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DNA测序数据比对软件BWA原理及应用
STAR （ Spliced Transcripts Alignment to a Reference ）是用于将 RNA-seq 读取数据与 参考基因组序列进行高度准确和超快速的剪接感知（ splice aware ） 比对的工具。注意， STAR 是一个专门针对 RNA-seq 数据映射的比对工具，这意味着不能用于比对 DNA 数据。与 其它的 RNA-seq 比对工具相比，其具有较高的准确率，映射速度较其他比对软件高 50 多 倍。 STAR 在识别经典和非经典剪接位点方面具有很高的精确性，还可以检测到嵌合（融 合）转录本。除了映射短读取数据（例如 ≤ 200 bp ）， STAR 还可以准确地映射长读取数据 （例如来自 PacBio 或 Ion Torrent 的数 Kbp 读取数据）。 STAR 在变异检测（ SNP 和 INDEL ） 方面具有更好的灵敏度，因此， STAR 被用于 GATK 最佳实践工作流程，用于从 RNA-seq 数据 中识别短变异。
干货：如何利用EN 脚设计出好电源？
1.以 ZL6205 为例，先简单介绍一下 ........................................................................ 1 2.直接上拉使能 ........................................................................................................... 2 3.电阻分压使能 ........................................................................................................... 3 4.其他使能应用 ........................................................................................................... 4 5.免责声明 ................................................................................................................... 6
利用人工智能打造可持续软件
摘要：在技术快速发展的时代，软件维护已成为一项重大挑战，尤其是在效率和可持续性方面。许多公司需要帮助有效地管理软件生命周期，同时考虑环境影响和使用的资源。本研究探讨了如何利用人工智能 (AI) 来提高软件维护过程的可持续性。通过案例研究方法，本研究考察了人工智能在几个技术组织中在软件维护中的实施情况。研究方法结合了定性和定量方法，通过深入访谈、观察和文档分析收集数据，并通过使用人工智能算法进行效率测量。结果表明，人工智能在软件维护中的应用不仅提高了识别和修复错误的效率，而且显著降低了能源消耗和计算资源使用率。案例研究还表明，人工智能可以帮助主动预测维护需求，从而减少需要更多能源的人为干预的频率。因此，本研究得出结论，人工智能在软件维护中的集成对经济和环境方面的可持续性做出了积极贡献。建议软件开发人员在维护过程中进一步采用人工智能技术，以提高长期运营的可持续性。介绍
利用CRISPR/Cas9基因编辑技术治疗β-地中海贫血的最新进展
dsDNA 或 ssODN 作为模板进行精确修复 , 而非同源末端连接 (NHEJ) 介导的随机修复可造成插入 、 缺失或突变 . ssODN: 单链寡核苷酸 ; dsDNA: 双链 DNA Figure 3 Two CRISPR/Cas9 gene editing strategies. Cas9 creates DNA double strand break at three bases upstream of the PAM sequence. Homologous recombination repair (HDR) mediates precise repair using dsDNA or ssODN as a template, while non-homologous end joining (NHEJ) -mediated repair can cause insertion, deletion or mutation. ssODN: Single-strand oligodeoxynucleotide; dsDNA: Double strand DNA
利用 Binah.ai 的基于软件的...铺就健康之路
虽然压力可以有益，但长期压力会对身体造成损害并导致多种健康问题。压力对身体造成的持续压力会导致严重的健康问题和精神障碍，包括心脏病、高血压、糖尿病、抑郁和焦虑。学会调节压力是健康和预防医学的重要组成部分。借助 Binah.ai 的心理压力监测功能（基于 Baevsky 压力指数计算），参与者和护理人员可以深入了解压力和恢复模式，并使用提供的数据趋势和历史记录来改变生活方式，以尽量减少和应对压力。
利用人工智能 (AI) 笔记软件的过程
在 ASHI 委员会和董事会会议期间目标：为在 ASHI 虚拟委员会和董事会会议期间使用 AI 笔记记录器建立结构化流程，确保机密性、准确性并遵守有关数据管理和会议文档的内部政策。范围和应用此政策适用于参与组织、参加或记录虚拟委员会和董事会会议的所有 ASHI 总部工作人员。它概述了使用 AI 笔记记录器记录会议记录同时确保讨论的隐私和机密性的要求。使用 AI 笔记记录器的批准 ASHI 通常不允许录制虚拟会议（有关更多信息，请参阅 ASHI 隐私政策的虚拟会议和网络研讨会录音部分。）默认情况下，AI 笔记记录器会记录虚拟会议的所有视频和音频部分。这些组件存储并处理在 AI 公司建立的美国云基础设施中，但 ASHI 拥有该信息的权利，而 AI 公司则充当数据保管人。因此，使用 AI 笔记记录器时，允许记录隐私政策之外的虚拟会议，但只有 ASHI 总部工作人员才能按照本政策中概述的职责和程序部分访问这些记录。职责 ASHI 总部工作人员负责管理 AI 笔记记录器流程，确保遵守保密规则，并在分发前校对 AI 生成的笔记的准确性。AI 笔记记录器软件只能用于将会议讨论转录为结构化笔记。录音不得共享、保存或下载。此外，录音不得在 72 个工作小时后存储在 AI 软件站点上。程序 AI 笔记记录器设置和记录 ASHI 总部工作人员将为每个委员会和董事会会议启用已批准的 AI 笔记记录器软件。必须在任期开始时通过电子邮件告知委员会成员，AI 笔记记录器将用于转录虚拟委员会和/或董事会会议。委员会和董事会会议议程还应表明正在使用 AI 笔记记录器软件。数据管理和安全 AI 笔记记录器软件将生成并存储临时音频数据以进行转录。任何个人不得共享、查看或访问原始会议记录。笔记校对AI Note Taker 软件生成的所有原始音频数据必须在转录完成后 72 个工作小时内永久删除。
推动人工智能和机器人流程自动化 (RPA) 的使用
• 另一方面，为加速地方政府的数字化，正在努力提高个人编号卡的便利性、信息系统的标准化和云化，并重新审查个人信息保护制度。这些目标的实现有望提高数据利用的便利性、促进业务流程的标准化，从而创造出更加有效地利用AI和RPA的环境。