每日文摘 | 2019年01月16日
Fast and accurate genomic analyses using genome graphs | Nature Genetics
人類參考基因組提供了用於測序比對的框架，是基因組學的基礎，但目前僅反映單一共有單倍型，降低了分析的準確性。在這裡，研究人員提出了一個圖表參考基因組實現，它能夠在2800個二倍體基因組中進行讀取序列比對，包括1260萬個SNP和400萬個插入和缺失（indel）。
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idtracker.ai: tracking all individuals in small or large collectives of unmarked animals | Nature Methods
對動物群體的理解會受到追蹤個體的能力的限制。研究人員描述了一種演算法和軟體，可以從視頻中提取所有軌跡，對於最多100個個體的群體來說，具有很高的識別準確性。idtracker.ai使用兩個卷積網路：一個檢測動物何時接觸或交叉，另一個檢測動物。
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PAIRUP-MS: Pathway analysis and imputation to relate unknowns in profiles from mass spectrometry-based metabolite data | PLOS Computational Biology
非靶向代謝組學可以系統地分析生物樣品中的數千種代謝物信號，並且是一種越來越流行的方法，用於發現人類特徵和疾病的生物標誌物和預測因子。然而，目前，大部分測量信號不能被識別為已知代謝物，也不易於跨數據集進行比較，因此通常被排除在下游分析之外。在這裡，研究人員介紹了一種名為PAIRUP-MS的計算方法，旨在分析基於質譜的多個分析數據集中未知的、未識別的信號。
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