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使用系统发育
Silico生物学中的摘要被认为是一种有效且适用的方法来启动各种研究，例如生物多样性分类学保护。在用于兰花物种的硅分类法中使用的系统发育分析可以提供有关遗传多样性和进化关系的数据。在分类学研究中可用于评估基因基因座特定靶标的一种特殊方法是DNA条形码。进行了这项研究，以使用MAT K，RBC L，RPO C1和NRDNA标记来确定特定的靶基因基因基因，用于使用系统发育分析在硅方法中使用Silico方法的Coelogyne属的DNA条形码。所有标记序列均从NCBI网站收集，并使用多种软件和方法进行分析，即用于样品序列对齐的Clustal X和用于系统发育树的结构和分析的Mega 11。恢复表明，建议使用的基因基因座是nrDNA基因基因座。系统发育分析表明，NRDNA基因基因座的使用能够将17种coelogyne物种与两个外群物种分开，即Cymbidium和Vanilla，然后与1,5-双磷酸羧化酶/氧合酶/氧合酶/氧合酶/氧合酶大型亚基（RBC l）一起，而其他基因群和其他polim subiN locase and n namely malsy matulase k（rbc l）（namely kita k）（namely malsy matuly k）（namy k'' RPO C1）提供了一种视觉植物树，其中两个外群物种与Coelogyne物种相同。因此，这项研究的结果可用作支持Coelogyne育种和保护计划的参考。版权所有：©2023，J。热带生物多样性生物技术（CC BY-SA 4.0）
美国西南部印第安儿童和成人金黄色葡萄球菌携带率及基因组流行病学
收到日期：2021 年 9 月 30 日；接受日期：2022 年 3 月 6 日；发布日期：2022 年 5 月 13 日 作者隶属关系：1 中佛罗里达大学，4110 Libra Drive，奥兰多，佛罗里达州 32816，美国；2 约翰霍普金斯大学彭博公共卫生学院，415 North Washington Street，巴尔的摩，马里兰州 21231，美国。 *通讯作者：Catherine G. Sutcliffe，csutcli1@jhu.edu 关键词：携带；基因组流行病学；美洲原住民；系统发育；金黄色葡萄球菌。缩写：AN，前鼻孔；CA-MRSA，社区相关耐甲氧西林金黄色葡萄球菌；CC，克隆复合体；CI，置信区间；gDNA，基因组 DNA；IHS，印度健康服务局；IRB，机构审查委员会； MLST，多位点序列分型；MRSA，耐甲氧西林金黄色葡萄球菌；MSSA，甲氧西林敏感金黄色葡萄球菌；NP，鼻咽癌；ONT，牛津纳米孔技术；OP，口咽癌；PR，患病率；SCC mec，葡萄球菌盒式染色体 mec ；ST，序列类型；WGS，全基因组测序。‡现地址：美国辉瑞公司全球肺炎球菌疫苗、科学事务和流行病学部。金黄色葡萄球菌基因组序列的 NCBI SRA 接入号在补充文件 S1 中给出。†这些作者对这项工作贡献相同数据声明：所有支持数据、代码和协议均已在文章中或通过补充数据文件提供。本文的在线版本提供一个补充文件和四个补充表格。 000806 © 2022 作者
使用机器学习模型减少食物浪费分子检测和抗抗菌 - 敏感性 -Muhammad Waqar Mazhar等。 Omicron B.A 2
The whole phenomena for designing vaccine of BA.2 (omicron) a variant of severe acute respiratory syndrome coronavirus2 (SARC-CoV2) is based on five major steps which are (1) sequence retrieval and its structure analysis (2) Epitopsis prediction (B&T-cell epitopsis prediction) (3) Vaccine Construction (4) Secondary & Tertiary structure Extrapolation and Validation （5）分子动力学和表达分析。用于构建潜在疫苗，具有登录号的Omicron的核蛋白磷蛋白序列。ujp23613.1从NCBI（https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/）中检索，然后将序列放入expasy ProtPAM工具中，以找出靶蛋白的生理化学特性。通过PSIPRED工具（https://www.expasy.org/）预测蛋白质的二级结构。vaxijen v2.0检查了蛋白质的抗原概率。对于更高的特异性，阈值设置为≥0.4。 Allertop v2.0检查了蛋白质的过敏性。使用trroasetta（https://yanglab.nankai.edu.cn/trrosetta/）检查Omicron蛋白的三级结构。通过使用Bepipred线性表位预测来预测表位。该工具使用隐藏的基于马尔可夫模型的算法，这是一种最佳的线性表位计算方法之一。HOMO SAPIEN被选为MHC来源的ANN 4.0方法，以研究人类中不同的MHC HLA等位基因。IEBD工具根据IC50 nm单元提供了表位的HLA结合亲和力的输出接口。用于构建完整的疫苗5 B细胞表位，分别使用了MHC级I的12个T-Cell表位和MHC级II的19个表位。
小麦和水稻基因组学科学文献知识图
本文提出了一种通过从文本科学语料库中提取相关实体并以结构化和有意义的方式组织它们来构建两个特定领域知识图的方法。该方法使用语义Web技术，涉及重复使用共享的基于RDF的标准词汇。theaiageresearchgroup 1收集了8,496Scientificarticlespublybethighthewewewnebetnexweew中与小麦的选择有关。我们使用alvisnlp [1]工作流程来识别指定的实体（NE）以及小麦品种和表型之间的关系。总共有88,880个提及4,318个不同命名的实体已被识别为frompubMedAbstractsantles。同样，收集的ThediaDeresearchGroup 217,058Sci-InfificarticlespublyBetebethextewnekewnevewnemtheybetebetikeentbewnextectikeentebetike from thearoryzabasedatabase [2]，该[2]在手术中检查了与水稻基因组学相关的PubMed条目。我们使用hunflair ner tagger [3]在标题和文章摘要中提取NES。总共确定了351,003个提及63,591个不同的NE。双皮属性介于thatrefertogenes，遗传标记，特征，表型，分类群和品种实体中提到的标题和摘要出版物中提到的实体。在可能的情况下，这些NE与现有语义资源相关。小麦表型和特质提及与小麦特质本体论3（WTO）中的类别有关，分类单元与NCBI 4分类学类别有关。inderfaphsthecorepartofthedatamodelisbasadeonthew3cwebannotationology（OA），已与不同的词汇相辅相成，描述了Yacoubi等人中描述的文档。[4]。施工管道涉及两个主要步骤。首先，我们使用SPARQL微服务[5]来查询PubMed的Web API，并将文章的元数据（包括标题和摘要）转换为RDF 5。其次，使用Alvisnlp [1]和Hunflair [3]来提取和链接
定量环介导等温扩增检测引起水稻稻曲病的黑粉菌
摘要：由黑穗病菌（Ustilaginoidea virens）引起的水稻稻曲病是世界范围内最具破坏性的水稻病害之一，它导致水稻品质和产量的严重下降。作为一种空气传播的真菌病害，水稻稻曲病的早期诊断、监测其流行和病原体的分布对于控制感染尤为重要。在本研究中，开发了一种用于U. virens检测和定量的定量环介导等温扩增（q-LAMP）方法。与定量实时PCR（q-PCR）方法相比，该方法具有更高的灵敏度和效率。所使用的UV-2组物种特异性引物是根据U. virens ustiloxins生物合成基因（NCBI登录号：BR001221.1）的独特序列设计的。q-LAMP检测方法能够在60分钟内检测到6.4孢子/mL的浓度，最佳反应温度为63.4 ◦ C。此外，当纸带上只有 9 个孢子时，q-LAMP 方法甚至可以实现准确的定量检测。建立了 U. virens 检测和定量的标准曲线线性化方程 y = − 0.2866x + 13.829（x 为扩增时间，孢子数= 10 0.65y）。在田间检测应用中，该 q-LAMP 方法比传统观察方法更准确、更灵敏。总之，本研究建立了一种强大而简便的 U. virens 监测工具，为水稻稻曲病的预测预报和管理提供了宝贵的技术支持，也为精准施用杀菌剂提供了理论依据。
人工智能与功能基因组学的接口
摘要：基因组学是分子生物学的一个交叉学科，通过对生物基因组进行解码和数据分析，研究生物基因组的结构、功能、进化、映射和编辑。它与人工智能的接口通过大数据方法中的深度学习（DL）策略和成簇的规律间隔短回文重复序列（CRISPR）系统得到加强，为生物技术和医学带来了革命性的可能性。目的是描述人工智能在功能基因组学和 CRISPR 基因编辑系统中的应用概况。这是一次范围界定审查，通过在 SciELO、NCBI/PubMed ® 和 Science Direct 数据库中进行搜索，选取了 2020 年至 2024 年期间的文章。使用助记组合 PCC（Population、Context、Concept）来定义研究的指导问题。该评价是根据系统评价的首选报告项目和范围界定评价的荟萃分析 (PRISMA-ScR) 清单的指南进行的描述。纳入了20篇符合研究标准的文章，在分析了人工智能（AI）与组学科学之间的联系内容后，发现机器学习辅助技术的精度和覆盖范围在提高方面取得了显著进展。结论是，训练有素的算法使机器学习能够在大量数据挖掘中进行，并提供更准确的预测分析并优于传统方法。人工智能扩展了组学科学和性能技术设备的能力； CRISPR 系统中的方法在准确性、可推广模式和对引导 RNA 设计的理解方面优于传统方法。
互动树生命树Itol v6
摘要生命之树（https://itol.embl.de）是用于管理，显示，注释和操纵系统发育和其他树木的在线工具。它是可以自由的，可以向E viry开放。Itol v ersion 6引入了现代化且完全重写的用户界面以及许多新功能。已经引入了一种新的数据集类型（彩色 /标记的范围），大大升级了先前的简单彩色范围注释函数的功能。对几个现有数据集T ypes实现了其他注释选项。DAT ASET模板文件现在通过子字符串匹配（包括完整的正则表达支持）来支持对多个树节点的简单分配。节点MET ADAT ADAT已大大扩展了处理，没有V el distai y和e Xporting选项，并且不能进行交互性编辑或通过注释文件进行更新。可以使用多个同时的字体样式显示树标签，并具有精确的定位，大小和单个标签零件的大小。实施了各种散装标签编辑功能，简化了所有树节点标签的大规模更改。ITOL的自动税收分配功能现在还基于基因组税元数据库（GTDB）支持树，此外NCBI税收税也是如此。可选的用户帐户页面的功能已扩展，简化了项目和树木的管理，导航和共享。ITOL目前从> 130 0 0 0单个用户帐户中处理超过一百万棵树。
基因组编辑项目设计的一般准则和实用技巧.docx
方法。第一种方法是将含有 loxP 位点的 ssODN 引入目标外显子两侧的 5' 和 3' 位点。这是通过使用 2 个 sgRNA 完成的。第二种方法使用含有 2 个 loxP 位点的 lssDNA 模板，这 2 个 loxP 位点位于目标 DNA 序列两侧。这种方法使用了 2 个 sgRNA。B. UTSW 转基因核心提供给您的试剂：您向核心支付的 CRISPR 服务费用包括我们用于完成您的项目的 IDT Sp. Cas9 蛋白的费用。如果您的项目涉及使用不同的编辑酶（如 Cas12 或 Cpf），请联系核心工作人员更详细地讨论该项目。C. 了解您的基因的重要细节：使用基因组浏览器（如 NCBI、UCSC 或 ENSEMBl）收集有关您的目标基因的相关信息。这包括任何替代转录本、外显子的数量和重要性、位于特定内含子中的调控基序以及编码序列等细节，以便成功设计 sgRNA 和供体 DNA 模板。使用 MGI- 小鼠基因组信息学来确定是否存在与靶基因敲除相关的已知表型非常重要。了解基因的 KO 是否可能导致致命表型（无论是胚胎还是出生后早期）尤为重要。了解并将此信息传达给核心人员将使我们能够修改用于生成小鼠突变株的条件，以便我们主要创建 KO 等位基因杂合的小鼠。D. sgRNA 的设计：注射受精卵中发生的基因组编辑的效率在很大程度上取决于针对靶标的 sgRNA 的正确设计。此设计的关键组成部分包括：
马达加斯加单核细胞增生李斯特菌的致命病例的临床和基因组特征
访问微生物学是一个开放的研究平台。可以通过本文的在线版本找到预印刷，同行评审报告和编辑决策。收到2024年1月5日； 2024年6月4日接受；于2024年6月27日出版了作者分支：1个细菌学实验室，马达加斯加antananarivo的Chu Joseph Raseta Befelatanana； 2马达加斯加antananarivo的马达加斯加的巴斯德学院实验细菌学单元； 3小儿服务，楚约瑟夫·拉塞塔·贝菲拉塔纳（Chu Joseph Raseta Befelatanana），马达加斯加的安塔纳里沃（Antananarivo）； 4 Madagascar Antananarivo的中心医院的细菌实验室Mère -enfantTsaralàlana； 5巴斯德研究所，感染部门的生物学，巴黎大学，INSERM U1117，巴黎，75015，法国； 6巴斯德研究所，国家参考中心以及法国巴黎的李斯特菌中心合作； 7传染病和热带医学司，Institut Imagine，APHP，Necker-Enfants Malades Malades University Hospital，法国巴黎，法国。*信函：Mamitina Alain Noah Rabenandrasana，Rabalainnoah@gmail。com关键字：致命案例；基因组表征；李斯特氏病；马达加斯加；脑膜炎。缩写：Bdal，Bruker Daltonics图书馆； BigSDB，细菌分离株基因组序列数据库； CGMLST，核心基因组多分解序列分型； CSF，脑脊液； IVD，体外诊断； MALDI-TOF MS，基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱； MLST，多级别序列键入； MSP，主要光谱曲线； PCR，聚合酶链反应。在Bioproject PrjNA1032442下，组件和SRA数据存放在NCBI上。000764.v3©2024作者†这些作者对这项工作也同样贡献了本文的在线版本提供补充表。
从大型研究中学到的关于生理相关性的经验教训......
脑类器官是体外培养的三维 (3D) 聚集体和模型，它使我们能够深入研究不为人知的早期人类大脑发育和人类特有的神经系统疾病特征。在过去的几年中，科学界一直致力于建立生成代表整个大脑或特定大脑区域（包括皮质、中脑、丘脑、下丘脑、内侧神经节隆起、脉络丛、脑干和小脑）的脑类器官的方案 [ 1 ]。此外，通常无法通过常规方案分化的非外胚层细胞类型，如小胶质细胞和血管内皮细胞，也可通过转基因或共培养方法成功地引入脑类器官 [ 1 – 3 ]。尽管近年来 3D 培养系统取得了快速发展，但脑类器官如何接近模拟人体原始组织生理学仍然是一个“热门”话题。由于脑类器官由多种细胞类型组成，单细胞转录组分析通常用于研究细胞类型的组成和脑类器官中每个细胞的分子特征。公共存储库（如 NCBI 基因表达综合数据库 (GEO)）中单细胞转录组数据的数量不断增加，引发了各种二次合成分析，这些分析解决了方案间差异以及脑类器官与原始人脑的相似性和差异性。早期研究使用了来自脑类器官和人类胎儿脑样本的数十万个细胞，并证明了细胞应激的升高、实验验证和脑类器官区域身份的指定 [4-7]。Werner 和 Gillis 领导的一项新发表的元研究表明，原始发育中的人类大脑和脑类器官之间存在共表达网络