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从宏到微体系结构：基于SRAM的计算机电路的评论和趋势
摘要CMOS逻辑电路的快速增长超过了内存访问的进步，导致了重要的“记忆墙”瓶颈，尤其是在人工智能应用程序中。为了应对这一挑战，计算中的计算（CIM）已成为提高计算系统的性能，领域效率和能量效率的有前途的方法。通过使记忆单元执行并行计算，CIM可以改善数据重复使用并最大程度地减少存储器和过程之间的数据移动。这项研究对基于SRAM的CIM宏的各个领域及其相关的计算范式进行了全面综述。此外，它还对最近的SRAM-CIM宏进行了一项调查，并侧重于关键挑战和涉及的设计交易。此外，这项研究确定了SRAM-CIM宏观设计的潜在未来趋势，包括混合计算，精度增强和操作员重新配置。这些趋势旨在解决计算准确性，能源效率和对SRAM-CIM框架内不同运营商的支持之间的贸易。在微结构级别上，提出了两种可能的交易解决方案：chiplet集成和稀疏性优化。最后，提出了研究观点，以供未来发展。
使用纳米孔测序解决宏基因组学的挑战
此外，传统测序技术依赖于通过PCR扩增的，从而消除了诸如甲基化的基础修饰，这意味着如果没有额外的时间消耗且经常效率低下的样品处理方法22。不需要纳米孔测序，不需要PCR，可以保留并直接测序碱基的修改。基础修饰检测不仅提供了更大的基因组表征深度，而且还可以用于支持元基因组重叠式嵌合，移动遗传元件与其宿主基因组的关联以及识别错误的元原核重叠群的鉴定23。元基因组数据的应变特异性甲基化模式可以进一步支持复杂微生物基因组的分辨率。
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。