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合成生物学工具箱用于氮固定土壤微生物
摘要：植物根附近的土壤环境称为根际，是各种微生物的家园，可以显着影响附近植物的生理学。根际中的微生物可以提供营养，分泌信号传导化合物并抑制病原体。如果可以在这些非模型微生物中实施方法，则可以用合成生物学来操纵这些过程，以增强用于食品，能源或环境修复的农作物的农业表现。驯化非模型生物的常见第一步是开发一组基因工程工具，称为合成生物学工具箱。工具箱包括转换协议，复制向量，基因组工程（例如CRISPR/CAS9），组成型和诱导启动子系统以及其他基因表达控制元素。这项工作验证了三种固定氮的土壤细菌中的合成生物学工具箱：Azotobacter vinelandii，Stutzerimonas stutzeri（Pseudomonas stutzeri）和一个新的klebsiella kelellable variicola。所有三种生物都可以适合转化和报告蛋白的表达，每个生物都可以使用几种功能性诱导系统。S。Stutzeri和K. variicola显示出更可靠的基于质粒的表达，从而成功地重新组合了无疤痕缺失和插入。使用这些工具，我们产生了具有诱导氮酶活性的突变体，并引入了异源基因，以产生具有相关生物学活性的植醇产物。关键字：重18zotrophs，CRISPR，CAS9，合成生物学工具箱，基因组编辑，氮酶■简介
首席规划师的角色 - 规划社区工具箱
• 将团队凝聚在一起以使研究能够取得进展的“粘合剂” • 报告责任 - 质量、完整性、凝聚力 • 指导 PDT 完成研究过程并遵守政策 • 帮助 PDT 进行批判性思考和决策以制定合理的建议 • PDT 会议 - 主持人 o 事先将议程分发给团队；分发会议记录供团队审查 • 传达关键的不确定性和相关风险 o PDT 生成风险登记册（新的电子风险登记工具！） o https://err.sec.usace.army.mil/ • 规划团队的负责人可能会根据以下因素不时发生变化：
IABC：大脑连接智能分析的工具箱
在获得功能网络后，需要定位相关的重要脑区并解释其主要脑功能，这将极大地帮助研究人员探索结果。由于研究人员一直在研究基于微观结构、宏观结构和连接特征的脑区划分，我们的工具箱通过计算经典脑图谱的脑区与每个功能网络中激活区域的重叠度来识别每个功能网络中的相关脑区。自动解剖标记（AAL）（Tzourio-Mazoyer 等人，2002 年）、自动解剖标记 3（AAL3）（Rolls、Huang、Lin、Feng 和 Joliot，2020 年）和脑网络组图集（BNA）（Fan 等人，2016 年）包含在当前版本中用于计算。这些图谱中的每一个都可用于提取每个网络最相关的几个区域。我们的工具箱提供了一个
癌症成像中可解释AI的工具箱
人工智能在使用医疗图像的医疗保健任务上表现出了有希望的表现。但是，有必要了解法律，道德和故障排除目的的AI模型的决策过程。本文档概述了可解释性工具箱的开发，该工具箱旨在提高手工制作的放射组学和医学成像中深度学习解决方案的透明度。对于手工制作的放射线学，该工具箱提供了用于生成Shapley添加说明，局部解释的模型 - 不合Snostic解释以及适用于任何机器学习模型的表征反事实的工具。为了深入学习，该工具箱提供了为2D和3D分类模型创建归因地图的功能，以及生成反事实图像说明的说明性示例。此外，工具箱还扩展了反事实框架以结合层的相关性传播，从而允许将临床变量纳入决策。最后，该文档展示了一个使用Python和简化构建的示例平台，该平台旨在在临床背景下验证这些解释，从而评估其在决策过程中的可用性和价值。可解释性工具箱可在以下链接中获得：https：//github.com/zohaibs1995/radiomics_explainables_toolbox。
用于建模快速动态大脑活动的工具箱
神经活动包含与认知相对应的丰富的时空结构。这包括跨越大脑区域网络的振荡爆发和动态活动，所有这些都可能在几十毫秒的时间尺度上发生。虽然这些过程可以通过脑记录和成像来访问，但由于其快速和短暂的性质，对其进行建模在方法上存在挑战。此外，有趣的认知事件的确切时间和持续时间通常是先验未知的。在这里，我们介绍了 OHBA 软件库动力学工具箱 (osl-dynamics)，这是一个基于 Python 的软件包，可以在几十毫秒的时间尺度上识别和描述功能性神经成像数据中的递归动态。其核心是机器学习生成模型，这些模型能够适应数据并在几乎不做假设的情况下学习大脑活动的时间以及空间和光谱特征。 osl-dynamics 采用了最先进的方法，这些方法可以（并且已经）用于阐明各种数据类型中的大脑动力学，包括磁/脑电图、功能性磁共振成像、侵入性局部场电位记录和皮层脑电图。它还提供了大脑动力学的新颖总结测量方法，可用于帮助我们理解认知、行为和疾病。我们希望 osl-dynamics 能够通过增强快速动态过程建模的能力，进一步加深我们对大脑功能的理解。
QuTiP：Python 中的量子工具箱
2 安装 7 2.1 快速入门 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.4.1 PEP 517 源代码构建 . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.4.2 直接 Setuptools 源代码构建 . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.5 在 Windows 上安装 . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................................10 2.6 验证安装....................................................................................................................................................................................10 2.7 检查版本信息....................................................................................................................................................................................11
用于考古学的机载 LiDAR 点云处理。管道和 QGIS 工具箱
摘要：地形机载 LiDAR 数据的使用已成为考古勘探的重要组成部分。然而，作为迈向理论意识、影响力和可重复研究的一步，需要一种更严格和透明的数据处理方法。为此，我们着手创建一个处理流程，用于考古学专用的点云处理和针对通用数据优化的产品的派生。所提出的流程改进了地面和建筑物点云分类。所提出的流程的主要创新领域是栅格网格插值。我们通过引入一种混合插值技术改进了最先进的技术，该技术将反距离加权与带有线性插值的三角不规则网络相结合。其中包括用于增强可视化的最先进的解决方案，还生成了必要的元数据和辅助数据。此外，我们还引入了一个 QGIS 插件，将流程实现为一步到位的过程。它将手动工作量减少了 75% 到 90%，并且除了对 QGIS 环境的一般熟悉之外不需要任何特殊技能。该流程和工具旨在为考古专用机载 LiDAR 数据处理的白盒化做出贡献。在讨论中，探讨了数据处理在知识生产过程中的作用。
HyperOptoNet：基于 MATLAB 的工具箱，用于使用 fNIRS 超扫描进行脑间神经元同步分析
fNIRS 是一种非侵入性光学成像技术，利用近红外光间接评估皮质外层神经元的代谢活动。10 fNIRS 可以测量与神经元代谢活动相关的氧合血红蛋白 (HbO) 和脱氧血红蛋白 (HbR) 的变化，类似于 fMRI 获得的血氧水平依赖性反应。11、12 fNIRS 是一种很有前途的方法，可用于研究自然环境中人际互动与其神经活动之间的关系，具有成本效益、测量限制低、对头部和身体运动的容忍度相对较高等优势。13、14 最近，研究人员可以更好地测量与社会互动相关的脑间耦合，许多关于受试者之间的教育交流、面对面游戏、提高认知表现和身体生理学的研究都已使用基于 fNIRS 的超扫描技术进行了报道。7 – 9、15、16