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庆祝为生物研究Codeathon构建透明ML/AI解决方案

机器学习和人工智能（ML/AI）正在重塑数据科学和科学发现。认识到合作和知识共享在这一领域的重要作用，NCBI主办了“构建透明的ML/AI解决方案以推进生物研究协作马拉松”2024年2月26日至3月1日。这一虚拟活动汇集了热衷于在生物研究中使用负责任人工智能的生物学家、开发人员和数据科学家。继续阅读“庆祝为生物研究Codeathon构建透明的ML/AI解决方案” →

成功的NCBI-NIAID Codeathon探索了群体基因组中的VCF文件

变量调用格式（VCF）文件提供了一种记录和共享样本中遗传变异信息的关键方法。NCBI与国家过敏和传染病研究所（NIAID）共同主办群体基因组学编码马拉松的VCF文件（7月31日至8月4日）。这场比赛的重点是利用VCF文件的创新方法，利用来自国家医学图书馆（NLM）和NCBI的SARS-CoV-2变体调用管道这一虚拟活动取得了巨大成功，汇集了病毒进化、分子流行病学和人群基因组学方面的专家。

我们获得了出色的参与和参与！

62来自世界各地学术界、政府和行业的参与者
8 团队合作并致力于下列项目
5,000+ 对最终演示文稿的看法
100+ 强有力的申请人
21 不同的国家代表

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成功的Codeathon！合作扩大非洲生命科学家的专业知识

令人兴奋的更新！我们最近与非洲生物信息学和计算生物学学会（ASBCB）为他们的春季OMICS Codeathon，这是一个巨大的成功。ASBCB是一个致力于非洲生物信息学和计算生物学发展的专业协会。Codeathons是专注于技术和软件开发的活动，参与者协作解决问题。

ASBCB代码马拉松项目是一项基层培训计划，旨在扩大非洲生命科学家的专业知识。它旨在通过使用研究项目、公共数据集和对等学习，为参与者提供生命科学和生物技术方面的宝贵技能和知识。继续阅读“成功的Codeathon！合作扩大非洲生命科学家的专业知识” →

NCBI-NIAID Beyond Phylogenies Codeathon取得了成功！

严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型基因组数据对于监测新冠肺炎疫情的病毒传播和演变、识别新出现的变种以及制定和评估应对措施至关重要。截至2022年9月，全世界已有1300多万SARS-CoV-2基因组测序，使其成为有史以来测序最多的病原体。基因组分析的一个基石是建立一个系统发育学，它证明了单个分离物与其余已测序基因组的相关性。然而，SARS-CoV-2基因组的数量提供了新的机会超越系统发育，以及对传统基因组分析和可视化方法的计算挑战。继续阅读“NCBI-NIAID Beyond Phylogenies Codeathon取得了成功！” →

庆祝NCBI虚拟外联活动1周年

我们推出了NCBI虚拟外联活动2021年秋季推出的系列，将我们的在线外联服务扩展到全球范围内使用NCBI资源进行生物/生物医学研究、科学教育和临床应用的人群。我们的虚拟外联活动包括互动研讨会、网络研讨会和代码马拉松。在过去一年中，我们举办了34次虚拟活动，为1600多名参与者提供了服务（图1）。

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Petabyte-Scale序列搜索：宏基因组学基准测试Codeathon亮点

美国国立卫生研究院（NIH）数据科学战略办公室（ODSS）国家医学图书馆的（NLM的）国家生物技术和信息中心（NCBI）和能源部（DOE）生物与环境研究办公室（误码率）接待了来自世界各地的科学家Petabyte-Scale序列搜索：宏基因组学基准Codeathon。 这个共同马拉松会议于2021年9月27日至10月1日举行，吸引了来自国家实验室的专家，包括洛斯阿拉莫斯国家实验室，研究机构包括联合基因组研究所以及来自世界各地大学的学生开发基准方法，以应对大规模宏基因组数据分析中的挑战。

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1月16日至17日，圣地亚哥泛基因组元数据范围

我们将帮助运行scopeathon（2020年1月16日至17日）。本次活动的重点是规划和设计软件，通过使用元数据动态标记，从生物体和一般水平的图形基因组中提取价值。我们正在寻找有兴趣将社区级基因组描述为图形或解决与特定基因组复杂表型相互作用问题的人。如果这描述了您，请应用！我们还鼓励将在圣地亚哥参加国际动植物基因组第二十八届会议以应用。该活动向任何被选中并愿意前往圣地亚哥的人开放。我们将使用来自以下生物群的数据：

病毒
微生物（细菌和古菌）
人类
植物（玉米/小麦，其他）
动物

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提案征集：1月纽约市政府云计算竞赛中的单细胞

纽约基因组中心将于2020年1月15日至17日举办NCBI单细胞云计算竞赛。项目建议书的提交截止日期为12月2日。

请提交您的提案并申请在这里.

范围内有哪些主题？

这场共同竞赛的重点是单细胞数据，包括RNA、DNA和染色质的可及性。我们对SRA数据的管道和分析、数据互操作性以及在集群中使用机器学习技术的建议特别感兴趣。我们也欢迎教程管道和教育工具的建议。您将可以访问云中的计算资源，将您的想法转化为工作原型。访问我们的网站例如以前的codeathon项目。

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