Em formação

Explicação do significado de alto rendimento


Quase todos os artigos sobre bioinformática, me deparei com a palavra high-throughput, mas não consegui encontrar nenhuma explicação sobre ela (acho que é tão fácil de entender e é por isso que alguém explica, mas eu não consegui). Alguém pode me explicar o que eles querem dizer com alto rendimento? Desde já, obrigado.


O sequenciamento de alto rendimento refere-se especificamente a técnicas de sequenciamento como Illumina, que permitem sequenciar grandes quantidades de DNA de uma só vez (centenas de milhares de filamentos), ao contrário de técnicas mais antigas, como clonar o cDNA em plasmídeos, seguido de sequenciamento.


O alto rendimento, conforme indicado pelo canadianer em seus comentários, refere-se à quantidade de dados que são processados ​​pelo sistema. Embora a resposta de CactusWoman fosse correta para o caso de sequenciamento de DNA, o alto rendimento não está realmente confinado a esse domínio.

Qualquer técnica de alto rendimento tenta medir várias variáveis ​​simultaneamente. Os exemplos incluem, além do sequenciamento de DNA Next Gen, sequenciamento de RNA, identificação e quantificação de proteínas por espectrometria de massa (LC-MS), perfil de lipídios por GC-MS etc.

Existem também técnicas de rendimento médio que podem medir várias variáveis, mas muito menos do que as técnicas de alto rendimento. Muitas técnicas de baixo rendimento podem ser convertidas em médio rendimento por algum nível de automação e planejamento experimental. O exemplo incluiria PCR em tempo real.


Não há nada de particular sobre o uso bioinformático desse termo; é um inglês normal, não um jargão especializado. 'Taxa de transferência' significa simplesmente a taxa na qual algo pode ser processado. Um sistema de alto rendimento é aquele que lida com as coisas em uma taxa alta e pode ser igualmente aplicado ao sequenciamento do genoma, uma rede de trânsito da cidade, os portões de bilheteria em uma partida de futebol, uma fábrica de processamento de batatas em chips (batatas fritas) ou o processador no seu computador.

Em biologia, entretanto, a taxa de transferência geralmente se refere à taxa na qual as amostras podem ser processadas. Um método de 'baixo' rendimento é, portanto, aquele que pode levar mais tempo para ser executado, só pode ser aplicado a algumas amostras ou precisa ser repetido para obter um conjunto completo de medições de diferentes fatores. Um método de 'alto' rendimento é simplesmente um método mais rápido, que permite que um maior número de amostras sejam processadas ao mesmo tempo ou em menos tempo. Isso pode ser alcançado trabalhando mais rápido, processando várias amostras de uma vez ou manipulando simultaneamente vários aspectos da mesma amostra.

Observe que não há definição de quando algo se torna 'alto rendimento'; é simplesmente 'alto' em relação aos métodos anteriores, embora você normalmente espere que seja aplicado apenas quando o novo método for muitas vezes mais rápido do que o método existente, e não uma pequena melhoria incremental.


O sequenciamento de alto rendimento refere-se especificamente a técnicas de sequenciamento como Illumina, que permitem sequenciar grandes quantidades de DNA de uma só vez, o que significa centenas de milhares de filamentos. Produzindo uma infinidade de sequência de dados simultaneamente.


Taxa de transferência

A taxa de transferência é a quantidade de um produto ou serviço que uma empresa pode produzir e entregar a um cliente dentro de um período de tempo especificado. O termo é freqüentemente usado no contexto da taxa de produção de uma empresa ou da velocidade com que algo é processado.

As empresas com altos níveis de rendimento podem tirar participação de mercado de seus pares de rendimento mais baixo, porque alto rendimento geralmente indica que uma empresa pode produzir um produto ou serviço com mais eficiência do que seus concorrentes.

Principais vantagens

  • Taxa de transferência é um termo usado para descrever a taxa na qual uma empresa produz ou processa seus produtos ou serviços.
  • O objetivo por trás da medição do conceito de rendimento geralmente é identificar e minimizar os elos mais fracos no processo de produção.
  • Suposições sobre a capacidade e a cadeia de suprimentos da empresa podem afetar o rendimento.
  • Manter um alto rendimento se torna um desafio quando produtos diferentes são produzidos usando uma combinação de processos conjuntos e separados.
  • Quando uma empresa pode maximizar seu rendimento, ela pode maximizar suas receitas.

Células tumorais circulantes: imagens de alto rendimento de CTCs e análise bioinformática

As células tumorais circulantes (CTCs) representam novos biomarcadores, uma vez que podem ser obtidas por meio de coleta de sangue simples e não invasiva ou biópsia líquida. Aqui, revisamos o fluxo de trabalho de análise de célula única de alta definição (HD-SCA), que reúne métodos modernos de imunofluorescência com processamento de imagem mais sofisticado para detectar de forma rápida e precisa células tumorais raras entre o meio de plaquetas, eritrócitos e leucócitos em o sangue periférico. Em particular, discutimos o progresso nos métodos para medir a morfologia do CTC e a expressão da proteína subcelular, e destacamos algumas aplicações iniciais que levam a novos insights fundamentais sobre a fase hematogênica do câncer, bem como seu desempenho no diagnóstico em estágio inicial e monitoramento do tratamento. Terminamos com uma visão geral de como sondar ainda mais os CTCs e as vantagens exclusivas do fluxo de trabalho HD-SCA para melhorar a precisão do tratamento do câncer.

Palavras-chave: Biomarcadores Células tumorais circulantes Diagnóstico Alto rendimento Processamento de imagens Heterogeneidade intratumoral Biópsia líquida Morfometria Oncologia física Medicina de precisão.

Bonecos

Uma visão geral esquemática do ...

Uma visão geral esquemática do fluxo de trabalho HD-SCA. O sangue total do paciente recebido é tratado ...

Microscopia de varredura de fluorescência automatizada HD-SCA ...

Sistema automatizado de microscopia de varredura de fluorescência HD-SCA. UMA Primeiro, o foco e a exposição (para ...

Galeria de CTCs representativos detectados ...

Galeria de CTCs representativas detectadas no sangue de um paciente com próstata ...

Caracterização downstream com o HD-SCA ...

Caracterização downstream com o painel esquerdo do fluxo de trabalho HD-SCA: como um exemplo de ...


Taxa de transferência

A taxa de transferência se refere a quantos dados podem ser transferidos de um local para outro em um determinado período de tempo. É usado para medir o desempenho de discos rígidos e RAM, bem como conexões de Internet e rede.

Por exemplo, uma unidade de disco rígido com taxa de transferência máxima de 100 Mbps tem o dobro da taxa de transferência de uma unidade que só pode transferir dados a 50 Mbps. Da mesma forma, uma conexão sem fio de 54 Mbps tem aproximadamente 5 vezes mais throughput do que uma conexão de 11 Mbps. No entanto, a velocidade real de transferência de dados pode ser limitada por outros fatores, como a velocidade de conexão com a Internet e outro tráfego de rede. Portanto, é bom lembrar que a taxa de transferência máxima de um dispositivo ou rede pode ser significativamente maior do que a taxa de transferência real alcançada no uso diário.

TechTerms - Os termos técnicos Dicionário de computador

Esta página contém uma definição técnica de taxa de transferência. Ele explica na terminologia de computação o que significa throughput e é um dos muitos termos técnicos do dicionário TechTerms.

Todas as definições no site da TechTerms foram escritas para serem tecnicamente precisas, mas também fáceis de entender. Se você achar que esta definição de taxa de transferência é útil, você pode referenciá-la usando os links de citação acima. Se você acha que um termo deve ser atualizado ou adicionado ao dicionário TechTerms, envie um e-mail para TechTerms!

Assine o boletim informativo TechTerms para obter os termos e questionários em destaque na sua caixa de entrada. Você pode optar por receber um e-mail diário ou semanal.


O throughput foi concebido para avaliar a produtividade dos processadores dos computadores. Geralmente, isso era calculado em termos de trabalhos em lote ou tarefas por segundo e milhões de instruções por segundo. Alguns derivados medem o rendimento geral de um sistema avaliando a quantidade e a complexidade do trabalho, o número de usuários simultâneos e a capacidade de resposta do aplicativo / sistema.

Da mesma forma, para comunicações de rede, o rendimento é medido calculando a quantidade de dados transferidos entre locais durante um período especificado, geralmente resultando em bits por segundo (bps), que evoluiu para bytes por segundo (Bps), kilobytes por segundo (KBps) , megabytes por segundo (MBps) e gigabytes por segundo (GBps).


Conclusão

ReSeq melhora a fidelidade dos dados simulados para todos os conjuntos de dados testados. Para isso, resolvemos três grandes desafios. Primeiro, desenvolvemos um modelo de cobertura que pode ser treinado em grandes genomas completos. Em segundo lugar, incluímos erros sistemáticos na simulação. Terceiro, representamos com eficiência as estatísticas importantes, de forma que os requisitos de memória permaneçam restritos e os parâmetros ainda possam ser aprendidos a partir de um único conjunto de dados real.

Além disso, o ReSeq oferece um treinamento fácil de usar de todos os modelos necessários. Nenhuma escolha manual de parâmetros é necessária, o que simplifica o uso em uma ampla gama de genomas, máquinas Illumina e preparações de DNA. Os resultados do conjunto de dados At-BGI sugerem que os sequenciadores do BGI também podem ser simulados com sucesso. Além disso, ReSeq é mais robusto para referências fragmentadas durante a geração do perfil em comparação com pIRS e NEAT.

A simulação de onze conjuntos de dados diversos mostrou a importância de escolher bons dados de treinamento que se encaixem na simulação desejada em termos de distribuição genômica de GC, pré-processamento (PCR, fragmentação) e máquina de sequenciamento. Portanto, perfis codificados permanentemente devem ser evitados.

ReSeq e todo o seu código estão disponíveis [45].


Fundo

A descoberta de biomarcadores provou ser um dos meios mais amplamente aplicáveis ​​e bem-sucedidos de traduzir dados moleculares e genômicos em prática clínica. Comparações entre tecidos saudáveis ​​e doentes destacaram a importância de tarefas como descoberta de classe (detecção de novos subtipos de uma doença) e predição de classe (determinação do subtipo de uma nova amostra) [1-4], e recentes ensaios metagenômicos mostraram que humanos Comunidades microbianas podem ser usadas como biomarcadores para fatores do hospedeiro, como estilo de vida [5-7] e doenças [7-10]. Como a tecnologia de sequenciamento continua a se desenvolver e torna os biomarcadores microbianos cada vez mais facilmente detectados, isso permite o diagnóstico clínico e aplicações microbiológicas por meio da comparação de comunidades microbianas [11, 12].

O microbioma humano, que consiste no complemento microbiano total associado aos hospedeiros humanos, é uma importante área emergente para a descoberta de biomarcadores metagenômicos [13, 14]. Mudanças na abundância microbiana no intestino, cavidade oral e pele foram associadas a estados de doença que variam de obesidade [15-17] a psoríase [18]. Mais geralmente, o estudo metagenômico de comunidades microbianas é uma abordagem eficaz para identificar os microrganismos ou características metabólicas microbianas de qualquer amostra não cultivada [19, 20]. As análises de dados metagenômicos normalmente procuram identificar os organismos específicos, clados, unidades taxonômicas operacionais ou vias cujas abundâncias relativas diferem entre dois ou mais grupos de amostras, e várias características de comunidades microbianas foram propostas como biomarcadores potenciais para vários estados de doença. Por exemplo, organismos patogênicos únicos podem sinalizar doença se estiverem presentes em uma comunidade [21, 22], e aumentos e diminuições na complexidade da comunidade foram observados na vaginose bacteriana [23] e na doença de Crohn [8]. Cada um desses diferentes tipos de biomarcadores microbianos está correlacionado com fenótipos de doenças, mas existem poucos métodos de bioinformática para explicar as comparações de classes fornecidas pelos dados metagenômicos.

Identificar os recursos mais informativos biologicamente diferenciando dois ou mais fenótipos pode ser um desafio em qualquer conjunto de dados genômicos, e isso é particularmente verdadeiro para biomarcadores metagenômicos. Ferramentas estatísticas robustas são necessárias para garantir a reprodutibilidade das conclusões tiradas dos dados metagenômicos, o que é crucial para a aplicação clínica dos achados biológicos. Desafios relacionados estão associados a dados de alta dimensão, independentemente do tipo de dados ou plataforma experimental, o número de biomarcadores potenciais, por exemplo, é normalmente muito maior do que o número de amostras [24-26]. Além disso, as análises metagenômicas apresentam seus próprios problemas específicos, incluindo erros de sequenciamento, leituras quiméricas [27, 28] e biologia subjacente complexa, muitas comunidades microbianas foram encontradas para mostrar uma variabilidade inter-sujeito notavelmente alta. Por exemplo, grandes diferenças são detectadas mesmo entre os microbiomas intestinais de gêmeos [29], e acredita-se que tanto os microbiomas humanos quanto as comunidades ambientais sejam caracterizados pela presença de uma longa cauda de organismos raros [30-32]. Além disso, a simples identificação de biomarcadores potenciais sem elucidar sua consistência biológica e funções é apenas um precursor para a compreensão dos mecanismos subjacentes das interações micróbio-micróbio ou hospedeiro-micróbio [33]. Em muitos casos, é necessário explicar não apenas como duas amostras biológicas diferem, mas por quê. Esse problema é conhecido como comparação de classes: como as diferenças entre fenótipos, como subtipo de tumor ou estado de doença, podem ser explicadas em termos de vias biológicas consistentes ou mecanismos moleculares?

Vários métodos foram propostos para a descoberta de classes ou comparação em dados metagenômicos. MEGAN [34] é uma ferramenta de análise metagenômica com adições recentes para comparações filogenéticas [35] e análises estatísticas [36]. MEGAN, no entanto, só pode comparar pares únicos de metagenomas, como também é o caso com STAMP [37], que introduz um conceito de 'relevância biológica' na forma de intervalos de confiança. UniFrac [38] compara conjuntos de metagenomas em um nível estritamente taxonômico usando distância filogenética, enquanto MG-RAST [39], ShotgunFunctionalizeR [40], mothur [41] e METAREP [42] todos processam dados metagenômicos usando testes estatísticos padrão (principalmente t-testes com algumas modificações). A maioria dos métodos de análise de comunidade de uma perspectiva ecológica depende de análises de agrupamento não supervisionadas com base na análise de componentes principais [43] ou análise de coordenadas principais [44]. Eles podem detectar grupos de amostras relacionadas com sucesso, mas não incluem o conhecimento prévio dos fenótipos ou das condições ambientais associadas aos grupos e geralmente não identificam as características biológicas responsáveis ​​pelas relações do grupo. Metastatos [45] é o único método atual que acopla explicitamente a análise estatística (para avaliar se os metagenomas diferem) com a descoberta de biomarcador (para detectar características que caracterizam as diferenças) com base em t estatísticas e testes de Fisher em permutações aleatórias. No entanto, nenhum desses métodos, mesmo aqueles que oferecem análises diferenciadas de dados metagenômicos, fornecem explicações de classe biológica para estabelecer a significância estatística, a consistência biológica e a estimativa do tamanho do efeito dos biomarcadores previstos.

Neste trabalho, apresentamos o método de análise discriminante linear (LDA) do tamanho do efeito (LEfSe) para apoiar comparações de classes de alta dimensão com um foco particular em análises metagenômicas. O LEfSe determina as características (organismos, clados, unidades taxonômicas operacionais, genes ou funções) com maior probabilidade de explicar as diferenças entre as classes, combinando testes padrão de significância estatística com testes adicionais que codificam a consistência biológica e a relevância do efeito. Os métodos de comparação de classes normalmente prevêem biomarcadores que consistem em características que violam uma hipótese nula de nenhuma diferença entre as classes. Além disso, detectamos o subconjunto de características com padrões de abundância compatíveis com uma hipótese biológica codificada por algoritmos e estimamos os tamanhos das variações significativas. Em particular, o tamanho do efeito fornece uma estimativa da magnitude do fenômeno observado devido a cada característica de caracterização e, portanto, é uma ferramenta valiosa para classificar a relevância de diferentes aspectos biológicos e para abordar futuras investigações e análises. A introdução de conhecimento biológico prévio no método contribui para restringir a análise e, assim, enfrentar os desafios tradicionalmente ligados à mineração de dados de alta dimensão. LEfSe, portanto, visa apoiar os biólogos, sugerindo biomarcadores que explicam a maior parte do efeito diferenciando fenótipos de interesse (dois ou mais) em investigações comparativas de descoberta de biomarcadores e baseadas em hipóteses. A visualização dos biomarcadores descobertos em árvores taxonômicas fornece um meio eficaz para resumir os resultados de uma forma biologicamente significativa, uma vez que isso captura estatisticamente e visualmente as relações hierárquicas inerentes em taxonomias / filogenias baseadas em 16S ou em ontologias de vias e funções biomoleculares.

Validamos essa abordagem usando dados de microbiomas humanos, um modelo de rato de colite ulcerosa e amostras ambientais, em cada caso, prevendo grupos de organismos ou unidades taxonômicas operacionais que diferenciam de forma concisa as classes que estão sendo comparadas. Avaliamos ainda o LEfSe usando dados sintéticos, observando que ele atinge uma taxa de falsos positivos substancialmente melhor em comparação com os testes estatísticos padrão, ao preço de uma taxa de falsos negativos moderadamente aumentada (que pode ser ajustada conforme necessário pelo usuário). Uma implementação do LEfSe incluindo uma interface gráfica conveniente incorporada no framework Galaxy [46, 47] é fornecida online em [48].


Energias livres de ânions halogenados hidratados: cálculos de alto rendimento em clusters para tratar paisagens de energia bruta

Como 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. Preprints 2021, 2021040583 (doi: 10.20944 / preprints202104.0583.v1). Gomez, D. Pratt, L. Rogers, D. Rempe, S. Livre Energies of Hydrated Halide Anions: High throughput Computations on Clusters to Treat Rough Energy-Landscapes. Preprints 2021, 2021040583 (doi: 10.20944 / preprints202104.0583.v1). cópia de

Cite como:

Gomez, D. Pratt, L. Rogers, D. Rempe, S. Livre Energies of Hydrated Halide Anions: High throughput Computations on Clusters to Treat Rough Energy-Landscapes. Preprints 2021, 2021040583 (doi: 10.20944 / preprints202104.0583.v1). Gomez, D. Pratt, L. Rogers, D. Rempe, S. Livre Energies of Hydrated Halide Anions: High throughput Computations on Clusters to Treat Rough Energy-Landscapes. Preprints 2021, 2021040583 (doi: 10.20944 / preprints202104.0583.v1). cópia de


Qual é a definição de mal?

Mal é geralmente considerado como algo que é moralmente errado, pecaminoso ou perverso, no entanto, a palavra mal também pode se referir a qualquer coisa que cause dano, com ou sem a dimensão moral. A palavra é usada de ambas as maneiras na Bíblia. Tudo o que contradiz a natureza sagrada de Deus é mau (veja Salmos 51: 4). Por outro lado, qualquer desastre, tragédia ou calamidade também pode ser chamada de “mal” (ver 1 Reis 17:20).

O mau comportamento inclui o pecado cometido contra outras pessoas (assassinato, roubo, adultério) e o mal cometido contra Deus (descrença, idolatria, blasfêmia). Desde a desobediência no Jardim do Éden (Gênesis 2: 9) à maldade de Babilônia, a Grande (Apocalipse 18: 2), a Bíblia fala do fato do mal, e o homem é considerado responsável pelo mal que comete: “O quem pecar, morrerá ”(Ezequiel 18:20).

Essencialmente, o mal é uma falta de bondade. O mal moral não é uma coisa física, é a falta ou a privação de uma coisa boa. Como observou o filósofo cristão J. P. Moreland: “O mal é a falta de bondade. É uma bondade estragada. Você pode ter o bem sem o mal, mas não pode ter o mal sem o bem. ” Ou, como disse o apologista cristão Greg Koukl, “a liberdade humana foi usada de forma a diminuir a bondade no mundo, e essa diminuição, essa falta de bondade, é o que chamamos de mal”.

Deus é amor (1 João 4: 8) a ausência de amor em uma pessoa não é semelhante a Deus e, portanto, má. E a ausência de amor se manifesta em um comportamento desamoroso. O mesmo pode ser dito sobre a misericórdia, justiça, paciência de Deus, etc. A falta dessas qualidades divinas em qualquer pessoa constitui o mal. Esse mal então se manifesta em um comportamento que é impiedoso, injusto, impaciente, etc., trazendo mais dano ao mundo bom que Deus criou. Acontece que nos falta muito: “Como está escrito:‘ Não há justo, nem mesmo um ’” (Romanos 3:10).

O mal moral é mal feito a outras pessoas e pode existir mesmo quando não acompanhado de ação externa. O assassinato é uma ação maligna, mas começa com o mal moral do ódio no coração (Mateus 5: 21 e ndash22). Cometer adultério é mau, mas também o é o mal moral da concupiscência no coração (Mateus 5: 27 e ndash28). Jesus disse: “O que sai de uma pessoa é o que a contamina. Pois é de dentro, do coração de uma pessoa, que os pensamentos maus vêm & mdashsexual imoralidade, roubo, assassinato, adultério, ganância, malícia, engano, lascívia, inveja, calúnia, arrogância e loucura. Todos esses males vêm de dentro e contaminam a pessoa ”(Marcos 7: 20 & ndash23).

Aqueles que se comportam mal geralmente começam devagar. Paulo mostra a progressão trágica para mais e mais mal em Romanos 1. Começa com a recusa de glorificar a Deus ou dar graças a Ele (Romanos 1:21), e termina com Deus os entregando a uma "mente depravada" e permitindo-lhes estar “cheio de todo tipo de maldade” (versículos 28 e 29).

Aqueles que praticam o mal estão na armadilha de Satanás e são escravos do pecado: “Os oponentes [do servo do Senhor] devem ser gentilmente instruídos, na esperança de que Deus lhes conceda arrependimento levando-os ao conhecimento da verdade, e que eles virão aos seus sentidos e fugir da armadilha do diabo, que os levou cativos para fazer a sua vontade ”(2 Timóteo 2: 25 & ndash26 ver também João 8:34). Somente pela graça de Deus podemos ser libertos.

O mal físico é o problema que atinge as pessoas no mundo, e pode ou não estar ligado ao mal moral ou ao julgamento divino. Eclesiastes 11: 2 nos aconselha a diversificar nossos investimentos, por este motivo: “Não sabes que mal haverá sobre a terra” (KJV). A palavra mal neste caso, significa "desastre", "infortúnio" ou "calamidade", e é assim que outras traduções o expressam. Às vezes, o mal físico é simplesmente o resultado de um acidente ou de causas desconhecidas, sem exemplos de causa moral conhecida incluem ferimentos, acidentes de carro, furacões e terremotos. Outras vezes, o mal físico é a retribuição de Deus pelos pecados de um indivíduo ou grupo. Sodoma e as cidades vizinhas foram destruídas por seus pecados (Gênesis 19), e Deus “fez deles um exemplo do que aconteceria aos ímpios” (2 Pedro 2: 6). Muitas vezes, Deus advertiu Israel das calamidades que os aguardavam se se rebelassem: “[O SENHOR] também é sábio, e trará o mal, e não retirará as suas palavras; mas se levantará contra a casa dos malfeitores e contra a ajuda dos que praticam a iniqüidade ”(Isaías 31: 2, KJV). Em todos os casos, Deus trabalha através da situação para realizar Seu bom propósito (Romanos 8:28).

Deus não é o autor do mal moral, ao contrário, é a Sua santidade que o define. Criados à imagem de Deus, temos a responsabilidade de fazer escolhas morais que agradam a Deus e se conformam à Sua vontade. Ele deseja nossa santificação (1 Tessalonicenses 4: 3) e não deseja que pequemos (Tiago 1:13). No arrependimento e na fé em Cristo, temos o perdão dos pecados e uma reversão do mal moral dentro de nós (Atos 3:19). Como filhos de Deus, andamos de acordo com este mandamento: “Não te deixes vencer do mal, mas vence o mal com o bem” (Romanos 12:21).


Amend AS, Seifert KA, Samson R, Bruns TD (2010) A composição fúngica interna é geograficamente padronizada e mais diversa nas zonas temperadas do que nos 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 diferenças no desempenho e no resultado de plataformas de análise de dados de sequenciamento de alto rendimento para metabarcoding fúngico. MycoKeys 39: 29–40. https://doi.org/10.3897/mycokeys.39.28109

Bahram M, Peay KG, Tedersoo L (2015) Biogeografia em escala local e variabilidade espaço-temporal em comunidades de fungos 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) As comunidades microbianas ativas e totais no solo da floresta são amplamente diferentes e altamente estratificadas decomposição. 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, Amend AS, Jumpponen A, Unterseher M, Kristiansson E, Abarenkov K , Bertrand YJK, Sanli K, Eriksson KM, Vik U, Veldre V, Nilsson RH (2013) Melhoria na detecção e extração de software de ITS1 e ITS2 de sequências ITS ribossômicas de fungos e outros eucariotos para análise de dados de sequenciamento ambiental. Methods 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) Definindo unidades taxonômicas operacionais usando dados de código de barras de DNA. 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 As análises de pirosequenciamento de solos florestais revelam uma diversidade de fungos inesperadamente elevada. 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) Metabarcoding otimizado com biociências do Pacífico permite a análise semiquantitativa de comunidades de fungos. New Phytol 228 (3): 1149–1158. https://doi.org/10.1111/nph.16731

Chao A, Ma KH, Hsieh TC, Chiu CH (2016) SpadeR: Species-Richness Prediction and Diversity Estimation with 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) A avaliação global da diversidade do fungo micorrízico arbuscular revela endemismo muito baixo. Science 349 (6251): 970–973. https://doi.org/10.1126/science.aab1161

Edgar RC (2013) UPARSE: sequências OTU altamente precisas de leituras de amplicons microbianos. Métodos Nat 10 (10): 996–998. https://doi.org/10.1038/nmeth.2604

Glass DJ, Takebayashi N, Olson LE, Taylor DL ​​(2013) Avaliação da autenticidade de uma sequência ambiental altamente inovadora de solo de floresta boreal usando modelagem de estrutura secundária de RNA ribossômico. Mol Phylogenet Evol 67 (1): 234–245. https://doi.org/10.1016/j.ympev.2013.01.018

Hawksworth DL, Lücking R (2017) Diversidade fúngica revisitada: 2,2 a 3,8 milhões de espécies. Microbiol Spectrum 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, Phukhamsakda C , Phookamsak R, Al-Sadi AM, Thongklang N, Wang Y, Gafforov Y, Gareth Jones EB, Lumyong S (2020) O número de fungos: a curva descritiva está achatando? 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) Novos primers para amplificar a região fúngica ITS2: avaliação por 454-sequenciamento de comunidades artificiais e naturais. 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) Comparação de conjuntos de primer comumente usados ​​para avaliar comunidades de fungos micorrízicos arbusculares: Existe uma solução 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) Rumo a um paradigma unificado para identificação baseada em sequência de fungos. 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) Análise da comunidade de fungos por sequenciamento de alto rendimento de marcadores amplificados: um guia do usuário . New Phytol 199 (1): 288–299


Assista o vídeo: VOCAL COACH reacts to DIMASH - OPERA 2 WOW, 4 NOTES MODULATION? (Dezembro 2021).