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许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
具有集成正电子发射断层扫描的多尺度大脑模拟产生隐藏的局部现场潜在活动，从而增强了对阿尔茨海默氏病的机器学习分类
方法。TVB允许标准化的大规模结构连通性（SC）的建模和整个脑动力学的模拟。我们将TVB与淀粉样蛋白β的因果关系模型相结合，以及与支持矢量机和随机森林的机器学习分类。根据各个AV-45 PET扫描量化的淀粉样蛋白β负担为局部激发/抑制平衡的参数提供了信息。我们使用磁共振成像（MRI），正电子发射断层扫描（PET，特别是淀粉样蛋白β（ABETA）结合示踪剂AV-45-PET和TAU蛋白（TAU）结合AV-1451-PET）来自阿尔茨海默氏病神经IMIMIMIMIMIMIMIIMEGIATIATIVE Initiative Initiative Intiative Intiative Intiative Intiative Stre ni3（adni3）。正在研究模拟局部田间电位（LFP）的频率组成，因为他们使用支持载体机和随机森林分类器在阿尔茨海默氏病（AD），轻度认知障碍（MCI）和健康对照组（HC）之间对个体进行分类。
透明样品的荧光量子产率的相对和绝对确定
透明样品的荧光量子产率C.Würth＃，M。Grabolle＃，J。Pauli，M。Spieles和U. Resch-Genger BamBundesanstaltfür物质FORSCHUNG UND - PRüfung，Richard-Willstaetter-Str。11，D-12489德国柏林＃：两位作者同样贡献了MS通讯作者Ute Resch-Genger博士Ute Resch-Genger博士，联邦材料研究与测试研究所（BAM），第1.10级生物探测器，Richard-Willstaetter-STR。11，D-12489柏林，德国，电话：0049-（0）30-8104 1134，传真：0049-30-30-8104 1157，电子邮件：ute.resch@bam.de摘要 - 发光技术是生活和材料史上最广泛使用的检测方法。这些方法的核心是多种荧光报道，即简单染料，荧光标签，探针，传感器以及来自不同荧光团类别的开关，范围从小有机染料和金属离子复合物，量子点和量子点和上的纳米晶体，到不同尺寸的荧光量或实验室的液体 - 型号或实验室。荧光团比较的关键参数是荧光量子产率（φF）：直接度量吸收光转化为发射光的效率。在此协议中，我们描述了使用光学方法对透明溶液中荧光团相对和绝对确定的相对和绝对确定的程序，并解决了不确定性和荧光团类别特定挑战的典型来源。对于φF的相对确定，使用常规荧光光谱仪分析样品。为了绝对确定φF，使用了校准的独立集成球体设置。为了减少针对相对测量的标准相关不确定性，我们引入了CA波长区域的八个候选量子产量标准标准。350 nm至950 nm由我们评估的商业和定制设计的仪器。使用这些方案和标准，可以在2小时内实现5％至10％的不确定性。简介
改进的普通狨猴基因组从头组装提高了序列数据的连续性和映射率
背景：普通狨猴（Callithrix jacchus）是研究最多的灵长类模式生物之一。然而，公共数据库中可用的狨猴基因组高度碎片化且充满序列缺口，阻碍了与狨猴基因组学和转录组学相关的研究进展。结果：在这里，我们利用单分子、长读序列数据来改进和更新现有的基因组组装，并报告了近乎完整的普通狨猴基因组。组装大小为 2.79 Gb，重叠群 N50 长度为 6.37 Mb，染色体支架 N50 长度为 143.91 Mb，代表了迄今为止最连续和高质量的狨猴基因组。大约 90% 的组装基因组以长度超过 1 Mb 的重叠群表示，与之前发表的狨猴基因组相比，连续性提高了约 104 倍。超过98％的先前发表的基因组的空白被成功填补，从而提高了基因组和转录组数据到组装基因组的映射率。
裂变碎片质量产额和总动能……
洛斯阿拉莫斯中子科学中心测量了 233 U 裂变的特性，入射中子能量从热能到 40 MeV。使用带有弗里希格栅的双电离室同时观察到碎片。使用基于质量和动量守恒的双能量分析法确定了释放的平均总动能和碎片质量产额。使用 232 Th 验证了实验方法，并使用 235 U 的热中子诱导裂变校准了绝对能量。这项工作结合了多机会裂变通道截面和裂变模型的新应用，以解释高能下瞬时中子发射引入的复杂性，并将结果扩展到比以前测量的更高的入射中子能量。必须对这些参数进行准确的实验测量，以更好地了解钍燃料循环中同位素的裂变过程。