XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据分析系统
chemSHERPA-AI 数据准备方法和要领
① 输入发行者・授权者的信息。 ② 在传达事项中，请勾选成分信息 ※ 和合规性评估信息。 ※本公司要求FMD (所有成分) 时，请在FMD上打勾后提供。 ③ 请勾选SCIP信息的所有项目。
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
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。
ncounter分析系统
OR13443 OR13457 OR13458 OR13452 OR11024 OR12918 OR11014 OR13231 OR13242 OR13567 OR13005 OR13014 OR12969 OR12968 OR13550 OR12881 OR1007 OR1004 OR1017 OR1020 OR1003 OR1013 OR1010 OR1006 OR1002 OR13465 OR13420 OR13379 OR13466 OR13392 OR13398 OR12892 OR13220 OR13247 OR12899 OR13542 OR12975 OR11012 OR13249 OR12858 OR13183 OR12917 OR13273 OR12890 OR12862 OR13208 OR12868 OR11013 OR13243 OR13241 OR12976 OR12878 OR13184 OR12686 OR12700 OR13397 OR13470 OR12707 OR12705 OR12721 OR13004 OR13449 OR13468 OR12908 OR13236 OR13380 OR13435 OR13440 OR13471 OR12952 OR12955 OR12888 OR13437 OR1107 OR12925 OR12971 OR12961 OR12963 OR12965 OR12854 OR13422 OR13462 OR12973 OR12911 OR13387 OR13476 OR12859 OR12967 OR13478 OR12872 OR12856 OR12856 OR13229 OR11015 OR11015 OR13412 OR1106 OR1106 OR113414 OR12893 OR12893 OR12895 OR12895 OR12841 OR13441 OR13441 OR13441 OR12893 OR128403 OR134403 OR12893 OR13258 OR13022 OR12712 OR13383 OR13381 OR13453 OR12903 OR12910 OR13489 OR13425 OR13444 OR13411 OR13385 OR12861 OR13275 OR1108 OR13433 OR13408 OR13442 OR12905 OR13199 OR12962 OR13233 OR13269 OR12879 OR13226 OR12974 OR13268 OR12870 OR13186 OR12904 OR12877 OR13187 OR12693 OR13061 OR13456 OR13430 OR11021 OR1109 OR13464 OR13009 OR12682 OR13212 OR12923 OR12921 OR13190 OR13544 OR13244 OR12715 OR12076 OR12866 OR12958 OR12958 OR12865 OR12865 OR110234 OR12863 OR12863 OR12863 OR12863 OR12863 OR12863 OR12863 OR12220914 OR12863 OR12863或 OR12884 OR13197 OR13245 OR12959 OR12696 OR13013 OR13206 OR12915 OR12889 OR13276 OR13399 OR13434 OR12902 OR12864 OR13054 OR13025 OR12926 OR13230 OR13402 OR12857 OR12694 OR13026 OR13203 OR12894 OR13223 OR12907 OR12852 OR13545 OR13390 OR13482 OR13211 OR12876 OR12887 OR13219 OR13388 OR13473 OR12916 OR13506 OR12855 OR13222 OR13432 OR11010 OR13188 OR12871 OR12954 OR12957 OR12957 OR13416 OR13393 OR13474 OR13436 OR12882 OR12882 OR12873
系统发育学：一种用于处理和分析系统基因组数据
动机：生物学过程中的各种学科并分析了多个序列比对（MSA）和系统基因树，以评估其信息含量，推断进化事件和过程并预测基因功能。但是，由于缺乏统一的工具包，MSA和树木的自动处理仍然是一个挑战。为了填补这一差距，我们介绍了Phykit，这是一种使用30个处理MSA和树木的函数的工具包，包括但不限于估计突变率，序列组成偏见的评估，计算分子时钟的违规程度以及与下属的分子抗体（内部分支）（较低的支撑）。结果：为了证明Phykit的实用性，我们详细介绍了三种用例：（1）总结MSA和系统发育树中的信息内容，以诊断出序列或树数据的潜在偏见； （2）评估基因 - 基因的共同变异，以鉴定基因之间的功能关系，包括新颖的关系，以及（3）标志性的系统发育树中缺乏分辨率事件或多构象，这些事件暗示了快速辐射事件或缺乏数据。我们预计，植物会对处理，检查和得出生物学意义有用。可用性和实施：phykit在GitHub（https://github.com/jlsteenwyk/phykit），pypi（https：//pypi.org/project/phykit/）和Anaconda Cloud（https：//pro）云（https：//p：org/project/phykit/）和Anaconda Cloud（https：httpps：htttps：/带有广泛文档和用户教程的Cense（https://jlsteenwyk.com/phykit）。联系人：jacob.steenwyk@vanderbilt.edu或antonis.rokas@vanderbilt.edu补充信息：补充数据可从Bioinformatics Online获得。
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
人机一体化设计与分析系统...
随着自动化和先进技术被引入交通系统，从下一代航空交通系统（称为 NextGen）到以智能交通系统为代表的先进地面交通系统，再到为太空探索而设计的未来系统，越来越需要有效地预测未来系统在辅助技术的要求下将如何容易出错。一种以安全和非侵入方式研究辅助技术对人类操作员影响的正式方法是使用人类性能模型 (HPM)。在提出、开发和测试复杂的人机系统设计时，HPM 起着不可或缺的作用。一种称为人机集成设计和分析系统 (MIDAS) 的 HPM 工具是 NASA 艾姆斯研究中心 HPM 软件工具，自 1986 年以来一直用于预测人机系统在各个领域的表现。MIDAS 是一个动态的集成 HPM 和模拟环境，有助于在模拟操作环境中设计、可视化和计算评估复杂的人机系统概念。本文将讨论一系列航空特定应用，包括用于为 NASA 航空安全计划建模人为错误的方法，以及用于评估 NextGen 操作的驾驶舱技术的“假设”分析。本章将最终提出用于评估辅助技术的复杂人机系统设计的预测 HPM 领域的两个挑战：(1) 模型透明度和 (2) 模型验证。