Đa ối là gì? Các công bố khoa học về Đa ối
"Đa ối" là một cụm từ tiếng Việt được sử dụng để biểu đạt sự ngạc nhiên, bất ngờ hay shock với một tình huống hoặc sự việc nào đó. Cụm từ "đa ối" được sử dụng k...
"Đa ối" là một cụm từ tiếng Việt được sử dụng để biểu đạt sự ngạc nhiên, bất ngờ hay shock với một tình huống hoặc sự việc nào đó.
Cụm từ "đa ối" được sử dụng khi người nói cảm thấy bất ngờ, ngạc nhiên hoặc không tin vào điều gì đó. Nó có thể diễn đạt một cảm xúc cực kỳ mạnh mẽ và thường được phát âm với giọng hết sức sốc. Từ "đa ối" không có nghĩa rõ ràng và không thể dịch ra một từ trong tiếng Anh một cách chính xác, nó chỉ được hiểu thông qua ngữ cảnh và cách diễn đạt cảm xúc của người nói.
"Cụm từ "đa ối" trong tiếng Việt thể hiện sự ngạc nhiên hay bất ngờ khi gặp phải một tình huống, thông tin, hoặc sự việc nào đó không được mong đợi. Khi sử dụng "đa ối", người nói có thể cảm thấy sốc, ngạc nhiên, hoặc hoàn toàn không tin vào điều vừa nghe.
"Cụm từ này có thể được sử dụng khi nghe tin tức không ngờ, nhận thấy sự thay đổi đột ngột, hay khi chứng kiến hành động hoặc sự việc không đúng theo ý kiến hoặc tiêu chuẩn của người nói. "Đa ối" thường được phát âm mạnh mẽ, với giọng hết sức sốc và có thể được nhấn mạnh bằng cách kéo dài phần âm tiết cuối cùng của từ "ối".
Ví dụ:
- "Tớ vừa thấy cậu bạn thân của tớ với người khác ngoài công ty đấy, đa ối!"
- "Anh ta vừa thắng giải độc đắc cả tỷ đồng, đa ối!"
- "Cô ấy vừa thông báo sẽ kết hôn vào cuối tuần này, đa ối!"
- "Nghe nói giá vé máy bay tăng gấp đôi, đa ối!"
Cụm từ "đa ối" thể hiện sự bất ngờ mạnh mẽ trong ngôn ngữ hàng ngày của người Việt Nam và được sử dụng để diễn đạt cảm xúc và kỳ vọng trái ngược với những gì được mong đợi."
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "đa ối":
Động lực: Mặc dù đã có nhiều công cụ xử lý dữ liệu đọc từ giải trình tự thế hệ mới (NGS), chúng tôi vẫn không tìm thấy công cụ nào hoặc sự kết hợp của các công cụ đáp ứng yêu cầu của chúng tôi về tính linh hoạt, khả năng xử lý chính xác dữ liệu cặp đầu và hiệu suất cao. Chúng tôi đã phát triển Trimmomatic như một công cụ xử lý dữ liệu đầu vào linh hoạt và hiệu quả hơn, có khả năng xử lý chính xác dữ liệu cặp đầu.
Kết quả: Giá trị của việc xử lý dữ liệu đọc NGS đã được chứng minh cả trong các tác vụ dựa trên tham chiếu và không dựa trên tham chiếu. Trimmomatic cho thấy sản phẩm đầu ra ít nhất là ngang bằng, và trong nhiều trường hợp còn vượt trội hơn, so với các công cụ khác trong tất cả các kịch bản đã được kiểm nghiệm.
Tính khả dụng và triển khai: Trimmomatic được cấp phép theo GPL V3. Công cụ này có thể chạy trên nhiều nền tảng (cần Java 1.5+) và có sẵn tại http://www.usadellab.org/cms/index.php?page=trimmomatic
Liên hệ: [email protected]
Thông tin bổ sung: Dữ liệu bổ sung có sẵn trực tuyến tại Bioinformatics.
Các bài kiểm tra thống kê được sử dụng trong phân tích các mô hình phương trình cấu trúc với các biến không thể quan sát và lỗi đo lường được xem xét. Một nhược điểm của bài kiểm tra chi bình phương thường được áp dụng, ngoài các vấn đề đã biết liên quan đến kích thước mẫu và sức mạnh, là nó có thể chỉ ra sự tương ứng ngày càng tăng giữa mô hình giả thuyết và dữ liệu quan sát được khi cả thuộc tính đo lường và mối quan hệ giữa các cấu trúc suy yếu. Hơn nữa, và trái ngược với những khẳng định thông thường, rủi ro mắc lỗi loại II có thể đáng kể ngay cả khi kích thước mẫu lớn. Hơn nữa, các phương pháp kiểm tra hiện tại không thể đánh giá được sức mạnh giải thích của một mô hình. Để khắc phục những vấn đề này, các tác giả phát triển và áp dụng một hệ thống kiểm tra dựa trên các thước đo về phương sai chung trong mô hình cấu trúc, mô hình đo lường và mô hình tổng thể.
Có một mối liên hệ sâu sắc và hữu ích giữa cơ học thống kê (hành vi của các hệ thống có nhiều mức độ tự do trong trạng thái cân bằng nhiệt ở một nhiệt độ xác định) và tối ưu hóa đa biến hoặc tổ hợp (tìm cực tiểu của một hàm số cho trước phụ thuộc vào nhiều tham số). Một sự tương đồng chi tiết với quá trình tôi kim loại cung cấp một khuôn khổ để tối ưu hóa các đặc tính của các hệ thống rất lớn và phức tạp. Mối liên hệ này với cơ học thống kê khám phá ra thông tin mới và cung cấp một góc nhìn lạ thường về các vấn đề và phương pháp tối ưu hóa truyền thống.
Tóm tắt: Dự kiến các công nghệ biểu hiện gen số (DGE) mới nổi sẽ vượt qua công nghệ chip vi thể trong tương lai gần cho nhiều ứng dụng trong gen học chức năng. Một trong những nhiệm vụ phân tích dữ liệu cơ bản, đặc biệt cho các nghiên cứu biểu hiện gen, liên quan đến việc xác định liệu có bằng chứng cho thấy sự khác biệt ở số lượng của một bản sao hoặc exon giữa các điều kiện thí nghiệm hay không. edgeR là một gói phần mềm Bioconductor dùng để kiểm tra sự biểu hiện khác biệt của dữ liệu đếm lặp lại. Một mô hình Poisson phân tán quá mức được sử dụng để tính đến cả tính biến thiên sinh học và kỹ thuật. Các phương pháp Bayes thực nghiệm được sử dụng để điều chỉnh mức độ phân tán quá mức giữa các bản sao, cải thiện độ tin cậy của suy diễn. Phương pháp này có thể được sử dụng ngay cả với các mức độ lặp lại tối thiểu, miễn là ít nhất một kiểu hình hoặc điều kiện thí nghiệm được lặp lại. Phần mềm này còn có thể có các ứng dụng khác ngoài dữ liệu giải trình tự, chẳng hạn như dữ liệu số lượng peptide proteome.
Khả năng truy cập: Gói này có sẵn miễn phí theo giấy phép LGPL từ trang web Bioconductor (http://bioconductor.org).
Liên lạc: [email protected]
AutoDock Vina, một chương trình mới dành cho việc docking phân tử và sàng lọc ảo, được giới thiệu trong bài viết này. AutoDock Vina có tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng hai bậc so với phần mềm docking phân tử phát triển trước đây trong phòng thí nghiệm của chúng tôi (AutoDock 4), đồng thời cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán cách thức gắn kết, theo các thử nghiệm của chúng tôi trên tập hợp đào tạo đã sử dụng để phát triển AutoDock 4. Tốc độ xử lý còn được gia tăng nhờ sự song song hóa, sử dụng đa luồng trên các máy đa lõi. AutoDock Vina tự động tính toán các bản vẽ lưới và nhóm kết quả một cách rõ ràng cho người sử dụng. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Tạp chí Comput Chem 2010
Một phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(
Động lực: Các công nghệ giải trình tự thế hệ tiếp theo tạo ra hàng triệu đoạn chuỗi ngắn, thường được định sẵn vào một bộ gen tham chiếu. Trong nhiều ứng dụng, thông tin chính cần thiết để phân tích hạ nguồn là số lượng đoạn chuỗi ánh xạ tới mỗi đặc điểm gen, ví dụ như mỗi exon hoặc mỗi gen. Quá trình đếm các đoạn chuỗi được gọi là tóm tắt đoạn chuỗi. Tóm tắt đoạn chuỗi là cần thiết cho nhiều phân tích gen khác nhau nhưng đến nay vẫn chưa nhận được nhiều sự chú ý trong tài liệu khoa học.
Kết quả: Chúng tôi giới thiệu featureCounts, một chương trình tóm tắt đoạn chuỗi thích hợp cho việc đếm các đoạn chuỗi được tạo ra từ các thí nghiệm giải trình tự RNA hoặc DNA gen. featureCounts thực hiện các kỹ thuật băm nhiễm sắc thể và chặn đặc điểm rất hiệu quả. Nó nhanh hơn nhiều so với các phương pháp hiện có (nhanh hơn một bậc độ cho tóm tắt cấp độ gen) và yêu cầu ít bộ nhớ máy tính hơn. Nó hoạt động với cả đoạn chuỗi đơn lẻ hoặc đôi và cung cấp một loạt tùy chọn phù hợp cho các ứng dụng giải trình tự khác nhau.
Tình trạng sẵn có và thực thi: featureCounts có sẵn theo Giấy phép Công cộng GNU và là một phần của gói phần mềm Subread (http://subread.sourceforge.net) hoặc Rsubread (http://www.bioconductor.org).
Liên hệ: [email protected]
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10