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数字化学习与教学策略
简介 本数字化学习与教学战略分为两部分： 1. 指导 BIMM 学院数字化学习与教学方法的战略目标和原则。 2. 附录 1：数字化学习与教学计划（定义本战略当前的运营实施）。 数字化学习与教学 数字化学习与教学是一个涵盖所有涉及数字技术的教育形式的术语，包括混合和全数字化方法。 目标： 本战略旨在以 BIMM 学院学习与教学战略为基础，促进在 BIMM 学院课程中有效使用数字技术，以便： • 确保机构了解学习和教学环境中的数字技术以及面临的好处和挑战。 • 确保使用数字技术的方法以合理的教学法和良好的教育实践为指导。 • 确保 BIMM 学院的数字技术可供所有学生使用，并与现实世界的环境相结合。 • 确保讲师和学生都有机会发展数字素养。 • 确保数字化学习与教学的发展能够满足组织各个层面的需求。 • 确保技术的实施受到其有效性评估。原则：确保机构了解学习和教学环境中的数字技术以及面临的好处和挑战。• 应将数字技术视为社会建构。认为技术具有天生的教育能力或相反，将技术视为工具的论述限制了我们批判性地评估其潜力的能力。（Hamilton 和 Friesen，2013 年）• 过去 30 年来，数字技术的许多所谓好处尚未实现（Selwyn，2011 年），技术的实施可能会产生意想不到的后果（参见 Lea 和 Jones（2011 年）对 Turnitin 的讨论）。需要对技术的实施采取批判性方法，以确保好处是现实的，适当考虑挑战，并限制不可预见的结果。• 技术的使用应以该领域最前沿的研究、理论和实践为指导，以有效和合乎道德地使用技术进行教育。确保使用数字技术的方法由合理的教学法和良好的教育实践驱动。 • 本战略重申了《学习与教学战略》中概述的原则，这些原则同样适用于现实世界、混合式和全数字化的教育方法。例如与实践社区、反馈（特别是学习者对学习者）、积极
学术写作任务中过度依赖人工智能工具：马来西亚高等教育背景
摘要 人工智能 (AI) 工具在学术环境中的整合彻底改变了全球的教学过程。不可否认，这项技术也为英语作为第二语言 (ESL) 学生完成学术写作任务提供了无限的可能性。这种习俗在马来西亚高等教育学生中尤为普遍，因为在当前教育系统中实施混合式学习时，技术融入是必须的。然而，过度依赖这些人工智能工具可能会损害学生的学术诚信、创造力，尤其是他们的批判性思维能力。本文探讨了马来西亚高等教育背景下学术写作任务过度依赖人工智能工具的现象。本研究调查了马来西亚本科生在完成以英语为第二语言的学术写作作业时使用人工智能技术的模式。我们还进行了定性访谈，以了解参与者对相关人工智能技术的观点、使用所选人工智能工具的原因以及使用人工智能工具完成学术写作任务的相关问题。研究结果显示，马来西亚本科生深切选择了与翻译目的、英语写作内容生成提示、英语拼写和语法检查以及抄袭检测相关的人工智能工具。这种过度依赖是由于与技术易用性、写作技能缺乏、学生学业压力和 ESL 水平较弱等因素有关。本研究建议教育工作者干预和指导学生使用人工智能工具，以便他们能够结合批判性思维技能并负责任地诚信使用现有技术。 关键词：人工智能 (AI) 工具、ESL（英语作为第二语言）、学术写作。 1. 简介 人工智能 (AI) 工具与学术写作任务的整合已成为教育环境中的一种变革趋势。参与教育环境的人：学习者和教师受益于这些人工智能工具，它们提供了一系列旨在增强写作和作文过程各个方面的功能。借助正确的人工智能工具，包括起草、编辑、引用管理和抄袭检测在内的作文进程变得更加容易。这些人工智能工具集成了人工智能技术、机器学习算法和自然语言处理 (NLP)，为生成内容、管理引文、分析语法、检测抄袭和分析写作风格等任务提供计算机化协助。大学生对各种人工智能写作工具的使用日益增多：自动写作评估工具、提供自动纠正反馈的工具、人工智能机器翻译器、和 GPT-3 文本生成器大多是典型选项 (Alharbi, 2023)。在马来西亚高等教育中，在线资源和人工智能工具（如 Google Translate、ChatGPT、Grammarly、Turnitin、QuillBot 和 Wordtune）已被广泛利用，尤其是在完成英语学术写作任务时。尽管使用人工智能写作平台存在隐私和安全风险，但时间限制和语言技能有限等因素导致高等教育学生对人工智能工具的依赖性增加。提供语法、标点和风格问题实时反馈的人工智能写作工具可以大大提高第二语言学习者的写作质量，然而，学术界抄袭的倾向相当高 (Roe et al., 2023)。学生声称，使用人工智能工具增强了他们的信心，因为它提供了更好的写作结果；特别是在他们的语法、标点和风格方面。一项关于技术介导学习和
霉菌变性二尖瓣和肥胖症的晚期诊断和
抽象混合式二尖瓣是狗中最常见的心脏病之一，导致退化心脏瓣膜的改变，并发展为室内室内过载。该疾病可以根据疾病的阶段进行治疗，在A D之间有所不同，在B期至B1和B2中有细分。在本案报告中，将解决C阶段中老年狗的晚期诊断，以及将疾病的辅助因素与肥胖和心动过速的复杂化。肥胖的特征是脂肪组织的积累，它与遗传，激素因子和代谢疾病有关，这些因素和代谢疾病可能会导致心脏功能障碍，但是，心脏会扩张，需要更大的努力，增加心率，并增加心率并变得不可行，以维持这种FC。在戈伊萨斯州一个城市的一个私人办公室中，一个8年的西施犬（10.3 kg）供应。在临床检查中，它是呼吸困难和冷漠的，FR 48 MRM，FC 240 bpm，在心脏听诊中显示为V度V。超声心动图显示出晚期二尖瓣粒细胞质变性和肺部水肿。开始使用速尿，皮莫本丹，阿替洛尔，安洛迪皮诺和贝纳西epril进行治疗，但患者死了。本报告的目的是表明早期诊断疾病的重要性，并使预后对肥胖和心动过速的辅助因素变得复杂。狗很快就有诊断，但没有时间产生理想的药物作用。尸检未获得进一步研究的授权。关键字：变性；粘液超声心动图；阀。抽象的粒细胞质二尖瓣变性是狗中最常见的心脏病之一，导致心脏瓣膜变化，退化并发展为心房心室过载。该疾病可以根据疾病的阶段进行治疗，范围从A到D，在B期至B1和B2中有细分。在本案报告中，我们将介绍C阶段中一只老年雌性狗的晚期诊断，肥胖和心动过速将作为使疾病的辅助因子复杂化。肥胖症的特征是脂肪组织的积累，它与遗传和激素因子和代谢性疾病有关，这些因素和代谢性疾病可能会导致心脏功能障碍，但是，心脏扩张，需要更大的努力，增加心率，并且会增加心率，并且它变得不可理性地维持这种HR，以维持这种HR。在戈伊斯州的一个城市中，在私人执业中看到了一只重10.3 kg的8年历史的女犬，体重为10.3 kg。在临床检查中，她患有肿瘤和冷漠，RR 48 MRM，HR 240 bpm，在心脏听觉方面，她有一个严重的杂音。超声心动图显示出晚期的粒度二尖瓣变性和肺水肿。开始使用速尿，皮莫本丹，阿替洛尔，氨氯地平和贝纳泽epreil治疗，但患者死了。本报告旨在表明疾病，肥胖和心动过速的早期诊断为预后辅助因子的重要性。狗有快速诊断，但没有及时且理想的药物作用。未经授权尸检进行进一步研究。关键字：myxomatous;退化;心电图；阀。二尖瓣的摘要混合膜变性是狗中最常见的心脏病之一，导致心脏瓣膜变化，而心脏瓣膜变化并发展为室内脑膜过载。 div>该疾病可以根据d疾病体育场进行治疗，该疾病体育场与体育场B A B1和中的细分相比
什么是元基因组学中的binning
宏基因组学是对直接从土壤，水和肠道含量等环境样品中提取的遗传物质的研究，而无需隔离单个生物。该领域使用宏基因组学框来根据相似性将DNA序列分为组。目标是将这些序列分配给其相应的微生物或分类群，从而更深入地了解样本中的微生物多样性和功能。计算方法（例如序列相似性，组成和其他特征）用于分组。宏基因组学的方法包括：基于序列组成的binning，它分析了不同基因组中的不同模式；基于覆盖范围的binning，它使用测序深度将分组读取为垃圾箱；混合式分子，结合了两种方法以提高准确性；基于聚类的封装，可用于高基因组多样性数据集；和基于机器学习的封装，需要带注释的参考基因组进行培训。每种方法都有其优势和局限性，其选择取决于特定的元基因组数据集和研究问题。宏基因组学箱很复杂。2017年，本教程将涵盖元基因组式融合工具，以及咖啡发酵生态系统和metabat 2算法metabat的数据生成MAGS，可以轻松地与下游分析和工具集成，例如分类学注释和功能预测。已经对六个样本进行了测序，生成了6个用于咖啡发酵系统的原始数据集。2。宏基因组套件是分析复杂的微生物群落的关键步骤，但面临着几个挑战，包括水平基因转移污染危险嵌合序列和Maxbin Metabat mycc mycc mycc groopm groopm metawrap anvi'o semibin of de nove bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin bin的物种计算工具中的物种计算工具中的应变变化，例如已显示出高度准确的有效扩展和用户友好的基准研究发现，Metabat 2在准确性和计算效率方面都优于其他替代方案，以提供有关宏基因组学软件的更多信息，请参见Sczyrba等。使用Illumina MiSeq全基因组测序进行了六次颞枪i弹枪元基因组研究，以全面分析咖啡微生物组的结构和功能。我们基于这些现实世界数据为本教程创建了模拟数据集。我们将介绍本教程中的以下主题：准备分析历史记录和数据，将metabat 2运行到bin元基因组测序数据。要运行binning，我们首先需要将数据纳入Galaxy，任何分析都应具有自己独特的历史记录。让我们通过单击历史记录面板的顶部创建一个新的历史记录并重命名它。要将序列读取数据上传到星系中，您可以直接从计算机导入它，也可以使用这些链接从Zenodo或数据库中获取它：等等。首先，创建一个名为GTN的文件夹 - 带有主题名称和教程名称的子文件夹的材料。选择所需的文件要从顶部附近的下拉菜单中导入。3。通过在弹出窗口中选择“选择历史记录”，选择要导入数据（或创建新数据）的历史记录。通过重命名示例名称的读取对创建配对集合，然后按照以下步骤：检查所有要包含的数据集，并通过单击“数据集对构建列表”来构建数据集对列表。将未配对的前进和反向读取文本更改为每对的常见选择器。单击“配对这些数据集”以进行有效的前进和反向对。输入一个集合名称，然后单击“创建列表”以构建集合。binning有几个挑战，包括高复杂性，碎片序列，不均匀的覆盖率，不完整或部分基因组，水平基因转移，嵌合序列，应变变异和开放图像1：binning。在本教程中，我们将通过Galaxy使用Metabat 2（Kang等，2019）来学习如何键入元基因组。metabat是“基于丰度和四核苷酸频率的元基因组binning的工具”，该工具将shot弹枪元基因组序列组装到微生物群落中。它使用基因组丰度和四核苷酸频率的经验概率距离来达到98％的精度，并在应变水平下以281个接近完全独特的基因组为准。我们将使用上传的汇编FastA文件作为Metabat的输入，为简单起见保留默认参数。设置为“否”。在输出选项中，“垃圾箱的最小尺寸作为输出”设置为200000。对于ERR2231567样品，有6个箱子，将167个序列分类为第二箱。手：1。4。该工具将在Galaxy版本1.2.9+Galaxy0中使用这些参数：“包含重叠群的Fasta文件”汇编FASTA文件； “考虑融合的良好重叠群的百分比”设置为95； “ binning边缘的最低分数”为60； “每个节点的最大边数”为200； “构建TNF图的TNF概率截止”为0；和“关闭丢失还是小重叠的额外的押金？”The output files generated by MetaBAT 2 include (some are optional and not produced unless required): - Final set of genome bins in FASTA format (.fa) - Summary file with info on each genome bin, including length, completeness, contamination, and taxonomy classification (.txt) - File with mapping results showing contig assignment to a genome bin (.bam) - File containing abundance estimation of each genome bin （.txt） - 每个基因组bin（.txt）的覆盖曲线的文件 - 每个基因组bin的核苷酸组成（.txt） - 文件具有每个基因组bin（.faa）的预测基因序列（.faa）的基因序列，可以进一步分析和用于下游应用，例如功能性注释，相比的植物组合和化学分析，并可以用于下游应用。去复制是识别基因组列表中“相同”的基因组集的过程，并从每个冗余集中删除除“最佳”基因组之外的所有基因组。在重要概念中讨论了相似性阈值以及如何确定最佳基因组。基因组去复制的常见用途是元基因组数据的单个组装，尤其是当从多个样本中组装简短读数时（“共同组装”）。这可能会导致由于组合类似菌株而导致碎片组件。执行共同组装以捕获低丰度微生物。另一种选择是分别组装每个样品，然后去重新复制箱以创建最终的基因组集。metabat 2不会明确执行放松，而是通过利用读取覆盖范围，样品差异覆盖范围和序列组成来提高构架准确性。DREP等工具的设计用于宏基因组学中的复制，旨在保留一组代表性的基因组，以改善下游分析。评估：DREP评估集群中每个基因组的质量，考虑到完整性，污染和应变异质性等因素。基因组选择：在每个群集中，DREP根据用户定义的标准选择代表性基因组。该代表性基因组被认为是群集的“翻译”版本。放松输出：输出包括有关消除基因组的信息，包括身份，完整性和污染。用户可以选择基因组相似性的阈值，以控制删除水平。使用您喜欢的汇编程序分别组装每个样本。bin每个组件分别使用您喜欢的Binner。bin使用您喜欢的Binner共同组装。5。将所有组件中的垃圾箱拉在一起，然后在它们上运行DREP。6。在解复的基因组列表上执行下游分析。检查质量：1。一旦完成，必须检查其质量。2。可以使用CheckM（Parks等，2015）评估binning结果，这是一种用于元基因组学框的软件工具。3。2。检查通过将基因组仓与通用单拷贝标记基因进行比较，评估了基因组仓的完整性和污染。宏基因组学：1。宏基因组学将DNA碎片从混合群落分离为单个垃圾箱，每个垃圾箱代表一个独特的基因组。checkm估计每个基因组箱的完整性（存在的通用单拷贝标记基因集的总数）和污染（在一个以上bin中发现的标记基因的百分比）。关键功能：1。基因组完整性的估计：CheckM使用通用单拷贝标记基因来估计回收基因组的比例。2。基因组污染的估计：CHECKM估计多个箱中存在的标记基因的百分比，表明来自多种生物的潜在DNA。3。识别潜在的杂料：CheckM基于基因组的标记基因分布来识别杂种。4。结果的可视化：CheckM生成图和表，以可视化基因组垃圾箱的完整性，污染和质量指标，从而使解释更加容易。checkm也可以根据与不同分类学组相关的特定标记基因（例如sineage_wf：评估使用谱系特异性标记集对基因组垃圾箱的完整性和污染）进行分类分类的基因组分类。checkm lineage_wf工作流使用标记基因和分类信息的参考数据库来对不同分类学水平的基因组垃圾箱进行分类。来源：-Turaev，D。，＆Rattei，T。（2016）。（2014）。使用metabat 2的元基因组重叠群构造教程强调了选择最合适的binning工具的重要性。不同的方法具有不同的优势和局限性，具体取决于所分析的数据类型。通过比较多种封装技术，研究人员可以提高基因组融合的精度和准确性。可用于元基因组数据，包括基于参考的，基于聚类的混合方法和机器学习。每种方法都有其优点和缺点，从而根据研究问题和数据特征使选择过程至关重要。比较多种封装方法的结果有助于确定特定研究的最准确和最可靠的方法。在完整性，污染和应变异质性方面评估所得垃圾箱的质量至关重要。另外，比较已识别基因组的组成和功能谱可以提供有价值的见解。通过仔细选择和比较binning方法，研究人员可以提高基因组箱的质量和可靠性。这最终导致对微生物群落在各种环境中的功能和生态作用有了更好的了解。微生物群落系统生物学的高清晰度：宏基因组学以基因组为中心和应变分辨。- Quince，C.，Walker，A。W.，Simpson，J。T.，Loman，N。J.，＆Segata，N。（2017）。shot弹枪宏基因组学，从采样到分析。-Wang，J。和Jia，H。（2016）。元基因组范围的关联研究：微生物组细化。-Kingma，D。P.和Welling，M。（2014年）。自动编码变分贝叶斯。-Nielsen，H。B.等。鉴定和组装基因组和复杂元基因组样品中的遗传因素，而无需使用参考基因组。-Teeling，H.，Meyerdierks，A.，Bauer，M.，Amann，R。，＆Glöckner，F。O.（2004）。将四核苷酸频率应用于基因组片段的分配。-Alneberg，J。等。（2014）。通过覆盖范围和组成的结合元基因组重叠群。-Albertsen，M。等。（2013）。通过多个元基因组的差异覆盖层获得的稀有，未培养细菌的基因组序列。-Kang，D.D.，Froula，J.，Egan，R。，＆Wang，Z。（2015）。metabat，一种有效的工具，用于准确地重建来自复杂微生物群落的单个基因组。simmons b a和singer s w提出了一种新算法，称为Maxbin 2.0，用于2016年生物信息学期刊中多个元基因组数据集的binning基因组。此外，Kang等人开发了Metabat 2，一种自适应binning算法，该算法于2019年在Peerj发表。PlazaOñate等人引入了MSPMiner，这是一种从shot弹枪元基因组数据重建微生物泛元组的工具，如2019年的生物信息学报道。Other studies like those of Lin and Liao, Chatterji et al, Parks et al, Pasolli et al, Almeida et al, Brooks et al, Sczyrba et al, Qin et al, Bowers et al, Sieber et al, Cleary et al, Huttenhower et al, Saeed et al, and Pride et al have also contributed to the development of metagenomics tools and approaches for genome recovery.这些发现表明，宏基因组分析和计算方法的最新进展使研究人员能够从环境样本中恢复几乎完整的基因组。本文讨论了有关宏基因组学的各种研究，这是对特定环境中多种生物的遗传物质的研究。研究集中于人类肠道微生物组及其在不同人群和年龄之间的组成。引用了几篇论文，其中包括Chen等人的论文。（2020），他开发了一种从宏基因组获得准确而完整的基因组的方法。Daubin等人的另一篇论文。（2003）探讨了细菌基因组中侧向转移基因的来源。本文还提到了有关人肠道微生物组的研究，包括Schloissnig等人的工作。（2013），他绘制了人类肠道微生物组的基因组变异景观。Yatsunenko等。 （2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。 此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。 （2017）和Ferretti等。 （2018）。 本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。 最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。 （2019）。 以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。Yatsunenko等。（2012）研究了在不同年龄和地理位置的人类肠道微生物组。此外，本文参考了有关微生物从母亲传播到婴儿的研究，包括Asnicar等人的工作。（2017）和Ferretti等。（2018）。本文还涉及宏基因组学分析中使用的机器学习和深度学习技术，例如变化自动编码器和无监督的聚类方法。最后，本文提到了用于分析元基因组数据的软件工具，包括Li（2013）的BWA-MEM和Paszke等人的Pytorch。（2019）。以下是生物信息学和基因组学领域的各种研究文章的摘要。释义旨在保留原始文章的主要思想和发现，同时以更简洁和易于访问的方式介绍它们。1。**聚类**：一种用于将相似数据点分组在一起的算法，应用于基于Web的数据。2。** art **：用于下一代测序的模拟器可以模仿现实世界数据。3。** metaspades **：一种可以从混合微生物群落中重建基因组的宏基因组组装子。4。** minimap2 **：一种以高精度和速度对齐核苷酸序列的工具。5。** blat **：用于比较基因组序列的爆炸样比对工具。6。** Circos **：用于比较基因组学的可视化工具，用于显示多个基因组之间的关系。7。**高通量ANI分析**：使用平均核苷酸同一性（ANI）指标估算原核基因组之间距离的方法。8。** checkm **：一种评估微生物基因组完整性和污染的工具。9。** BLAST+**：具有改进功能和用户界面的BLAST算法的更新版本。10。** mash **：使用Minhash估算基因组或元基因组距离的工具。11。**浪子**：原核基因组的基因识别和翻译起始位点识别工具。12。** InterPro 2019 **：蛋白质序列注释的InterPro数据库的更新，具有改进的覆盖范围和访问功能。13。14。15。16。**控制虚假发现率**：一种用于管理生物信息学研究中多种假设检验的统计方法。** checkv **：一种用于评估元基因组组装的病毒基因组质量的工具。**使用深度学习从宏基因组数据中识别病毒**：使用机器学习从混合微生物群落中检测病毒的研究。**标准化的细菌分类法**：基于基因组系统发育的细菌进行分类的新框架，该细菌修改了生命之树。17。** gtdb-tk **：一种用于与基因组分类学数据库（GTDB）分类的工具包。18。** iq-Tree **：使用快速有效算法估算最大可能的系统发育的工具。这些摘要概述了生物信息学和基因组学领域的各种研究文章，突出显示了与序列比对，组装，注释和系统发育有关的工具，方法和研究。最新的多个序列对齐软件的进步显着提高了D. M. Mafft版本7，Modelfinder，Astral-III，UFBOOT2，Life V4和APE 5.0等工具的性能和可用性。这些工具通过引入新颖特征，例如快速模型选择，多项式时间种树重建，超快的自举近似和交互式可视化来提高系统发育估计值的准确性。这些软件包的整合已简化了构建进化树的过程，使研究人员可以更轻松地探索复杂的系统发育关系。