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大规模发现用于将 DNA 整合到人类基因组中的重组酶
最近的微生物基因组测序工作揭示了大量含有整合酶的移动遗传元件，这些整合酶可能成为有用的基因组工程工具。大型丝氨酸重组酶 (LSR)，例如 Bxb1 和 PhiC31，是噬菌体编码的整合酶，可以促进噬菌体 DNA 插入细菌基因组。然而，之前仅鉴定了少数 LSR，它们在人类细胞中的效率有限。在这里，我们开发了一个系统的计算发现工作流程，通过识别数千个新的 LSR 及其同源 DNA 附着位点。我们通过在人类细胞中对 LSR 进行实验表征来验证这种方法，从而产生了三类根据其效率和特异性彼此区分的 LSR。我们识别了可有效整合到与人类基因组正交的合成安装附着位点的着陆垫 LSR、具有计算可预测伪位点的人类基因组靶向 LSR，以及可以单向整合货物的多靶向 LSR，其效率与常用转座酶相似，特异性更高。每个类别的 LSR 在人类细胞中都进行了功能鉴定，总体而言，其质粒重组率比 Bxb1 高出 7 倍，基因组插入效率为 40-70%，载物大小超过 7 kb。总体而言，我们建立了一个范例，用于大规模发现微生物重组酶并直接从微生物测序数据重建其靶位。该策略提供了丰富的资源，包括 60 多种经过实验鉴定的 LSR，这些 LSR 可以在人类细胞中发挥作用，以及数千种额外的候选 LSR，可用于大负载基因组编辑，而不会暴露 DNA 双链断裂。
牛和猪基因组中可能致病变异的证据和定位
摘要背景：本文回顾了当代猪和牛参考基因组中已发表的潜在致病变异的定位及其因果关系的证据。尽管从基因图谱和全基因组关联研究中鉴定致病变异本身就很困难，但动物遗传学研究人员已经针对几种与牲畜育种相关的性状提出了推定的致病变异。结果：为了进行这篇综述，我们阅读了支持牛和猪的 13 个基因（ABCG2、DGAT1、GHR、IGF2、MC4R、MSTN、NR6A1、PHGK1、PRKAG3、PLRL、RYR1、SYNGR2 和 VRTN）存在潜在致病变异的文献，并将它们定位在当代参考基因组中。我们审查了它们之间的因果关系的证据，旨在将基因座、拟议的致病基因和拟议的致病变异的证据区分开来，并报告在牛或猪基因组中定位序列变异所需的生物信息学搜索和策略。结论：总而言之，通常有很好的证据表明基因座水平存在关联，八个基因座存在特定致病基因的证据，六个基因座存在特定致病变异的一些实验证据。我们建议报告新的潜在致病变异的研究人员使用参考坐标系统，显示本地序列上下文，并将变异提交到存储库。
表征两个卫星DNA家族在卵形植物病原体植物质体的基因组中
卫星DNA是一类重复序列，在大多数真核生物中的串联重复单元中都组织起来。长期以来被视为selfh dNA，现在提出了卫星序列有助于基因组完整性。尽管由于基因组数据的匮乏和组装高度保守的卫星阵列而尚未在卵菌中研究卫星DNA，但尚未在卵菌中研究卫星DNA。却获得有关卵菌病原体基因组的结构和演变的知识，对于理解适应其环境的机制以及提出有效的疾病控制策略至关重要。phytophthora寄生虫基因组的从头组装是一种重要的卵植物病原体，导致鉴定了几个串联重复的序列的家族，大小，拷贝数和序列保守序列变化。其中，两个大量的家庭，指定为PPSAT1和PPSAT2，显示了卫星DNA的典型特征，并被统称为PPSAT。这两个卫星家族的长度，序列，组织，基因组环境和进化动力学不同。PPSAT1，但不是PPSAT2，呈现了Oomycetes中的同源物。这一观察结果以及PPSAT家族的转录本的表征表明，这些卫星DNA家族可能在这一重要的病原体中起着保守的作用。
RADA和DNA聚合酶在重组中的作用 - ... 对甲基甲基蛋白抗甲氧西林和甲氧西林敏感的金黄色葡萄球菌ST398菌株的基因组分析 氯化的双苯基转化，过氧化物酶和氧化酶活性的真菌和细菌从历史污染部位分离出来 在28nm n-mosfets中，氧化物分解事件的位置专用于RF应用程序 hi-ness：基于细菌核苷相关蛋白的遗传编码的DNA标记家族
摘要：在生命的三个领域中，同源重组（HR）的过程在修复双链DNA断裂和重新开始停滞的复制叉中起着核心作用。奇怪的是，参与人力资源过程的主要蛋白质参与者似乎对于高素化的古细菌提出了有关人力资源在极端条件下的古细菌中的复制和修复策略中的作用的有趣问题。该过程的一个关键参与者是重组酶RADA，它允许同源链搜索，并提供了遵循DNA合成并恢复遗传信息所需的DNA底物。DNA聚合酶在古细菌中尚不清楚链交换步骤后的操作。使用Abyssi Abyssi蛋白的工作，在这里我们表明，DNA聚合酶，家庭-B聚合酶（POLB）和家族-D聚合酶（POLD）都可以负责处理RADA介导的重组中间体。我们的结果还表明，与POLB相比，POLD的效果要少得多，以扩展位移环（D-Loop）底物处的入侵DNA。这些观察结果与先前对热圆菌物种获得的遗传分析相吻合，表明POLB主要参与DNA修复，而不是必不可少的，这可能是因为Pold可以接管其他伴侣。
农杆菌T-DNA整合到植物基因组中是否有独特的机制？
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G4-DNA和G4-RNA在类开关重组中的作用以及B淋巴细胞中的其他法规 基于氨基吡咯支架的HIV-1核素蛋白的一类有效抑制剂 具有有限容量能量队列的多类能量数据包网络 多电源EM免疫的实验表征 根据BET方程计算的表面积如何可重现？ 基于离子电活性聚合物的三层微型演员的建模，分析和表征
摘要：成熟的B细胞通过类开关重组（CSR）显着使免疫球蛋白（IG）生产多样化，从而允许遥远的“开关”区域的连接。CSR是由Activation诱导的脱氨酶（AID）启动的，该酶（AID）靶向在转录的靶向S区域的单链DNA中充分暴露的细胞糖苷，具有对WRCY基序的特定亲和力。在MAM-MALS中，富含G的序列还存在于S区域，形成有利于CSR的规范G-四链体（G4S）DNA结构。与G4-DNA（G4配体）相互作用的小分子被证明能够在B淋巴细胞中调节CSR，这要么积极地（例如核苷二磷酸激酶同工型）或负面的（例如RHPS4）。G4-DNA也与转录的控制有关，由于它们对CSR和转录调控的影响，富含G4的序列可能在B细胞恶性肿瘤的自然史上起作用。由于G4-DNA位于基因组中的多个位置，尤其是在癌基因启动子中，因此尚待澄清它如何更具体地促进生理学中的合法CSR，而不是致病性易位。G4结构在转录DNA和/或相应的转录本和重组中的特定调节作用似乎是理解免疫反应和淋巴结发生的主要问题。
G4-DNA和G4-RNA在类开关重组中的作用以及B淋巴细胞中的其他法规
摘要：HIV-1 Nucleocapsid蛋白7（NC）是有效的抗逆转录病毒治疗的潜在靶标，这是由于其在病毒复制中的核心作用，主要与核酸（NA）伴侣活性有关，并且对耐药性的敏感性较低。通过筛选化合物库，我们识别了一种已知的碳水化合物结合剂CN14_17氨基吡咯酸化合物CN14_17，该化合物抑制了低微摩尔范围内的NC伴侣蛋白活性。与大多数可用的NC抑制剂不同，CN14_17完全阻止了NC诱导的互补NA序列的退火。使用荧光测定和等温滴定量热法，我们发现CN14_17与NC竞争与NAS结合，优先针对单链序列。分子动力学模拟证实了与CTAR结合的结合优选发生在浓度浓度的鸟嘌呤单链序列中。最后，CN14_17在低微摩尔范围内表现出抗逆转录病毒活性，尽管具有中等的治疗指数。总体而言，CN14_17可能是新的NC抑制剂类别的祖先。关键字：HIV-1，核素蛋白，NCP7，抑制剂，荧光，抗病毒
哺乳动物基因组中结构变体的多重生成和单细胞分析
结果：在此概念证明中，我们将基因组剃须 - seq应用于小鼠胚胎干细胞和人类癌细胞，每实验产生并绘制数百至数千个SV。我们发现，通过CRE介导的对称LOXP位点产生SVS的细胞是迅速决定的，这可能是由于CRE和/或SVS本身的毒性所致。相比之下，在非对称attb/p位点，通过BXB1介导的重组产生SV的细胞是稳定的。这种稳定性使我们能够研究作用于不同类别BXB1诱导的SV的选择压力，并开始表征其功能后果。首先，我们发现带有较大缺失但没有反转的细胞是从增殖的细胞种群中预先损失的，这部分归因于不容忍中心粒损失。第二，我们观察到，尽管平衡的易位在体外耐受，不平衡的易位，尤其是那些敏感的易位，但迅速耗尽了。最后，通过在基因组洗牌细胞的瓶颈种群中共同合并转录组和盒式盒式条形码配对，我们证明我们可以确保特异性，诱导的SVS对基因表达的后果。
BGC地图集：探索细菌基因组中编码的全球化学多样性的网络资源
1天然产品的转化基因组挖掘，培养基和感染医学研究所Tübingen（IMIT）（IMIT），研究学研究所生物医学信息学研究所（IBMI），Tübingen，Auf der Morgenstelle 28，72076Tübingen2 28，72076Tübingendenoker -Nord nord sworkity flative forkitizan of Denok nove nord swiment fin Plads，220，2800 Kongens Lyngby，丹麦3计算生物学，国家农业食品生物技术研究所（NABI），S.A.S.德国6生物信息学中心Saar和Saarland大学，Saarland信息学校园，E2 1，66123Saarbrücken，德国7分子生命科学系和瑞士生物信息学研究所和苏黎世大学，苏黎世大学，苏黎世大学，Winterthurerstrasse，190年Drovendaalsesteeg 1 Radix West，6708pb Wageningen，荷兰9德国感染研究中心（DZIF），合作伙伴Tübingen，Auf der Morgenstelle 28，72076Tübingen，德国，德国
电池组中的热失控和火焰传播
摘要锂离子电池技术的广泛应用面临着固有的热逃亡风险和随之而来的火灾传播的重大挑战。本文提出了一个智能的框架，用于预测电池组中电池组中温度分布和热失控的繁殖，包括各种电池类型，环境温度和火灾释放速度。首先，我们生成了一个广泛的数值数据库，包括36个模拟电池喷射火焰和通过实验数据验证的热失控过程。随后，采用双重代理人工智能（AI）模型来预测电池组中温度场的细胞热失控传播和温度场的演变。结果证明了深度学习方法在捕获蝙蝠热失控动力学方面的准确性和可靠性。量化，基于AI的方法在具有数据库含量的场景中的热失去时间预测的相对误差低于10％，而外推病例的相对误差则低于30％。该模型在预测温度场分布方面还显示出卓越的性能，r⊃2值超过0.99，最大MSE为1.52s⊃2。这项研究低估了AI方法改善电池安全管理的潜力，从而促进了及时的干预措施，预防性维护和电池储能系统的消防安全性。