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机器学习支持的天然产物基因组挖掘和生物活性预测
摘要：微生物和植物产生的天然产物 (NP) 是药物、除草剂和杀菌剂的主要来源。得益于 DNA 测序、生物信息学和基因组挖掘工具的最新进展，多年来已经生成了大量有关 NP 生物合成的数据，这些数据越来越多地被利用来开发用于 NP 发现的机器学习 (ML) 工具。在这篇综述中，我们讨论了开发和应用 ML 工具的最新进展，这些工具用于探索可以用基因组语言编码的潜在 NP 并预测 NP 的生物活性类型。我们还研究了与 NP 研究的 ML 工具的开发和应用相关的技术挑战。关键词：机器学习、天然产物、基因组挖掘、生物合成基因簇、生物活性预测、模型构建■介绍数千年来，天然产物 (NP) 对人类健康和福祉至关重要。1 DNA 测序、生物信息学和基因组挖掘的最新进展使得 NP 的发现更加高效。然而，随着越来越多的化合物被发现，避免发现先前已鉴定的 NPs 变得越来越具有挑战性。此外，探索 NPs 的生物学功能仍然很困难，特别是因为一些 NPs 的数量非常少，阻碍了对其生物活性的广泛筛选。为了帮助发现 NPs 并表征其生物活性，研究人员开发了各种策略，例如高通量生物合成基因簇 (BGC) 发现、2、3 通过 CRISPR/Cas9 介导的基因组编辑激活 BGC、4、5
myh11稀有变体增强主动脉生长，并诱导心脏肥大和心力衰竭，并以压力超负荷
基因组基础模型具有精确医学，药物发现和理解复杂生物系统的变革潜力。然而，现有模型通常效率低下，受到次优的令牌化和建筑设计的约束，并偏向参考基因组，限制了它们在稀有生物圈中对低丰度，未培养的微生物的表示。为了应对这些挑战，我们开发了Genomeocean，这是一个40亿参数的基因组基础模型，该模型对超过600 GBP的高质量重叠群进行了训练，这些基础是从地球生态系统中各种栖息地收集的220 TB元基因组数据集的高质量重叠群。基因瘤的一项关键创新是直接对元基因组样品的大规模共组合进行培训，从而增强了稀有微生物物种的表示，并提高了以基因组为中心方法的概括性。我们实施了基因组序列产生的字节对编码（BPE）代币化策略，以及建筑优化，实现高达150倍的更快序列产生，同时保持高生物学保真度。Genomeocean在代表微生物物种和产生受进化原理约束的蛋白质编码基因方面表现出色。此外，其微调模型还展示了在天然基因组中发现新型生物合成基因簇（BGC）的能力，并执行生物化学上完全合理的完整BGC的零拍合成。Genomeocean为元基因组研究，自然产品发现和合成生物学设定了一个新的基准，为这些领域提供了强大的基础。
Greta E. M. Shum
CESM Land Model & BGC Working Group Meeting Boulder, CO (remote oral) 2024 AGU 2023 Fall Meeting San Francisco, CA (poster) 2023 CESM Working Group Meeting 2023 Boulder, CO (oral) 2023 AbSciCon 2022 Atlanta, GA (virtual poster) 2022 AGU 2022 Fall Meeting Chicago, IL (oral) 2022 CESM Paleoclimate Working小组会议虚拟（口服）2022 CESM土地模型工作组会议会议Virtual（Oral）2021研究生气候会议虚拟会议（海报）2021研究生气候会议虚拟（口服）2020年海洋观察家工作室Brest，法国BREST，法国（口服，受邀演讲者）2017
YDIV监督协议 - 博士咨询委员会
idiv是DFG的研究中心。idiv是莱比锡大学的中心设施，萨克森州的高等教育学术自由法第92（1）条（“sächsischeshochschulfreiheitsgesetzetz，sächshsfg”）。它与马丁·路德大学哈雷·韦特伯格和弗里德里希·席勒大学耶拿以及与赫尔姆霍尔茨环境研究中心合作 - UFZ一起运行。The following non-university research institutions are involved as coopera- tion partners: the Helmholtz Centre for Environmental Research (UFZ), the Max Planck Institute for Biogeochemistry (MPI BGC), the Max Planck Institute for Chemical Ecology (MPI CE), the Max Planck Institute for Evolutionary Anthropology (MPI EVA), the Leibniz Institute DSMZ - german微生物和细胞培养物，莱布尼兹植物生物化学研究所（IPB），莱布尼兹植物遗传学与作物植物研究所（IPK）和莱布尼兹学院Senckenberg自然历史博物馆Görlitz（SMNG）。
摘要。 Wijayanti C，Suryadarma P，Mubarik NR。 2024年。从Simadu菠萝RO
摘要。Wijayanti C，Suryadarma P，Mubarik NR。2024。从Simadu菠萝根分离的辅助细菌的整个基因组测序。生物多样性25：4860-4869。铁载体是由细菌合成的有机化合物，可充当铁螯合配体，促进铁进入细胞的溶解和转运。生产细菌在各个研究和应用领域都具有重大好处。最近的一项研究调查了来自印度尼西亚西爪哇省Subang区的Simadu菠萝根的产生铁载细菌M7分离物。这项研究旨在分析M7分离株通过基因组挖掘的完整基因组序列的铁载体生物合成基因簇（BGC）。对菌株型锰氧基lldra6的比较基因组分析表明，M7分离株具有相似的鸟嘌呤 - 酪氨酸（GC）含量，其序列长度较长，总序列总计为4,447,159 bp。使用平均核苷酸同一性（ANI）计算的基因组比较表明，M7分离株的基因组相似性为98.82％，与菌株P. manganoxydans lldra6相似。此外，M7分离株的基因组包含铁采集和代谢的系统，涉及调节铁的机制。M7分离株中的特定区域通过非核糖体肽合成酶合成酶的铁载体（NIS）途径编码负责二级载体生物合成蛋白的IUCA/IUCC家族。这种遗传特征可能会引起并发的蛋白质表达，并有可能增强体力指数的积累。关于铁载体BGC，该分离物显示出与stuartii的最高相似性，遗传冗余含量差异。此外，与Stuartii的P. Stuartii不同，M7分离株的病原体预测结果表明它对人类不是致病性的，该预测是致病性的。新的铁载体产生细菌M7分离物具有核心生物合成基因的复制，代表了支持铁载体生物合成的遗传冗余。
BCG模型：促进泰国经济可持续发展
泰国投资促进委员会（BOI）提供的BCG相关商业活动约有50个，包括原料药、天然提取物、现代农业产品和服务、医用食品和食品补充剂、功能性成分、垃圾衍生燃料和沼气的生产等。此外，泰国还出台了多项措施支持地方经济发展，包括加强社区企业、农业和食品加工企业、社区旅游，以及进行技术升级以符合国际标准。2015年至2020年，BCG行业的投资总额达200亿美元。2020年，农业和食品工业投资13.7亿美元，比上一年增长9%，生物技术项目投资10亿美元，是上一年的两倍。 2021年第一季度，BCG投资大幅增长，共有90个BGC相关项目，总投资额达13.6亿美元，占申请BOI促进总投资的58%。
澳大利亚工业与服务（I＆S）交易摘要
在澳大利亚的建筑部门大流行期间，由于政府预算强大，广泛的基础设施投资和低失业率，澳大利亚的建筑部门经历了显着的增长。在住房，能源过渡和城市发展方面的主要投资进一步推动了市场。尽管预计增长会放缓，但由于需求持续的需求和持续的政府支持，预计它将保持在历史平均值之上。建筑行业对于推进业务，住宅和基础设施项目仍然至关重要，政府支持强调了其对生产率和经济稳定的重要性。值得注意的是，建筑继续成为澳大利亚I＆S领域最大的并购领域，在2024年完成了50多笔交易，其中包括CRH的收购，这是AU 5亿美元的预制混凝土制造商，Maas Group Holdings有限公司有限公司对澳大利亚的三个高级建筑材料商业的收购量为AU $ 252，是AUS $ 252M，ASU $ 252M BGC的水泥师。
特刊——天然产物的微生物合成及……
由细菌和真菌组成的微生物群落是生产最有前景的生物活性天然产物的巨大宝库。这些天然产物是制药厂和现代医学的药物线索。此外，耐多药病原体的日益流行对全球公共卫生构成了严重威胁。这凸显了发现源自微生物的新型生物活性天然产物的迫切需要。值得注意的是，基因组测序和生物信息学分析表明，微生物的生物合成潜力只有很小一部分被实现。尚未表征的隐秘生物合成基因簇 (BGC) 数量巨大。本期《微生物》特刊致力于收集有关微生物合成天然产物及其潜在应用的新见解，涵盖新型微生物天然产物的发现、微生物化合物的生物合成逻辑的阐明及其有希望的生物活性。我们欢迎提交评论、原创研究文章和通讯。
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Aquincola agrisoli sp. nov.，从茄子根际土壤中分离，并通过计算机基因组挖掘预测生物合成基因簇
作者隶属关系：1 韩国京畿道安城市中央大学生物技术与自然资源学院食品与营养系，邮编 17546；2 孟加拉国贾肖尔科技大学遗传工程与生物技术系，邮编 7408；3 孟加拉国库什蒂亚-7003 伊斯兰大学生物科学学院生物技术与遗传工程系。 *通讯作者：Md. Amdadul Huq，amdadbge100@cau.ac.kr；amdadbge@gmail.com 关键词：Aquincola agrisoli；数字 DNA-DNA 杂交；基因组序列；计算机基因组挖掘；次级代谢产物。缩写：ANI，平均核苷酸同一性；BGC，生物合成基因簇；dDDH，数字 DNA-DNA 杂交；GBDP，基因组爆炸距离系统发育； ML，最大似然法；MLSA，多位点序列分析；MP，最大简约法；NJ，邻接法；RAST，使用子系统技术进行快速注释。菌株 MAHUQ-54 T 的 16S rRNA 基因和草图基因组序列的 NCBI GenBank 登录号分别为 MT514502 和 JAZIBG000000000。本文的在线版本提供了六个补充图和四个补充表。006355 © 2024 作者