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World File Search System条形码
在欧洲沿海地区发生的海洋无脊椎动物非土著物种（NIS）的DNA条形码的汇编，修订和注释
摘要：引入非土著物种（NIS）是对欧洲沿海生态系统完整性的主要威胁之一。基于DNA的评估已越来越多地用于监视NIS。但是，基于DNA的分类学分配的准确性在很大程度上取决于DNA条形码参考库的完成和可靠性。因此，我们旨在编译和审核欧洲发生的海洋无脊椎动物NIS的DNA条形码参考库。为此，我们使用三个数据库编制了NIS列表：欧洲外星物种信息网络（EASIN），关于水生非土著和隐性物种（Aquanis）的信息系统以及引入海洋物种（WRIMS）的世界登记册。对于每个物种，我们从生命数据系统（BOLD）的条形码（BOLD）中检索了可用的细胞色素C氧化酶亚基I（COI）线粒体基因序列，并使用了条形码，审计和等级系统（BAGS）来检查形成型名称和条形码索引编号（BINS）之间的一致性。从编译的1249种物种中，大约42％的物种有BOLD的记录，其中56％是不和谐的。我们进一步分析了这些案例，以确定不一致的原因并归因于其他注释标签。成功解决了35％，这增加了元法数据集中检测到的NIS数量的12个。但是，相当数量的垃圾箱仍然不一致。参考条形码记录的可靠性在NIS的情况下尤其重要，如果不需要时，错误的识别可能会触发动作或无所作为。
设计，测序和识别随机DNA条形码
抽象随机DNA条形码是用于跟踪细胞谱系的多功能工具，其应用从发育到癌症到进化。在这里，我们审查并进行了批判性评估条形码设计以及条形码测序和条形码数据的初始处理方法。我们首先演示各种条形码设计决策如何影响数据质量，并提出一种平衡我们当前知道的所有考虑因素的新设计。然后，我们讨论准备条形码测序文库的各种选择，包括内联指数和唯一的分子标识符（UMIS）。最后，我们测试了几种已建立和新的生物信息学管道的表现，以从原始测序读取和误差校正中提取条形码。我们发现，对齐和基于正则表达式的方法都适合条形码提取，并且专门针对条形码数据设计的错误校正管道优于通用数据。总的来说，这项审查将帮助研究人员以故意和系统的方式进行条形码实验。
gumbeli属的DNA条形码区域，来自Honshu
真核生物coi M 13 f_lco 1490 （M 13 f）ggtcaaatcatattgg 1 658 bp又は815bp m 13 r_hco 2198 m 13 r_hcoout 13 R（R）TAACTTCAGGGGTGTGTGICCAAAAAAAAAAATCA （M 13 R）GTAATATATSGRTGDGCTC 1 2
对遗传上不同的恶性疟原虫菌株进行条形码编码，以比较评估其适应性和抗疟药物耐药性
摘要 恶性疟原虫对抗疟药物（包括目前最前沿的抗疟药物青蒿素）的耐药性不断出现，是疟疾控制的一个长期问题。下一代测序大大加速了耐药性相关基因多态性的鉴定，但也凸显了需要更灵敏、更准确的实验室工具来分析现在和未来的抗疟药物，并量化耐药性获得对寄生虫适应度的影响。适应度和药物反应之间的相互作用对于理解为什么特定的遗传背景更能推动自然种群中耐药性的进化至关重要，但寄生虫适应度状况对耐药性流行病学的影响通常很难在实验室中准确量化，因为检测的准确性和通量有限。这里我们提出了一种可扩展的方法来分析基因上不同的恶性疟原虫菌株的适应度和药物反应，这些菌株对几种抗疟药的敏感性有很好的描述。我们利用 CRISPR/Cas9 基因组编辑和条形码测序来追踪整合到非必需基因 (pfrh3) 中的独特条形码。我们在三种具有不同地理来源的菌株的多重竞争性生长测定中验证了这种方法。此外，我们证明这种方法可以成为一种追踪青蒿素反应的有力方法，因为它可以在多种寄生虫系混合物中识别出青蒿素抗性菌株，这表明了一种在条形码寄生虫系文库中扩展费力的环状阶段存活率测定的方法。总的来说，我们提出了一种新颖的高通量方法，用于多重竞争性生长测定来评估寄生虫的适应度和药物反应。
大规模并行报告分析中基于序列的条形码偏差校正
大规模并行报告基因检测 (MPRA) 是一种高通量方法，用于评估数千个候选顺式调控元件 (CRE) 的体外活性。在这些检测中，候选序列被克隆到由独特 DNA 序列标记的报告基因的上游或下游。然而，标签序列本身可能会影响报告基因的表达，并导致测量的顺式调控活性出现重大潜在偏差。在这里，我们提出了一种基于序列的方法来校正标签序列特异性效应，并表明我们的方法可以显著减少这种变异源并提高 MPRA 对功能性调控变体的识别。我们还表明我们的模型可以捕获与 mRNA 转录后调控相关的序列特征。因此，这种新方法不仅有助于提高 MPRA 实验中对调控信号的检测，而且还有助于设计更好的 MPRA 协议。
通过CRISPR获取基于逆转录的遗传条形码
1 Gladstone数据科学与生物技术研究所，美国加利福尼亚州旧金山2号，美国2个神经生物学系，杜克大学医学中心，美国北卡罗来纳州杜克大学医学中心，美国3号遗传学系，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿，美国4 Wyss Institute fiologaligy Institute fiologaligy启发工程，哈佛大学，波斯顿，沃尔斯顿，美国5.美国6美国加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学加利福尼亚大学生物工程和治疗科学系
基于比色条形码组合和深度卷积神经网络
L. Guo博士，C。XU教授国际生物界面和生物调节州食品科学与技术的关键实验室，以及食品科学与技术学院江南大学1800 Lihu Road，Wuxi，Jiangsu Province 214122，P。R. R.中国电子邮件： S. ji，X. Chen教授灵活设备创新中心（IFLEX）MAX PLANCK – NTU联合实验室，用于人造感官材料科学与工程学学校Nanyang Technological University 50 Nanyang Avenue 50 Nanyang Avenue，新加坡639798，新加坡电子邮件，新加坡电子邮件： 639798，新加坡教授J. CAI数据科学系和AI Monash University Clayton，Victoria 3168，澳大利亚电子邮件：Jianfei.cai@monash.eduL. Guo博士，C。XU教授国际生物界面和生物调节州食品科学与技术的关键实验室，以及食品科学与技术学院江南大学1800 Lihu Road，Wuxi，Jiangsu Province 214122，P。R. R.中国电子邮件： S. ji，X. Chen教授灵活设备创新中心（IFLEX）MAX PLANCK – NTU联合实验室，用于人造感官材料科学与工程学学校Nanyang Technological University 50 Nanyang Avenue 50 Nanyang Avenue，新加坡639798，新加坡电子邮件，新加坡电子邮件： 639798，新加坡教授J. CAI数据科学系和AI Monash University Clayton，Victoria 3168，澳大利亚电子邮件：Jianfei.cai@monash.edu
Joshi Science Advances EABA0959（2020）.pdf 量子增强条形码解码和模式识别 tranexamic酸对脑损伤患者颅内出血和梗塞的影响：crash-3试验患者样本中的预先计划的质量 合成聚合物中的轻驱动驱动 Haikou 中的数字技术和非异性恋空间 fMRI大脑网络的微型典型和规范集合 指导股票市场网络的热力学基序分析 绝对最大的纠缠状态，量子最大距离可分离代码和量子中继器 自由空间量子通信的限制和安全性
简介量子通信网络在量子通信领域提出了革命性步骤（1，2）。尽管实际证明了量子密钥分布（QKD）（3-8），但向许多用户扩展标准的两用户QKD协议的差异已经阻止了大规模采用量子通信。到目前为止，量子网络依靠一个或多个概率特征：可信的节点（9-13）是潜在的安全风险；主动切换（14 - 17），限制了功能和连接性；最近，波长多路复用（18）具有有限的可伸缩性。量子通信研究的最终目标是，具有基于物理定律而不是计算复杂性的安全性，使得与当前的互联网相似。为了实现这一目标，量子网络必须是可扩展的，必须允许使用不同硬件的用户必须与流量管理技术兼容，不得限制允许的网络拓扑，并且必须尽可能避免避免潜在的安全风险（如受信任的节点）。到目前为止，所有人都证明了QKD网络属于三个宽大的冠军。第一类是值得信赖的节点网络（9-12），其中假定网络中的某些或所有节点被认为可以免受窃听。在大多数实用的网络中，很少能相信每个连接的节点。此外，此类网络倾向于在每个节点上同时使用发件人和接收器硬件的多个副本，从而使成本越来越高。第二类是积极切换或“访问网络”的，其中只允许某些用户一次交换密钥（19）。同样，点对点网络网络在利基应用程序中很有用，并且已使用无源束分式（BSS）（20 - 22），活动