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M. Tech。在生物医学工程
争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
M.Tech Applied AI和Communications
课程内容：模块1：使用Python的数据科学简介是什么数据科学，数据科学家会做什么？在行业中数据科学的各种示例，如何部署Python用于数据科学应用程序，数据科学过程中的各种步骤，例如数据争吵，数据探索和选择模型。Python编程语言简介，重要的Python功能，Python与其他编程语言，Python安装，Windows和Mac的Anaconda Python分发，如何运行Python脚本，Python IDE工作机构，运行Python Basic commands，Python Basics commands，Python python varriables类型和数据类型。模块2：Python基本结构介绍了Python中的基本结构，理解诸如标签和空间之类的凹痕，Python内置数据类型，Python的基本运算符，Python，循环和控制语句（如中断）和控制语句（例如继续，继续，继续，否则，范围（）范围（）等等。和抽象，哪些访问修饰符，实例，类成员，类和对象，功能参数和返回类型函数，lambda表达式。Module 3 : NumPy for Data Transformation Introduction to mathematical computing in Python, What are arrays and matrices, array indexing, array math, Inspecting a NumPy array, NumPy array manipulation Module 4 : Scipy for Mathematical Computing Introduction to SciPy, Functions building on top of NumPy, cluster, linalg, signal, optimize, integrate, subpackages, SciPy with Bayes Theorem.模块5：数据操纵和数据可视化加载来自各种文件的数据（.dat，.json，.h5，.txt，.csv，.xlsx等），示例应用程序，Matplotlib简介，使用matplotlib绘制图形和图表，例如散点，栏，派，派，线等，直方图等，matplotlib apis
乌克兰临时保护受益人的劳动力市场融合
1 2001 年 7 月 20 日欧盟理事会第 2001/55/EC 号指令，关于在流离失所者大量涌入的情况下提供临时保护的最低标准以及关于促进成员国在接收此类人员和承担其后果方面保持平衡的措施，https://eur-lex.europa.eu/eli/dir/2001/55/oj，最后访问于 2024 年 5 月 7 日。2 2022 年 3 月 4 日欧盟理事会实施决定 (EU) 2022/382，确定存在根据第 2001/55/EC 号指令第 5 条含义所述的乌克兰流离失所者大量涌入，并具有引入临时保护的效果，https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32022D0382，最后访问于 2024 年 5 月 7 日。3 TPD 第 12 条。 4 除非另有说明，所有提及的“东道国”均指报告 EMN 成员国和观察员国以及非欧盟 OECD 国家。 5 为保持一致性，本通报还包含有关乌克兰流离失所者在非欧盟 OECD 国家就业的信息，但由于 TPD 不适用，因此他们不具备临时保护受益人的身份，因此“临时保护受益人”一词被广泛使用。在塞尔维亚，塞尔维亚《庇护和临时保护法》与 TPD 保持一致，政府决定启动临时保护。 6 NACE 是欧洲经济活动统计分类，https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Glossary:Statistical_classification_of_ economic_activities_in_the_European_Community_(NACE)，最后访问时间为 2024 年 5 月 6 日。 7 欧盟统计局，超过 430 万人受到临时保护，2024 年 2 月，https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20240208-1，最后访问时间为 2024 年 5 月 13 日。 8 司法和内政委员会，2022 年 3 月 3 日至 4 日，https://www.consilium.europa.eu/en/meetings/jha/2022/03/03-04/，最后访问时间为 2023 年 5 月 5 日。 9 TPD 第 12 条。
241129-草案委员会通知-欧盟分类法-授权...
1 2018 年 3 月 8 日欧洲委员会致欧洲议会、欧洲理事会、欧洲理事会、欧洲中央银行、欧洲经济和社会委员会以及地区委员会的通报“行动计划：资助可持续增长”，COM(2018) 97 final：https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52018DC0097。2 2020 年 6 月 18 日欧洲议会和理事会关于建立促进可持续投资框架以及修订第 2019/2088 号条例 (EU) 2020/852 号条例，OJ L 198，2020 年 6 月 22 日，第 13 页）。 3 2021 年 6 月 4 日授权条例 (EU) 2021/2139，补充欧洲议会和理事会条例 (EU) 2020/852，通过制定技术筛选标准来确定经济活动在何种条件下有资格被视为对气候变化缓解或气候变化适应做出重大贡献，以及确定该经济活动是否不会对任何其他环境目标造成重大损害（OJ L 442，2021 年 12 月 9 日，第 1 页）。 4 委员会授权条例 (EU) 2022/1214，2022 年 3 月 9 日，修订授权条例 (EU) 2021/2139，涉及某些能源部门的经济活动和授权条例 (EU) 2021/2178，涉及这些经济活动的具体公开披露（OJ L 188，2022 年 7 月 15 日，第 1 页）。 5 2023 年 6 月 27 日委员会授权条例 (EU) 2023/2486，补充欧洲议会和理事会条例 (EU) 2020/852，通过建立技术筛选标准来确定经济活动在何种条件下有资格对水和海洋资源的可持续利用和保护、向循环经济的过渡、污染防治或生物多样性和生态系统的保护和恢复做出重大贡献，并确定该经济活动是否不会对任何其他环境目标造成重大损害，并修改
联邦登记册/卷。 90，第44号/星期五，2025年3月7日/...
该项目，包括与项目目标有关的领域的正规培训或工作经验，以及设计，管理或实施类似项目的经验，该项目为目标人群提供服务。（e）项目评估或其他证据建设的质量（10分）：秘书认为拟议项目的评估质量或其他证据。在确定评估或其他证据建设的质量时，秘书考虑了以下因素：（1）评估方法或其他证据构建方法在多大程度上是彻底，可行，可行的，相关的，并且与所提议的项目的目标和结果相适应。（2）评估方法或其他证据建设方法的程度包括使用与项目预期结果明显相关的客观绩效指标，并将产生定量和定性的质量数据。（3）评估方法或其他证据建设方法的程度将提供绩效反馈，并提供形成性，诊断或临时数据，这是对实现预期结果的进步的定期评估。'可访问的格式：应要求向计划联系人列出的计划联系人，以获取更多信息联系人，残疾人可以以可访问的格式获取本文档和应用程序包的副本。该部门将为请求者提供可访问的格式，其中可能包括丰富的文本格式（RTF）或文本格式（TXT），拇指驱动器，MP3文件，盲文，大打印，录音带或紧凑型唱片或其他可访问的格式。电子访问此文档：该文档的官方版本是联邦公报上发布的文档。您可以在www.govinfo.gov上访问《联邦公报》和《联邦法规》的官方版。在本网站上，您可以通过文本或便携式文档格式（PDF）查看本文档以及本部门的所有其他文件。要使用PDF，您必须拥有Adobe Acrobat Reader，该读取器可以在网站上免费获得。您还可以使用www.federalregister.gov上的文章搜索功能访问在联邦公报上发布的部门的文件。特别是，通过此站点的高级搜索功能，您可以限制
国家循环经济战略
循环经济转型过程的基础 我们的出发点 循环经济愿景与可持续发展转型 循环经济愿景与可持续发展转型：德国可持续发展战略和联合国 2030 年可持续发展议程为向更可持续的经济转型提供了指导。 2030 年可持续发展议程目标 12 呼吁确保可持续的消费和生产模式，特别是通过可持续管理和高效利用自然资源（目标 12.2）。它还敦促逐步提高全球消费和生产资源效率，努力将经济增长与环境恶化脱钩（目标 8.4）。 涵盖材料和产品生命周期所有阶段的循环经济是实现这些可持续发展目标和实现向可持续和碳中和经济转型的关键要素。这种方法可以大大减少材料和产品在其整个生命周期中的负面影响——例如，通过节省初级材料和替代二次材料。循环经济的目的是节约自然资源、保护环境和人类健康，并确保原材料的安全供应。循环经济能够而且需要在气候行动中发挥作用，因为它具有减轻温室气体排放的巨大潜力。循环经济不仅仅是闭合材料循环。它还包括产品设计，以延长产品寿命、提高可修复性和资源效率的生产过程等。我们不能忽视其他产品特定的方面，例如产品的安全性和创新潜力。因此，德国政府将以循环经济的愿景为导向，这是欧盟循环经济行动计划的基础。1,2 在这一环境和气候政策基础上，我们希望研究整个生命周期的生产和消费，并强调如何在所有阶段通过资源效率和循环充分利用节约资源的机会。为此，整个价值创造必须设计得尽可能循环。由于许多价值链始于发展中国家和新兴经济体，德国的发展合作也发挥着关键作用。德国政府将审查适当的市场工具和法律框架，以便让耐用且资源高效的产品在市场上获得最佳机会。1 在欧盟行动计划中，循环经济涵盖了价值链的所有阶段——从产品设计和生产到消费、维修、废物管理和二次材料返回经济。在德国，《循环经济法》（KrWG）提供了法律定义，具体规定了“循环经济”一词在法律框架中的使用方式：“本法所称的循环经济是指废物的预防和回收”（KrWG 第 3(19) 条）。2 请参阅 https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52020DC0098
超导体类型1和2
密码密码密码标识符是一种计算机工具，可以识别和识别文本消息中的加密技术。它进行了密码分析，分析字母分布和字符重复等特征以确定加密的类型。此信息可帮助用户选择正确的工具来解码该消息。解密编码消息的第一步是识别所使用的加密。dcode提供了一种人工智能工具，该工具自动识别加密类型并提供了解密工具的链接。该工具使用频率分析之类的方法，该方法检查了字符频率和模式以及巧合索引，从而测量了字符的随机性。签名搜索还标识某些密码或编码的特征标记。但是，某些消息可能由于较短的长度，低熵，不必要的字符，过度加密或多个不同的消息而产生结果。加密中使用的技术几乎不可能将加密消息与随机消息区分开，这是有效加密的关键质量。识别可能是具有挑战性的，尤其是在处理稀有或未知的密码时。dcode开发了一种高级算法，该算法利用人工智能和机器学习来识别加密消息中的模式。该系统能够检测到300多个不同的密码，并得益于用户反馈而继续改善。但是，有些密码可能仍然未被发现。此信息将有助于DCODE改善其算法以供将来使用。在某些情况下，该算法可能会返回多个信号，这表明存在多种密码类型。如果您有要解码的密码消息，请提供原始消息和所使用的加密方法。可用的数据越多，检测过程就越准确。“密码标识符”算法基于神经网络体系结构，其输入层处理编码的消息（使用NGrams）和包含已知密码的输出层。定期更新数据库以包括新的密码，从而允许进行精致的结果。dcode保留“密码标识符”源代码的所有权，除非有明确的开源许可证。算法，小程序或代码段不公开，个人设备也不允许使用离线使用。请记住，只要给予信用，DCode即可免费使用，并允许出于商业目的的页面内容和结果。可以通过单击导出图标来以.csv或.txt格式导出结果。隐藏和揭示秘密的艺术已经存在了几个世纪，埃及，罗马和中国等古老的文明开发了早期的加密方法来保护其有价值的信息。随着文明的发展，加密信息的复杂性和安全性也随之而来，导致文艺复兴时期和启蒙时代的加密术突破。与我们的高级加密功能安全通信。我们的秘密消息创建者提供可自定义的设置，包括寿命和消息的视图限制。设置到期日期以确保仅在特定时期内访问，非常适合共享时间敏感信息。您还可以指定允许的最大视图数量，一旦达到限制，就可以添加额外的机密性。为每个消息生成一个唯一的URL，允许安全共享而无需透露内容。我们的直观平台使创建和解密的秘密消息变得容易而愉快。使用URL访问消息：[插入URL]我们的Secret Message Maker具有用户友好的接口，旨在简化创建，加密和解密的秘密消息。无论您是初学者还是经验丰富的密码师，我们的平台都可以在探索隐藏的消息时确保流畅的旅程。使用我们的先进秘密消息生成器释放您的创造力，这使您能够充满信心地加密，隐瞒和解密秘密消息。
什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。
医疗保健中AI的优点
要添加列表或对信息提供更正，请参阅贡献指南。在导入TXT数据文件之前，请确保您首先使用此脚本。官方政府网站具有.gov域并使用HTTPS连接，该连接由锁图标（锁定的挂锁）或https：//表示。仅在安全的官方网站上共享敏感信息至关重要。PubMed期刊列表包含大约30,000个记录，每天更新，其中包括所有MEDLINE标题以及PubMed中的其他非Medline标题。此综合列表涵盖了MEDLINE的整个跨度，而不仅仅是当前索引期刊。非密歇根州期刊是将内容存放在PMC（PubMed Central）的内容的，这是一个存储库，该存储库还托管了NIH资助的NIH研究的NIH公共访问政策所要求的作者手稿。 某些政府机构或资金组织使用PMC来满足其公共访问政策要求。 nlm使用PMC中的全文文章为每本期刊创建一个编目记录，与MEDLINE标题相比，对于非Medline期刊的引用可能更少。 关于PubMed期刊列表的一些注释包括，由于顺序标识符（JRID），其以各种格式提供的各种格式和记录不按字母顺序排列。 JRID在其范围内具有差距，底数并不反映记录的总数。 完整的期刊标题名称可能包含初始语法文章（例如，AN，A），可能会影响搜索和归档目的。 ISO缩写是在NLM上构建的，以促进从Genbank到PubMed的联系。，这是一个存储库，该存储库还托管了NIH资助的NIH研究的NIH公共访问政策所要求的作者手稿。某些政府机构或资金组织使用PMC来满足其公共访问政策要求。nlm使用PMC中的全文文章为每本期刊创建一个编目记录，与MEDLINE标题相比，对于非Medline期刊的引用可能更少。关于PubMed期刊列表的一些注释包括，由于顺序标识符（JRID），其以各种格式提供的各种格式和记录不按字母顺序排列。JRID在其范围内具有差距，底数并不反映记录的总数。完整的期刊标题名称可能包含初始语法文章（例如，AN，A），可能会影响搜索和归档目的。ISO缩写是在NLM上构建的，以促进从Genbank到PubMed的联系。NLMID是NLM参考书目数据库中日记编目记录的登录号，而Medabbr是整个期刊标题的简短形式，无论是否是MEDLINE期刊。JrId: 36751 JournalTitle: Allergy, asthma, and clinical immunology : official journal of the Canadian Society of Allergy and Clinical Immunology MedAbbr: Allergy Asthma Clin Immunol ISSN (Print): 1710-1484 ISSN (Online): 1710-1492 IsoAbbr: Allergy Asthma Clin Immunol NlmId: 101244313 See also:上次审查：2021年6月10日，这是一本PMC期刊，截至2016年1月，它不是Medline的一部分。由加拿大过敏和临床免疫学学会发表的有关过敏，哮喘和临床免疫学的文章。该期刊包括各种主题，例如农业科学，艺术和人文，生物化学，商业管理，化学，计算机科学，医疗专业，医学，护理等。涵盖的其他领域是化学，材料科学，微生物学，数学，工程和健康科学，例如医学，护理和盟友健康专业。它还提到了心理学，社会学和政治等社会科学。此外，该列表包括管理，营销和金融等业务和经济学领域。此外，还提到了计算机科学，数据分析和研究方法。可以通过印度引用索引，J Gate Medind，UGC索引，哥白尼，印度科学摘要，生物学摘要和CAB摘要等各种数据库访问缩写。Computer Vision Computer Graphics Computational Biology Computer Engineering Computational Fluid Dynamics Computational Immunology Control Theory Control Systems Cognitive Science Cultural Anthropology Data Mining Decision Analysis Distributed Computing Digital Signal Processing Electrical Circuits Electronics Engineering Economics Engineering Management Environmental Economics Environmental Policy Facilities Management Food Safety Geographic Information Systems Geography Human-Computer Interaction Industrial Relations Information Systems Information Technology Materials Science Mathematical Finance Mathematical Physics Mechanical Engineering Network Security核能运营研究优化药物科学药理学物理学和天文学物理教育心理学心理学对学习可靠性工程风险管理文章列出了各种研究领域，包括文学和文学理论，管理信息系统，技术和创新。此外，您还可以使用EBSCO的CAS数据库查找标准化期刊标题缩写。一些期刊向发布研究论文收取APC（文章处理费用），而另一些期刊则无需APC付款而免费。