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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
PJ Paul 教授纪念燃烧研究人员会议
除批量模式之外的燃烧系统，反向下吸式炉（商业名称为 Oorja）运行。在过去四年中，在 JGI 火灾与燃烧研究中心，已经构思、实现和商业化了几种生物质清洁燃烧装置。这些装置构成了连续燃烧系统，主要依赖于喷射器诱导通风，需要更高的空气供应装置功率。在开发和商业化的品种中，有 (a) 具有倾斜炉排和空气供应装置的装置，适合自行进料不同密度的颗粒和类似燃料，(b) 包括用于稻壳等燃料的移动炉排的装置，(c) 水平配置的基于喷射器的空气供应和 (d) 垂直布置的喷射器配置，具有单盘或多盘装置。应用包括每小时一到几百公斤的功率水平，用户定义的可变热功率需求、短或长的燃烧区、有限的系统高度、广泛变化的密度、燃料形状和大小，例如木柴、废木、腰果壳废料、玉米芯和其他农业残留物，所有这些都采用清洁燃烧模式。虽然从燃烧科学的角度来看，期望满足这些对清洁燃烧气体燃料（如天然气或液化石油气）的需求已经足够具有挑战性，但真正最具挑战性的问题是设计一种家用烹饪解决方案（1 千克/小时水平），其生物质范围如上所述，因为
leuconostoc mesenteroides和...
“乳酸细菌基因组联盟”（LABGC）。LABGC的任务是在实验室上转发功能基因组研究。每个实验室菌株均与指定的研究者有关，他们将主要负责闭合差距和出版基因组序列。在2002年，JGI生成了11个名称的草稿序列。这是通过对每个微生物DNA的shot弹枪小插入库（2-3 kb）进行测序来实现的，以达到10倍的覆盖范围。在可能的情况下，该覆盖范围得到了来自大插入宇宙库（40 kb）的5倍覆盖范围。将序列数据合并到一个组件中，然后订购为支架。然后，橡树岭国家实验室对草稿序列进行了计算注释。可以从联合基因组研究所网站（http://www.jgi.doe.gov/）中查看此注释。该网站还允许研究人员通过代谢途径或功能基因类别的“注释草案”扫描。此外，可以通过网站内的基本局部比对搜索工具（BLAST）工具进行特定的DNA或蛋白质搜索。LABGC集团目前正在与一家私人公司Fidelity Systems合作，以关闭所有11个基因组，并期望在2004年完成。在LABGC项目中完成和发布基因组测序将是自100年前最初隔离和使用乳酸启动培养物以来实验室研究中最重要的英里。此外，累积序列数据的公众可用性将促进对美国和国外实验室的基因组学研究的实施。在美国，这些微生物与20至300亿美元的食品产生至关重要，因此这一里程碑将对食品和饮料发酵行业产生重大影响。
科学/生物和环境研究 2025 财年国会理由
生物和环境研究概述 生物和环境研究 (BER) 计划的使命是支持变革性科学和科学用户设施，以实现对复杂生物、地球和环境系统的预测性理解，从而实现清洁能源和气候创新。这项基础研究在全国各地的大学、能源部国家实验室和其他研究机构进行，重点研究可能影响美国能源系统的生物和生态系统，并促进对从地方到全球的能源、环境和气候科学之间关系的理解。BER 对基础研究的支持将有助于未来稳定、可靠和有弹性的能源和基础设施，进而有助于基于证据的公平气候解决方案。BER 内的研究可分为生物系统和地球与环境系统。生物系统研究旨在使用先进的基因组学结合综合实验、分析和建模技术来表征和预测性地理解微生物和植物系统。基于基础基因组学对这些系统功能的理解，为设计清洁能源生产的新创新流程奠定了基础，包括生物燃料和其他生物产品的可持续发展，以及新的碳管理实践。微生物群落的特征描述和理解将有助于更好地理解生物能源系统的功能和改进其设计，从而为化石燃料提供具有成本效益的替代品，并能抵御气候变化和其他环境干扰。地球和环境系统研究旨在描述和理解气候、环境和能源系统之间的相互依存关系，包括大气物理和化学、生态系统生态学和生物地球化学研究，以及开发和验证影响电网可靠性和弹性等的快速变化和/或极端现象的超高分辨率地球系统模型。这些模型整合了生物圈、大气、陆地、海洋、海冰和陆地冰、地下、能源技术、基础设施和其他相关人类组成部分的动态信息。为了促进这些领域的世界级研究，BER 支持使用最新技术的用户设施提供对大气、生物和生物地球化学过程的新观察和分析。此外，BER 研究利用先进的计算模拟和数据分析（包括人工智能 [AI] 和机器学习 [ML]）来实现影响国家能源系统的极端现象的科学发现和技术解决方案。与科学界和联邦特许的 BER 咨询委员会的合作为 BER 的所有活动提供了信息。在过去 30 年里，BER 的科学影响是变革性的。通过美国能源部于 1990 年启动的美国支持的国际人类基因组计划绘制人类基因组图谱，开创了现代生物技术和基于基因组学的系统生物学的新时代。今天，BER 基因组科学活动和联合基因组研究所 (JGI) 的研究人员正在使用强大的基于基因组学的植物和微生物系统生物学工具进行早期研究，这将导致开发专用的生物能源作物和微生物系统，以生产各种可再生燃料、化学品和材料，为实现更碳中性的生物经济的清洁能源技术奠定基础。自 1950 年代以来，BER 及其前身组织一直对气候变化（包括大气、陆地、海洋、环境和人类系统）的基本科学理解作出了重要贡献。 BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的预测，并正在整合来自城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部研究在利用 AI/ML、访问能源部最快的计算机以及基于各种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 中培训新的能源劳动力。 2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其对气候科学的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI；扩大对 AI 方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续BER 基因组科学活动和联合基因组研究所 (JGI) 的研究人员正在使用强大的基于基因组学的植物和微生物系统生物学工具进行早期研究，这将导致开发专用的生物能源作物和微生物系统，以生产各种可再生燃料、化学品和材料，为实现更碳中性的生物经济的清洁能源技术奠定基础。自 1950 年代以来，BER 及其前身组织一直是气候变化（包括大气、陆地、海洋、环境和人类系统）基本科学理解的重要贡献者。BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的不确定性，并正在结合城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部的研究在使用 AI/ML 提高气候模型的可靠性和预测能力、访问能源部最快的计算机以及基于多种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。 BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 培训新的能源劳动力。2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其在气候科学方面的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区、HBCU 和 MSI；扩大对人工智能方法的投资，以提高地球和环境系统的可预测性；并继续BER 基因组科学活动和联合基因组研究所 (JGI) 的研究人员正在使用强大的基于基因组学的植物和微生物系统生物学工具进行早期研究，这将导致开发专用的生物能源作物和微生物系统，以生产各种可再生燃料、化学品和材料，为实现更碳中性的生物经济的清洁能源技术奠定基础。自 1950 年代以来，BER 及其前身组织一直是气候变化（包括大气、陆地、海洋、环境和人类系统）基本科学理解的重要贡献者。BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的不确定性，并正在结合城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部的研究在使用 AI/ML 提高气候模型的可靠性和预测能力、访问能源部最快的计算机以及基于多种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。 BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 培训新的能源劳动力。2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其在气候科学方面的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区、HBCU 和 MSI；扩大对人工智能方法的投资，以提高地球和环境系统的可预测性；并继续BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的预测，并正在整合来自城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部研究在利用 AI/ML、访问能源部最快的计算机以及基于各种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 中培训新的能源劳动力。 2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其对气候科学的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI；扩大对 AI 方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续BER 研究减少了模型预测中最大的不确定性，例如涉及云、气溶胶和碳的预测，并正在整合来自城市综合现场实验室 (UIFL) 等计划的新气候和能源基础设施观测，并提供对国家能源战略至关重要的气候和环境变化信息。能源部研究在利用 AI/ML、访问能源部最快的计算机以及基于各种观测和其他数据源进行验证方面取得了进展。BER 计划（例如 UIFL、CRC 和核心研究活动）扩大了 BER 生态系统的参与度，使其更能代表我们的国家。BER 投资可提高能力并帮助在新兴研究机构、服务不足的社区、传统黑人学院和大学 (HBCU) 和少数族裔服务机构 (MSI) 中培训新的能源劳动力。 2025 财年申请重点 2025 财年申请 9.452 亿美元，比 2023 财年颁布的水平增加 3650 万美元。BER 将通过一项新计划加强其对气候科学的研究，该计划侧重于基于气候变化与美国能源创新部署现实情景相互依存关系的高分辨率预测能力、增强的 UIFL 和气候中心网络，这些中心隶属于新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI；扩大对 AI 方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续与新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI 建立联系；扩大对人工智能方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续与新兴研究机构、服务不足的社区以及 HBCU 和 MSI 建立联系；扩大对人工智能方法的投资，以改善地球和环境系统的可预测性；并继续