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使用 Illumina Cell-Free DNA Prep with Enrichment 检测 FFPE 肿瘤样本中的罕见体细胞变异
将组织活检基因组分析的结果与补充液体活检数据相结合，可以全面了解肿瘤生物学。Illumina Cell-Free DNA Prep with Enrichment 是一种多功能文库制备试剂盒，可用于从循环无细胞 DNA (cfDNA) 或从 FFPE 组织样本中提取的基因组 DNA (gDNA) 制备可用于测序的文库 (图 1)。该工作流程包括用于纠正错误和减少假阳性的唯一分子标识符 (UMI)，从而能够准确、灵敏地检测 FFPE 肿瘤样本中的低频突变。Illumina Cell-Free DNA Prep with Enrichment 与 Illumina 和第三方富集探针或面板兼容，以支持灵活的实验设计。本应用说明展示了 Illumina Cell-Free DNA Prep with Enrichment 在生成高质量 NGS 文库和从 FFPE 样本中鉴定低频体细胞变异方面的优异性能。
使用富集
组织活检的基因组分析结果与液体活检的互补数据的结合提供了有关肿瘤生物学的详尽信息。用富集来照亮无细胞的DNA制备是一种多功能试剂盒，可用于准备准备从循环DNA（CFDNA，无细胞DNA）和基因组DNA（GDNA，GDNA，基因组DNA）从FFPE织物中提取的书架（图1）。工作流程包括唯一的分子标识符（UMI，唯一的分子标识符），以校正误差和误报降低，从而可以准确且敏感地检测FFPE肿瘤样品中的低频突变。用ENRIGHMP照亮无细胞的DNA Prep与探针或富集面板照明和第三方，以支持灵活的实验设计。该应用程序上的注释表明，在高质量的NGS书店的一代中，没有光明细胞的DNA准备表现出色，并确定了FFPE冠军的低频体细胞变体。
嘈杂的中型量子算法
1 新加坡国立大学量子技术中心，117543，新加坡 2 多伦多大学计算机科学系，加拿大安大略省多伦多 M5S 2E4，加拿大 3 多伦多大学化学系化学物理理论组，加拿大安大略省多伦多 M5G 1Z8，加拿大 4 QOLS，Blackett 实验室，伦敦帝国理工学院 SW7 2AZ，英国 5 当前地址：勃林格殷格翰，荷兰阿姆斯特丹 6 哈佛大学物理系，美国马萨诸塞州剑桥 02138，美国 7 麻省理工学院电子研究实验室，美国马萨诸塞州剑桥 02139，美国 8 麻省理工学院物理系，美国马萨诸塞州剑桥 02139，美国 9 哈佛大学化学与化学生物学系，美国马萨诸塞州剑桥 02138，美国 10 MajuLab，CNRS-UNS-NUS-NTU 国际联合研究单位 UMI 3654，新加坡 11 南洋理工大学国立教育学院与高等研究院637616，新加坡 12 矢量人工智能研究所，加拿大安大略省多伦多 M5S 1M1 13 加拿大高级研究所，加拿大安大略省多伦多 M5G 1Z8
相干性相对熵量化贝叶斯计量学的性能
1 A*STAR 量子创新中心 (Q.Inc)、材料研究与工程研究所 (IMRE)、新加坡科学技术研究局 (A*STAR)、2 Fusionopolis Way, 08-03 Innovis，新加坡 138634，新加坡 2 冲绳科学技术研究生院量子机器部门，冲绳恩纳 904-0495，日本 3 澳大利亚国立大学量子计算与通信技术中心量子科学与技术系，澳大利亚首都领地 2601，澳大利亚 4 澳大利亚国立大学量子科学与技术系，澳大利亚首都领地 2601，澳大利亚 5 新加坡国立大学量子技术中心，3 Science Drive 2，新加坡 117543，新加坡 6 Horizon Quantum Computing，05-22 Alice@Mediapolis，29 Media Circle，新加坡 138565，新加坡 7 高性能计算研究所，科学技术局新加坡科技研究局 (A*STAR) 新加坡 138634 新加坡 8 南洋量子中心，南洋理工大学物理与数学科学学院，21 Nanyang Link，新加坡 639673，新加坡 9 MajuLab，CNRS-UNS-NUS-NTU 国际联合研究单位，UMI 3654，新加坡 117543，新加坡
数字经济对西藏包容性增长的影响
摘要 研究原创性：这项工作的原创性在于纳入了更多变量，用于制定数字经济指数，该指数更准确地反映了非洲的数字经济。此外，本研究不是像以前的研究那样用人类发展指数、人均 GDP 或就业人员平均国内生产总值等单一变量来衡量包容性增长，而是使用包容性增长的四个关键指标创建包容性增长指数，扩大了文献范围。 研究目标：本研究调查数字经济对选定非洲国家包容性增长的影响。 研究方法：本研究采用来自世界发展指标的纵向面板数据，并使用 Arellano 和 Bond (1991) 系统广义矩方法 (SGMM) 进行分析，这是一种处理内生性、未观察到的异质性和自相关的动态面板数据模型。 实证结果：研究结果表明，数字经济对所研究国家的包容性增长产生了积极而显著的影响。数字经济的影响在低收入和中低收入 (LI 和 LMI) 非洲国家比在中高收入 (UMI) 非洲国家更为明显。影响：这些发现意味着，增加对互联网基础设施的投资并促进技术驱动型经济可以帮助非洲实现更强劲的包容性增长。
INSERT-seq 利用纳米孔测序实现基因组整合 DNA 的高分辨率映射
病毒载体、转座子、CRISPR/Cas 介导的 DNA 整合和其他 DNA 编辑器的基因组工程的全面表征对于其在人类基因治疗中的开发和安全使用仍然具有重要意义。目前，描述的用于测量编辑细胞中 DNA 整合的方法依赖于基于短读的技术。由于人类基因组的重复性，基于短读的方法可能会忽略重复区域中的插入事件。我们模拟了读长对解决插入位点的影响，这表明读长较短时插入位点检测率显著下降。基于此，我们开发了一种方法，该方法结合整合 DNA 的靶向扩增、基于 UMI 的 PCR 偏差校正和 Oxford Nanopore 长读测序，以对基因组中的 DNA 整合进行稳健分析。这种方法称为 INSERT-seq，能够检测发生频率高达 0.1% 的事件。INSERT-seq 可以独立于重复大小完整处理所有插入。实验流程将重复区域的可映射插入数量提高了 7.3%，并且对大于长读测序大小的重复进行计算处理，以在重复数据库中执行峰值调用。INSERT-seq 是一种简单、廉价且可靠的方法，可以定量表征各种体外和体内样本中的 DNA 整合。
valuitiatiative
全身PET/CT覆盖整个患者的一个床位，例如UExplorer®，代表了成像技术方面的重大进步，满足了许多临床和研究需求，同时还提出了新的挑战。但是，采用这项技术并非没有障碍。由于其构造所需的晶体量，这些系统的成本较高。也存在与扫描仪的物理大小相关的实际考虑因素，可以适合大多数但不是全部PET/CT套件。因此，联合成像考虑了临床需求，技术规格，房间尺寸以及开发全身系统的成本。在考虑能够在单床位置从头部扫描到大腿中部的全身宠物/ CT系统的必要规格时，有必要查看成人人群的平均高度。男性的中位高度为178.4厘米，女性为164.7 cm 1-表明，很大一部分患者人群可能不会在一次扫描范围（100 cm）的扫描范围内完全覆盖。（图1）这尤其正确，因为您认为灵敏度在视野边缘在头部和骨盆区域的边缘下降。此限制可能导致需要多次扫描通行证，这引入了注册错误的潜力并增加了整体扫描时间。UMI Panorama™GS的长轴向视野为148厘米，有效地解决了这个问题，从而使大多数人可以从顶点到大腿中部的覆盖范围。对于总体和全身宠物系统，需要克服技术挑战，以解决视差，散射，随机物，以在较大的轴向视野（AFOV）（AFOV）（AFOV）中具有检测器效率并管理它们生成的实质数据。
mgikit：用于MGI FASTQ文件的解密工具包
MGI Tech推出了一系列基于DNBSEQ技术的新NGS设备。对于不同类型的测序文库而言，这些序列据报道这些序列仪的准确性相似或精确度略低。但是，根据T7 Sequencer的情况，它们每天更具成本效益，并且每天达到约6 TB的数据。这些原因为MGI测序仪在基因组学领域中广泛使用铺平了道路，因此鼓励开发可以分析此类数据的软件。MGI序列器输出带有不同读取标题和文件命名的大型FastQ文件，而不是Illumina输出。单端的配对末端或正向读取（R1）的反向读取（R2）的末端是包含样本索引（i7和i5）和唯一分子标识符（UMI）的读取条形码。这些索引用于删除数据，即将读取分配给相应的样本。MGI Tech已将SplitBarcode工具1发布给Demultiplex MGI FastQ。但是，该工具无法识别数据中的UMIS，也没有解决不同标头和文件命名格式的问题，这些格式可以由Illumina基于Illumina的工具所需的问题。此外，它要求用户知道在读取条形码中找到索引的前期，并且不支持同一运行中的多个库。Mgikit用Rust编程语言写。可以在工具网页上获得综合文档和用户指南https：// sagc- bioinformatics.github.io/mgikit/。在此申请注释中，我们提供了一个软件套件的Mgikit，以消除MGI FASTQ数据，检测条形码模板并生成可以通过mgikikit-multiqc插件转换为html报告的反复材料和质量报告工具[1]。
绿色LGU-开发计划署评估资源中心
ACE Project Accelerating [NDC] for Circular Economy Project Alab Accelerator Lab CCC Climate Change Commission CE Circular Economy CPD Country Programme Document CEPS Centre for European Policy Studies CSO Civil Society Organization DENR Department of Environment and Natural Resources DILG Department of Interior and Local Government DIM Direct Implementation Modality DOE Department of Energy DRR Disaster Risk Reduction DRR - UNDP Deputy Resident Representative DTI Department of Trade and Industry EC European Commission EPPIC Ending塑料污染创新挑战EPR扩展生产者责任欧盟欧盟GDP国内生产总值GEDSI性别平等，残疾和社会包容性GHG温室气体GHACT CORNASINE CORNAIMINE CANES转移ICE TRANSS ICE TRANSS ICE TRANS of CICE HUB for CICE HUB for CINCULAL ECANCOL MRF Materials Recovery Facility MSW Municipal Solid Waste MT Metric tonne NDC Nationally Determined Contribution NEDA National Economic and Development Authority NPOA National Plan of Action NSWMC National Solid Waste Management Commission OEs Obliged Enterprises (OEs) OECD Organisation for Economic Co-operation and Development PMU Project Management Unit PROs Producer Responsible Organizations R&D Research and Development ROAR Results Oriented Annual Report RQT Results Quality Team SCPAP Sustainable Consumption and Production Action计划特定的目标SP战略计划攻击技术和行政规定UMI上级收入
植物单细胞基因调控网络
图 1 单细胞测序分析的一般工作流程。（a）通过分离原生质体（小绿圈）将组织或器官解离成单个细胞；（b）将原生质体装入封装单个原生质体（小绿圈）的微流体系统中，其中试剂用于标记具有不同条形码（较大的多色圆圈）的转录本，所述条形码可识别转录本来源的细胞，也可以通过此过程添加其他条形码，例如 UMI；（c）然后汇集带条形码的转录本并使用短读技术进行测序；（d）然后处理测序读取以根据文库制备期间添加的条形码序列将每个转录本分配给来源细胞； (e) 所有细胞的转录组都经过降维（例如 tSNE 或 UMAP），其中具有相似转录组谱的细胞将在二维空间中绘制得更紧密，而具有不太相似转录组的细胞将绘制得更远，并且可以通过算法识别具有相似转录组的细胞簇。在此示例中，图上的每个点代表一个细胞，点的颜色代表该细胞被分配到的簇。（f）细胞簇可以根据已知标记基因的丰度或与已建立细胞类型的转录组的整体相似性被表征为已知细胞类型；如果没有已知标记与观察到的转录组谱相匹配，细胞簇也可以被描述为未知的或新的。在此示例中，重建组织中的细胞被着色以反映图 (e) 中识别的假设转录组簇