大规模或实验性研究的高成本

Sumaiya79

然而 鉴于此类 只有少数报告的变异具有明确的解释 计算机分析方法的最新发展 尤其是大规模深度学习模型 为我们广泛探索 变体的结构和功能重要性开辟了新的机会 在这项研究中 我们正在采用 种集成方法 该方法同时使用基于大规模蛋白质序列的模型 包括进化比例模型和 以及 些计算机功能预测网络服务来研究已知和可能导致疾病的 在 中并评估它们在功能和结构上具有破坏性的可能性 因此 我们几乎不使用先前的特定领域知识 报告了 个 可能具有破坏性 其中之 被先前的研究归类为 的关键风险因素 我们的研究提供了 个新的框架来分析和。

优先考虑 的功能和结构重要性 以用于未来的实验和功能验证 向研究团体提供原始数据是可查找性 可访问性 互操作性和重用 研究的支柱之 然而 将原始数据提交到公共数据库仍然涉及许多手动操作的过程 这些过程本质上既耗时又容易 萨尔瓦多电话号码表 出错 这给数据本身和随后的元数据带来了潜在的可靠性问题 例如 向 提交测序数据估计总共需要 个月 并且主要依赖 界面进行元数据管理 需要手动填写表格和上传多个逗号分隔值 文件 从正式的角度来看 这些文件不是结构化的 为了解决这些限制 我们在这里介绍 基于 的管道 可指导用户完成所有提交步骤 从文件加密和上传到元数据提交 有望简化向。



示了通过研究季节性 跨季节和遗留影响而获得的新推论多层次对候鸟的影响 我们欢迎来自候鸟研究的新论文 这些论文明确地 比较全球变化对跨季节的影响 评估特定季节经历的全球变化对后续季节鸟类数量或更高水平的跨季节影响组织 或 评估特定季节中经历的全球变化对后续季节中个人层面过程的遗留影响 针对这些主题的任意组合的研究可能侧重于任何类型的相关特征 例如 生理学 形态学 行为学 物候学 或过程 例如 进化 种群 社区和生态系统级过程和动力学 关于这个研究课题 手稿提交截止日期 年 月 日 准则 个物种在其地理范围内羽毛的微小变化可能掩盖了其种群之间显着的多样性 在飞行中发出的叫声似乎是某些鸟类谱系中这种种下多样性的标志 尽管羽毛变化相。

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