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棕色野兔（Lepus Europaeus）的高质量基因组组装与染色体水平脚手架
我们在这里提出了棕色野兔（Lepus europaeus pallas）的高质量基因组组装，该组件基于来自芬兰东部利珀里（Liperi）的雄性标本的纤维细胞细胞系。这个棕色的野兔基因组代表了芬兰对欧洲参考基因组试验e ort e ort的第一个贡献，以生成欧洲生物多样性的参考基因组。使用HI-C染色体结构捕获方法，使用25倍PACBIO HIFI测序数据组装了基因组，并使用了SCA的旧基因组。在手动策划后，组装的基因组长度为2,930,972,003 bp，N50 sca egs为125.8 MB。93.16％的组装可以分配给25个识别的染色体（23个常染色体加X和Y），与已发布的核型匹配。染色体根据大小编号。基因组基于BUSCO分数（MAM-malia_odb10数据库）具有高度的完整性，完成：96.1％[单副本：93.1％，重复：3.0％]，片段为0.8％，缺少2.9％。对细胞系的线粒体基因组进行测序并分别组装。最终注释的基因组具有30,833个基因，其中21,467个多肽代码。棕色野兔基因组特别有趣，因为该物种很容易与北部欧亚大陆物种接触区的山野兔（Lepus timidus L.）杂交，从而产生肥沃的春季，并导致这两个物种之间的基因流。除了为人群研究提供有用的比较外，基因组还可以深入了解一般的毛刺和lagomorpha之间的染色体演化。基因组的染色体组装还表明，细胞系在培养过程中尚未获得核型变化。
HI-C工具的基准测试，用于脚手架DE NOVO基因组组件
fiffoff_combine.py是我们开发的python脚本，用于输出有关目标组件和参考基因组之间基因截然性的指标。与参考基因组相比，我们将基因共线性定义为靶组件中基因定位之间的对应关系。脚本将输出.gff从升降机和引用.gff文件作为输入。它仅分析基因共线性，因此外显子和成绩单被排除在.GFF文件中。此外，该脚本允许设置一个阈值，以评估目标和参考组件之间相邻基因对之间基因间长度的差异：如果差异低于阈值，则比较的基因组注释是相干的（默认值：500 bp）。
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
自动组装支架提升了新型番茄系统的高通量基因组编辑能力
1. 约翰霍普金斯大学计算机科学系，美国马里兰州巴尔的摩 21218 2. 洛桑大学整合基因组学中心，瑞士洛桑 CH-1015 3. 冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港 11724 4. 霍华德休斯医学研究所，冷泉港实验室，美国纽约州冷泉港 11724 5. 约翰霍普金斯大学生物系，美国马里兰州巴尔的摩 21218 *通信地址：mschatz@cs.jhu.edu，sebastian.soyk@unil.ch 摘要 推进作物基因组学需要由高质量个性化基因组组装实现的高效遗传系统。在这里，我们介绍了 RagTag，一套用于自动化组装支架和修补的工具，并为广泛使用的番茄基因型 M82 和 Sweet-100 建立了染色体规模的参考基因组，Sweet-100 是我们为加速功能基因组学和基因组编辑而开发的快速循环基因型。这项工作概述了快速扩展其他植物物种的遗传系统和基因组资源的策略。主要基因组测序和编辑方面的最新技术进展使得以前所未有的精度查询和操作作物基因组成为可能。泛基因组可以捕获作物物种内的多样化等位基因，但研究它们的表型后果受到相关和多样化基因型中有效的功能遗传系统的限制。番茄是研究驯化和数量性状遗传学的典型作物系统。对数百个番茄基因组的测序揭示了巨大的基因组多样性 [1,2]；然而，只有少数种质拥有染色体级基因组 [3–5]，而且参考基因组 (Heinz 1706) 与常用于遗传和分子实验的基因型 (例如品种 M82、Moneymaker、Ailsa Craig 等) 之间存在历史差异。大果品种 M82 已被用作遗传、代谢和发育分析的主要参考 [6,7]；然而，缺乏高质量的基因组组装，导致基因组学分析中出现参考偏差和错误信号。此外，对具有较大果实的品种进行表型分析需要大量劳动力，并且需要广泛的生长设施来容纳具有较长世代周期的大型植物。超矮小果实品种 Micro-tom 克服了其中的一些限制 [8]，但高度诱变的背景、严重的激素和发育异常以及低下的果实品质削弱了其在研究许多具有转化农学重要性的表型（如枝条、花序和果实发育）方面的价值（图 1a 和补充图 1a-f）。
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