XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System组和宏
Gal-1 和Gal-9 在子痫前期患者血清和胎盘表达的临床研究
0.05), 且早发型 PE 组 Gal-1 水平和 Gal-9 水平亦显着高于晚发型 PE 组 ( P <0.05)。 早发型 PE 组和晚发型 PE
叙事综述了宏基因组方法的应用，以研究口咽微生物组和传染病之间的联系
不同16S rRNA可变区检测不同细菌群落的敏感性可能会改变微生物组研究中的比较。某些地区比其他地区提供了更好的识别（Bukin等，2019）； for example, V1-V3 regions can discriminate between staphylococcal populations ( Conlan et al., 2012 ), whereas V3-V4 were shown to be better at discriminating a greater number of taxa in the vaginal microbiota such as Gardnerella vaginalis, Bifidobacterium bifidum , and Chlamydia trachomatis Graspeuntner et al.（2018）。16S基于RRNA的技术在处理过程中的高风险，测序误差以及解释不同操作分类单元的存在（OTUS）（OTUS）时也可能受到限制（Quince等，2009，2011; Youssef等，2009）。
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。
用宏基因组学解码微生物宇宙
地球上任何生物系统的主要部分都涉及微生物，其中大多数尚未培养。培养微生物的常规方法给出了富有成果的结果，但有局限性。对更好理解的好奇心导致了与文化无关的分子方法的发展，这些方法有助于抛弃早期方法的障碍。宏基因组学统一了科学界，以更好地了解生态系统及其组成生物的功能。这种方法开辟了高级研究的新范式。它揭示了微生物群落及其基因组之间的广泛多样性和新颖性。本综述着重于随着时间的流逝，通过测序平台生成的数据及其突出的解释和表示的数据和分析。
嵌合末端标记（METa）组装技术高效构建功能性宏基因组文库
摘要 功能性宏基因组文库是一种物理细菌文库，可以高通量捕获和表达微生物组基因，在无需测序和不依赖培养的宏基因组探索中发挥了重要作用。然而，这些文库的制备往往受到其高 DNA 输入要求和低克隆效率的限制。在这里，我们描述了一种新方法，即镶嵌末端标记 (METa) 组装，用于高效的功能性宏基因组文库制备。我们将标记技术应用于来自土壤和肠道微生物组的宏基因组 DNA，以制备 DNA 插入物，从而高通量克隆到功能性宏基因组文库中。所得 DNA 片段中镶嵌末端序列的存在与基于同源性的组装克隆协同作用，使克隆效率与传统的基于平头克隆的协议相比提高了 300 倍。我们表明，与使用最新协议制备的已发表文库相比，METa 组装的效率平均高出约 20 到 200 倍，只需 200 ng 输入 DNA 即可制备千兆碱基大小的文库。我们首先通过使用标准 5 mg 质量的土壤宏基因组 DNA 制备出一个 700 Gb 的文库来展示 METa 组装的实用性，这使得我们发现了新的诺尔丝菌素抗性基因和一种潜在的新抗性模式；其次通过使用仅 300 ng 的鹅粪便宏基因组 DNA 制备出一个 27 Gb 的文库，该文库捕获了大量四环素和粘菌素抗性基因。METa 组装为制备功能性宏基因组文库提供了一种简化、灵活且有效的方法，为低生物量或稀缺微生物组的遗传和生化研究开辟了新途径。
2022 年年度报告 - 宏利全球
得益于我们团队的主人翁精神和对实现远大抱负的承诺，今天的宏利与 2017 年相比有着重大的不同。他们共同兑现了对股东做出的关键承诺，并在 2022 年实现了创纪录的 73 亿美元净收入，而 2017 年为 21 亿美元。在亚洲，我们从泛亚保险公司前六强发展成为 2017 年至 2021 年间增长最快的泛亚保险公司前三大，我们的全球财富和资产管理业务蓬勃发展，在过去 12 个季度中有 10 个季度实现了净流入。我们降低了业务成本，在 2020 年提前两年实现了费用效率目标，并且增强了资本状况，2022 年人寿保险资本充足率测试 (LICAT) 比率达到 131%，比监管目标高出 200 多亿美元。我们还为客户提供了服务，我们的净推荐值 (NPS) 显著提高，达到 19 分。
基于宏基因组学的烟熏三文鱼能力测试......
1 博洛尼亚大学物理与天文学系，意大利博洛尼亚 40127；claudia.sala3@unibo.it 2 丹麦技术大学国家食品研究所基因组流行病学研究组，Kemitorvet, DK-2800 Kgs, 2800 Lyngby，丹麦；hamr@food.dtu.dk (HM)；tnpe@food.dtu.dk (TNP)；casper.sahl.poulsen@sund.ku.dk (CP)；fmaa@food.dtu.dk (FMA)；rshe@food.dtu.dk (RSH)；sjpa@food.dtu.dk (SJP) 3 德国联邦风险评估研究所生物安全部，德国柏林 12277； Josephine.gruetzke@bfr.bund.de 4 高致病性病毒，ZBS 1，生物威胁和特殊病原体中心，罗伯特·科赫研究所，13353 柏林，德国；BrinkmannA@rki.de（AB）；NitscheA@rki.de（AN） 5 APC 爱尔兰微生物组和 Vistamilk，Teagasc 食品研究中心，Moorepark，T12 YN60 Co. Cork，爱尔兰；paul.cotter@teagasc.ie（PDC）；fiona.crispie@teagasc.ie（FC） 6 监测和实验室服务部，动物和植物健康机构，APHA Weybridge，Addlestone，Surrey，KT15 3NB，英国；Richard.Ellis@apha.gov.uk 7 博洛尼亚大学实验、诊断和专科医学系，40127 博洛尼亚，意大利； gastone.castellani@unibo.it 8 欧洲分子生物学实验室、欧洲生物信息学研究所、Wellcome Genome Campus、Hinxton、Cambridge CB10 1SD、英国；amid@ebi.ac.uk 9 国家兽医研究所，Ulls väg 2B, 75189 Uppsala，瑞典；mikhayil.hakhverdyan@sva.se 10 微生物实验室，CEDEX 03, 44311 Nantes，法国；soizick.le.guyader@ifremer.fr (SLG)；julien.schae ffi er@ifremer.fr (JS) 11 博洛尼亚大学农业与食品科学系，40064 Ozzano dell'Emilia，意大利； gerardo.manfreda@unibo.it 12 流行病学和微生物基因组学，国家卫生实验室，L-3555 Dudelange，卢森堡；joel.mossong@lns.etat.lu (JM)；catherine.ragimbeau@lns.etat.lu (CR) 13 南洋理工大学食品技术中心 (NAFTEC)，南洋理工大学 (NTU)，62 Nanyang Dr，新加坡 637459，新加坡；jschlundt@ntu.edu.sg (JS)；moon.tay@ntu.edu.sg (MYFT) 14 博洛尼亚大学兽医学系，Via Tolara di Sopra 50，40064 Ozzano dell'Emilia，意大利 * 通讯地址：alessandra.decesare@unibo.it