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DNA序列分类技术的评论
I.引言机器学习（ML）方法对生物信息学产生了深远的影响，这对其成功做出了重大贡献。深度学习（DL）技术作为机器学习的分支（ML）出现，并生成了大量数据。当我们处理大量数据时，这些技术被认为更加成功和有效[1]。最近，深度学习在各种领域（例如自然语言处理和计算机视觉）中表现出了显着的进步，现在是基因组学建模任务的首选方法，包括预测遗传变异对基因调节机制的影响[3]。通过深度学习机器学习的一部分，包括基因组学在内的许多领域已经改变了。下一代测序（NGS）方法在生物学和医学研究中至关重要，需要处理和分析方法来进行变异调用，元基因组分类，基因组特征检测和下游分析。机器学习技术，尤其是深度学习，已经为这些任务获得了吸引力。[2]它是指通过使用神经网络和其他技术对基因组学中生物数据的大规模分析和解释。DL模型能够识别复杂模式并在一系列基因组学任务中产生精确的预测。通过称为基因组分析的过程研究了包括DNA序列及其功能在内的生物体的整个基因组。DNA序列分类在基因组研究中至关重要，提供了对微生物的见解
序列准备库Illumina Technology
本文档描述了使用Illumina技术请求库排序时要遵循的过程。本指南中提供了准备工作，图书馆提交，运输要求以及任何其他信息的详细说明。要避免请求处理的任何延迟，必须仔细遵循本指南中提供的说明。请注意，库的处理延迟将根据项目的大小而有所不同。建议与客户管理办公室联系以获取有关处理时间的信息。本指南中提到的要求还适用于图书馆质量控制项目。绘制流动池上群集边界并进行基本调用的Illumina软件取决于末端的序列复杂性，尤其是在插入的任一端，尤其是第一个十二左右的碱基对。因此，必须正确识别在这些区域中表现出足够序列复杂性的任何类型的库，否则测序数据将不足以最佳。这包括但不限于：•扩增子•BD狂想曲单细胞库•减少了基因组表示方法，例如限制性与位点相关的DNA（RAD）标记库•具有较低核苷酸复杂性（如双硫酸盐）的库中的库。为了通过低复杂性库克服此问题，可以在车道的10-50％处将控制库（例如，由Illumina提供的控制PHIX174库）升入，具体取决于初始库的复杂性。将PHIX添加到车道中将导致感兴趣的库的读数较低。上述相同的核苷酸复杂性问题适用于多路复用库时的索引序列。为了获得最佳结果，在多路复用库时，每条车道应至少使用3个索引。将按原样提供测序结果。CES对与库的设计，质量或序列复杂性有关的问题负责。
生物学2019 v2.0-替代序列资源
所有科学努力的核心是对宇宙本质的调查。科学使用一种系统的思维方式，涉及创造性和批判性推理，以获取更好，更可靠的知识。科学家认识到知识不是固定的，而是容易犯错的，并且易于挑战。因此，从来没有孤立地进行科学努力，而是基于并挑战现有知识体系，以追求更可靠的知识。这个合作过程，从而获得了新的知识，对于21世纪的科学，技术，健康和社会的合作发展至关重要。
加密应用的新型几何序列
摘要：本文介绍了一个新颖的几何系列以及定理。这些定理及其结果可以用作计算和密码学的应用程序，以开发诸如RSA算法和椭圆曲线加密术之类的算法。MSC分类代码：40A05（65B10）关键字：计算，定理，几何进程1。引言几何系列在开发的早期阶段在差分和整体演算中起着至关重要的作用，并且仍然是科学，工程，管理及其应用研究的重要组成部分。在本文中，为计算科学的应用[10，11]构建了一个新的几何系列[1-9]。2。当今世界上的新型几何系列，数学和计算建模的日益复杂性要求数学和组合方程式的简单性来解决当今的科学问题和挑战。在本节中，新型定理是使用传统几何进程技术制定的[1-9]。
R 中的多序列比对艺术
本文档旨在说明使用 DECIPHER 在 R 中进行多序列比对的艺术。尽管多序列比对的美常常被人忽视，但它在很多方面都是一种艺术。请看图 1，它说明了多序列比对的幕后情况。序列比对需要一定的技巧，而本文想要传达的正是这种技巧。仅仅将序列“插入”多序列比对器并盲目地相信结果是不够的。我们需要欣赏这种技巧，并仔细考虑结果。多序列比对到底是什么？是否存在单一正确的比对？一般来说，比对旨在执行将多个相同“类型”的不同生物序列拟合成反映某些共同特性的形式的操作。这种特性可能是它们的结构外观、它们如何从共同祖先进化而来，或者数学构造的优化。与大多数多序列比对器一样，DECIPHER 经过“训练”以最大限度地提高得分
基于特征序列基因组开采发现...
1个定量生物学中心，中国北京北京大学高级跨学科研究学院； 2北京北京北京大学高级跨学科研究学院北京北京跨学科研究中心北京； 3苏黎世大学，瑞士苏黎世化学系； 4中国青岛山东大学生命科学学院； 5江苏省固体废物利用率省级钥匙实验室，中国有机肥料的关键实验室，中国南京的南京农业大学； 6赫尔辛基大学，芬兰赫尔辛基微生物学系； 7 Helmholtz抗感染国际实验室，中国青岛山东大学微生物技术的国家关键实验室； 8苏黎世大学，定量生物医学系，瑞士苏黎世
鸣禽神经序列在...过程中的自组织
摘要 行为是经验和先天倾向的结合。随着大脑的成熟，大脑的细胞、网络和功能特性会发生重大变化，这可能是由于感官体验以及发育过程造成的。在正常的鸟鸣学习中，神经序列会出现以控制从导师那里学到的歌曲音节。在这里，我们通过延迟接触导师来消除导师经验和发展在神经序列形成中的作用。使用功能性钙成像，我们在没有导师的情况下观察神经序列，表明导师经验对于序列的形成不是必需的。然而，在接触导师之后，预先存在的序列可以与新的歌曲音节紧密相关。由于我们推迟了辅导，只有一半的鸟在接触导师后学会了新的音节。未能学习的鸟是前辅导神经序列最“结晶”的鸟，也就是说，已经与它们（未经辅导的）歌声紧密相关。
通过 TALEN 和 CRISPR/... 破坏 miRNA 序列
摘要 微小RNA（miRNA）是真核生物中起作用的20-24个核苷酸（nt）小RNA。miRNA的长度和序列不仅与miRNA的生物发生有关，而且对下游生理过程（如ta-siRNA产生）也很重要。为了研究这些作用，在成熟的miRNA序列中产生小突变是有益的。我们使用TALEN（转录激活因子样效应核酸酶）和成簇的规则间隔短回文重复序列（CRISPR）/CRISPR相关蛋白9（Cas9）在成熟miRNA序列中引入可遗传的碱基对突变。对于水稻，TALEN构建体针对五种不同的成熟miRNA序列构建，并产生可遗传的突变。在产生的突变体中，mir390 突变体表现出茎尖分生组织 (SAM) 的严重缺陷，这是一种无茎表型，可以通过野生型 MIR390 来挽救。小 RNA 测序表明 mir390 中的两个碱基对缺失会严重干扰 miR390 的生物合成。在拟南芥中，CRISPR/Cas9 介导的 miR160* 链编辑证实了 miRNA 的不对称结构不是二次 siRNA 产生的必要决定因素。使用双向导 RNA 的 CRISPR/Cas9 成功生成了具有片段缺失的 mir160a 无效突变体，其效率高于单向导 RNA。Col-0 和 Ler 背景下 miR160a 突变体的表型严重程度之间的差异凸显了 miR160a 在不同生态型中的不同作用。总的来说，我们证明 TALEN 和 CRISPR/Cas9 均能有效地修改 miRNA 前体结构、破坏 miRNA 加工并产生 miRNA 无效突变植物。
