正向建模的头部和源模型。对于反向建模，我们提出了基于多个先验的源头光谱的贝叶斯估计。我们促进了从单个SMRI获得的T1W/fsaverage32k高分辨率空间中的ESI。我们通过比较来自HCP MEG和MRI标准化数据集前十年中获得的CUBAN HUMEN BRAIN MAPPICS项目（CHBMP）的EEG和MRI数据的Ciftistorm输出来验证此功能。
征集临时研究提案 - 医学和健康领域的可重复人工智能
11.方法和技术工作计划。12.数据 - 将要使用的数据/信息（结构化或半结构化/非结构化）的简要说明。数据类型（例如图像、时间序列、实验室测试、“组学”、文本、电子健康记录等。或上述组合。数据大小（文件大小、样本数量）。数据结构（数据库类型、文件格式和内容等）。数据加载方式描述（需要特殊软件、常见编程语言可用的数据加载器/导入器功能）。如果提案旨在生成新数据，则应提及样本大小和合作者详细信息。13.道德审查：解决审查要求，包括道德审查
耐用、可重复、高效钙钛矿串联材料联合设计中心，2582-1561
拟议的行动（或上述理由中定义的提案部分）属于 10 CFR 第 1021 部分 D 分项附录 A 或 B 中所列的行动类别。为了符合 10 CFR 第 1021 部分 D 分项附录 B 中所列的行动类别，提案必须不会：(1) 威胁违反适用的环境、安全和健康法定、监管或许可要求，或 DOE 或行政命令的类似要求；(2) 要求选址和建造或大规模扩建废物储存、处置、回收或处理设施（包括焚化炉），但提案可以包括明确排除的废物储存、处置、回收或处理行动或设施；(3) 扰乱环境中预先存在的危险物质、污染物、污染物或 CERCLA 排除的石油和天然气产品，从而导致不受控制或未经许可的排放； （4）有可能对环境敏感资源造成重大影响，包括但不限于《10 CFR》第1021部分D分部附录B第B（4）段所列的资源；（5）涉及转基因生物、合成生物学、政府指定的有害杂草或入侵物种，除非拟议活动在设计和操作上受到遏制或限制，以防止未经授权释放到环境中，并按照适用要求进行，例如《10 CFR》第1021部分D分部附录B第B（5）段所列的要求。
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。
多电源EM免疫的实验表征
Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。Johannes W. M. Osterrieth，James Ramper，David Madden，Nakul Rampal，Luke Skoric，Bethany Connolly，Mark。 Santos，Xian-He Sun，Hana Bunzen，Sateh C. Moreton，Jessica C. Moreton。 M. D'Alessandro，Patrick W. Dohenn，MirceaDincă，Chenyue Sun，Christian Doonan，Michael Thomas Huxley，Jack D. Evans，Paolo Falcaro。 Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sujit K. Ghosh, Soumya Mukherjee, Matthew R. Hill, Muhammed Munir Sadiq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu北川。A. Dewitt，免费V. Lotsch。拉玛·奥克塔维安（Rama Octavian），俄罗斯莫里斯（Morris），保罗·圣惠特利（Paul St. Wheatley），纳瓦尔（Navarre Cyderius，Randall Q. Snurr，Rebecca B. Concalves，Shane Telfer，Seok J. Lee，Valska P. Ting，Van Speybroeck，Sven M. Rogge，Krista，Christ。 St. Luke W. Bingel，Stefan Wuttke，Andreo Jacopo，Omar Yaghi。
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
使用 QIIME 2 进行可重复、交互、可扩展和可扩展的微生物组数据科学
致编辑 — 过去 20 年里，DNA 测序和生物信息学技术的飞速发展大大提高了我们对微生物世界的了解。这种日益增长的了解涉及微生物的巨大多样性；微生物区系和微生物组如何影响疾病 1 和医学治疗 2；微生物如何影响地球的健康 3 ；以及微生物组生物技术在医学 4 、法医 5 、环境 6 和农业 7 应用的新兴探索。这方面的工作大部分是由标记基因调查（例如，细菌/古细菌的 16S rRNA 基因、真菌内部转录间隔区和真核生物的 18S rRNA 基因）推动的，这些调查以不同程度的分类特异性和系统发育信息来分析微生物区系。该领域目前正在转向整合其他数据类型，如代谢物 8 、宏蛋白质组 9 或宏转录组 9,10 图谱。
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。
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。