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南大洋碳循环1985-2018
由于气候变化和富营养化，主要有毒的淡水蓝细菌的花朵正在加剧，并且很可能会定居河口，从而影响底栖生物和养殖养殖，重强调主要的生态，健康，健康，健康和经济风险。在自然环境中，微囊藻形成大型粘液菌落，会影响蓝细菌和嵌入细菌洞穴的发展。然而，盐度增加对微囊藻的天然菌落的命运知之甚少。在这项研究中，我们监测了一个微囊藻的命运，沿法国淡水盐梯度沿着鲜花的不同阶段沿着法国淡水盐梯度沿着微生物组的命运。我们证明了蓝细菌基因型组成的变化，在特定代谢产物（毒素和兼容溶质）的产生中以及响应盐度升高的异育细菌结构的变化。尤其是M.铜绿和Wesenbergii M.基于微囊蛋白基因丰度，蓝细菌在其河口转移期间变得更具毒性，但没有选择特定的微囊蛋白变体。沿连续体发生了兼容溶质的增加，海藻糖和甜菜碱积累。盐度大多是异养细菌群落，沿着连续体的丰富性和多样性增加。与粘液相关的相关分数中的核心微生物组高度丰富，表明微囊肿及其微生物组之间存在很强的相互作用，并且可能保护粘膜对渗透冲击的作用。这些结果强调了更好地确定微囊菌落与它们的微生物组之间的相互作用，这可能是其广泛成功并适应各种环境条件的关键。
在番茄中应用CRISPR/CAS9介导的基因编辑
crispr-/cas9介导的基因编辑已在包括番茄在内的许多食品作物中证明。番茄（Solanum lycopersicum）既是重要的粮食作物，又是一种模型植物物种，已广泛用于研究基因功能，尤其是与水果生物学有关的植物。这种双重性在目的中与随时可用的资源（突变种群，基因组序列，转化方法）相结合，使番茄成为基因编辑的理想候选者。我们实验室通常使用的CRISPR/CAS9系统已应用于各种番茄基因型和野生物种solanum pimpinellium。矢量系统基于金门克隆技术。盒，该基因既赋予对卡纳米霉素的抗性，Kanamycin是由CAMV 35S启动子驱动的人类密码子驱动的Cas9，并在控制拟南芥U6 Polymerase促进剂的控制下引导RNA（GRNA）是组装成T-Dna的casss cass9。通常，我们设计了每个基因靶标的两个GRNA的CRISPR/CAS9构建体。但是，我们已经成功地包括多达八个grnas，以同时针对多个基因和区域。将CRISPR-/CAS9设计的构建体引入番茄中是通过基于基于NPTII基因的存在的培养基的培养基的培养基感染的转化方法来实现的。本章详细介绍了CRISPR/CAS9构建体和基因型分析（基于PCR的扩增子测序和T7核酸内切酶）的方法。
对番茄果实的甲基甲基和转录组的整合性分析（溶胶番茄L.）由后处理诱导的
该属葱属属于植物科amaryllidaceae，其中包括经济上重要的农作物，例如洋葱，大蒜，洋葱和韭菜，用作蔬菜，香料和传统药物。大小的葱基因组妨碍了农艺上重要的特征和分子育种的遗传解剖。随着基因组，重新配置，转录组和表型数据的增长，对综合葱属数据库的需求正在增加。在这里，我们提出了一个用户友好的数据库AlliumDB（https://allium.qau.edu.cn），作为一个功能性基因组中心，集成了公共和内部数据。数据库包含所有目前可用于葱物种的核和细胞器基因组，基因基于基因本体论（GO）（GO）和基因和基因组（KEGG）分析，正直学，基因家族，蛋白质家族（PFAM）以及非编码RNA（RNA rna flose）的基因（KEGG）分析（KEGG）分析（KEGG）分析。转录组和变化轮廓被整合到动态可视化工具中。我们拍摄了表型照片并为全球收集的数百种葱属种系产生了特质记录，这些记录包含在数据库中。我们将JBROWSE纳入了基因结构，RNA测序数据和变异数据的可视化。分析工具，例如基本的局部比对搜索工具（BLAST），序列获取，富集和基序分析，可用于探索潜在的基因功能。该数据库结合了综合的葱基因型和表型数据集。我们预计AlliumDB数据库将成为研究葱属作物的关键资源。由于社区组装了新的基因组并生成了针对葱生殖的重新陈述数据，因此数据库将得到改进，并通过这些多摩管数据和比较基因组研究来不断更新。
奥沙西林敏感性测试策略在改变MEC的情景中的作用A阳性金黄色葡萄球菌分离株（OS-MRSA）检测
葡萄球菌金黄色葡萄球菌菌株是MEC A和PBP2A阳性，但在表观上容易受到奥沙西林的影响，据世界各地的研究变得越来越丰富。 金黄色葡萄球菌（OS-MRSA）的奥沙西林易感性导致了由于常规易感性测试的错误识别而导致的治疗失败。 因此，当前研究的目的是确定位于印度南部迈索尔的三级护理机构中OSMRSA的普遍性。 395个从不同临床样本中收集的MRSA分离株被包括在基于实验室的前瞻性研究中。 这些分离株通过标准盘扩散测试在表型上使用oxacillin1μg椎间盘进行测试，并同时通过Vitek2系统确定MIC至Oxacillin。 此外，将MRSA特异性MEC A基因检测应用于这些分离株，以便在基因型上确认其MRSA状态。 PCR的发现表明65％的分离株是MRSA。 VITEK2系统检测到4.06％OS-MRSA分离株，奥沙西林MIC ≤2µg/ml。 椎间盘扩散方法总共确定了13.75％的分离株，因为阿氧林敏感和10％分离株是阿氧林敏感的。 使用VITEK2和DISC扩散技术显示了1.87％的MEC A阳性MRSA分离株的 oxacillin敏感性。 该分析发现较低的奥沙西林MIC分离株，但OS-MRSA发病率相对降低。 使用奥沙西林盘进行常规实验室MRSA检测可能有时会产生虚假的阴性结果，这可能导致抗生素给药和治疗失败不当。葡萄球菌金黄色葡萄球菌菌株是MEC A和PBP2A阳性，但在表观上容易受到奥沙西林的影响，据世界各地的研究变得越来越丰富。金黄色葡萄球菌（OS-MRSA）的奥沙西林易感性导致了由于常规易感性测试的错误识别而导致的治疗失败。因此，当前研究的目的是确定位于印度南部迈索尔的三级护理机构中OSMRSA的普遍性。395个从不同临床样本中收集的MRSA分离株被包括在基于实验室的前瞻性研究中。这些分离株通过标准盘扩散测试在表型上使用oxacillin1μg椎间盘进行测试，并同时通过Vitek2系统确定MIC至Oxacillin。此外，将MRSA特异性MEC A基因检测应用于这些分离株，以便在基因型上确认其MRSA状态。PCR的发现表明65％的分离株是MRSA。VITEK2系统检测到4.06％OS-MRSA分离株，奥沙西林MIC ≤2µg/ml。椎间盘扩散方法总共确定了13.75％的分离株，因为阿氧林敏感和10％分离株是阿氧林敏感的。oxacillin敏感性。该分析发现较低的奥沙西林MIC分离株，但OS-MRSA发病率相对降低。使用奥沙西林盘进行常规实验室MRSA检测可能有时会产生虚假的阴性结果，这可能导致抗生素给药和治疗失败不当。为了将OS-MRSA与MRSA区分开，结合表型和基因型技术至关重要。
酸啤酒作为新型精酿啤酒酵母培养物的生物储存器
摘要：对精酿啤酒的需求不断增长，这推动了人们从酿酒相关的野生环境中寻找新型啤酒酵母培养物。精酿培养物生物勘探的重点是识别适合将独特感官属性印记到最终产品上的野生酵母。在这里，我们整合了系统发育、基因型、遗传和代谢组学技术，以证明在木桶中陈酿的酸啤酒是合适的精酿啤酒酵母候选物的来源。与传统的兰比克啤酒成熟阶段相反，在酸成熟的生产式啤酒的陈酿过程中，不同生物型的酿酒酵母占据了可培养的内部菌群的主导地位，其次是膜毕赤酵母、布鲁塞尔酒香酵母和异常酒香酵母。此外，还鉴定出三种假定的酿酒酵母×葡萄汁酵母杂交种。酿酒酵母野生菌株形成孢子，产生可存活的单孢子代，并且下游具有 STA1 基因作为全长启动子。在加酒花的麦芽汁发酵过程中，四种酿酒酵母菌株和酿酒酵母×葡萄汁酵母杂交种 WY213 的发酵速率和乙醇产量均超过非酿酒酵母菌株（P. membranifaciens WY122 除外）。该菌株在较长的滞后期后消耗麦芽糖，这与该物种描述的表型特征相反。根据 STA1 + 基因型，酿酒酵母部分消耗糊精。在酿酒酵母和酿酒酵母×葡萄汁酵母杂交种产生的挥发性有机化合物 (VOC) 中，具有水果香气的苯乙醇最为普遍。总之，这里描述的菌株具有相关的酿造特性，可以作为本土精酿啤酒的发酵剂。
作用于免疫力的IgE受体多态性的影响...
摘要个体的基因型是其免疫功能的重要预测指标，随后，它们控制或避免感染并最终为下一代贡献了后代。然而，受到不同内在和/或外部环境的相同基因型也可能导致不同的表型结果，在受控实验室研究中可能会遗漏。捕获基因型和环境变异性的自然野生动植物种群为更充分理解遗传变异的表型表达提供了机会。我们确定了高亲和力免疫球蛋白E（IgE）受体（GC和非GC单倍型）中的同义多态性，该受体（GC和非GC单倍型）对免疫基因表达，感染的易感性以及在田野孢子的自然种群中对个人感染的易感性和生殖成功具有性别依赖性影响。我们发现，性别之间的GC单倍型对免疫基因表达的影响有所不同。不管性别如何，在具有GC单倍型的个体中，促炎和抗炎基因的表达比没有单倍型的个体。然而，具有GC单倍型的雄性对促炎基因的信号更强，而女性对抗炎基因的信号更强。此外，我们发现了GC单倍型对女性中常见的微寄生虫Microti感染的可能性，而女性中携带GC单倍型的女性更有可能被感染。最后，我们发现GC单倍型对男性生殖成功的影响 - 男性带有GC单倍型的生殖成功较低。这是多态性的罕见例子，我们能够遵循自然人群中男性和女性的免疫，感染和繁殖的后果。
全基因组长阅读测序降采样及其对变化精度和回忆
高通量基因分型能够对种群基因组学和全基因组关联研究中的遗传多样性进行大规模分析，这些研究结合了大量加入的基因型和表型表征。基于测序的基因分型方法由于较低的确定性偏差而逐渐替换传统的基因分型方法。然而，基于测序的全基因分型在具有较大基因组和高比例的重复性DNA的物种中变得昂贵。在这里，我们描述了CRISPR-CAS9技术在3.76-Gb基因组（镜头Culinaris）中耗尽重复元素，84％由重复序列组成，从而将测序数据集中在编码和调节区域（单子拷贝区域）上。我们设计了一组566,766个GRNA，旨在重复2.9英镑，排除了基于ATACSQ数据的重复区域重复的注释基因和推定的调节元素。新颖的耗竭方法去除了〜40％的读取映射到重复序列，从而将这些映射到单拷贝区域增加了约2.6倍。在分析2500万个片段时，与非部位的文库相比，测序数据中的重复对单个拷贝偏移增加了约10倍。在相同的条件下，我们还能够鉴定单拷贝区域中的遗传变异量增加了12倍，并通过挽救杂合变体的特征来提高基因分型精度，否则由于覆盖范围较低，否则会遗漏这些变体。该方法的执行方式类似，无论多路复用水平，文库类型或基因型，包括不同的品种和密切相关的物种（L. Orientalis）。我们的结果表明，CRISPR-CAS9驱动的重复耗竭将测序数据集中在单拷贝区域上，从而改善了大型和重复的基因组中的高密度和全基因组基因分型。
工会预算2025-26
今天在Lok Sabha中提出的工会预算表明，对推进印度生物技术部门的坚定承诺，DBT在今年的预算中的分配增加了，以支持生物制造，生物技术研究，企业家精神，创新，技能发展，技能发展等。hon'Ble财政部长将重点作为农业作为增长的第一引擎，政府对Aatmanirbharta在可食用的油和豆类中的承诺，“高产种子的国家任务”和“棉花生产力的使命”。dbt正在针对次要油种子（即亚麻籽，芝麻，尼日尔和红花）实施任务计划，以加速遗传改善，提高生产率和可持续性。进一步的DBT还支持该国脉冲的可用种质资源（例如鹰嘴豆）的基因型和表型表征，以及来自不同农业气候区域的异国情调线条和国际研究所的精英渠道，分配了20,000千万卢比的分配，以支持私营部门驱动的私人驱动器研究。dbt-birac改变了全国各地的创业生态系统，这些生态系统正在寻找解决社会问题的解决方案。在2014年之前的350家初创企业中，我们现在在印度拥有9000家Biotech初创公司。此外，基金加速企业家（ACE）的生物技术创新基金已动员在SME的生物技术初创公司的120亿印度卢比投资。政府将建立一项国家制造任务，涵盖涉及“印度制造”的中小型行业。DBTS BIOE3政策由联合内阁批准促进高性能生物制造，将通过建立生物制造和生物制造和
卡巴培南耐药的基因组表征
摘要 COVID-19 已严重影响医院感染预防和控制 (IPC) 实践，尤其是在重症监护病房 (ICU)。这经常导致多重耐药菌 (MDRO) 的传播，包括耐碳青霉烯类鲍曼不动杆菌 (CRAB)。本文，我们报告了意大利一家大型 ICU COVID-19 中心医院的 CRAB 疫情管理情况，并通过全基因组测序 (WGS) 进行了回顾性基因型分析。通过 WGS 分析了 2020 年 10 月至 2021 年 5 月期间被诊断为 CRAB 感染或定植的重症 COVID-19 机械通气患者身上获得的细菌菌株，以评估抗菌素耐药性和毒力基因以及可移动遗传元素。结合流行病学数据，系统发育分析用于识别推定的传播链。 40 例中 14 例 (35%) 被诊断为 CRAB 感染，40 例中 26 例 (65%) 被诊断为定植，7 例 (17.5%) 在入院后 48 小时内分离出 CRAB。所有 CRAB 菌株均属于巴斯德序列 2 型 (ST2) 和 5 种不同的牛津 ST，并呈现携带 bla OXA-23 基因的 Tn 2006 转座子。系统发育分析显示，ICU 内部和ICU 之间存在四条传播链，主要在 11 月至 2021 年 1 月期间传播。量身定制的 IPC 策略由 5 点捆绑组成，包括 ICU 模块临时转换为 CRAB-ICU 和动态重新开放，对 ICU 入院率的影响有限。实施后，未检测到 CRAB 传播链。我们的研究强调了将经典流行病学研究与基因组研究相结合以确定疫情期间的传播途径的潜力，这可能是确保 IPC 策略和防止 MDRO 传播的有力工具。
水稻现象选择的表现：种群大小和基因型 - 环境相互作用对预测能力的影响
现象预测（PP）是一种利用近红外光谱（NIRS）数据的新方法，为育种应用提供了基因组预测（GP）的替代方法。在PP中，高光谱关系矩阵取代了基因组关系矩阵，可能会导致添加剂和非加性遗传效应。与GP相比，PP具有成本和吞吐量的优势，但影响其准确性的因素尚不清楚，需要定义。本研究研究了各种因素的影响，即训练人群的规模，多种环境信息整合以及基因型X环境（GXE）效应对PP的影响与GP相比。我们评估了在四种不同环境中种植的水稻多样性面板中的几种农艺上重要特征（开花，植物高度，收获指数，千粒体重和谷物氮含量）的预测准确性。培训人群规模和GXE效应包容对PP准确性的影响最小。影响PP准确性的关键因素是包括的环境数量。使用来自单个环境的数据，GP通常超出执行的PP。但是，使用来自多个环境的数据，使用基因型随机效应和每个环境的关系矩阵，PP获得了与GP的可比精度。与使用单个信息源相比，将PP和GP信息组合在一起（例如，GP，PP的平均预测能力以及GP和合并的GP和PP的平均预测能力分别为0.44、0.42和0.44）。我们的发现表明，当所有基因型至少具有一个NIRS测量值时，PP可以与GP一样准确，这可能为水稻育种计划提供重要优势，降低育种周期并降低计划成本。