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宏基因组学：生态学的新方向
摘要 - 讨论了宏基因组技术在环境研究中的前景。描述了使用元基因组方法在生态系统中发现的水生生态系统的分类学组成的优势，以及在生态系统中发现的营养和流行关系的例子。显示了宏基因组学在复杂环境（例如土壤或动物肠道）中研究原核生物群落的能力。遗物DNA在元基因组中的作用以及研究古代生物的可能性。特别关注对与测序数据的可重复性低相关的宏基因组技术的批评。考虑了元基因组数据的生物信息处理中的常见方法论错误，从而导致误导性结果。
宏基因组学的方法来理解……
土壤负责为地球不同的生态系统提供重要服务，包括是植物的养分和水的最大沉积物之一，调节气体排放以及循环和回收元素和分子对生命至关重要（Haygarth and Ritz，Ritz，2009年）。然而，随着气候变化的影响（例如，干旱的长时间，强烈的洪水）和人为活动（例如，牲畜放牧，采矿，农业），土壤碎片和多功能性具有良好的影响（Schloter等人（Schloter等人，2018年），使其具有不同的策略影响，并构成了这些策略的影响，并影响了这些策略的影响，并构成了这些影响的影响。One of these strategies that have proven impactful in re- cent decades is the employment of bioindicators to characterize variations in soil health, which provides additional information to the physicochemical indicators that often are not able to fully reflect how soil health is affected, for example, exhibit the indi- rect biotic effects of pollutants (Alarcón Gutiérrez et al., 2021; Zaghloul et al., 2020）。在环境研究中使用了多种生物指导者。earth由于对人为aLtera-aLtera-
由于定向流导致椭圆流的左右分裂
最近，有研究表明，在非中心相对论重离子碰撞中，椭圆流 v 2 在有限快速度下会分裂，这是由于全局涡度所致。在本研究中，我们发现有限快速度下椭圆流的这种左右（即在撞击参数轴的两侧）分裂是由于非零定向流 v 1 所致，其分裂幅度 ≈ 8 v 1 (1 − 3 v 2 ) / (3 π )。我们还使用多相传输模型（该模型自动包含涡度场和流动波动）来确认 v 2 分裂。此外，我们发现，对于相对于一阶或二阶事件平面测量的原始 v 2 和 v 1（即在应用事件平面解析之前），v 2 分裂的分析预期都成立。由于 v 2 分裂主要是由 v 1 驱动的，因此它在零横向动量（ p T ）时消失，而且它的大小和符号可能对 p T 、中心性、碰撞能量和强子种类具有非平凡的依赖性。
使用工具流的流栖息地分析指南...
第二部分包含有关IFIM特定部分的辅助信息。第6章介绍了必须理解的水文学和渠道的一些概念，才能有效地应用该方法。第6章的目标不是使用该方法使每个人的水文学家或液压工程师。相反，它旨在提供有关如何估算水供应，如何操作储层以及如何响应流域或流量变化的通道变化的后台。这些信息的大部分是在方法论的大多数应用过程中源自外部〜的，并且用户有责任理解提供信息的方法，以及估计技术固有的假设和限制。
宏基因组学深度学习方法：评论
于2023年12月20日收到； 2024年3月27日接受； 2024年4月17日出版作者分支：1 IRD，索邦大学，Ummisco，32 Avenue Henry Varagnat，Bondy Cedex，法国； 2 Sorbonne University，Inserm，Nutriomics，91 BVD de L'Hopital，法国75013，法国。*信函：加斯帕·罗伊（Gaspar Roy），加斯帕（Gaspar。 Jean-Daniel Zucker，Jean-Daniel。Zucker@ird。FR关键字：微生物组；宏基因组学；深度学习；神经网络；嵌入； binning;疾病预测。缩写：ASV，扩增子序列变体； CAE，卷积自动编码器； CGAN，有条件的生成对抗网络； CNN，卷积神经网络； Dae，Denoing AutoCododer； DL，深度学习； FFN，馈送网络； GAN，生成对抗网络；它的内部转录垫片； LSTM，长期记忆； MAG，元基因组组装基因组； MGS，宏基因组； MIL，多个实例学习； ML，机器学习； MLP，多层感知器； NGS，下一代测序； NLP，自然语言处理； NN，神经网络； RNN，经常性神经网络； SAE，稀疏的自动编码器； Sota，艺术状态； SVM，支持向量机； TNF，四核苷酸频率； Vae，各种自动编码器； WGS，全基因组测序。数据语句：文章或通过补充数据文件中提供了所有支持数据，代码和协议。补充材料可与本文的在线版本一起使用。001231©2024作者
宏cer关于电力传输和分销的报告...
（3）欧盟法律设定的网络关税应具有成本性，透明和非歧视性。关税可以多种方式设计。在各种关税原则之间找到适当的平衡（例如成本恢复，成本反射率，效率，非歧视，透明度，非统计，简单性，稳定性，可预测性和可持续性）是一项复杂的任务，它涉及不同的权衡取舍，在这种情况下，不同的NRA可能会根据每个国家环境中的追求原则来识别不同的方法。在迅速发展的能源系统中，复杂性的增长更加有效，其特征是增加了可再生能源的整合，通过电气化增加的需求以及网络使用者更积极的作用，并且需要定期重新评估关税方法是否继续合适。最后，最近的能源危机以及对最终能源法案的负担能力的越来越多的考虑提出了额外的挑战，也可能会对网络关税设置产生影响。
用睡眠宏映射神经发育
睡眠持续时间和时机以及相应的脑电图活动反映了大脑的变化，这些变化支持认知和行为成熟，并可能为跟踪典型和非典型神经发育提供实际标记。为了建立和评估一个基于睡眠的大脑成熟度定量指标，我们使用了整夜的多聚会学数据，最初来自两个大型国家睡眠研究资源样本，跨越了儿童和青春期（总n = 4,013，年龄为2.5至17.5岁） （NCH）睡眠数据库，一个儿科睡眠诊所队列。在没有神经发育障碍的儿童（NDD）中，源自脑电图（EEG）的睡眠指标（EEG）在整个数据集中始终显示出与年龄相关的强大变化。在非比型眼运动（NREM）睡眠期间，纺锤体和缓慢的振荡进一步表现出特征性的发育模式，其发生率，时间耦合和形态。基于NCH中的这些指标，我们构建了一个模型来预测个人的年代年龄。模型以高精度执行（在持有的NCH样品中r = 0.93，在第二个独立复制样本中r = 0.85 - 小儿腺苷酸切除术试验（PATS））。总体而言，我们的结果表明睡眠体系结构为表征大脑成熟的敏感窗口提供了敏感的窗口，这表明了可扩展的，客观的基于睡眠的生物标志物来测量神经发育。基于EEG的年龄预测反映了临床上有意义的神经发育差异；例如，NDD儿童在预测的年龄中显示出更大的变异性，与年龄相匹配的非NDD儿童相比，患有唐氏综合症或智障儿童的大脑年龄预测（分别比其年代年龄少2.1和0.8岁）明显年轻。