16S流程的选择还真不少，除了引用最多的qiime流程，u/vsearch（usearch是一人一已之力单挑学术界）和mothur（用的人越来越少的感觉），最近又发现了一两个流程，一并分享给大家。
本章对语义分割任务中常见的数据扩增方法进行介绍，并使用OpenCV和albumentations两个库完成具体的数据扩增操作。
PCR 反应可能存在问题，比如无扩增条带、有扩增条带但是假阳性、出现非特异性条带或者条带出现拖尾现象，这是因为 PCR 反应存在多个关键环节：1、模板核酸的制备；2、引物的质量与特异性；3、酶的质量；4、PCR 循环条件。任何一个环节出现差错都会导致 PCR 失败。
现在分子生物学技术依赖于大量的高质量gDNA。但是很多医学、生物样本由于原始样本量不足（如PGD样本、微小残留肿瘤组织）或质量不佳（如FFPE 样本、法医学样本）等原因，无法进行这些技术实验。
众所周知，深度神经网络的性能很大程度上依赖于训练数据的数量和质量，这使得深度学习难以广泛地应用在小数据任务上。例如，在医疗等领域的小数据应用场景中，人力收集和标注大规模的数据集往往费时费力。为了解决这一数据稀缺问题并最小化数据收集成本，该论文探索了一个数据集扩增新范式，旨在自动生成新数据从而将目标任务的小数据集扩充为更大且更具信息量的大数据集。这些扩增后的数据集致力于提升模型的性能和泛化能力，并能够用于训练不同的网络结构。
AI 科技评论按：把一段输入音频转换为一段文本的任务「自动语音识别（ASR）」，是深度神经网络的流行带来了极大变革的人工智能任务之一。如今常用的手机语音输入、YouTube 自动字幕生成、智能家电的语音控制都受益于自动语音识别技术的发展。不过，开发基于深度学习的语音识别系统还不是一个已经完善解决的问题，其中一方面的难点在于，含有大量参数的语音识别系统很容易过拟合到训练数据上，当训练不够充分时就无法很好地泛化到从未见过的数据。
PCR 反应最大的特点是具有较大的扩增能力和极高的灵敏度，正因为如此，极其微量的污染即可造成检测结果的假阳性。监控污染，防止污染对检测结果的影响，不仅对实验，对后续生信分析也提出了挑战。
本文主要介绍我们刚刚被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence （T-PAMI）录用的一篇文章：Regularizing Deep Networks with Semantic Data Augmentation。
细菌的异质性耐药（heteroresistance）通常是指某个单一分离菌株，在其培养的群体中存在着对某种药物敏感性不同的亚群，也即有些细胞对该药物敏感，而另一些细胞则存在耐药性，这时便称该细菌为这种药物的异质性耐药菌株。细菌的异质性耐药为药物对致病细菌的治疗效果的评估带来了很大困难，使实验室最小抑制浓度（minimum inhibitory concentration, MIC）数据的可靠性降低。异质性耐药的机理是什么，这背后又有怎样的生态与进化规律？这篇文章通过一系列详细的证据链进行了回答。
这种已经无处不在的音频转录成文本的技术，在缺乏足够大的数据集，模型过拟合严重。因此当前如何去扩增音频数据是个大问题。
病毒属于无细胞生物，无法独立生存，都是营寄生生活，寄生在宿主细胞内。新冠病毒感染之后，病毒寄生在人体细胞内。目前的技术条件下无法对病毒进行分离培养。由于新冠病毒为单链 RNA 病毒，在提取过程中得到是 RNA 产物，最终得到的 RNA 样本其实属于一个混合样本，是宿主与病毒的混合样本。由于人基因组大小约为 30 亿个碱基对，而新冠病毒基因组大小约为 3 万个碱基，二者长度相差 10 万倍，因此，提取到的染色体中人基因组占据绝大部分。因此对于新冠病毒染色体提取过程中最重要的步骤就是如何对病毒进行富集，目前只能通过 PCR 扩增富集的方法，或者是宏基因组的方法将混合物直接进行测序，在 NCBI 下载新冠病毒测序数据的时候描述部分会有 metagenomics 或者 Amplicon ，分别表示利用宏基因组测序还是 PCR 扩增。下面我们分别进行介绍。
三阴性乳腺癌(TNBC)占所有乳腺癌(BC)患者的15%，是一种与预后不良相关的异质性肿瘤。在所有BC亚型中，TNBC显示出最高数量的肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)，这表明TNBC可以受益于免疫检查点封锁(ICB)。近期的乳腺癌临床试验数据表明，ICB联合新辅助化疗可提高患者完全缓解率和无事件生存率，然而，并非所有的BC患者对新辅助ICB都有反应。为了确定BC特异性ICB应答的机制，作者通过对BC治疗前后匹配的活检组织进行单细胞测序，来监测肿瘤内的变化。
仅2018年，他的研究团队就发表了11篇单细胞测序方向文章，获得了单细胞测序领域的接连重要成果。他众多学术成果中，有40余篇论文发表在Cell, Nature, Science, Cell Stem Cell, Nature Genetics, Nature Cell Biology, Cell Research, Genome Research等期刊上。单细胞测序领域的时代前沿性，以及持续的发展力可见一斑。
由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，比较常见的有Pillow和OpenCV。
谈起单细胞转录组测序就不得不提到北京大学汤富酬教授，2009年，汤富酬老师在博士后期间发表了世界上第一篇单细胞mRNA测序的文章“mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell”,自此正式拉开了单细胞转录组的大门。下面我们来回顾一下汤富酬在这篇文章中提出的方法。
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2019年7月19-21日北京推出《16S扩增子分析》专题培训第五期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个扩增子分析实战学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
听说过数据扩增（Data Augmentation），也听说过虚拟对抗训练（Virtual Adversarial Traning），但是我没想到会有人将其结合，谓之虚拟数据扩增（Virtual Data Augmentation）。这篇文章主要讲解EMNLP2021上的一篇论文Virtual Data Augmentation: A Robust and General Framework for Fine-tuning Pre-trained Models，该论文提出了一种鲁棒且通用的数据扩增方法，论文源码在https://github.com/RUCAIBox/VDA
但自从团队用机器学习解锁了特别的数据扩增策略，再用自动扩增来的新数据集训练目标检测模型，事情就完全不同了。
当序列与参考基因组进行比对时，我们便可以看到它与哪个基因位点对齐，并据此定性地断言，结合上述两条信息，该序列描绘了来自特定细胞的特定基因的转录本。
对单细胞转录组测序而言，组织解离后的细胞悬液需要进行单细胞分离，并通过微量扩增引入barcode和nique molecular identifier (UMI)实现分子标记，最终构建成符合上机测序要求的单细胞转录组测序文库。
然而，各种PCR技术，包括PCR、qPCR、RT-PCR、RT-qPCR、Real-Time PCR和dPCR，长得实在是太像了，好多同学看得头晕眼花也没弄明白这几种PCR有什么区别。
OpenAI今天提出了“迭代扩增”（iterated amplification），官方博客介绍说，这是一种AI安全技术，人类能运用这种方法，指导AI去完成那些人力不可及的任务。
昨天转载了昝辉老师的SEO优化文章，文章曾提到关于主机是否会对SEO有影响，结果影响不大，除非因作弊导致的连带责任，但是在选择主机的时候可能就犯难了。我记得在前些年，虚拟机是最火的因为便宜，对于新手站长来说能免费就不花钱，景安很长时间有免费的主机，我之前也一直再用，还不错，只是去年景安的免费虚拟机全部停运了，挺可惜。今年开始盛行云服务器，价格比虚拟机稍稍贵一些，但是新用户基本都是1折起，这么算下来跟虚拟机售价一样了，至于怎么选择，我们一起探讨一下。
一. RT-qPCR 基本原理和概念 实时荧光定量PCR （Quantitative Real-time PCR）是一种在DNA扩增反应中，以荧光化学物质测每次聚合酶链式反应（PCR）循环后产物总量的方法。通过内参或者外参法对待测样品中的特定DNA序列进行定量分析的方法。
聚合酶链式反应（Polymerase Chain Reaction，PCR）是一项利用 DNA 双链复制原理，在生物体外复制特定 DNA 片段的的核酸合成技术。可在短时间内大量扩增目的 DNA 片段，而不必依赖大肠杆菌或酵母菌等生物体。
摘自：生物探索 （2014/08/27） 导读：单细胞全基因组测序技术是在单细胞水平对全基因组进行扩增与测序的一项新技术。它在个别细胞之间的遗传差异表达方面拥有无与伦比的优势，为癌症发生、发展机制及其
针对稳态视觉诱发电位（steady-state visual evoked potential, SSVEP）识别面临的校准数据不足的问题，天津大学神经工程团队提出了一种源混叠矩阵估计方法（source aliasing matrix estimation, SAME）来扩增SSVEP信号的校准数据。在Benchmark和BETA公开数据集上的结果表明，当与SAME方法结合后，两种先进的空间滤波方法（eTRCA, TDCA）在校准数据不足的情况下均有显著的性能提高。SAME可以有效扩增基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统的校准数据，从而减少系统的校准负担，相关研究成果在实用型脑机接口方面具有潜在的应用价值，已在线发表至《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》期刊。
AI 科技评论按：正如我们仍在自然语言处理的漫漫征途上摸索，AI 安全的课题也仍然没有得到系统的解决。作为前沿探索的积极分子，OpenAI 也不断提出新的思路，有许多既符合人类的思路，也便于未来长期的 AI 发展。
主要两个原因， 一是构建测序文库时的可用的细胞量并不充足 二是打断的步骤（一般都是超声波）会引起部分DNA降解 以上两个都会是的整体或局部DNA浓度过低，假如直接取样测序，那会测序不全。所以要通过PCR把这些微弱的DNA扩增，以增加浓度，取样时能被取到。
“参考文献 感谢以下论文和论文作者，各位专家教授 ^ _ ^ [1] 人工免疫优化与分类算法及其应用研究 -王炼红 人工免疫算法和遗传算法的区别 免疫算法和进化计算都采用群体搜索策略，并且强调群体中个体间的信息交换，因此有许多相似之处。首先在算法结构上，都要经过"初始种群产生一评价标准计算一种群间个体信息交换一新种群产生"这一循环过程，最终以较大概率获得问题的最优解；其次在功能上，二者本质具有并行性，在搜索中不易陷入极小值，都有与其它智能策略结合的固有优势；最后，在主要算子应用上也基本相同。但是，他们之间
关于DNA的分子生物学试验是生物信息学研究的第一步，也是整个流程的基础，DNA质量的好坏直接关系到后续测序分析的成败。
他们开发出了一种操作简便的自动化病毒检测盒，只需推动两根拨杆，自己在家里30分钟就能出结果。
大家好，我叫刘永鑫，来自中国科学院遗传与发育生物学研究所，今天很高兴有这次机会为大家来讲扩增子分析系列课程。我本科学习的是微生物学专业，之后又获得了生物信息学博士学位，在短暂的两年博士后科研工作后，留所任工程师，主要负责宏基因组学的数据分析。在过去的两年工作里，主要参与并发表的文章有10余篇，累积影响因子150多分，其中包括一篇Science和两篇Nature Biotechnology。同时还是宏基因组公众号的创始人，在两年多的时间里，分享了400多篇原创文章，写作量超过200万字，阅读量超过1000多万次。我们接下来让大家一次对自己的研究方向，姓名和单位进行简单自我介绍，方便大家的沟通。 很感谢大家对自己基本情况和研究方向的介绍，这对于我下面课程中和重点的突出很在帮助，也希望同行互相认识，多交流和互相帮助。下面我们开始今天的课程，本次为第2天的第1节课，主要介绍扩增子分析的背景知识，右边这个图是来自2016年一篇Nature Protocol的文章，对微生物组近10年的发展进行了总结，我们可以看到从2010年到2016年我们开始对哪些环境对象进行探索，包括极端环境、植物叶片、白蚁、人类肠道、海洋、永久冻土、以及土壤沉积物的研究，这个领域扩展到了我们所能探索的所有地方。
人类基因组计划是科学史上重要的里程碑事情。该计划的成功，不仅开启了人类了解自身的旅程，而且成为了国际科技合作的典范。对于人类基因组，发现了以下 8 个事实。
2015年以来，10X Genomics、Drop-seq、Micro-well、Split-seq等技术的出现，彻底降低了单细胞测序的成本门槛。
三阴性乳腺癌（TNBC）为乳腺癌（BC）的一种增殖和侵袭性亚型，预后不良，缺乏有效的临床靶向疗法。基因拷贝数改变（CNA）是癌症基因组中的标志，是导致肿瘤发生的重要体细胞基因组变异。拷贝数和表达增加的致癌驱动基因可作为肿瘤靶向治疗的潜在药物靶标，作者希望通过在TNBC基因组中对基因扩增及其驱动的过表达进行综合分析，确定TNBC驱动基因。
引物设计是PCR成功与否的关键因素之一。目前已经发表了上百种引物设计的软件，该如何选择这些PCR引物设计软件呢？此前《Bioinformatics》发表了一篇题为“Classification and review of free PCR primer design software”的综述文章，对目前可用的免费PCR引物设计软件进行分类和回顾性总结。
循环肿瘤细胞（CTCs）是起源于上皮来源的原发性或转移性肿瘤并脱落到血液循环系统中的具有高活力和高转移潜能的肿瘤细胞。CTC 是液体活检的重要组成部分之一，为实时监测肿瘤进展提供了一个方法。
如果基因组是一幅风景，你可以通过NGS创建该景观的地图，那么这幅地图肯定会有一些白色区域。换言之：一些基因组区域不能很好地被NGS技术测序的DNA所覆盖。在此，我们将解释这一点的重要原因。
前段时间小编为公司搭建扩增子分析流程，在nature communications 发现一篇扩增子分析的文章，文章的题目为：Biodiversity, environmental drivers, and sustainability of the global deep-sea sponge microbiome。文章主要论文为，使用16s扩增子分析，揭示地理距离、化学循环等因素对深海海绵中微生物物多样性的影响。
该文章的主要思路是对数据集进行扩增（data augmentation)。CNN深度学习模型，比如face++,DeepID,FaceNet等需要基于百万级人脸图像的训练才能达到高精度。而搜集百万级人来你数据所需要耗费的人力物力财力都是很大的。所以商业公司使用的图像数据库是不公开的。本文中，采用了新的人脸数据扩增方法。对现有公共数据库人脸图像，从pose,shape和expression三哥方面合成新的人脸图像，极大的扩增数据量。在LFW和IJB-A数据集上取得了和百万级人脸数据训练一样好的结果。该文章思路
NGS系列文章包括NGS基础、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程 （原理、代码和评述）)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step) - Limma差异分析、火山图、功能富集）等内容。
据国外媒体报道，数十年来，扩增实境显示器——可扩增用户眼前的世界，带来各种有用的信息，如攻击者的体温、飞来的战场上的导.弹速度——反复出现于科幻电影当中。得益于近年的技术进步以及新兴的消费市场引发的成
Real-time Quantitative PCR Detecting System，简称qPCR，即实时荧光定量核酸扩增检测系统，也叫实时定量基因扩增荧光检测系统，是目前较为先进的核酸分子诊断技术，被美国FDA承认并推崇。
今天给大家介绍的是NATURE COMMUNICATIONS上有关数据增强的文章"State-of-the-art augmented NLP transformer models for direct and single-step retrosynthesis"
文本扩增（Text Augmentation）现在大部分人都在用，因为它可以帮助提升文本分类的效果，具体来说常用的方法包括但不限于：替换、删除、增加。一般来说文本扩增都会使得最终的性能更好，少部分情况下会更差。你或许可能想过是因为诸如删除、替换等方法将句子中一些重要的词给抹去了，但是到底句子中那些词是重要的词呢？哪些词可以进行扩增，哪些词最好不要扩增？
研究使用一种weighted randomized combination的算法，寻找最高覆盖度的简并引物。
PCR可以算得上是各生物实验室的标配技术了。无论是基因定量、克隆、组装、突变、测序……都离不开基于PCR的实验。目前，PCR相关试剂、耗材及仪器已经发展得相当成熟，包括聚合酶以及缓冲液的优化，使得扩增能力、保真度和兼容性均得到极大的提高。因此我们不再需要像过去一样，分散部分注意力用于摸索热循环条件、调整反应体系各底物的浓度等。也就是说，整个PCR实验条件，基本可以模板化，而不需每做一个实验都从头开始摸条件。 然而PCR实验中，有一个环节是厂家无法帮我们优化的，那便是引物设计。本文第一部分将以人EGFR基因为
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