Información

Explicación del significado de alto rendimiento

Explicación del significado de alto rendimiento


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Casi todos los trabajos sobre bioinformática, los enfrenté con la palabra de alto rendimiento, pero no pude encontrar ninguna explicación al respecto (creo que es tan fácil de entender y por eso alguien lo explica pero yo no pude hacerlo). ¿Hay alguien que pueda explicarme qué quieren decir con alto rendimiento? Gracias por adelantado.


La secuenciación de alto rendimiento se refiere específicamente a técnicas de secuenciación como Illumina que le permiten secuenciar cantidades masivas de ADN a la vez (cientos de miles de hebras), a diferencia de las técnicas más antiguas, como la clonación del ADNc en plásmidos, seguida de la secuenciación.


El alto rendimiento, como lo indica canadiense en sus comentarios, se refiere a la cantidad de datos que procesa el sistema. Aunque la respuesta de CactusWoman sería correcta para el caso de la secuenciación de ADN, el alto rendimiento no se limita realmente a ese dominio.

Cualquier técnica de alto rendimiento intenta medir varias variables simultáneamente. Los ejemplos incluyen, además de la secuenciación de ADN de próxima generación, secuenciación de ARN, identificación y cuantificación de proteínas por espectrometría de masas (LC-MS), perfil de lípidos por GC-MS, etc.

También existen técnicas de rendimiento medio que pueden medir varias variables pero mucho menos que las técnicas de alto rendimiento. Muchas técnicas de bajo rendimiento se pueden convertir en rendimiento medio mediante algún nivel de automatización y planificación experimental. El ejemplo incluiría PCR en tiempo real.


No hay nada particular en el uso bioinformático de este término; es una jerga inglesa normal, no especializada. 'Rendimiento' simplemente significa la velocidad a la que se puede procesar algo. Un sistema de alto rendimiento es aquel que maneja las cosas a un ritmo alto, y podría aplicarse igualmente a la secuenciación del genoma, una red de tránsito de la ciudad, las puertas de venta de boletos en un partido de fútbol, ​​una fábrica que procesa papas en chips (papas fritas) o el procesador en su computadora.

En biología, sin embargo, el rendimiento generalmente se refiere a la velocidad a la que se pueden procesar las muestras. Por lo tanto, un método de rendimiento "bajo" es aquel que puede llevar más tiempo para llevarse a cabo, solo se puede aplicar a unas pocas muestras o debe repetirse para obtener un conjunto completo de mediciones de diferentes factores. Un método de 'alto' rendimiento es simplemente un método más rápido, que permite procesar una mayor cantidad de muestras en el mismo tiempo o en menos. Esto se puede lograr trabajando más rápido, procesando múltiples muestras a la vez o manejando simultáneamente múltiples aspectos de la misma muestra.

Tenga en cuenta que no existe una definición de cuándo algo se convierte en "alto rendimiento"; es simplemente "alto" en relación con los métodos anteriores, aunque normalmente se esperaría que solo se aplicara cuando el nuevo método sea muchas veces más rápido que el método existente, no una pequeña mejora incremental.


La secuenciación de alto rendimiento se refiere específicamente a técnicas de secuenciación como Illumina que le permiten secuenciar cantidades masivas de ADN a la vez, lo que significa cientos de miles de hebras. Produciendo multitud de secuencias de datos simultáneamente.


Rendimiento

El rendimiento es la cantidad de un producto o servicio que una empresa puede producir y entregar a un cliente dentro de un período de tiempo específico. El término se usa a menudo en el contexto de la tasa de producción de una empresa o la velocidad a la que se procesa algo.

Las empresas con altos niveles de rendimiento pueden quitarle participación de mercado a sus pares de menor rendimiento porque un alto rendimiento generalmente indica que una empresa puede producir un producto o servicio de manera más eficiente que sus competidores.

Conclusiones clave

  • El rendimiento es un término que se utiliza para describir la velocidad a la que una empresa produce o procesa sus productos o servicios.
  • El objetivo detrás de la medición del concepto de rendimiento es a menudo identificar y minimizar los eslabones más débiles en el proceso de producción.
  • Las suposiciones sobre la capacidad y la cadena de suministro de la empresa pueden afectar el rendimiento.
  • Mantener un alto rendimiento se convierte en un desafío cuando se producen diferentes productos utilizando una combinación de procesos conjuntos y separados.
  • Cuando una empresa puede maximizar su rendimiento, puede maximizar sus ingresos.

Células tumorales circulantes: imágenes de alto rendimiento de CTC y análisis bioinformático

Las células tumorales circulantes (CTC) representan biomarcadores novedosos, ya que se pueden obtener mediante una extracción de sangre simple y no invasiva o una biopsia líquida. Aquí, revisamos el flujo de trabajo de análisis de una sola célula de alta definición (HD-SCA), que reúne métodos modernos de inmunofluorescencia con un procesamiento de imágenes más sofisticado para detectar de manera rápida y precisa células tumorales raras en el medio de plaquetas, eritrocitos y leucocitos en la sangre periférica. En particular, discutimos el progreso en los métodos para medir la morfología de CTC y la expresión de proteínas subcelulares, y destacamos algunas aplicaciones iniciales que conducen a nuevos conocimientos fundamentales sobre la fase hematógena del cáncer, así como su desempeño en el diagnóstico en etapa temprana y el seguimiento del tratamiento. Terminamos con una perspectiva sobre cómo investigar más las CTC y las ventajas únicas del flujo de trabajo HD-SCA para mejorar la precisión de la atención del cáncer.

Palabras clave: Biomarcadores Células tumorales circulantes Diagnóstico Alto rendimiento Procesamiento de imágenes Heterogeneidad intratumoral Biopsia líquida Morfometría Oncología física Medicina de precisión.

Cifras

Una descripción esquemática de…

Una descripción esquemática del flujo de trabajo HD-SCA. Se trata la sangre completa del paciente recibido ...

Microscopía de barrido de fluorescencia automatizada HD-SCA ...

Sistema de microscopía de barrido de fluorescencia automatizado HD-SCA. A Primero, el enfoque y la exposición (para ...

Galería de CTC representativas detectadas…

Galería de CTC representativas detectadas en la sangre de un paciente con próstata…

Caracterización aguas abajo con el HD-SCA ...

Caracterización aguas abajo con el flujo de trabajo HD-SCA Panel izquierdo: como ejemplo de un ...


Rendimiento

El rendimiento se refiere a la cantidad de datos que se pueden transferir de una ubicación a otra en un período de tiempo determinado. Se utiliza para medir el rendimiento de los discos duros y la RAM, así como las conexiones de red e Internet.

Por ejemplo, un disco duro que tiene una velocidad de transferencia máxima de 100 Mbps tiene el doble de rendimiento que un disco que solo puede transferir datos a 50 Mbps. De manera similar, una conexión inalámbrica de 54 Mbps tiene aproximadamente 5 veces más rendimiento que una conexión de 11 Mbps. Sin embargo, la velocidad real de transferencia de datos puede estar limitada por otros factores, como la velocidad de la conexión a Internet y otro tráfico de la red. Por lo tanto, es bueno recordar que el rendimiento máximo de un dispositivo o red puede ser significativamente mayor que el rendimiento real alcanzado en el uso diario.

TechTerms - Diccionario informático de términos técnicos

Esta página contiene una definición técnica de rendimiento. Explica en terminología informática lo que significa rendimiento y es uno de los muchos términos técnicos del diccionario TechTerms.

Todas las definiciones en el sitio web de TechTerms están escritas para ser técnicamente precisas pero también fáciles de entender. Si encuentra útil esta definición de rendimiento, puede hacer referencia a ella utilizando los enlaces de citas anteriores. Si cree que un término debe actualizarse o agregarse al diccionario TechTerms, envíe un correo electrónico a TechTerms.

Suscríbase al boletín de TechTerms para obtener términos destacados y cuestionarios directamente en su bandeja de entrada. Puede optar por recibir un correo electrónico diario o semanal.


El rendimiento se concibió para evaluar la productividad de los procesadores de computadoras. Esto se calculó generalmente en términos de trabajos por lotes o tareas por segundo y millones de instrucciones por segundo. Algunos derivados miden el rendimiento general de un sistema mediante la evaluación de la cantidad y complejidad del trabajo, el número de usuarios simultáneos y la capacidad de respuesta de la aplicación / sistema.

De manera similar, para las comunicaciones de red, el rendimiento se mide calculando la cantidad de datos transferidos entre ubicaciones durante un período específico, que generalmente resulta como bits por segundo (bps), que ha evolucionado a bytes por segundo (Bps), kilobytes por segundo (KBps). , megabytes por segundo (MBps) y gigabytes por segundo (GBps).


Conclusión

ReSeq mejora la fidelidad de los datos simulados para todos los conjuntos de datos probados. Para lograrlo, resolvimos tres grandes desafíos. Primero, desarrollamos un modelo de cobertura que puede entrenarse en genomas grandes completos. En segundo lugar, incluimos errores sistemáticos en la simulación. En tercer lugar, representamos de manera eficiente las estadísticas importantes, de modo que los requisitos de memoria permanecen restringidos y los parámetros aún se pueden aprender de un solo conjunto de datos real.

Además, ReSeq proporciona una formación fácil de usar de todos los modelos necesarios. No se necesita una elección manual de parámetros, lo que simplifica el uso en una amplia gama de genomas, máquinas Illumina y preparaciones de ADN. Los resultados del conjunto de datos At-BGI sugieren que los secuenciadores de BGI también se pueden simular con éxito. Además, ReSeq es más resistente a las referencias fragmentadas durante la generación del perfil en comparación con pIRS y NEAT.

La simulación de once conjuntos de datos diversos mostró la importancia de elegir buenos datos de entrenamiento que se ajusten a la simulación deseada en términos de distribución de GC genómica, preprocesamiento (PCR, fragmentación) y máquina de secuenciación. Por lo tanto, deben evitarse los perfiles codificados de forma rígida.

ReSeq y todo su código están disponibles [45].


Fondo

El descubrimiento de biomarcadores ha demostrado ser uno de los medios más exitosos y de aplicación más amplia para traducir datos moleculares y genómicos en la práctica clínica. Las comparaciones entre tejidos sanos y enfermos han puesto de relieve la importancia de tareas como el descubrimiento de clases (detección de nuevos subtipos de una enfermedad) y la predicción de clases (determinación del subtipo de una nueva muestra) [1-4], y ensayos metagenómicos recientes han demostrado que Las comunidades microbianas se pueden utilizar como biomarcadores de factores del huésped como el estilo de vida [5-7] y la enfermedad [7-10]. A medida que la tecnología de secuenciación continúa desarrollándose y hace que los biomarcadores microbianos sean cada vez más fáciles de detectar, esto permite el diagnóstico clínico y las aplicaciones microbiológicas a través de la comparación de comunidades microbianas [11, 12].

El microbioma humano, que consiste en el complemento microbiano total asociado con los huéspedes humanos, es un área emergente importante para el descubrimiento de biomarcadores metagenómicos [13, 14]. Los cambios en la abundancia de microbios en el intestino, la cavidad oral y la piel se han asociado con estados patológicos que van desde la obesidad [15-17] hasta la psoriasis [18]. De manera más general, el estudio metagenómico de las comunidades microbianas es un método eficaz para identificar los microorganismos o las características metabólicas microbianas de cualquier muestra no cultivada [19, 20]. Los análisis de datos metagenómicos generalmente buscan identificar los organismos específicos, clados, unidades taxonómicas operativas o vías cuyas abundancias relativas difieren entre dos o más grupos de muestras, y se han propuesto varias características de las comunidades microbianas como posibles biomarcadores para varios estados patológicos. Por ejemplo, los organismos patógenos individuales pueden indicar enfermedad si están presentes en una comunidad [21, 22], y se han observado aumentos y disminuciones en la complejidad de la comunidad en la vaginosis bacteriana [23] y la enfermedad de Crohn [8]. Cada uno de estos diferentes tipos de biomarcadores microbianos se correlaciona con los fenotipos de la enfermedad, pero existen pocos métodos bioinformáticos para explicar las comparaciones de clases que ofrecen los datos metagenómicos.

Identificar las características biológicamente más informativas que diferencian dos o más fenotipos puede ser un desafío en cualquier conjunto de datos genómicos, y esto es particularmente cierto para los biomarcadores metagenómicos. Se necesitan herramientas estadísticas sólidas para garantizar la reproducibilidad de las conclusiones extraídas de los datos metagenómicos, que es crucial para la aplicación clínica de los hallazgos biológicos. Los desafíos relacionados están asociados con datos de alta dimensión, independientemente del tipo de datos o la plataforma experimental, el número de biomarcadores potenciales, por ejemplo, suele ser mucho mayor que el número de muestras [24-26]. Los análisis metagenómicos presentan además sus propios problemas específicos, incluidos errores de secuenciación, lecturas quiméricas [27, 28] y biología subyacente compleja. Se ha descubierto que muchas comunidades microbianas muestran una variabilidad entre sujetos notablemente alta. Por ejemplo, se detectan grandes diferencias incluso entre los microbiomas intestinales de gemelos [29], y se cree que tanto los microbiomas humanos como las comunidades ambientales se caracterizan por la presencia de una larga cola de organismos raros [30-32]. Además, la simple identificación de biomarcadores potenciales sin dilucidar su consistencia biológica y sus funciones es solo un precursor para comprender los mecanismos subyacentes de las interacciones microbio-microbio o huésped-microbio [33]. En muchos casos, es necesario explicar no solo en qué se diferencian dos muestras biológicas, sino también por qué. Este problema se conoce como comparación de clases: ¿cómo se pueden explicar las diferencias entre fenotipos, como el subtipo de tumor o el estado de la enfermedad, en términos de vías biológicas o mecanismos moleculares consistentes?

Se han propuesto varios métodos para el descubrimiento de clases o la comparación en datos metagenómicos. MEGAN [34] es una herramienta de análisis metagenómico con adiciones recientes para comparaciones filogenéticas [35] y análisis estadísticos [36]. MEGAN, sin embargo, sólo puede comparar pares individuales de metagenomas, como también es el caso de STAMP [37], que introduce un concepto de "relevancia biológica" en forma de intervalos de confianza. UniFrac [38] compara conjuntos de metagenomas a un nivel estrictamente taxonómico utilizando la distancia filogenética, mientras que MG-RAST [39], ShotgunFunctionalizeR [40], mothur [41] y METAREP [42] procesan datos metagenómicos utilizando pruebas estadísticas estándar (principalmente t-pruebas con algunas modificaciones). La mayoría de los métodos para el análisis de comunidades desde una perspectiva ecológica se basan en análisis de conglomerados no supervisados ​​basados ​​en análisis de componentes principales [43] o análisis de coordenadas principales [44]. Estos pueden detectar con éxito grupos de muestras relacionadas, pero no incluyen el conocimiento previo de los fenotipos o las condiciones ambientales asociadas con los grupos y, por lo general, no identifican las características biológicas responsables de las relaciones grupales. Metastats [45] es el único método actual que asocia explícitamente el análisis estadístico (para evaluar si los metagenomas difieren) con el descubrimiento de biomarcadores (para detectar características que caracterizan las diferencias) basado en análisis repetidos t estadísticas y pruebas de Fisher sobre permutaciones aleatorias. Sin embargo, ninguno de estos métodos, incluso los que ofrecen análisis matizados de datos metagenómicos, proporcionan explicaciones de clases biológicas para establecer la significación estadística, la consistencia biológica y la estimación del tamaño del efecto de los biomarcadores predichos.

En este trabajo, presentamos el método del tamaño del efecto del análisis discriminante lineal (LDA) (LEfSe) para respaldar las comparaciones de clases de alta dimensión con un enfoque particular en los análisis metagenómicos. LEfSe determina las características (organismos, clados, unidades taxonómicas operativas, genes o funciones) que más probablemente expliquen las diferencias entre clases mediante la combinación de pruebas estándar de significación estadística con pruebas adicionales que codifiquen la coherencia biológica y la relevancia del efecto. Los métodos de comparación de clases generalmente predicen biomarcadores que consisten en características que violan una hipótesis nula de no diferencia entre clases; además, detectamos el subconjunto de características con patrones de abundancia compatibles con una hipótesis biológica codificada algorítmicamente y estimamos los tamaños de las variaciones significativas. En particular, el tamaño del efecto proporciona una estimación de la magnitud del fenómeno observado debido a cada rasgo característico y, por lo tanto, es una herramienta valiosa para clasificar la relevancia de diferentes aspectos biológicos y para abordar investigaciones y análisis adicionales. La introducción de conocimientos biológicos previos en el método contribuye a restringir el análisis y, por lo tanto, a abordar los desafíos tradicionalmente relacionados con la minería de datos de alta dimensión. Por lo tanto, LEfSe tiene como objetivo apoyar a los biólogos sugiriendo biomarcadores que expliquen la mayor parte del efecto que diferencia los fenotipos de interés (dos o más) en el descubrimiento de biomarcadores en investigaciones comparativas y basadas en hipótesis. La visualización de los biomarcadores descubiertos en árboles taxonómicos proporciona un medio eficaz para resumir los resultados de una manera biológicamente significativa, ya que captura tanto estadística como visualmente las relaciones jerárquicas inherentes en las taxonomías / filogenias basadas en 16S o en las ontologías de vías y funciones biomoleculares.

Validamos este enfoque utilizando datos de microbiomas humanos, un modelo de ratón de colitis ulcerosa y muestras ambientales, en cada caso prediciendo grupos de organismos o unidades taxonómicas operativas que diferencian de manera concisa las clases que se comparan. Además, evaluamos LEfSe utilizando datos sintéticos, observando que logra una tasa de falsos positivos sustancialmente mejor en comparación con las pruebas estadísticas estándar, al precio de una tasa de falsos negativos moderadamente aumentada (que puede ajustarse según sea necesario por el usuario). Una implementación de LEfSe que incluye una conveniente interfaz gráfica incorporada en el marco Galaxy [46, 47] se proporciona en línea en [48].


Energías libres de aniones de haluro hidratado: cálculos de alto rendimiento en clústeres para tratar paisajes energéticos ásperos

Cómo citar: Gomez, D. Pratt, L. Rogers, D. Rempe, S. Free Energies of Hydrated Halide Anions: High throughput Computations on Clusters to Treat Rough Energy-Landscapes. Preimpresiones 2021, 2021040583 (doi: 10.20944 / preprints202104.0583.v1). Gómez, D. Pratt, L. Rogers, D. Rempe, S. Energías libres de aniones de haluro hidratado: cálculos de alto rendimiento en clústeres para tratar paisajes energéticos ásperos. Preprints 2021, 2021040583 (doi: 10.20944 / preprints202104.0583.v1). Dupdo

Citar como:

Gómez, D. Pratt, L. Rogers, D. Rempe, S. Energías libres de aniones de haluro hidratado: cálculos de alto rendimiento en clústeres para tratar paisajes energéticos ásperos. Preimpresiones 2021, 2021040583 (doi: 10.20944 / preprints202104.0583.v1). Gómez, D. Pratt, L. Rogers, D. Rempe, S. Energías libres de aniones de haluro hidratado: cálculos de alto rendimiento en clústeres para tratar paisajes energéticos ásperos. Preprints 2021, 2021040583 (doi: 10.20944 / preprints202104.0583.v1). Dupdo


¿Cuál es la definición de maldad?

Por lo general, se piensa en el mal como aquello que es moralmente incorrecto, pecaminoso o perverso; sin embargo, la palabra maldad También puede referirse a cualquier cosa que cause daño, con o sin dimensión moral. La palabra se usa en ambos sentidos en la Biblia. Todo lo que contradiga la naturaleza santa de Dios es malo (ver Salmo 51: 4). Por otro lado, cualquier desastre, tragedia o calamidad también se puede llamar un "mal" (ver 1 Reyes 17:20, KJV).

El mal comportamiento incluye el pecado cometido contra otras personas (asesinato, robo, adulterio) y el mal cometido contra Dios (incredulidad, idolatría, blasfemia). Desde la desobediencia en el jardín del Edén (Génesis 2: 9) hasta la maldad de Babilonia la Grande (Apocalipsis 18: 2), la Biblia habla del hecho del mal, y el hombre es responsable del mal que comete: “El el que peca, ese es el que morirá ”(Ezequiel 18:20).

Esencialmente, el mal es una falta de bondad. El mal moral no es una cosa física, es una falta o privación de algo bueno. Como ha señalado el filósofo cristiano J. P. Moreland, “El mal es una falta de bondad. Es la bondad estropeada. Puedes tener el bien sin el mal, pero no puedes tener el mal sin el bien ". O como ha dicho el apologista cristiano Greg Koukl: "La libertad humana se usó de tal manera que disminuyó la bondad en el mundo, y esa disminución, esa falta de bondad, eso es lo que llamamos maldad".

Dios es amor (1 Juan 4: 8). La ausencia de amor en una persona no se parece a Dios y, por lo tanto, es maligna. Y la ausencia de amor se manifiesta en un comportamiento sin amor. Lo mismo puede decirse acerca de la misericordia, la justicia, la paciencia, etc. de Dios. La falta de estas cualidades piadosas en alguien constituye maldad. Ese mal entonces se manifiesta en un comportamiento despiadado, injusto, impaciente, etc., que trae más daño al mundo bueno que Dios ha creado. Resulta que nos falta mucho: “Como está escrito: 'No hay justo, ni siquiera uno'” (Romanos 3:10).

El mal moral es el mal hecho a otros y puede existir incluso cuando no va acompañado de una acción externa. El asesinato es una acción maligna, pero comienza con la maldad moral del odio en el corazón (Mateo 5: 21 & ndash22). Cometer adulterio es malo, pero también lo es el mal moral de la lujuria en el corazón (Mateo 5: 27 & ndash28). Jesús dijo: “Lo que sale de una persona es lo que la contamina. Porque es de dentro, del corazón de una persona, de donde vienen los malos pensamientos y la inmoralidad sexual, el robo, el asesinato, el adulterio, la codicia, la malicia, el engaño, la lascivia, la envidia, la calumnia, la arrogancia y la locura. Todos estos males vienen de adentro y contaminan a la persona ”(Marcos 7: 20 & ndash23).

Aquellos que caen en un comportamiento malvado generalmente comienzan lentamente. Pablo muestra la trágica progresión hacia más y más maldad en Romanos 1. Comienza con negarse a glorificar a Dios o darle gracias (Romanos 1:21), y termina con Dios entregándolos a una “mente depravada” y permitiéndoles estar "lleno de toda clase de maldad" (versículos 28 y ndash29).

Aquellos que practican el mal están en la trampa de Satanás y son esclavos del pecado: “Los oponentes [del siervo del Señor] deben ser instruidos con gentileza, con la esperanza de que Dios les conceda el arrepentimiento y los lleve al conocimiento de la verdad, y que vendrán en sus sentidos y escapar de la trampa del diablo, que los ha tomado cautivos para hacer su voluntad ”(2 Timoteo 2: 25 & ndash26 ver también Juan 8:34). Solo por la gracia de Dios podemos ser liberados.

El mal físico es el problema que afecta a las personas en el mundo, y puede estar o no vinculado al mal moral o al juicio divino. Eclesiastés 11: 2 nos aconseja que diversifiquemos nuestras inversiones, por esta razón: "no sabes qué mal habrá sobre la tierra" (KJV). La palabra maldad en este caso significa "desastre", "desgracia" o "calamidad", y así es como lo expresan otras traducciones. A veces, el mal físico es simplemente el resultado de un accidente o causas desconocidas, sin una causa moral conocida, los ejemplos incluyen lesiones, accidentes automovilísticos, huracanes y terremotos. Otras veces, el mal físico es la retribución de Dios por los pecados de un individuo o grupo. Sodoma y las ciudades circundantes fueron destruidas por sus pecados (Génesis 19), y Dios “les dio ejemplo de lo que les va a pasar a los impíos” (2 Pedro 2: 6). Muchas veces, Dios advirtió a Israel de las calamidades que les aguardaban si se rebelaban: “[Jehová] también es sabio, y traerá el mal, y no retractará sus palabras; sino que se levantará contra la casa de los malhechores, y contra la ayuda de los que obran iniquidad ”(Isaías 31: 2, KJV). En todos los casos, Dios obra a través de la situación para lograr Su buen propósito (Romanos 8:28).

Dios no es el autor del mal moral, es su santidad lo que lo define. Creados a imagen de Dios, tenemos la responsabilidad de tomar decisiones morales que agraden a Dios y se ajusten a Su voluntad. Él quiere nuestra santificación (1 Tesalonicenses 4: 3) y no desea que pequemos (Santiago 1:13). En el arrepentimiento y la fe en Cristo, tenemos el perdón de los pecados y una reversión del mal moral dentro de nosotros (Hechos 3:19). Como hijos de Dios, caminamos de acuerdo con este mandamiento: "No seas vencido por el mal, sino vence con el bien el mal" (Romanos 12:21).


Enmiende AS, Seifert KA, Samson R, Bruns TD (2010) La composición de hongos en interiores tiene un patrón geográfico y es más diversa en las zonas templadas que en los trópicos. Proc Natl Acad Sci USA 107 (31): 13748-13753. https://doi.org/10.1073/pnas.1000454107

Anslan S, Nilsson RH, Wurzbacher C, Baldrian P, Tedersoo L, Bahram M (2018) Grandes diferencias en el rendimiento y el resultado de las plataformas de análisis de datos de secuenciación de alto rendimiento para metabarcoding de hongos. MycoKeys 39: 29–40. https://doi.org/10.3897/mycokeys.39.28109

Bahram M, Peay KG, Tedersoo L (2015) Biogeografía a escala local y variabilidad espacio-temporal en comunidades de hongos micorrízicos. New Phytol 205 (4): 1454–1463. https://doi.org/10.1111/nph.13206

Baldrian P, Kolařík M, Štursová M, Kopecký J, Valášková V, Větrovský T, Žifčáková L, Šnajdr J, Rídl J, Vlček Č, Voříšková J (2012) Las comunidades microbianas activas y totales en el suelo forestal se diferencian en gran medida y son altamente estratificadas descomposición. ISME J 6 (2): 248-258. https://doi.org/10.1038/ismej.2011.95

Bengtsson-Palme J, Ryberg M, Hartmann M, Branco S, Wang Z, Godhe A, De Wit P, Sanchez-Garcia M, Ebersberger I, de Sousa F, Modificar AS, Jumpponen A, Unterseher M, Kristiansson E, Abarenkov K , Bertrand YJK, Sanli K, Eriksson KM, Vik U, Veldre V, Nilsson RH (2013) Detección y extracción de software mejoradas de ITS1 e ITS2 de secuencias de ITS ribosomales de hongos y otros eucariotas para el análisis de datos de secuenciación ambiental. Métodos Ecol Evol 4 (10): 914–919. https://doi.org/10.1111/2041-210x.12073

Blaxter M, Mann J, Chapman T, Thomas F, Whitton C, Floyd R, Abebe E (2005) Definición de unidades taxonómicas operativas utilizando datos de códigos de barras de ADN. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci 360 (1462): 1935-1943. https://doi.org/10.1098/rstb.2005.1725

Buée M, Reich M, Murat C, Morin E, Nilsson RH, Uroz S, Martin F (2009) 454 Los análisis de pirosecuenciación de suelos forestales revelan una diversidad fúngica inesperadamente alta. New Phytol 184 (2): 449–456. https://doi.org/10.1111/j.1469-8137.2009.03003.x

Castano C, Berlin A, Durling MB, Ihrmark K, Lindahl BD, Stenlid J, Clemmensen KE, Olson A (2020) La metabarcoding optimizada con las biociencias del Pacífico permite el análisis semicuantitativo de las comunidades fúngicas. New Phytol 228 (3): 1149-1158. https://doi.org/10.1111/nph.16731

Chao A, Ma KH, Hsieh TC, Chiu CH (2016) SpadeR: Predicción de la riqueza de especies y estimación de la diversidad con R. https://chao.shinyapps.io/SpadeR/.

Davison J, Moora M, Opik M, Adholeya A, Ainsaar L, Ba A, Burla S, Diedhiou AG, Hiiesalu I, Jairus T, Johnson NC, Kane A, Koorem K, Kochar M, Ndiaye C, Partel M, Reier U , Saks U, Singh R, Vasar M, Zobel M (2015) La evaluación global de la diversidad de hongos micorrízicos arbusculares revela un endemismo muy bajo. Science 349 (6251): 970–973. https://doi.org/10.1126/science.aab1161

Edgar RC (2013) UPARSE: secuencias OTU de alta precisión a partir de lecturas de amplicones microbianos. Nat Methods 10 (10): 996–998. https://doi.org/10.1038/nmeth.2604

Glass DJ, Takebayashi N, Olson LE, Taylor DL ​​(2013) Evaluación de la autenticidad de una secuencia ambiental altamente novedosa del suelo del bosque boreal utilizando el modelado de la estructura secundaria del ARN ribosómico. Mol Phylogenet Evol 67 (1): 234–245. https://doi.org/10.1016/j.ympev.2013.01.018

Hawksworth DL, Lücking R (2017) Diversidad fúngica revisada: 2.2 a 3.8 millones de especies. Espectro de microbiología 5 (4): 4. https://doi.org/10.1128/microbiolspec.FUNK-0052-2016

Hyde KD, Jeewon R, Chen YJ, Bhunjun CS, Calabon MS, Jiang HB, Lin CG, Norphanphoun C, Sysouphanthong P, Pem D, Tibpromma S, Zhang Q, Doilom M, Jayawardena RS, Liu JK, Maharachchikumbura SSN, Phukhamsakumbura SSN , Phookamsak R, Al-Sadi AM, Thongklang N, Wang Y, Gafforov Y, Gareth Jones EB, Lumyong S (2020) El número de hongos: ¿se está aplanando la curva descriptiva? Fungal Divers 103 (1): 219-271. https://doi.org/10.1007/s13225-020-00458-2

Ihrmark K, Bodeker ITM, Cruz-Martinez K, Friberg H, Kubartova A, Schenck J, Strid Y, Stenlid J, Brandstrom-Durling M, Clemmensen KE, Lindahl BD (2012) Nuevos cebadores para amplificar la región fúngica ITS2: evaluación de 454-secuenciación de comunidades naturales y artificiales. FEMS Microbiol Ecol 82 (3): 666–677. https://doi.org/10.1111/j.1574-6941.2012.01437.x

Kohout P, ​​Sudova R, Janouskova M, Ctvrtlikova M, Hejda M, Pankova H, Slavikova R, Stajerova K, Vosatka M, Sykorova Z (2014) Comparación de conjuntos de cebadores de uso común para evaluar comunidades de hongos micorrízicos arbusculares: ¿Existe una solución universal ? Soil Biol Biochem 68: 482–493. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2013.08.027

Koljalg U, Nilsson RH, Abarenkov K, Tedersoo L, Taylor AFS, Bahram M, Bates ST, Bruns TD, Bengtsson-Palme J, Callaghan TM, Douglas B, Drenkhan T, Eberhardt U, Duenas M, Grebenc T, Griffith GW, Hartmann M, Kirk PM, Kohout P, ​​Larsson E, Lindahl BD, Luecking R, Martin MP, Matheny PB, Nguyen NH, Niskanen T, Oja J, Peay KG, Peintner U, Peterson M, Poldmaa K, Saag L, Saar I , Schuessler A, Scott JA, Senes C, Smith ME, Suija A, Taylor DL, Telleria MT, Weiss M, Larsson KH (2013) Hacia un paradigma unificado para la identificación de hongos basada en secuencias. Mol Ecol 22 (21): 5271-5277. https://doi.org/10.1111/mec.12481

Lindahl BD, Nilsson RH, Tedersoo L, Abarenkov K, Carlsen T, Kjøller R, Kõljalg U, Pennanen T, Rosendahl S, Stenlid J, Kauserud H (2013) Análisis de la comunidad fúngica mediante secuenciación de alto rendimiento de marcadores amplificados: guía del usuario . Nuevo Phytol 199 (1): 288–299


Ver el vídeo: Explicación del pasado simple en inglés (Junio 2022).


Comentarios:

  1. Jakob

    Lo siento, que te interrumpiera, yo también me gustaría expresar la opinión.

  2. Najee

    pensamiento útil

  3. Durell

    Pido disculpas por no poder ayudarte. Pero estoy seguro de que encontrará la solución correcta.

  4. Vimi

    Es información muy valiosa

  5. Shawn

    una teles no escuchó

  6. Winthorp

    Sorprendentemente, la habitación útil

  7. Arnatt

    Ganó barato, perdió fácilmente.



Escribe un mensaje