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World File Search System进化的
基于进化的强效泛疫苗的构建
Guo 1 , Yongbing Pan 3 , Xiaoli Wu 3 , Yimin Yang 3 , Zhaofei Jing 3 , Yongzhong Jiang 4 , SARS-CoV-2 Vaccine Task Force Group 1,2 , Yu Chen 1,2 , Huan Yan 1,2 , Yu Zhou 1 , Ke Xu 1,2,* , Ke Lan 1,2,5*
Straumann Group提出了进化的战略，以实现其长期收入的雄心50亿瑞典克朗
考虑到平均有机增长率至少为10％，预期的核心EBIT利润率将在未来几年的25-30％之间获得50亿瑞士法郎的雄心，这取决于投资的不同，并且毛利率的持续增长文化的持续增长在2021年中，在2021年中，在2021年中，在2021年中，股票的份额保持在2021年的增长，并在2021年中达到了25％的核心企业，核心的核心和核心的核心分数为25％。通过创新和地理扩展分别通过创新和地理扩展来实现价值细分市场正畸业务将通过增强其价值主张开发，扩大地理位置的存在并推动互补业务模型数字化转型塑造用于治疗和客户服务的新途径，从到2024年的电力和净零碳排放目标将于2022年设置
癌症进化的新兴课题
癌症源于一个进化过程，其中体细胞突变在不同细胞群体中积累。1 过去十年中，这一理论得到了肿瘤高通量测序研究的证实，2 表明肿瘤不是均质的，而是由具有不同体细胞突变集的克隆组成。这种肿瘤内异质性现象是复发和耐药的主要原因。3 转移，即将肿瘤细胞迁移到不同于原发肿瘤的解剖位置，是癌症死亡的主要原因。4 因此，肿瘤的生命史是细胞分裂、细胞突变和细胞迁移为特征的进化过程的最终产物。新兴的癌症系统发育学领域从进化的角度来看待癌症，并采用系统发育技术重建、分析和比较肿瘤的生命史。 5 本观点将讨论（i）从测序数据重建癌症系统发生的计算方法、（ii）识别常见的进化模式和轨迹，以及（iii）癌症治疗的新进展。
鲸鲨基因组揭示了脊椎动物基因家族进化的模式
摘要 软骨鱼类是理解脊椎动物进化的基础，但其基因组研究不足。我们报告了鲸鲨基因组的长读测序，以生成迄今为止最佳的无缝软骨鱼类基因组组装，其重叠群连续性高于所有其他软骨鱼类基因组，并研究了祖先基因家族、免疫和巨人症的脊椎动物基因组进化。我们发现，在有颌脊椎动物的起源处，基因家族数量大幅增加，而与基因组复制无关。我们研究了脊椎动物病原体识别受体 (PRR)，它们是启动先天免疫防御的关键，并发现了基因家族进化的多种模式，表明有颌动物的适应性免疫并没有完全取代种系编码的 PRR 创新。我们还在鲸鲨中发现了一种新的 Toll 样受体 (TLR29) 和三个 NOD1 拷贝。我们发现，与其他脊椎动物相比，软骨鱼类和巨型脊椎动物的基因组替换率有所降低，但巨型脊椎动物的基因家族扩张率各不相同，这表明脊椎动物基因组中基因家族的替换率和扩张率是脱钩的。最后，我们发现，在巨型脊椎动物中扩张率发生变化的基因家族富含人类癌症相关基因，这与巨人症需要适应来抑制癌症相一致。
基因编辑和控制进化的不可思议的力量
摘要：诺贝尔奖得主詹妮弗·杜德娜和塞缪尔·斯特恩伯格调查了分子生物学这一前沿领域的最新进展。作者以通俗易懂的文笔介绍了一种新的 DNA 修饰技术 CRISPR 的成功和挑战。他们传达了探索、研究热情和大胆求知的情感。尽管作者是该领域最优秀的研究人员之一，但本文高度赞赏他们的技术技能，同时批判性地强调了他们实验实践的局限性，即：理论框架模糊或不完整；通常无法达到的遗传目标；脱靶效应；其他形式的遗传操作先前未能实现，最后，这种强大技术的许多表型后果本质上不可预测。出于这些问题，作者对生物和进化的态度受到质疑，目的是引发公开辩论。
孔雀鱼的Y染色体是如何进化的？
与常染色体不同，许多物种的性染色体对不会发生基因重组。有人提出，抑制重组是由自然选择造成的，这种自然选择倾向于将性别决定基因与这种染色体上的突变紧密联系在一起，这种突变对某一性别有利，而对另一性别不利（这被称为性拮抗突变）。目前尚未描述过这种选择导致抑制重组的例子，但孔雀鱼种群表现出性拮抗突变（影响雄性颜色），预计会进化出抑制重组。在孔雀鱼现存的近亲中，Y 染色体已抑制重组，并失去了 X 上的所有基因（这被称为基因退化）。然而，尽管孔雀鱼 Y 染色体携带性拮抗突变，但它偶尔会与 X 染色体重组。我们描述了孔雀鱼最近进化出一种新的 Y 染色体的证据，这种 Y 染色体来自与这些亲属相似的 X 染色体，取代了旧的、退化的 Y 染色体，并解释了为什么孔雀鱼配对仍然会重组。雄性着色因素可能在新的 Y 染色体进化之后出现，并且已经进化出仅限于雄性的表达方式，这是避免两性冲突的一种不同方式。
共同进化的感觉模式和传感器特性
摘要：使单一传感模态足够精确和稳健，以获得人类级别的性能和自主性可能非常昂贵或难以实现。融合来自多种传感模态的信息很有前景——例如，最近的研究表明，将视觉与触觉传感器或音频数据相结合会带来好处。基于学习的方法通过消除对手动特征工程的需求，促进了该领域的更快进步。然而，传感器属性和传感模态的选择通常仍然是手动完成的。我们的蓝天观点是，我们可以模拟/仿真具有各种属性的传感器，然后推断哪些属性和传感器组合可以产生最佳学习结果。这种观点将激励开发新型、价格合理的传感器，这些传感器可以对机器人分类器、模型和策略的性能、稳健性和训练的简易性产生显着影响。这将激励制造提供与现有信号互补的硬件。结果：我们可以显著扩展基于学习的方法的适用范围。
癌症进化的许多面 - serval
摘要癌细胞在不轻松的过程中获得基因型和表型变化。这些变化中的少数变化增强了细胞舒适性，从而使肿瘤得以发展并克服环境的限制和治疗。癌症的演化是由不同规则（例如离散和不恢复的遗传变异）以及连续且可逆的塑料重编程来驱动的。从这个角度来看，我们通过特定的例子探讨了细胞可塑性在肿瘤进化中的作用。我们通过上皮到间质转变的晶状体在实体瘤的“疾病进展”中讨论表观遗传和转录重编程，以及在激素驱动的癌症中内分泌治疗的“治疗抗性”。这些例子提供了细胞塑料进化的范围和挑战的范式，我们研究了最近的技术进步如何应对这些挑战。癌症进化是一个多方面的过程，其理解和利用将需要对观点和方法的同样多样化的棱镜。
北美家鼠快速气候适应和平行进化的基因组学
不同种群在相似的选择压力下，基因型和表型的平行变化提供了令人信服的适应性证据。家鼠（Mus musculus domesticus）最近定居在北美，生活在各种各样的环境中。在这里，我们测量了从北美西部纬度 21˚ 的五个种群中采样的家鼠的表型和基因型分化，并将我们的结果与北美东部的平行纬度梯度进行了比较。首先，我们表明小鼠在横断面之间在基因上存在差异，这表明它们在北美东部和西部的类似环境中独立定居。接下来，我们发现西部横断面两端的小鼠在体重和筑巢行为方面存在遗传差异，这与东部横断面的差异相似，表明表型发生了平行变化。然后，我们进行全基因组选择扫描和全基因组关联研究，以确定选择目标和体重候选基因。我们发现一些基因组特征是每个横断面所独有的，表明种群对选择的反应是特定的。然而，东部和西部家鼠横断面中受选择的基因之间存在显著的重叠，这证明了在北美地区相似的选择压力下，基因进化是平行的。
导向进化的机器学习进展
C现在的地址：Google Deepmind，6 Pancras Square，Kings Cross，伦敦，N1C 4AG（英国）通讯作者：Arnold，Frances H.（Frances@cheme.caltech.edu）作者联系人：Bruce J. Wittmann（Bwittman@caltech.edu） Kadina E. Johnston（kjohnston@caltech.edu）; Zachary Wu（zacharywu@gmail.com）关键字：定向进化，机器学习，蛋白质工程，无监督的学习，自我监督学习，半监督的学习抽象机器学习（ML）可以通过允许研究人员在Silico中移动昂贵的实验筛选来加快导向性进化。收集用于培训ML模型的序列功能数据仍然可能是昂贵的。相比之下，原始蛋白序列数据可广泛使用。ML方法的最新进展使用蛋白质序列来增强有限的序列功能数据，以进行定向进化。我们强调了越来越多地使用序列减少或消除有效硅筛选所需的序列功能数据量的贡献。我们还强调了使用对序列训练的ML模型来生成新功能序列多样性的方法，重点是使用这些生成模型有效探索众多蛋白质空间区域的策略。浏览蛋白质健身景观：用机器学习酶建造地图为生活中最具挑战性的化学问题提供解决方案。酶有效和有选择地催化化学反应的能力不仅可以对其宿主生物有用，而且对人类所设计的无数应用也有用。消除或减少天然蛋白的活性。作为绿色，廉价，高效的催化剂，从药品到消费产品，材料，食物和燃料的行业已经采用了酶，预计其重要性将继续增长[1-3]。酶和许多对人有用的蛋白通常必须在非本地环境中起作用（非水溶液，高温，在存在表面活性剂的情况下等）此外，尽管酶具有显着的选择性，但它们通常具有有限的底物范围，这通常意味着必须通过工程化其氨基酸序列来针对新的靶反应或应用优化新酶[4,5]。蛋白质的序列编码其功能（“适应性”），并且它们之间的关系通常被概念化为称为蛋白质适应性景观的高维空间中的表面[6,7]。新蛋白质是通过搜索这种景观而开发的，通常是通过定向进化的过程[7]。通过将至少少量所需功能的蛋白质对诱变和筛选的蛋白质进行，使用每个回合中的最佳变体作为下一个起点，直到实现功能目标为止（图1A）。尽管取得了成功，但Evolution的指示依赖于广泛的实验室表征，这是一种开发许多工程蛋白质的瓶颈，在该蛋白质中，筛选超过数百万种变体可能是资源密集的。