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请求高级研究数据分析的简短课程（...
此短期课程旨在使研究人员能够分析和解释研究数据，这对于产生可靠和有影响力的发现至关重要。它还使参与者拥有管理数据，应用统计技术和目前基于证据的见解的技能。培训是研究人员，学者和专业人员的理想选择，可提供研究数据集和现代分析工具的实践经验。加入本课程，以增强您的分析能力，并使您的研究更加严格和引人注目。
pertpy：用于扰动分析的端到端框架
单细胞技术的进步已使在大量遗传，化学，环境或疾病扰动下测量各种细胞系和组织的细胞分辨分子态。当前方法着眼于差异比较，或在具有纯粹统计观点的多条件设置中特定于特定任务。此类研究的迅速增长，规模和复杂性需要一个可扩展的分析框架，以考虑现有的生物环境。在这里，我们提出了一种基于Python的模块化框架，用于分析大规模扰动单细胞实验。Perttpy提供了对统一的扰动数据集和元数据数据库的访问权限，以及许多快速和用户友好的实现已建立和新颖方法（例如自动元数据注释或扰动距离），以有效地分析扰动数据。作为SCVERSE生态系统的一部分，Pertpy与现有库进行了互操作，以分析单细胞数据，并旨在易于扩展。
dix-seq：快速扩增子数据分析的集成管道
8 DeepBiome。Co. Ltd.，上海200031，中国 *通信：yongjunwei@zzu.edu.cn（y.w. ）; liming@henau.edu.cn（M.L。 ）; zhanglei@logictek.cn（L.Z.） 收到：2024年10月18日；接受：2025年2月21日；在线发布：2025年2月22日； https://doi.org/10.59717/j.xinn-life.2024.100120©2025作者。 这是CC下的开放访问文章（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。 引用：Dong P.，Chen Y.，Wei Y.等。 （2025）。 dix-seq：用于快速扩增子数据分析的集成管道。 创新生活3：100120。 在过去十年中，测序技术的快速进步推动了Amplicon Metagenome的广泛采用。 但是，当前的Amplicon数据分析软件/管道通常需要手动干预跨越多个步骤，因此需要清楚了解参数，并阻碍缺乏经验的用户自动化其工作流程。 在这里，我们介绍了Dix-Seq，这是一种完全容器化的工具，用于快速，自动化和可扩展的扩增子数据分析。 使用一个单个命令，DIX-Seq可以将原始扩增子序列处理为各种统计和可视化结果，生成基于HTML的报告和恢复的日志文件。 dix-seq利用单个参数表可以大大简化其命令行接口，从而使其不受欢迎的用户更容易实现，同时改善了研究可重复性。 DIX-SEQ的模块化设计使得将新方法和数据库的快速采用到其软件框架中。Co. Ltd.，上海200031，中国 *通信：yongjunwei@zzu.edu.cn（y.w.）; liming@henau.edu.cn（M.L。）; zhanglei@logictek.cn（L.Z.）收到：2024年10月18日；接受：2025年2月21日；在线发布：2025年2月22日； https://doi.org/10.59717/j.xinn-life.2024.100120©2025作者。这是CC下的开放访问文章（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。引用：Dong P.，Chen Y.，Wei Y.等。（2025）。dix-seq：用于快速扩增子数据分析的集成管道。创新生活3：100120。在过去十年中，测序技术的快速进步推动了Amplicon Metagenome的广泛采用。但是，当前的Amplicon数据分析软件/管道通常需要手动干预跨越多个步骤，因此需要清楚了解参数，并阻碍缺乏经验的用户自动化其工作流程。在这里，我们介绍了Dix-Seq，这是一种完全容器化的工具，用于快速，自动化和可扩展的扩增子数据分析。使用一个单个命令，DIX-Seq可以将原始扩增子序列处理为各种统计和可视化结果，生成基于HTML的报告和恢复的日志文件。dix-seq利用单个参数表可以大大简化其命令行接口，从而使其不受欢迎的用户更容易实现，同时改善了研究可重复性。DIX-SEQ的模块化设计使得将新方法和数据库的快速采用到其软件框架中。当前，已将21个以上的算法，软件和第三方程序集成到DIX-Seq中的八个模块中，而越来越多。这种方法还允许经验丰富的用户微调工作流程，从而促进定制分析。在实际案例研究的数据集上执行的基准测试了DIX-Seq的能力，该功能在生成统计信息和提取生物学上有意义的模式的完整数字中生成了发布的数字。此外，它在检测模拟测序深度下降的方差方面仍然非常有效，结果在所有和某些方面（例如植物网络多样性和Pearson的相关性），结果保持稳健至11000和1000的深度。总而言之，Dix-Seq是用于扩增数据分析的方便但高度可自定义的工具，使其成为入门级和经验丰富的用户的理想选择。
Askor，RNASEQ数据分析的R软件包
农业生态系统的生物信息学平台（BIPAA）是法国农业，食品和环境研究所（INRAE）的生物启发性平台。它致力于支持与农业生态系统相关的昆虫开发的基因组学和基因组学计划，并协助多个从事Arthopod基因组学工作的社区的合作和协调。该信息系统是十多年前创建的，以支持国际蚜虫基因组学联盟（IAGC），以注释和策划PEA蚜虫基因组[1]，并经过不断的改进并扩展到phylloxera基因组的最新成就（daktulosplaira paroseraheyter paraster paraster（2]）[2] Campoletis Sonorensis [3]，Cotesia Congregata [4]，Aphidius Ervi和Lysiphlebus Fabarum [5]）或Spodoptera Frugiperda [6]。因此，BIPAA是几个公共参考数据库的所在地，包括蚜虫，鳞翅目和parwaspDB，每个数据库都有多种昆虫基因组。总共有38个基因组目前可在线获得，其基础设施已经发展为支持众多新基因组的负载并促进浏览和导航。对于每个物种，Web应用程序的集合允许用户探索参考基因组或转录组组件和注释（例如基因组浏览器，基因报告），以比较基因组学区域（同义查看器），以使用多种工具分析这些数据（例如对齐各种序列，注释，SNP预测等）通过专用的Galaxy服务器[7]或特定的Web应用程序（例如爆炸形式），或通过策划Apollo [8]中的基因组注释来纠正或添加信息。RNA-Seq研究现在负担得起，并且在许多实验室中广泛使用。在昆虫科学中，目前仍用于研究现象，例如整个昆虫的分子反应，器官和组织对不同的生物或非生物胁迫的组织，包括暴露于杀虫剂，微生物感染或对不同宿主的喂养，以及对我们对基因表达的改善与免疫的知识的改善，
根本原因分析的不对称沙普利值的理论评估
摘要 - 在这项工作中，我们检查了不对称的沙普利谷（ASV），这是流行的Shap添加剂局部解释方法的变体。ASV提出了一种改善模型解释的方法，该解释结合了变量之间已知的因果关系，并且也被视为测试模型预测中不公平歧视的一种方法。在以前的文献中未探索，沙普利值中的放松对称性可能会对模型解释产生反直觉的后果。为了更好地理解该方法，我们首先展示了局部贡献如何与降低方差的全局贡献相对应。使用方差，我们演示了多种情况，其中ASV产生了违反直觉归因，可以说为根本原因分析产生错误的结果。第二，我们将广义添加剂模型（GAM）识别为ASV表现出理想属性的限制类。我们通过证明有关该方法的多个理论结果来支持我们的学位。最后，我们证明了在多个现实世界数据集上使用不对称归因，并使用有限的模型家族进行了使用梯度增强和深度学习模型的结果进行比较。索引术语 - 解释性，摇摆，因果关系
古代DNA分析的移动实验室
1联合埃科 - 人类学，民族自然历史缪斯，CNRS，典范巴黎迪德罗特大学，巴黎，法国，法国，2 Uniess-Lille，文化与传播的Ministo，CNRS UMR 8164历史，历史，Arche的学，Arche'olge and of Frances，France，France，France，3 unpe of Frase，france，france of France，france of France of France of France of Frase，H。 Perpignan大学通过Domitia，欧洲tautavel，Tautavel，法国Tautavel的欧洲历史研究中心，第4届Cole d'Inogeurs de pervan，Toulouse国家理工学院，图卢兹，图卢兹，5修改，图卢伊斯，图鲁斯·贝斯特里夫人，夫人和狂欢的实验室。出发，前历史人物的自然历史（HNHP），国家自然历史缪斯，CNRS UMR 7194，巴黎，法国，法国，8 CNRS UMR 7041，Maison de L'Arche´ology and Perthnology，Nanterre，Nanterre。法国，9 Universite的巴黎 - 萨克莱，CEA，CNR，CNRS，细胞综合生物学研究所（I2BC），GIF-SUR-YVETTE，法国，法国
d-lmbmapx：在任何发育阶段进行自动全脑神经电路分析的广义深度学习管道
缺乏准确和全面分析的工具，阻碍了小鼠的全脑电路发展。没有现有的3D大脑图集提供每日产后分辨率，因为建造这种地图集是高度劳动的。轴突形态动态变化，使可靠的分割具有挑战性，许多2D数据集缺乏足够的Z分辨率用于交叉模式3D分析。在这里，我们提出了D-LMBMAPX，这是一种在产后发展的自动化全脑电路分析的深度学习管道。d-LMBMAPX构建高分辨率的3D小鼠大脑图谱，跨越了七个产后阶段，并在任何后日都采用自适应注册策略来进行全脑对齐。它还集成了用于轴突和SOMA分割的基础模型，从而实现了整个开发的定量电路评估。，我们实现了基于扩散模型的样式转移，以用于交叉模式和跨二维注册，并通过将遗传定义的神经元类型从2D ISH数据集对齐到我们的3D地图集进行了验证。使用D-LMBMAPX，我们在产后成熟过程中介绍了全脑多巴胺能预测。
比较嵌入结直肠癌筛查计划中的微生物分析的粪便样品收集方法
然而，为了有可能告知建立基于大肠癌筛查计划的国际研究，需要进行其他方法学工作来测试适合和标本收集卡，这些标本收集卡在其他国家采用了不同的拟合方法和筛选程序。因此，我们评估了存储在室温下的粪便标本中的微生物稳定性，并评估了来自两个不同标本收集卡（用于阿富汗）的微生物组指标的准确性，以及在正在进行的国际大型癌症筛查程序中使用的四个不同的拟合管（在法国和大多数欧洲国家，摩洛哥，土耳其，火鸡和伊朗）。此外，我们研究了结直肠癌筛查程序和替代运输温度（例如夏季和冬季温度）对微生物组准确性和稳定性确定的影响。
一个用于鼠标脑映射和分析的优化工具包
在其长达一个世纪的历史中，组织学一直是三维（3D）组织的2维研究。t主要是由于特定的限制，特定的y二维（2D）视野，结合大多数组织过于不透明，无法以较大的量表和高分辨率进行高度分辨率。even尽管在一个多世纪前发明了通过R EFR激活指数构图的组织清除[1]，但缺乏想象和分析能力限制了我们获取高效率IMA GES的能力，并量化了获得的高度ima ges和量化数据获得的数据。在过去的十年中，灯页微观镜的双创新和Br ain清除tec hniques hniques hniques e启用了3D成像的3D成像，具有亚细胞分辨率[2]。ho w e v er，3d ima ging数据量大复合物，m ulti-gigabyte ima ge stac ks，无法轻易进行操作。这是针对特定分析任务优化的专业IMA ge Analy ysis管道的范围，例如识别感兴趣的功能，将其映射到参考模板上，并将结果签到3D [3-6]。不幸的是，这些软件包倾向于依赖于支持软件的复杂而脆弱的环境（例如，特定版本中的Python软件包）。作为一种疾病，这些软件管道的人很脆弱，需要fre-
数据科学和数据分析的执行MTECH -IIT Bhilai
在合格程度上至少要有55％的分数或同等的5.5 CGPA/CPI。如果属于SC，ST或残疾人（PWD）类别的候选人，则将其放松至50％或等效的5.0 CGPA/CPI。对于MCA/MSC通过了毕业生，将考虑MCA/MSC的百分比评分。对于没有PG专业化的BE/BTECH工程毕业生，将考虑本科学位的百分比评分。对于研究工程领域的毕业后，可以考虑PG评分资格。选择过程将安排在后咨询和申请过程中，具体取决于该计划的符合条件的申请数量。整个过程将在线。