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人类粪便的宏基因组学采样，存储和测序方案
DNA准备（M）标记（鳕鱼20060059）准备参考指南，没有任何修改。这是完整的Illumina文档（https://emea.support.illumina.com/downloads/illumina-dna-prep-reference-guide-guide-1000000025416.html）的链接。填写Illumina DNA库准备清单可能很有用：https：//emea.support.illumina.com/downloads/illumina-dna-dna-prep-checklist- 100000000033561.html
resfinderfg v2.0：通过功能宏基因组学获得的抗生素抗性基因数据库
宏基因组学可用于监测抗生素耐药基因的扩散（ARGS）。args在诸如分解和纸牌原理等数据库中发现的源自可培养和致病性细菌，而来自不可培养和非病原细菌的ARG仍然研究了。功能元素基于表型基因的选择，并且可以从具有与已知ARGS共享的潜在低认同性的不可培养的Bacteria中识别出ARG。在2016年，创建了ResfinderFG V1.0数据库，以从功能性研究中收集ARG。在这里，我们介绍了数据库Resfinderfg v2.0的第二个范围，该v2.0可在基因组流行语Web服务器中心（https：//cge.food.dtu.dtu.dk/ services/ resfinderfg/）中获得。它包括3913 ARG，由50个精心策划的数据集的功能性宏基因组学鉴定。我们评估了与肠道，土壤和水（海洋 +淡水）全球微型基因目录（https://gmgc.embl.de）相比，我们评估了其检测ARG的潜力。res- finderfg v2.0允许检测未检测到使用其他数据库检测的ARG。这些包括对β-甲酰胺，环素，苯酚，糖肽 /环烯烯和甲氧苄啶 /磺胺酰胺的抗性。因此，ResfinderFG v2.0可用于识别与常规数据库中发现的ARG，从而改善了抗抗性的描述。
宫崎宏之博士GLODAL 公司首席执行官miyazaki@glodal-inc.com
GLODAL通过使用互联网的技术转让，促进亚洲和其他地区在空间数据和人工智能（AI）方面的人力资源开发（HRD），从而创造一个所有人都能获得Space x AI的新机遇和好处的世界。
智能写入算法可提高 RRAM 宏的性能和可靠性
摘要 — 本文全面评估了各种设计辅助技术对硅基原生 RRAM 固有性能和可靠性的影响。设计和技术的协同优化在取代传统闪存成为主要解决方案方面起着至关重要的作用。我们展示了采用先读后写、电流限制和写入终止技术分别可将编程操作期间的功耗降低 47%、56% 和 13%。通过与写入验证和纠错码机制相结合，这些增强功能共同实现了 83% 的能耗降低和 55% 的访问时间显著减少。这些进步是通过引入一种新颖的智能写入算法 (SWA) 实现的。利用在 130nm CMOS 技术中实现的代表性 128kb RRAM 宏，本研究为 RRAM 在嵌入式应用中的可行集成做出了重大贡献。硅片上的实验评估验证了可靠性的提高，在经过 100 万次循环后，读取裕度达到 28.1µA，没有遇到任何读取错误，保持比特错误率 (BER) 在 10 -7 以下。索引术语 — 非易失性存储器、ECC、智能算法、自适应和可重构系统、变体容忍
应用简介-使用 HiFi 进行宏基因组测序-...
1. 应用说明 – Kinnex 16S rRNA 试剂盒用于全长 16S 测序 2. Johnson, JS 等人 (2019) 评估 16S rRNA 基因测序在物种和菌株水平微生物组分析中的应用。《自然通讯》。10(1)，5029。 3. 程序和清单 – 使用 HiFi plex 制备试剂盒 96 制备多重全基因组和扩增子文库 4. 程序和清单 – 使用 HiFi 制备试剂盒 96 制备全基因组文库 5. Gehrig, J. 等人 (2022) 找到合适的选择：评估短读和长读测序方法以最大限度提高临床微生物组数据的效用。《微生物基因组学》，8(3)，10.1099/mgen.0.000794。 6. Portik, DM 等人(2024) 使用长读组装、分箱和合并方法从人类肠道微生物群中高度准确地组装宏基因组。bioRxiv。doi：https://doi.org/10.1101/2024.05.10.593587 7. 概述 – HiFi 应用选项和测序建议。8. 程序和清单 – 使用条形码引物扩增细菌全长 16S 基因。9. 程序和清单 – 从 16S rRNA 扩增子制备 Kinnex 文库
使用 DNA 宏条形码进行丰度估计
全球生物多样性正以惊人的速度下降，迫切需要进行大规模监测以了解其变化及其驱动因素。虽然传统的物种分类学鉴定耗时耗力，但与基于 DNA 的方法相结合可以扩大监测活动的规模，以实现更大的空间覆盖范围和增加采样工作量。但是，当需要估计每个物种的个体数量和/或生物量时，基于 DNA 的方法仍然存在挑战。已有多种方法学进展可提高 DNA 宏条形码用于丰度分析的潜力，但仍需要进一步评估。在这里，我们讨论了实验室以及一些生物信息学对 DNA 宏条形码工作流程的调整，以了解它们从节肢动物群落样本中估计物种丰度的潜力。我们的综述包括标本拍照等实验室前处理方法、使用掺入 DNA 作为内标等实验室方法以及校正因子等生物信息学进展。我们得出的结论是，标本摄影与 DNA 条形码相结合目前最有可能实现对每个物种个体数量和生物量估计的估计，但诸如峰值和校正因子等方法是有希望进一步研究的方法。
宏基因组二代测序在传染病诊断中的应用
宏基因组新一代测序 (mNGS) 是诊断传染病的一种变革性方法，它利用无偏高通量测序直接检测和表征临床样本中的微生物基因组。本综述全面概述了 mNGS 技术的基本原理、测序工作流程和平台。该方法的骨干包括对从不同样本类型中提取的总核酸进行散弹枪测序，能够在不了解传染源的情况下同时检测细菌、病毒、真菌和寄生虫。mNGS 的主要优势包括它能够识别稀有、新型或不可培养的病原体，与传统的基于培养的方法相比，可以更全面地了解微生物群落。尽管有这些优势，但数据分析复杂性、高成本以及需要优化样品制备方案等挑战仍然是重大障碍。mNGS 在各种全身性感染中的应用凸显了其临床实用性。本综述中讨论的案例研究说明了其在诊断呼吸道感染、血流感染、中枢神经系统感染、胃肠道感染等疾病方面的功效。通过快速识别病原体及其基因组特征，mNGS 有助于及时和有针对性的治疗干预，从而改善患者的治疗结果和感染控制措施。展望未来，mNGS 在传染病诊断领域的前景看好。生物信息学工具和测序技术的进步有望简化数据分析、提高灵敏度和特异性并缩短周转时间。与临床决策支持系统的集成有望进一步优化 mNGS 在常规临床实践中的利用。总之，mNGS 代表了传染病诊断领域的范式转变，为微生物多样性和发病机制提供了无与伦比的见解。尽管挑战依然存在，但持续的技术进步具有巨大的潜力，可以巩固 mNGS 作为现代医学武器库中的关键工具的地位，使临床医生能够精确、快速、全面地检测病原体。
分析PT的商业模型画布。 Cak Wang宏
摘要该研究旨在进行业务模型帆布分析，该分析可以帮助公司找到最适当的业务模型来发展业务。业务发展是通过始终关注人力资源，金融，生产力，设施/基础设施和营销方面而不断进行的。在PT Cak Wang Macro Indonesia进行了研究。该公司从事咖啡加工和咖啡饮料销售。pt。Cak Wang Macro印度尼西亚有两个主要单元，即宏观咖啡（单一来源和咖啡厅解决方案）和Cak Wang Coffee（食品和饮料）。用于分析商业模型画布的数据，以通过对公司管理的访谈和观察获得的财务和非财务数据的形式。结果表明，该公司使用了对现代SMIS业务开发有用的商业模式画布。
智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性
摘要最近引入的5G新收音机是一个本生质设计的无线标准，该标准旨在支持关键和庞大的机器类型通信（MTC）。但是，已经很明显的是，5G网络无法完全支持MTC的一些要求更高的要求。随着新兴用例和2030年的应用将产生对一般无线连接性的新的，更严格的要求，尤其是MTC。因此，下一代无线网络，即6G，应该是一个敏捷，有效的收敛网络，旨在满足2030年预期的多样化和挑战性要求。本文探讨了MTC对6G的主要驱动因素和要求，并讨论了各种能力技术。更具体地说，我们首先探讨了6G中MTC的新兴关键性能指标。此后，我们提出了MTC-Opti-整体端到端网络体系结构的愿景。最后，迈向（1）超低功率MTC，（2）巨大可扩展的全局连接性，（3）详细介绍了MTC的安全性和隐私性方案。我们的主要目的是提出一组研究方向，考虑到2030年代的MTC优化6G网络的不同方面。
稳定同位素探测宏基因组学的标准化定量分析策略
抽象稳定的同位素探测（SIP）促进了通过核酸的同位素富集对复杂生态系统中活性微生物种群的培养无关鉴定。许多DNA-SIP研究依赖于16S rRNA基因序列来识别活性分类单群，但是将这些序列与特定细菌基因组联系起来通常具有挑战性。在这里，我们描述了一个标准化的实验室和分析框架，用于使用shot弹枪元基因组学而不是16S rRNA基因测序以人均基因量化同位素富集。为了开发此框架，我们使用设计的微生物组探索了各种样本处理和分析方法，其中标记的基因组的身份及其同位素富集的水平得到了实验控制。使用此基础真理数据集，我们经验评估了不同分析模型的准确性，以识别活性分类单元，并检查了测序深度如何影响同位素标记的基因组的检测。我们还证明，使用合成DNA内部标准来测量SIP密度分数中的绝对基因组丰度可改善同位素富集的估计值。此外，我们的研究说明了内部标准的效用，以揭示样品处理中的异常情况，如果未被发现，可能会对SIP元基因组分析产生负面影响。最后，我们提出了SIPMG，这是一个R软件包，可促进绝对丰度的估计并执行统计分析，以识别SIP元基因组数据中标记的基因组。这个经过实验验证的分析框架增强了DNA-SIP宏基因组学的基础，作为准确测量环境微生物种群的原位活性并评估其基因组潜力的工具。