摘要背景:中间的菱形词汇炎(MRG)包括在类似慢性增生性念珠菌病的亚型的结节性斑点样念珠菌病中。许多文献表明MRG是糖尿病(DM)的表现,但是直到现在DM和MRG之间的关联尚不清楚。本文报告了在未诊断的糖尿病患者中发现的MRG。案件:2019年10月,一名71岁的男子来到RSGM Universitas Jember修复了他的牙齿宽松。在口腔检查中,我们发现了一个良好的萎缩椭圆形区域,周围是厚柔软的白色斑块。在他的腿上,我们发现了瘙痒性丘疹,溃疡和地壳多种病变。对白色斑块拭子的微观检查表明,发现孢子和菌丝填充了所有视野。直接糖血液水平测试表明糖血液水平为390 mg/dl。我们诊断为患者具有与可疑DM相关的MRG。将患者给予米其唑口服凝胶,并建议每天清洁舌头三遍后使用它。用于糖尿病管理,将患者转介给詹姆布单元医学中心大学。该患者被诊断出患有糖尿病和口服抗糖尿病。两周后,萎缩区有所改善,白斑块消失了。结论:全科医生必须意识到他们是否在患者中发现MRG是否会导致潜在的未诊断全身性疾病,尤其是糖尿病的可能性。版权所有©2022国家研究与创新局。这是CC BY-SA许可证(https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)下的开放访问文章。
尽管已经对数百万个基因组进行了测序,但其中大多数是从少数物种(例如人,大肠杆菌和结核分枝杆菌)中测序的。结果,现有的基因组序列是高度冗余的。这就是Hunt等人的方式。(2024)压缩了7.86个细菌组件(TB),也称为Alltheberacteria,在分组系统发育相关的基因组后,将其分成78.5 GB(GB)(Bˇrinda等人(Bˇrinda等),2024)。所得的压缩文件无损地保留所有序列,但不能直接搜索。索引对于启用快速序列搜索是必需的。k-mer数据结构是序列索引的流行选择(Marchet等人,2021)。它们可以分为三类。第一类并不将K-MER与数据库序列中的位置相关联。这些数据结构支持会员资格查询或伪字符(Bray等人,2016年),但无法重建输入序列或报告基础对齐。Petabase量表的序列搜索使用所有此类方法(Edgar等人,2022; Karasikov等。,2024; Shiryev和Agarwala,2024年)。第二类将K-MER的子集与其位置相关联。找到K-MER匹配时,此类别中的算法回到数据库序列并执行基本对齐。大多数对齐器都这样工作。但是,由于数据库序列不能很好地压缩,因此这些算法可能需要很大的空间来存储它们。最后一个类别保留所有K-Mers及其位置。,2024)。此类别中的算法可以重建所有数据库序列而无需明确存储它们。尽管可以有效地压缩K-MER的位置(Karasikov等人,2020),他们仍然占用很大的空间。最大的无损K-MER指数由一些terabase组成(Karasikov等人压缩全文索引,例如FM索引(Ferragina和Manzini,2000)R-Index(Gagie等人。,2018年; Bannai等。,2020年; Gagie