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chemSHERPA-AI 数据准备方法和要领
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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
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将零信任扩展到数据备份和恢复
零信任是一种基于任何用户，设备或网络数据包的想法的现代安全策略。为了确保数据安全性，应分割对关键数据资产的访问，并且必须在授予任何访问权限之前对所有通信进行认证，评估和授权。必须将其应用于每个细分市场及其数据，应用程序，资产或服务。
通过机器学习改善数据备份策略...
摘要本文研究了机器学习（ML）模型以预测数据备份需求并优化任何规模IT环境中的备份解决方案。通过利用ML驱动的预测分析，用户和公司可以提高其数据备份流程的效率和可靠性，提高性能，降低成本并最小化数据丢失。本文描述了一种利用RandomForestRegressor模型来学习系统中现有文件属性的解决方案，以预测处理文件备份的优先级，并通过跳过额外的文件避免数据冗余。它将允许加快备份过程并减少备份的大小。通过对文件和文件系统行为的元数据进行足够的培训，该解决方案将有助于使备份软件对错误，智能和动态性更具抵抗力。
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。
人工智能正在以五种方式改变数据备份行业
《数字化世界》每年出版 10 期，仅在欧洲、中东和非洲以受控发行的方式出版。订阅费率可咨询。本文中的所有信息在付印时均被认为是正确的。出版商不对任何错误和遗漏承担责任。本出版物中表达的观点不一定代表出版商的观点。我们已尽一切努力获得本出版物所含材料的版权许可。Angel Business Communications Ltd 将很乐意在出版物的后续发行中承认任何版权疏忽。Angel Business Communications Ltd。© 版权所有 2024。保留所有权利。未经出版商书面同意，不得全部或部分复制内容。本杂志中使用的纸张由监管链认证的制造商生产，保证可持续采购。ISSN 2396-9016（在线）
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