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World File Search System基准研究
电池10-00113.pdf
摘要：随着电动汽车（EV）获得市场优势，确保电池使用过程中的安全性至关重要。本文提出了一种新的热管理方法，可以通过新颖的复合相变材料（CPCM）与液体冷却系统的新型组合来应对电池热量积累挑战。开发了一种优化的混合冷却模型，以评估在高温和高功率条件下提出的电池热管理系统（BTM）。基准研究是为了评估入口位置，入口流量和流通道分布对冷却性能的影响，以实现电池内均匀的温度分布。The optimised BTMS, consisting of a five-cell battery pack, demonstrates a maximum temperature of 41.15 ◦ C and a temperature difference of 4.89 ◦ C in a operating condition at 36 ◦ C with a discharge rate of 3 C. The BTMS outperforms the initial model, reducing the maximum temperature by 1.5%, temperature difference by 5%, and liquid fraction by 13%, with a slight (1.3%) increase in weight.在0.1 m/s的液态流速下，冷却性能最有效，最大程度地减少了能耗。使用CPCM-3的拟议BTM也足以使电池组保持在热失控事件下。总体而言，理论模拟突出了BTM有效控制电池温度和温度差异的能力，从而确保在实用EV使用中在高温和高功率条件下进行安全操作。
利用参数化量子电路实现生成建模的稳健实现∗
摘要：尽管混合量子经典算法的性能在很大程度上取决于经典优化器和电路设计的选择 [ 1 – 3 ]，但迄今为止，对此类特性的硬件稳健而全面的评估仍然缺失。从优化器的角度来看，主要挑战在于求解器的随机性，以及它们对随机初始化的显著差异。因此，稳健的比较需要对每个求解器执行多条训练曲线，然后才能得出关于其典型性能的结论。由于每条训练曲线都需要在量子计算机中执行数千个量子电路，因此对于当今大多数混合平台而言，这种稳健的研究仍然是一项艰巨的挑战。在这里，我们利用 Rigetti 的量子云服务 (QCS™) 来克服这一实施障碍，并研究数据驱动的量子电路学习 (DDQCL) 在三种不同的最先进经典求解器上的硬件性能，以及与同一任务的不同纠缠连接图相关的两种不同电路分析。此外，我们还评估了不同电路深度带来的性能提升。为了评估此基准研究中与这些设置中的每一个相关的典型性能，我们使用至少五次独立的 DDQCL 运行来生成能够捕捉规范 Bars and Stripes 数据集模式的量子生成模型。在此实验基准测试中，无梯度优化算法与基于梯度的求解器相比表现出了出色的性能。特别是，其中一个在处理实验条件下要最小化的不可避免的噪声目标函数时具有更好的性能。
TranSynergy：机制驱动的可解释深度神经网络，用于药物组合的协同预测和途径反卷积
动机药物组合在癌症治疗中显示出巨大的潜力。它们可以减轻耐药性并提高治疗效果。随着抗癌药物数量的快速增长，所有药物组合的实验研究都是昂贵且耗时的。计算技术可以提高药物组合筛选的效率。尽管最近在将机器学习应用于协同药物组合预测方面取得了进展，但仍然存在一些挑战。首先，现有方法的性能不是最优的。仍有很大改进空间。其次，生物学知识尚未完全融入模型。最后，许多模型缺乏可解释性，限制了它们的临床应用。结果我们开发了一个知识支持和自我注意力增强的深度学习模型 TranSynergy，以提高协同药物组合预测的性能和可解释性。TranSynergy 经过精心设计，可以通过细胞系基因依赖性、基因-基因相互作用和全基因组药物-靶标相互作用明确地模拟药物作用的细胞效应。开发了一种新颖的 Shapley 加性基因集富集分析 (SA-GSEA) 方法来对有助于协同药物组合的生物途径进行反卷积，并提高模型的可解释性。大量基准研究表明，TranSynergy 的表现明显优于最先进的方法，表明机制驱动的机器学习具有潜力。与协同组合相关的新途径被揭示并得到实验证据的支持。它们可能为识别精准医疗的生物标志物和发现新的抗癌疗法提供新的见解。对于治疗选择很少的卵巢癌，几种新的协同药物组合被高度可信地预测出来。
马什皮万帕诺亚格部落 2024 年气候行动计划
万帕诺亚格环境管理马什皮万帕诺亚格部落，又名“第一道光芒的人民”，12000 多年来一直居住在现在的马萨诸塞州。作为这片沿海地区的原始管理者，马什皮万帕诺亚格人与这片土地有着诸多文化、精神、环境和经济联系。当前的部落项目侧重于经济活力、环境完整性和文化韧性。这些项目包括：马什皮万帕诺亚格贝类养殖场，该项目改善了波波内塞特湾的水质；2012 年试点项目“土著青年科学——保护我们的家园”，该项目探索利用科学和传统生态知识在气候变化和人类发展面前保护马什皮万帕诺亚格部落的生态系统和家园。最后，新英格兰棉尾兔追踪项目旨在追踪部落土地上濒临灭绝的新英格兰棉尾兔种群。这个想法是，通过更好地了解我们周围世界的现状，主动解决方案将更容易实施，保护环境和未来几年依赖它的物种。2015 年夏天，部落进一步履行了对环境管理的承诺，深入研究了能源和气候行动领域，委托制定了能源和气候行动计划，并针对所有部落设施进行了能源基准研究。由于没有现有的内部能源、气候和温室气体减排政策，马什皮万帕诺亚格部落致力于遵守马萨诸塞州联邦于 2022 年通过的气候法。该法律规定的目标是：
Microsoft Word - OSDB - 最终修订基准测试报告 9 Feb 07.doc
国防部副部长办公室（工业政策） (ODUSD(IP)) 赞助了一项全球造船工业基地基准研究 (GSIBBS)。该研究分为两部分进行。第 1 部分的研究结果已报告，该部分侧重于美国一级造船厂。本报告介绍了 First Marine International (FMI) 对第 2 部分的研究结果，该部分侧重于中级造船厂。主要成果是一份针对各个造船厂、整个行业和国防部的拟议行动清单，这些行动将提高美国造船企业的绩效。为了最有效地利用资源并最大限度地减少行业中断，该研究与海军研究办公室 (ONR) 的中级造船厂能力研究同时进行。能力研究报告可从赞助该项研究的海军制造技术卓越中心（海军造船技术中心）获得。FMI 使用其专有的基准测试系统评估了 9 家美国中型造船厂和 5 家国际造船厂的造船技术。国际造船厂包括领先的商业建造商、复杂商用船舶建造商和海军舰船建造商。这两组造船厂都包含用钢、铝和纤维增强塑料建造船舶的造船厂。基准测试系统描述了调查中评估的 50 个造船技术要素中的五个最佳实践级别。在规模的低端，1 级代表基础技术，在高端，5 级代表先进技术，通常与高水平的生产力相关。一般而言，造船厂拥有与其产品组合、产量和成本基础相适应的技术水平，因此成本最低；因此，5 级并不一定对每个造船厂都是最好的。表 0.1 显示了 GSIBBS 第 1 部分和第 2 部分所研究的七个元素组之间的行业平均值和平均值分布。
卡塔尔科学课程
卡塔尔状况认识到未来的经济成功将越来越依赖于其人力资本。卡塔里人需要能够在基于知识且极具竞争力的新国际环境中蓬勃发展。因此，在卡塔尔民族愿景（QNV）2030年所阐明的国家的教育目标是建立一个现代的世界一流的教育系统，为学生提供与世界上最好的教育质量，在国际基准中获得卓越的国际基准研究，从而为TIMSS（例如国际数学和PISA的趋势）和国际学生评估（International Issernation Issertion in International Issern in International Issern in International Issern）提供了卓越的教育。在QNV 2030的旅程中，新的卡塔尔国家课程框架（QNCF）于2016年启动。本文件与QNV 2030以及其他重要的教育部门战略保持一致，这些战略在日益全球化和竞争性的环境中促进卓越。QNCF为教育提供了前瞻性的愿景，确保了课程开发中的连贯和全面的过程。因此，QNCF用作主要参考，对现有科学课程标准的审查和修订（2004年首次引入）于2018年进行。新科学课程是一份包容性文档，可满足从幼儿园到12年级的所有级别。包容性意味着要确保学生（年级，轨道，特殊需求和个人）的所有部分，以确保他们整体发展，充分发挥潜力并拥抱终身学习。新科学课程（2018）与QNCF的目标保持一致，以确保学生获得科学知识和技能，并发展态度（统称为能力），以实现教育系统的目标和成果。科学课程的关键变化包括注入与科学探究有关的技能和过程；使用模板创建学习经验，以促进教学过程，并识别科学学习中的五个关键能力（探究与研究，沟通，批判性和创造性思维，合作，参与以及解决问题），并具有能力为学习经验的能力。通过主题和主题对标准进行了修订，简化和组织，并具有平衡，相关，集成和连贯的内容标准的范围和顺序。新的科学课程必然涉及课程时间的调整，并考虑以适当且持续的教师的专业发展来发展支持学习资源。尽管未来通常被描述为VUCA - 动荡，不确定，复杂和模棱两可的发展，但开发了一种新的科学课程，该课程采用了来自高性能国家的创新最佳实践，将支持在卡塔尔州的科学教育中转向新的科学教育范式。是一种引人入胜，有效且以学生为中心的课程，它将为学习者做好准备，以使学习者对21世纪的机遇和挑战做出积极反应，并努力成为成功的终身学习者。
什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。