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T淋巴细胞中调节免疫受体的替代剪接：一种新鉴定的抗癌药物免疫疗法的机制
替代剪接（AS）是一种在基因组中产生翻译多样性的机制。同样重要的是剪接机械的动态适应性，它可以优先于一种同工型，而不是由单个基因编码的其他同工型。这些同工型偏好会响应细胞的状态和功能而变化。尤其重要的是生理替代剪接在T淋巴细胞中的影响，其中特异性同工型可以增强或降低细胞对刺激的反应性。此过程使剪接同工型定义细胞态特征，以CD45剪接同工型为例，这表征了从天真到内存状态的过渡。两个发展加速了将AS动力学用于治疗干预措施：长阅读RNA测序的进步和核酸化学修饰的进展。改进的寡核苷酸稳定性已使其在将剪接引导到特定位点或修改序列以增强或沉默特定的剪接事件时使用。本综述强调了具有潜在意义的免疫调节剪接模式，以增强抗癌免疫疗法。
以人为本的人工智能：一种新的综合体
一种新的学科综合体正在出现，其中基于人工智能的智能算法与以人为本的设计思维相结合，形成以人为本的人工智能 (HCAI)。这种学科综合体增加了技术赋予人类权力而不是取代人类的机会。过去，研究人员和开发人员专注于构建人工智能算法和系统，强调机器自主性和衡量算法性能。新的综合体重视人工智能，并通过提高用户体验设计的突出地位和衡量人类的表现，给予人类用户和其他利益相关者同等的关注。HCAI 系统的研究人员和开发人员重视有意义的人类控制，通过服务于权利、正义和尊严等人类价值观将人放在首位，从而支持自我效能、创造力、责任感和社会联系等目标。
gubra宣布与Amylyx Pharmaceuticals进行新的合作，以开发一种新型的长效GLP-1受体拮抗剂
关于Gubra Gubra，成立于2008年在丹麦列出的纳斯达克哥本哈根列出，专门从事临床前合同研究服务和代谢性和纤维化疾病内基于肽的药物发现。gubra的活动集中在药物开发的早期阶段，并在两个商业领域组织 - CRO服务以及发现与合作伙伴关系（D＆P）。这两个业务领域是高度协同的，并创建了一个独特的实体，能够从CRO业务中产生稳定的现金流，同时以潜在的发展里程碑付款和D＆P业务的潜在特许权使用费的形式享受生物技术上涨。在2023年，Gubra大约有。220名员工和2.05亿dkk的收入。请参阅www.gubra.dk更多信息。
引用：Tan，P。Y.，Kato，Y。和Konishi，M。（2024）一种新型的蓝细菌生长细菌的菌株，Rhodococcus sp
为了增强蓝细菌的生长元有关弹性菌的生长，本研究使用共培养进行了直接筛查氰基细菌生长细菌（CGPB）的直接筛查。分离出四个新型CGPB菌株并在系统发育上鉴定出来：Rhodococcus sp。AF2108，Ancylobacter sp。 GA1226，Xanthobacter sp。 af2111和Shewanella sp。 OR151。 与最有效的CGPB菌株Rhodococcus sp。 af2108，在单一培养物中，蓝细菌细胞的叶绿素含量增加了8.5倍。 流式细胞仪分析显示，与犀牛Sp的共培养中，弹性链球菌细胞的数量增加了3.9倍。 AF2108。 这些结果归因于正向散射和叶绿素荧光强度的增加。 新的犀牛菌株似乎是迄今为止描述的最有效的CGPB之一。AF2108，Ancylobacter sp。GA1226，Xanthobacter sp。 af2111和Shewanella sp。 OR151。 与最有效的CGPB菌株Rhodococcus sp。 af2108，在单一培养物中，蓝细菌细胞的叶绿素含量增加了8.5倍。 流式细胞仪分析显示，与犀牛Sp的共培养中，弹性链球菌细胞的数量增加了3.9倍。 AF2108。 这些结果归因于正向散射和叶绿素荧光强度的增加。 新的犀牛菌株似乎是迄今为止描述的最有效的CGPB之一。GA1226，Xanthobacter sp。af2111和Shewanella sp。OR151。 与最有效的CGPB菌株Rhodococcus sp。 af2108，在单一培养物中，蓝细菌细胞的叶绿素含量增加了8.5倍。 流式细胞仪分析显示，与犀牛Sp的共培养中，弹性链球菌细胞的数量增加了3.9倍。 AF2108。 这些结果归因于正向散射和叶绿素荧光强度的增加。 新的犀牛菌株似乎是迄今为止描述的最有效的CGPB之一。OR151。与最有效的CGPB菌株Rhodococcus sp。af2108，在单一培养物中，蓝细菌细胞的叶绿素含量增加了8.5倍。流式细胞仪分析显示，与犀牛Sp的共培养中，弹性链球菌细胞的数量增加了3.9倍。AF2108。 这些结果归因于正向散射和叶绿素荧光强度的增加。 新的犀牛菌株似乎是迄今为止描述的最有效的CGPB之一。AF2108。这些结果归因于正向散射和叶绿素荧光强度的增加。新的犀牛菌株似乎是迄今为止描述的最有效的CGPB之一。
Senset，一种新型的人类肺衰老细胞基因特征，确定细胞特异性衰老机制
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年12月26日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.12.26.630373 doi：Biorxiv Preprint
与长期水族馆设施中的热带八放珊瑚相关的四种新型 Endozioicomonas 菌株的基因组序列
我们报告了从葡萄牙里斯本海洋馆 19 立方米热带展览水族馆中保存的两个 Litophy ton sp. 标本中分离出的四种 Endozoicomonas 菌株的基因组。如前所述 (2) 回收宿主衍生的微生物细胞悬浮液。将一克珊瑚组织在 9 mL 无菌 Ca 2+ - 和 Mg 2+ - 人工海水中均质化 (2)。将匀浆连续稀释，分别接种在 1:2 稀释的海洋琼脂和 1:10 稀释的 R2A 培养基上，并在 21°C 下孵育 4 周。使用 Wizard 基因组 DNA 纯化试剂盒 (Promega, USA) 从 1:2 海洋肉汤中新鲜生长的培养物中提取单个菌落的基因组 DNA。使用通用引物 (F27 和 R1492) 从基因组 DNA 中扩增 16S rRNA 基因，通过 Sanger 测序来确认纯度。使用 SILVA 比对、分类和树服务 (v1.2.12) 和数据库 (v138.1) 进行分类分配。使用 PacBio 测序技术 (5)，相同的基因组 DNA 样本在 DOE 联合基因组研究所 (JGI) 进行基因组测序。对于每个样本，将基因组 DNA 剪切至 6-10 kb，使用 SMRTbell Express Template Prep Kit 3.0 进行处理，并用 SMRTbell 清理珠 (PacBio) 进行纯化。使用条形码扩增寡核苷酸 (IDT) 和 SMRTbell gDNA 样本扩增试剂盒 (PacBio) 富集纯化产物。构建了 10 kb PacBio SMRTbell 文库，并使用 HiFi 化学在 PacBio Revio 系统上进行测序。使用 BBTools v.38.86 ( http://bbtools.jgi.doe.gov ) 根据 JGI 标准操作规范 (SOP) 协议 1061 对原始读段进行质量过滤。使用 Flye v2.8.3 (6) 组装过滤后的 >5 kb 读段。生物体和项目元数据存放在 Genomes OnLine 数据库中 (7)。使用 NCBI 原核基因组注释流程 (PGAP v.6.7) (8) 和 DOE-JGI 微生物基因组注释流程 (MGAP v.4) (9) 对重叠群进行注释，并与集成微生物基因组和微生物组系统 v7 (IMG/M) 相结合进行比较分析 (10)。使用 CheckM 评估基因组完整性和污染
与长期水族馆设施中的热带八放珊瑚相关的四种新型 Endozioicomonas 菌株的基因组序列
我们报告了从葡萄牙里斯本海洋馆 19 立方米热带展览水族馆中保存的两个 Litophy ton sp. 标本中分离出的四种 Endozoicomonas 菌株的基因组。如前所述 (2) 回收宿主衍生的微生物细胞悬浮液。将一克珊瑚组织在 9 mL 无菌 Ca 2+ - 和 Mg 2+ - 人工海水中均质化 (2)。将匀浆连续稀释，分别接种在 1:2 稀释的海洋琼脂和 1:10 稀释的 R2A 培养基上，并在 21°C 下孵育 4 周。使用 Wizard 基因组 DNA 纯化试剂盒 (Promega, USA) 从 1:2 海洋肉汤中新鲜生长的培养物中提取单个菌落的基因组 DNA。使用通用引物 (F27 和 R1492) 从基因组 DNA 中扩增 16S rRNA 基因，通过 Sanger 测序来确认纯度。使用 SILVA 比对、分类和树服务 (v1.2.12) 和数据库 (v138.1) 进行分类分配。使用 PacBio 测序技术 (5)，相同的基因组 DNA 样本在 DOE 联合基因组研究所 (JGI) 进行基因组测序。对于每个样本，将基因组 DNA 剪切至 6-10 kb，使用 SMRTbell Express Template Prep Kit 3.0 进行处理，并用 SMRTbell 清理珠 (PacBio) 进行纯化。使用条形码扩增寡核苷酸 (IDT) 和 SMRTbell gDNA 样本扩增试剂盒 (PacBio) 富集纯化产物。构建了 10 kb PacBio SMRTbell 文库，并使用 HiFi 化学在 PacBio Revio 系统上进行测序。使用 BBTools v.38.86 ( http://bbtools.jgi.doe.gov ) 根据 JGI 标准操作规范 (SOP) 协议 1061 对原始读段进行质量过滤。使用 Flye v2.8.3 (6) 组装过滤后的 >5 kb 读段。生物体和项目元数据存放在 Genomes OnLine 数据库中 (7)。使用 NCBI 原核基因组注释流程 (PGAP v.6.7) (8) 和 DOE-JGI 微生物基因组注释流程 (MGAP v.4) (9) 对重叠群进行注释，并与集成微生物基因组和微生物组系统 v7 (IMG/M) 相结合进行比较分析 (10)。使用 CheckM 评估基因组完整性和污染
一种新型ML驱动的方法来增强CRN性能
摘要： - 本文探讨了CRN背景下频谱分配的RL和DRL技术，并考虑了在不断变化的条件下频谱利用和网络性能之类的困难。提议的改进的频谱管理模型将RL与基于模型的预测集成在一起，以改善决策。实验结果证明，已确定的方法允许达到96％的平均准确度水平，损失率为0.20，精度为92％至0.95。此外，召回率从0.85延长到0.90，F1分数为0.90，这表明该模型在精确和召回方面表现出令人满意的性能。所提出的算法的表现优于现有的机器学习模型，其精度为96％，低损失为0.20，而F1得分为0.90，展示了出色的可靠性和适应性。基于这些结果，可以得出结论，所提出的混合RL模型在预测下一个可用频谱方面更有效，并且比单个RL方法更适应于CRN环境的变化，因此，提出的解决方案适用于CRN中的实时频谱分配。
