1耶鲁大学医学院精神病学系,美国康涅狄格州纽黑文市; 2春季健康,美国纽约,美国; 3英国谢菲尔德大学心理学系临床心理学部; 4爱尔兰都柏林三一学院计算机科学与统计学校; 5宾夕法尼亚州宾夕法尼亚州宾夕法尼亚大学心理学系; 6荷兰莱顿大学心理学研究所方法与统计系; 7加利福尼亚大学,加利福尼亚州洛杉矶分校,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学的精神病学和生物行为科学系; 8英国剑桥市Microsoft Research; 9英国伦敦伦敦国王学院精神病学和神经科学研究所生物统计学和健康信息学系; 10精神病学和心理治疗系,用于神经诊断应用的科,德国慕尼黑路德维希·马克西米利大学; 11哈佛T.H.Chan公共卫生学院,美国马萨诸塞州波士顿; 12Chan公共卫生学院,美国马萨诸塞州波士顿; 12
CRISPR-Cas 基因组编辑技术的最新进展使得在农作物中进行定点诱变和精确基因替换成为可能。CRISPR-Cas9 和 CRISPR-Cas12a 是两种主要且应用广泛的基因组编辑系统。然而,当 CRISPR-Cas12a 编辑机制从转基因中表达时,一些染色体靶标在玉米和大豆等重要作物中的编辑频率较低。本文,我们报告了一种有效的方法,即通过粒子轰击将 Cas12a-gRNA 核糖核蛋白复合物 (RNP) 递送到优良玉米品种的未成熟玉米胚中,直接生成基因组编辑系。通过将 Cas12a RNP 基因枪递送到未成熟胚中,在再生过程中未经任何选择,获得了约 7% 频率的基因组编辑系。令人惊讶的是,当 Cas12a RNP 与 PMI 选择标记基因盒共同递送并用甘露糖选择诱导愈伤组织培养物时,基因编辑率平均提高到 60%,在某些实验中甚至高达 100%。我们还表明,使用活性更高的 Cas12a 突变体可提高更难处理的靶序列的编辑效率。本文描述的进展为玉米的遗传改良提供了有用的工具。
(LOF)帕金森氏病(PD)的变体。通过整合全外观测序数据和功能证据,Jansen等人。建议ZnF543基因的LOF变体是PD的候选者。他们表明,击倒Znf543基因可以减少每个细胞的线粒体数,表明该变体在PD病理学中的作用(Nalls等人。2019; Jansen等。2017)。Znf543是一种含有KRAB结构域的锌指蛋白,该蛋白是转录抑制域(Ecco,Imbeault和Trono 2017)。到目前为止,尚无证据表明ZnF543在PD中的功能,其突变引起的机制尚未阐明。鉴于TRIM28在线粒体功能障碍中的作用和PD中线粒体生物发生水平降低,以及其与Znf543基因相同的位置
。cc-by-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权所有,该版本于2020年12月28日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.12.09.417519 doi:Biorxiv Preprint
革兰氏阳性菌屎肠球菌正日益成为医院内获得性抗生素耐药性感染的病因。屎肠球菌生物学研究的一个基本部分依赖于生成靶向突变体的能力,但这一过程目前劳动密集且耗时,每个突变体需要 4 到 5 周。在本报告中,我们描述了一种依赖于屎肠球菌的高重组率的方法,以及应用成簇规律间隔短回文重复序列 (CRISPR)-Cas9 基因组编辑工具来更有效地在屎肠球菌染色体中生成靶向突变体。使用此工具和多重耐药临床屎肠球菌菌株 E745,我们在 lacL 基因中生成了一个缺失突变体,该基因编码屎肠球菌 β-半乳糖苷酶的大亚基。使用 5-溴-4-氯-3-吲哚基-β-D-半乳糖苷 (X-gal) 进行蓝白斑筛选可用于区分野生型和 lacL 缺失突变体。我们还将两个 gfp 拷贝插入到内在屎肠球菌大环内酯类抗性基因 msrC 中,以产生稳定的绿色荧光细胞。我们得出结论,CRISPR-Cas9 可用于在 3 周内对屎肠球菌进行有针对性的基因组修饰,且动手时间有限。这种方法可能适用于其他具有高内在重组率的革兰氏阳性菌。
摘要:在巴基斯坦,棉花作物占国内生产总值的 23%,其大量出口为贸易业务提供了 60% 的总利润。不幸的是,双子病毒以惊人的速度摧毁了棉花作物。现在,CLCuV 导致棉花作物发生棉花卷叶病毒病并降低其产量。这种病毒对棉花植物的攻击给巴基斯坦造成了 50 亿美元的损失。在这方面,使用了一些传统方法,如植物育种和特定的 RNA 编辑。同时,生物技术引入了一些非常有吸引力的技术,这些技术具有根除这种疾病的巨大潜力。这些技术包括 ZFN、TALEN 和 CRISPR/Cas9。在我的研究中,采用 CRISPR 方法是因为其具有出色的位点特异性诱变效率。不同 CLCuV 的 rep 基因的保守位置被确定为靶位点。这些特定位点为 3 个 gRNA 的建立提供了信息。克隆了具有多个引导RNA和1Cas9的单一表达载体pHSE-401。使用了特定的棉花品种coker-312。通过切除棉花植株的下胚轴并通过农杆菌EHA-105菌株进行传递感染来进行载体的转化。然后,将1000个感染性下胚轴转移到具有各自抗生素的MSB上,然后转移到将下胚轴边缘转化为愈伤组织的再生培养基上。仅获得两个转基因愈伤组织,转基因愈伤组织的百分比为0.02%,通过PCR筛选并在凝胶上进行电泳。200bp的条带证实了棉花愈伤组织中存在CRISPR/Cas9构建体。关键词:CRISPR/Cas9,多重载体,3gRNA和Cas9,农杆菌,转化,愈伤组织。版权所有 © 2020 作者:这是一篇开放获取的文章,根据知识共享署名 4.0 国际许可(CC BY-NC 4.0)分发,允许在任何媒体中无限制地使用、分发和复制,用于非商业用途,前提是注明原作者和出处。 1. 引言 巴基斯坦的经济主要依靠农业部门。其在 GDP 中的百分比为 19.82%,但农业部门的参与度从 1950 年的 50% 下降到 2014 年的 21% 左右。农产品、林业劳动力、牲畜养殖和农作物转化所赚取的收入养活了巴基斯坦 64% 的乡村人口。据统计,66% 的巴基斯坦人在农业部门就业。在 20 世纪的十年里,农产品的年增长率为 2.5%。在 1997 年的农业一揽子计划中,农作物产量增长了 5.9%。为了提高农业生产力,年产量从 2010 年的 0.2% 增加到 2015 年的 2.9%(匿名,2014-2015 年)。
原理:间变性甲状腺癌 (ATC) 是一种极具侵袭性的甲状腺癌,在初次诊断时经常表现为局部晚期浸润或远处转移,因此错过了手术干预的最佳窗口。因此,全身化疗和靶向治疗对于改善 ATC 的预后至关重要。然而,ATC 对常规治疗表现出显著的耐药性,这凸显了阐明这种耐药性背后的生物学机制并确定新的治疗靶点以克服它的必要性。方法:我们对来自 ATC 样本的大量和单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 数据进行了全面分析,以筛选与多药耐药 (MDR) 相关的 m 5 C 修饰相关基因。然后,我们进行了 IC 50 测定、流式细胞术,并使用了 Nsun2 敲除的自发致瘤 ATC 小鼠模型来证明 NSUN2 促进了 ATC 中的 MDR。为了研究 NSUN2 介导的耐药机制,我们生成了 NSUN2 敲除的 ATC 细胞系并进行了转录组学、蛋白质组学和 MeRIP-seq 分析。此外,还进行了 RNA 测序和可变剪接分析以确定 NSUN2 敲除后的整体变化。我们通过糖蛋白染色、变性 IP 泛素化、核质分馏和 PCR 进一步探索了 NSUN2/SRSF6/UAP1 轴的潜在机制。最后,我们在体外和体内评估了小分子 NSUN2 抑制剂与抗癌药物的协同作用。结果:我们的研究结果表明,NSUN2 表达与 ATC 中的 MDR 显着相关。 NSUN2 充当 SRSF6 mRNA 上的 m 5 C 的“写入器”,ALYREF 充当 m 5 C 的“读取器”,从而诱导选择性剪接重编程并将 UAP1 基因的剪接形式从 AGX1 重定向到 AGX2。因此,AGX2 增强了 ABC 转运蛋白的 N 连接糖基化,通过防止泛素化介导的降解来稳定它们。此外,NSUN2 抑制剂可降低 NSUN2 酶活性并减少下游靶标表达,从而为克服 ATC 中的 MDR 提供了一种新颖且有希望的治疗方法。结论:这些发现表明 NSUN2/SRSF6/UAP1 信号轴在 ATC 的 MDR 中起着至关重要的作用,并将 NSUN2 确定为 ATC 化疗和靶向治疗的协同靶点。
在a〜ence /pre_ⅷ∞Ofcarbacj〜1。(0)控制中的P rumnot〜OPIC RESSOase,M:9-11。(●)Chl。__= Ss一12,(×)H-7,(×)H-7,在a〜ence /pre_ⅷ∞Ofcarbacj〜1。(0)控制中的P rumnot〜OPIC RESSOase,M:9-11。(●)Chl。__= Ss一12,(×)H-7,(×)H-7,
以下几点突出了植物中主要双齿茎的八个主要部分。零件为:1。表皮2。皮下三。一般皮层4。内胚层5。周环6。血管链7。髓质或髓射线8。髓或髓质。DICOT词干:第1部分。表皮:表皮是茎的最外层。它由紧凑型伸长的细胞细胞组成,它们看起来在横截面中看起来是矩形桶形。细胞是透明的,没有叶绿体。
摘要:数字计算机仅模拟大脑的神经元网络。例如,他们的von Neumann架构将记忆和处理器单元分开,因此导致相当大的能源消耗和环境有害的能量消散与绿色交易相矛盾。以脑为导向的(神经形态)计算,可以通过熟悉的电路网络和光子设备来重现大脑结构,这些电路网络和光子设备将这些功能集成到诸如自然大脑的能源消耗较少,效率显着增长和环保友好的功能。它们可用于建模物理,化学,生物学和神经系统中的结构和模式形成。最近的诺贝尔物理学奖(Hopfield and Hinton 2024)突出了现代机器学习在自然形成中的深层根源。模式和结构形成通过人工智能中的学习算法打开了模式识别的新应用。可以通过使用(例如光子量子芯片)与量子并行性和纠缠的量子计算的优势结合使用。他们的原则也深深地植根于自然中,最近也由物理学中的诺贝尔奖(Fack,Clauser,Zeilinger,Zeilinger 2022)强调。我们旨在集成所有这些计算范式的混合和可持续性AI。