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大数据时代的深渊微生物研究
[1] Du M，Peng X，Zhang H等。地质，环境和生活在世界海洋最深的地方。创新（Camb），2021，2：100109 [2] Stewart HA，Jamieson AJ。HADAL沟渠的栖息地异质性：未来研究的考虑和影响。Prog Oceanogr，2018，161：47-65 [3] Jamieson AJ，Fujii T，市长DJ等。Hadal Trenches：地球上最深的地方的生态。趋势Ecol Evol，2010，25：190-7 [4] Jamieson A.Hadal区域：最深的海洋中的生命[M]。剑桥：剑桥大学出版社，2015年[5] Glud RN，WenzhöferF，Middelboe M等。地球上最深的海洋沟中的沉积物中的微生物碳更换率很高。nat Geosci，2013，6：284-8 [6] Glud RN，Berg P，Thamdrup B等。HADAL沟渠是深海早期成岩作用的动态热点。社区地球环境，2021，2：21 [7]WenzhöferF，Oguri K，Middelboe M等。底栖碳矿化中的矿物质矿化：原位评估2微量精细的测量值。深海Res 1 Oceanog Res Pap，2016，116：276-86 [8] Nunoura T，Nishizawa M，Kikuchi T等。分子生物学和同位素生物地球化学预后，硝化驱动的动态微生物氮循环在hospelagic沉积物中。环境微生物，2013，15：3087-107 [9] Nunoura T，Takaki Y，Hirai M等。HADAL生物圈：对地球上最深海洋中微生物生态系统的洞察力。 Proc Natl Acad Sci u S A，2015，112：E1230-6 [10] Thamdrup B，Schauberger C，Larsen M等。HADAL生物圈：对地球上最深海洋中微生物生态系统的洞察力。Proc Natl Acad Sci u S A，2015，112：E1230-6 [10] Thamdrup B，Schauberger C，Larsen M等。Anammox细菌驱动Hadal沟槽中的固定氮损失。Proc Natl Acad Sci u S A，2021，118：E2104529118 [11] Liu S，Peng X. Hadal环境中的有机物成分：来自Mariana Trench Sediments的孔隙水地球化学的见解。深海Res 1 Oceanogr Res Pap，2019，147：22-31 [12] Cui G，Li J，Gao Z等。在挑战者深处的深渊和哈达尔沉积物中微生物群落的空间变化。peerj，2019，7：e6961 [13] Peoples LM，Grammatopoulou E，Pombrol M等。从两个地理分离的哈达尔沟中的沉积物中的微生物群落多样性。前微生物，2019，10：347 [14] Li Y，Cao W，Wang Y等。在玛丽安娜南部沟渠沉积物中的微生物多样性。J Oceanol Limnol，2019，37：1024-9 [15] Nunoura T，Nishizawa M，Hirai M等。从挑战者深处的沉积物中的微生物多样性，玛丽安娜沟。Microbes Environ，2018，33：186-94 [16] Jian H，Yi Y，Wang J等。居住在地球上最深海洋的病毒的多样性和分布。ISME J，2021，15：3094-110 [17] Hiraoka S，Hirai M，Matsui Y等。 微生物群落和对的反式沉积物的地球化学分析ISME J，2021，15：3094-110 [17] Hiraoka S，Hirai M，Matsui Y等。微生物群落和对
数据手册 - 中天华威
2019年12月Rev.0.9 1/8©2019 SDC Microelectronics Co.，Ltd。www.sdc-semi.com0.9 1/8©2019 SDC Microelectronics Co.，Ltd。www.sdc-semi.com
培训数据分布通过机器学习
目的：监督机器学习（ML）为定量MRI中的参数映射提供了一种令人信服的替代方法。这项工作的目的是证明和量化不同训练数据分布对超级访问的ML用于拟合时的准确性和精度的影响。方法：我们使用传统的模型拟合和监督ML拟合了两个和三校区的生物物理模型以及模拟的扩散数据的扩散测量。对于监督的ML，我们培训了几个人工神经网络以及随机的森林回归器，以不同的地面真相参数分布。我们比较了使用合成测试数据从不同估计中获得的参数估计值的准确性和精度。结果：当训练集中参数组合的分布与在健康人类数据集中观察到的参数组合匹配时，我们观察到高精度，但对非典型参数组合的估计值不准确。相反，当从整个合理参数空间中统一采样训练数据时，对于非典型参数组合，估计值往往更准确，但对于典型的参数组合可能具有较低的精度。结论：这项工作强调，使用监督ML对模型参数的估计在很大程度上取决于训练集分布。我们表明，使用ML获得的高精度可能会掩盖强偏置，并且参数图的视觉评估不足以评估估计值的质量。
DNA测序数据比对软件BWA原理及应用
STAR （ Spliced Transcripts Alignment to a Reference ）是用于将 RNA-seq 读取数据与 参考基因组序列进行高度准确和超快速的剪接感知（ splice aware ） 比对的工具。注意， STAR 是一个专门针对 RNA-seq 数据映射的比对工具，这意味着不能用于比对 DNA 数据。与 其它的 RNA-seq 比对工具相比，其具有较高的准确率，映射速度较其他比对软件高 50 多 倍。 STAR 在识别经典和非经典剪接位点方面具有很高的精确性，还可以检测到嵌合（融 合）转录本。除了映射短读取数据（例如 ≤ 200 bp ）， STAR 还可以准确地映射长读取数据 （例如来自 PacBio 或 Ion Torrent 的数 Kbp 读取数据）。 STAR 在变异检测（ SNP 和 INDEL ） 方面具有更好的灵敏度，因此， STAR 被用于 GATK 最佳实践工作流程，用于从 RNA-seq 数据 中识别短变异。
基于专利数据的植物基因编辑技术发展动态与竞争态势分析
突变或遗传工程，及其涉及的 DNA 或 RNA, 载体 ( 如质粒 ) 或其分理、制备 或纯化；所使用的宿主 Mutation or genetic engineering; DNA or RNA concerning genetic engi- neering, vectors, e. g. plasmids, or their isolation, preparation or purifica- tion; Use of hosts therefor 酶；酶原；其组合物、制备、活化、抑制、分离或纯化酶的方法 Enzymes, e. g. ligases; Proenzymes; Compositions thereof; Processes for preparing, activating, inhibiting, separating, or purifying enzymes 微生物本身，如原生动物；及其组合物；繁殖、维持或保藏微生物或其组 合物的方法；制备或分离含有一种微生物的组合物的方法；及其培养基 Microorganisms, e.g. protozoa; Compositions thereof; Processes of propa- gating, maintaining or preserving microorganisms or compositions thereof; Processes of preparing or isolating a composition containing a microorgan- ism; Culture media therefor 具有多于 20 个氨基酸的肽；促胃液素；生长激素释放抑制因子；促黑激 素；其衍生物 Peptides having more than 20 amino acids; Gastrins; Somatostatins; Mela- notropins; Derivatives thereof 饲养或养殖其他类不包含的动物；动物新品种 Rearing or breeding animals, not otherwise provided for; New breeds of animals 包含酶、核酸或微生物的测定或检验方法；其组合物；这种组合物的测定方法 Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microor- ganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
TreePólya拆分分布用于多元计数数据
在本文中，我们开发了一个新的多元分布，该分布适用于计数数据，称为树p´olya拆分。该类是由沿固定分区树的单变量分布和单数多变量分布的组合而产生的。已知的分布，包括Dirichlet-Multinomial，广义的Dirichlet-Multinomial和Dirichlet-Tree多项式，是此类中的特殊情况。正如我们将要证明的那样，这些分布是灵活的，可以在观测水平上建模复杂的依赖性结构（正，负或空）。具体来说，我们通过主要关注边缘分布，段落矩和依赖性结构（协方差和相关性）来介绍树p´olya分裂分布的理论特性。A dataset of abundance of Trichoptera is used, on one hand, as a benchmark to illustrate the theoretical properties developed in this article, and on the other hand, to demonstrate the interest of these types of models, notably by comparing them to other approaches for fitting multivariate data, such as the Poisson-lognormal model in ecology or singular multivariate distributions used in microbiome.