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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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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。
混合获取高质量训练数据...
3D 点云的自动语义解释对于地理空间数据分析领域的许多任务至关重要。为此，需要标记的训练数据，这些数据通常由专家手动提供。主动学习 (AL) 是一种最大限度地减少人机交互成本的方法。目的是仅处理未标记数据集的子集，这对于类别分离特别有用。在这里，机器识别信息实例，然后由人类标记，从而提高机器的性能。为了完全避免专家的参与，可以通过众包解决这种耗时的注释。因此，我们提出了一种将 AL 与付费众包相结合的方法。尽管结合了人机交互，但我们的方法可以完全自动运行，因此只需要提供未标记的数据集和固定的财务预算来支付众包工人的费用。我们对 ISPRS Vaihingen 3D 语义标记基准数据集 (V3D) 进行了 AL 过程的多个迭代步骤，并特别评估了众包在标记 3D 点时的表现。我们通过使用从基于众包的 AL 方法中派生出的标签对测试数据集进行分类来证明我们的概念。分析概述了通过仅标记 0.4% 的训练数据集并花费不到 145 美元，我们训练的随机森林和稀疏 3D CNN 分类器在总体准确率上的差异与在完整的 V3D 训练集上训练的相同分类器相比不到 3 个百分点。
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
增加了经济中获取数据的访问
每个杠杆的主要目标是解决特定类型的数据共享问题。但是，所有杠杆也可能对其他类型产生次要影响。数据共享的许多方面都是复杂的，并跨越了上述几个问题。例如，我们已经对某些组织的看法进行了分类，这些组织的看法是数据共享的高风险，这是由杠杆旨在减少相关危险的杠杆解决方案。，如果组织实际上不完全了解所涉及的风险，也可以将其视为“知识”问题。因此，杠杆专注于提高对数据共享的理解将主要解决“缺乏知识”，但也可能对“商业，声誉和道德风险”产生次要影响。图4将杠杆映射到每种类型的数据共享问题：主要效果以蓝色报道，次级效果以黄色为黄。
