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einprot：用于定量蛋白质组学数据统计分析的灵活，易于使用，可再现的工作流程
定量蛋白质组学已经走了很长一段路 - 过去在蛋白质组学研究小组中进行的专门分析是许多蛋白质组学核心设施中的常规服务，并且可以提供大量复杂的量化和分析工具。然而，必要的报告任务，包括对所得数据的统计分析，以及描述所有数据处理步骤，提供质量控制，探索机会和以用户友好方式发布的可视化，通常不是常规或自动化的，并且可以想象许多不同的分析工程（Peng等，20233）。此外，通常需要进行其他下游分析并与其他类型的数据集成，并且当常规数据分析工作流程的所有步骤透明且记录良好时，这些分析更有可能成功。
使用深度学习处理器的 FPGA 和 SoC 人工智能工作流程
在 FPGA 上高效部署月球陨石坑探测深度神经网络 ▪ 将深度学习模型部署到 FPGA/SoC 平台上 ▪ 通过目标分析和量化工作流程优化模型性能 ▪ 为深度学习应用预处理传感器数据
评估Zenotof 7600系统鲁棒性的定量蛋白质组学工作流程
该技术说明证明了用于扩展微流蛋白质组学LC-MS分析的Zenotof 7600系统的性能和鲁棒性。该系统是连续运行的28周，而没有仪器清洁或维护，除了例行调整和校准外。鲁棒性，其中使用Zeno Swath DIAS方法分析了人类K562胰蛋白酶消化标准的5 ng和50 ng载荷的复制注射，以评估定量蛋白质组学性能。评估期包括从24-28周进行的加速鲁棒性测试，包括> 1,000个注射（每次注射0.5-1 ng之间的柱载荷）和> 1,020 µg的K562摘要，并注入了系统中，以模拟高通量蛋白瘤研究。在28周内分析了超过1200 µg的蛋白质消化系统。QC结果表明，系统性能在21周的测试期间保持稳定，并且已识别和量化的蛋白质组和前体的数量与变异系数（CVS）<20％一致。这些数据表明Zenotof 7600系统是
以及 FAIR 工作流程中的数据驱动神经科学建模
1 瑞典斯德哥尔摩 KTH 皇家理工学院电气工程与计算机科学学院生命科学实验室；2 印度班加罗尔塔塔基础研究所国家生物科学中心；3 美国费尔法克斯乔治梅森大学沃尔格瑙工程学院生物工程系；4 美国坦佩亚利桑那州立大学数学与统计科学学院；5 瑞士洛桑联邦理工学院蓝脑计划；6 瑞典斯德哥尔摩卡罗琳斯卡医学院神经科学系；7 芬兰坦佩雷坦佩雷大学医学与健康技术学院；8 立陶宛考纳斯立陶宛健康科学大学神经科学研究所；9 立陶宛考纳斯维陶塔斯马格努斯大学信息学系； 10 德国海德堡理论研究所 (HITS) 分子和细胞建模组；11 德国海德堡大学分子生物学中心 (ZMBH)，ZMBH-DKFZ 联盟；12 德国海德堡大学跨学科科学计算中心 (IWR)
高度动态的分散工作流的可信服务发现
随着交互式数据流的提供量增加，作为物联网 (IoT) 的一部分部署的、可通过远程微服务访问的智能设备和传感器的数量和功能将急剧增加。这为通过在不同工作流配置中互连这些微服务来快速构建新应用程序提供了机会。挑战在于发现所需的微服务，包括来自受信任合作伙伴和更广泛社区的微服务，同时能够在不同的网络条件下稳健运行。本文概述了一种工作流方法，该方法提供可验证的可信服务的去中心化发现和编排，以支持多方操作。该方法基于采用自主主权身份研究的模式，特别是可验证凭证，以隐私保护和安全的方式在同行之间基于服务描述和先前服务使用情况的证明共享信息。这为批准和评估不同服务的质量提供了一个动态的、基于信任的框架。整理这些新的服务描述并与基于向量符号架构 (VSA) 的现有分散式工作流研究相结合，为高效、可信的服务发现提供了增强的语义搜索空间，这对于支持各种新兴的边缘计算环境是必不可少的。设计了一种动态分散式服务发现系统的架构，并通过应用于使用可信对等方报告的异常检测服务经验来确定服务选择的场景来描述。© 2022 Elsevier BV 保留所有权利。
MagMAX 无细胞 DNA 分离试剂盒的预处理和提取工作流程
仅供研究使用。不可用于诊断程序。© 2022 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。除非另有说明，所有商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。Streck 是 Streck Laboratories Inc. 的商标。COL117647 0322
将人工智能与放射学报告工作流程（RIS 和 PACS）相结合
用于检测特定疾病的放射图像的计算机分析正在迅速兴起，例如检测乳腺病变、脑出血、中风、骨折、主动脉夹层、肺结节等。人工解释会考虑其他信息，例如患者的症状和体征、先前的图像、血液检查和组织病理学报告。放射科医生了解计算机算法的局限性，并经常质疑计算机的解释。考虑到这一点，即使在实施人工智能算法后，放射科医生仍将继续发布针对患者的个性化可操作报告。可操作报告提供初步诊断、潜在的鉴别诊断和下一步治疗建议（通常由当地情况和服务可用性决定）。1
GeoAI 与 ArcGIS 结合，将 AI 集成到 NMCA 的端到端工作流中
• 使用 NLS 建筑物足迹 • 使用 LAS 数据 • 训练 maskRCNN 模型 • 使用 AI 为建筑物添加属性 • 根据属性应用程序规则来创建 3D • 可以进行手动处理
使用矢量符号架构高效编排 Node-RED IoT 工作流
许多工作流系统跨越多个科学领域和环境，对于物联网 (IoT)，Node-RED 提供了一个有吸引力的基于 Web 的用户界面来执行基于 IoT 服务的工作流。但是，与大多数工作流系统一样，它集中协调工作流，无法在节点移动的更短暂的环境中运行。为了解决这一差距，我们展示了如何将 Node-RED 工作流迁移到分散的执行环境中以在移动自组织网络上运行，并且我们通过将基于 Node-RED 的交通拥堵检测工作流转换为在分散环境中运行来演示这一点。该方法使用向量符号架构 (VSA) 将 Node-Red 应用程序动态转换为紧凑的语义向量表示，该表示对服务接口及其嵌入的工作流进行编码。通过扩展现有的服务接口，使用可以解释和交换向量的简单认知层，我们展示了如何以完全分散的方式动态发现所需的服务并将其互连到所需的工作流中。由此产生的系统提供了一个方便的环境，其中可以使用 Node-RED 前端图形组合工具来协调分散的工作流。在本文中，我们进一步扩展了这项工作，引入了一种新的动态 VSA 向量压缩方案，该方案可压缩用于在线通信的向量，从而减少通信带宽，同时保持语义信息内容。该算法利用符号向量的全息特性进行压缩，同时考虑组合向量的数量以及确定与同一上下文中使用的其他编码向量冲突的相似性界限。由此产生的节省使这种方法对于基于服务的分散式工作流中的发现极为有效。© 2020 由 Elsevier BV 出版
CRISPR 工作流程中的内毒素及其对转染效率的影响
图 3. 内毒素水平比较。根据制造商说明 (Lonza)，使用 Limulus Amebocyte Lysate (LAL) 测试测量使用 QIAGEN 的 EndoFree Plasmid Kit 和 QIAGEN Plasmid Plus Kit 以及 Zymo 的 ZymoPureII Endo-Zero Plasmid Kit 制备的质粒 DNA 样本中的内毒素水平。对于每个试剂盒，对 2 个样本进行 1:100 稀释，重复三次测试。测试的标准曲线范围在 0.005 EU/ml 和 50 EU/ml 之间。EndoFree Plasmid Plus 试剂盒产生的质粒 DNA 不含任何可检测的内毒素，而 Plasmid Plus 试剂盒提供的质粒 DNA 中内毒素含量显著降低。相比之下，ZymoPureII 产生的质粒 DNA 含有大量内毒素。通过琼脂糖凝胶电泳评估的两个试剂盒的质粒 DNA 的产量和质量相当（未显示数据）。