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利用 DNA 条形码识别和分类生物
分类学是一门根据共同特征对生物进行分类的科学，它一直是人类社会的一部分。卡尔·林奈用他的二名法系统正式确立了生物分类，该系统为每个生物分配了一个属名和种名。随着我们监测全球气候变化的生物效应，并在栖息地不断遭到破坏的情况下试图保护物种多样性，识别生物的重要性日益增加。我们对地球上许多独特生态系统中动植物的多样性知之甚少，更不用说微生物了。在估计的 500 万至 5000 万种动植物中，只有不到 200 万种已被识别。科学家们一致认为，每年的灭绝率已从每百万种约一种增加到每百万种 100 至 1,000 种。这意味着每年有数以千计的动植物消失。其中大多数尚未被识别。在生物多样性消失之前对其进行分类的这场竞赛中，传统分类学显得力不从心。必须仔细收集和处理标本，以保存其
人工智能/机器学习联盟促进健康公平和研究人员多样性 (AIM-AHEAD) 计划
人工智能减少了ICU中婴儿罕见遗传病诊断的时间和精力，可以在5分钟内分析与13,000种遗传病相关的450万种变异。
CC049451_FY 2024年度绩效报告
联邦收购服务（FAS）帮助联邦机构使用联邦政府的购买力购买商品，服务和技术解决方案，为纳税人和联邦客户提供最佳价值。FAS为满足美国人民的任务所需的3200万种不同的产品和服务提供了超过3200万种不同的产品。FAS还提供超过10020亿美元的信息技术（IT）产品，服务和解决方案；电信服务；辅助收购服务；旅行和运输管理解决方案；汽车和车队服务；和收费卡服务。FAS正在其机队中接近231,000辆租赁车辆，已发行了超过600万张费用卡，并提供个人财产处理服务，以每年重新使用超过23亿美元的盈余财产。
预测基因组学的整体解决方案
世界上许多最大的人口基因分型、携带者筛查和先发性药物基因组学研究计划都是在 Axiom 微阵列平台上建立的，这是有原因的。Axiom 微阵列非常适合对非常大的人口进行基因分型，因为它们可以扩展到任何规模的研究。每个样本可以对数十万种变异进行基因分型。从现有的全基因组阵列数据中进行推断可以提供数百万种额外的基因型。使用微阵列进行基因分型非常准确，即使对于调用低频或罕见变异也是如此。数据存储和计算需求很低，数据分析更直接。这些优势的结果是一种快速、可扩展、可定制且经济高效的解决方案，可从使用非常大的人口队列的研究中深入了解预测基因组学。
Quick Heal 2023 年度威胁报告
作为威胁研究、威胁情报和网络安全的主要来源，Quick Heal 安全实验室分析了从全球数百万种 Quick Heal 产品中获取的数据，以便为其用户提供及时和更好的保护。
微生物分类学微生物分类法
估计地球上存在1300万种物种，仅描述了175万种，其中包括1,56,000种微生物物种的描述（表2.1）。由于显微镜大小和缺乏确定的结构特征，微生物的分类是一个巨大的挑战。此外，随着现代分子工具的出现，微生物物种的数据集将增加多胎，并使它们的隶属关系更加困难。但是，您可能想到的基本问题是为什么我们需要对微生物进行分类或识别？这个问题的答案在于一个事实，即准确地识别微生物的隶属关系在经济，社会和健康原因上都很重要。因此，需要确定的微生物的存储库来追踪疾病的病原体或找到具有工业或农业重要性的有用微生物。因此，我们需要具有适当的识别和分类系统，以了解微生物多样性以及具有透彻的参考。根据“分类法”或“系统学”研究了这一方面。分类法（希腊语：出租车安排或命令，命令，或分配，分配或管理）处理分类生物的研究。微生物分类法可以定义为对
一目了然：濒危和处于危险的物种
电力部门正在竞争脱碳，这将需要在维持和运营现有基础设施的同时，在风，太阳能和传输等基础设施（例如风，太阳能和传输）中建立。所有这些都必须以一种经济有效，安全和可靠的方式完成，当全球范围内，有100万种被灭绝的威胁，每年有200至2000种灭绝。该计划旨在在能源需求和监管不断变化的情况下以及增加社会期望的情况下以成本效益来解决新的学习，以应对物种挑战。
PDF - 小鼠与医学：动物实验、医学进展和 MRC
计算机 计算机和数学模型可以预测生物活性，从而彻底改变了药物发现过程，减少了在早期“预筛选”数百万种潜在候选药物时使用动物的需要。MRC 当前的一个项目是创建“小鼠图谱”——一种与小鼠胚胎发育有关的基因的 3D 计算机模型。该图谱不仅通过提供易于获取的新数据来协助全球研究项目，还将帮助研究人员设计更有针对性和更有效的实验，从而减少所需的真实小鼠数量。