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组合组学揭示了杜罗葡萄酒产区真菌和细菌的微生物生态位与葡萄酒挥发性特征之间的关联
葡萄酒微生物群落建立了复杂的生态系统，调节香气化合物的形成，但只有少数研究寻求特定微生物与葡萄酒挥发性物质之间的相关性。本研究结合了代谢条形码和代谢组学，以识别与杜罗河标志性地区 3 个著名品种的葡萄酒挥发性特征相关的真菌和细菌微生物生态位。在整个自然发酵过程中，鉴定了三个主要的微生物生态位，并且 Hanseniaspora - Saccharomyces 的演替时间取决于品种。最大的生态位包括 Hansenias pora、Aureobasidium、Alternaria、Rhodotorula、Sporobolomyces、Massilia、Bacillus、Staphylococcus 和 Cutibacterium，它们与 7 种代谢物呈正相关，即乙偶姻、乙酸异戊酯、丙酸乙酯、c-3-己烯醇、苯乙醚和 4-乙基苯酚。发酵酵母S. cerevisiae、Torulaspora delbrueckii和Meyerozyma caribbica与γ-丁内酯、t-威士忌内酯、异戊醇、癸酸乙酯、异丁酸乙酯、琥珀酸二乙酯、异戊酸、4-乙基愈创木酚和4-丙基愈创木酚呈强相关性。 Lachancea quebecensis 与几种致病真菌（青霉菌、白粉病菌、核盘菌、曲霉菌、Mycosphaerella tassiana）和细菌（假单胞菌属、酸拟杆菌、泛菌、Steno trophomonas 和 Enhydrobacter）聚类，与各种单萜醇和降异戊二烯类化合物（包括芳樟醇和 β-紫罗兰酮）呈正相关，此外还与苯甲醇、二乙酰、乙酸异丁酯、乙基香草酸酯和甲基香草酸酯呈正相关。代谢物-微生物群相关性表明品种特异性可能是区域芳香特征的基础。
生物信息学研讨会：Omiq-HES项目简介（Genomcore和Fujitsu Omics Analysis）
15:10 Omiq-HES和组成分析平台（Genomcore Bims和Fujitsu Omics分析解决方案）15:10 Omiq-HES和组成分析平台（Genomcore Bims和Fujitsu Omics分析解决方案）
农作物早期疾病检测的下一代方法
1生物医学，神经科学和高级诊断学系（BIND），巴勒莫大学生物化学研究所，意大利90127； giovanni.pratelli@unipa.it（g.p。）; daniela.carlisi@unipa.it（D.C.）2卫生促进，母亲和育儿部，内科医学和医学专业（Promise），巴勒莫大学，意大利90127，意大利巴勒莫90127； bartolo.tamburini@unipa.it 3高级诊断与生物医学研究中央实验室（Cladibior），AOUP PAOLO GIACCONE，意大利90127； giustodavide.badami@unipa.it（g.d.b。）; marianna.lopizzo@unipa.it（M.L.P。）4生物学，化学和药物科学与技术系（Stebicef），意大利巴勒莫大学90127生物化学实验室； anna.deblasio@unipa.it *通信：diana.diliberto@unipa.it;电话。： +30-091-236-90-650†这些作者对这项工作也同样贡献。
神经肽相关组学和基因编辑的最新进展：聚焦 NPY 和生长抑素及其在鱼类生长和食物摄入中的作用
摄食和生长是生物体中两个密切相关且重要的生理过程。对哺乳动物的研究为我们提供了一系列关于神经肽及其受体的特征描述以及它们在食欲控制和生长中的作用。中枢神经系统，特别是下丘脑，在食欲的调节中起着重要作用。根据其在摄食调节中的作用，神经肽可分为促食欲肽和厌食肽。迄今为止，神经肽对摄食和生长的调控机制主要从哺乳动物模型中进行探索，然而，作为低等且多样化的脊椎动物，鱼类对神经肽及其受体的调控作用的了解甚少。近年来，组学和基因编辑技术的发展加速了对神经肽及其受体研究的速度和深度，这些强大的技术和工具使得人们可以从更精准、更全面的视角探索神经肽的功能机制。本文综述了神经肽和受体的组学和基因编辑技术的最新进展及其在鱼类摄食和生长调控中的研究进展，旨在比较了解神经肽在非哺乳动物，特别是鱼类中的作用机制。
整合OMICS和基因编辑工具，以快速改善传统食品植物，以供多元化和可持续的粮食安全
摘要：全球的土著社区，尤其是在农村地区，食用当地可用的植物，称为传统食品植物（TFP），以满足其营养和健康相关的需求。最近的研究表明，许多TFP具有高度营养，因为它们含有健康的代谢产物，维生素，矿物质元素和其他营养素。过分依赖主流主食作物具有自己的缺点。如今，传统食用植物被认为是未来的重要农作物，可以充当新兴全球人口的补充食品。他们也可以在Covid-19和其他大流行时期等情况下充当紧急食品。当前情况需要本地可用的营养TFP来进行可持续的粮食生产。要增加培养或改善TFP中的特征，必须了解调节一些重要特征的基因的分子基础，例如营养成分以及对生物和非生物胁迫的韧性。现代OMIC和基因编辑技术的综合使用提供了很好的机会，可以更好地了解优质营养含量，气候富度性状以及适应当地农业气候区域的遗传和分子基础。最近，意识到TFP的重要性和利益，科学家表现出对TFPS的研究和测序的兴趣，以改善其改进，培养和主流化。诸如基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学和离子组学之类的综合法学已成功地用于植物中，并对基因 - 蛋白质 - 金代谢物网络有了全面的了解。组合使用OMICS和编辑工具已成功地编辑了几个TFP中的有益特征。这表明有足够的范围用于改善可持续粮食生产的TFP。在本文中，我们强调了通过综合使用OMIC和基因编辑技术来改善TFP的重要性，范围和进步。
有关研究主题的社论，探索单细胞法分析和基于干细胞的疾病模型的药物开发
在生物学研究的动态领域中，我们目睹了一个变革性的时代，重新掌握了我们对细胞功能，发育过程和疾病复杂性的掌握。这一科学文艺复兴时期的核心是单细胞（SC）基于OMICS的分析，包括单细胞多组合的领先技术，以及基于创新的干细胞方法。这些技术已经催化了一系列发现，为我们寻求知识和彻底改变了科学研究的景观开辟了新的边界。干细胞的探索标志着这一旅程中重要的一章。以其显着的自我更新和分化能力而闻名，干细胞对于维持组织平衡和增生至关重要。对它们的性质和生物过程的这种更深入的了解不仅提高了再生医学领域，而且还引入了潜在的治疗策略来打击各种疾病，为全球提供了新的希望和治疗可能性。此外，将体细胞重编程为多能干细胞的过程是特别引人注目的进步。该技术可以通过从患者或基因工程中得出细胞来反映特定疾病，从而创建各种疾病模型，从而提供了一种强大的工具来以更加个人和精确的水平探索疾病机制。对干细胞生物学和疾病建模的这种见解展示了一个有希望的突破性领域，以前比作科学领域。Zhang等。Zhang等。它还改善了药物筛查方法，从在单一细胞上测试候选药物到在复杂的组织上测试具有许多类型的细胞在一起的复杂组织，它们可以更好地模拟体内的真实病理状况。本评论的研究主题探讨了SC-Ser-sequesting技术的变革性影响，尤其是它们扩展到SC-Multiomics，使用干细胞作为推进疾病理解，诊断和药物发现的平台。应对药物开发的持续挑战，例如成功率低
多层法分析揭示了一个非古典视黄酸信号传导轴，该轴调节造血干细胞身份
2008; Till and McCulloch，1961）。 hsc可以引起多能祖细胞（MPP），该祖细胞将逐步分为谱系的祖细胞，最终分为效应细胞（Ikuta和Weissman，1992; Okada等，1992）。 在稳态条件下，HSC是高度静止的，并且表现出低的生物合成活性（Cabezas-Wallscheid等，2017； Wilson等，2008）。 尽管目前有辩论，但HSC通常描述了依赖糖酵解ATP产生的TA，同时抑制线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）（Chandel等，2016; Ito and Suda，2014; Liang et al。，Liang等，2020; Vannini等，2016）。 尽管如此，HSC必须能够在压力引起的激活后可逆地切换其代谢程序，以满足更高的能量需求并驱动分化（Ito和Suda，2014; Ito等，2019; Simsek et al。，2010; Takubo等，2013）。2008; Till and McCulloch，1961）。hsc可以引起多能祖细胞（MPP），该祖细胞将逐步分为谱系的祖细胞，最终分为效应细胞（Ikuta和Weissman，1992; Okada等，1992）。在稳态条件下，HSC是高度静止的，并且表现出低的生物合成活性（Cabezas-Wallscheid等，2017； Wilson等，2008）。尽管目前有辩论，但HSC通常描述了依赖糖酵解ATP产生的TA，同时抑制线粒体氧化磷酸化（OXPHOS）（Chandel等，2016; Ito and Suda，2014; Liang et al。，Liang等，2020; Vannini等，2016）。尽管如此，HSC必须能够在压力引起的激活后可逆地切换其代谢程序，以满足更高的能量需求并驱动分化（Ito和Suda，2014; Ito等，2019; Simsek et al。，2010; Takubo等，2013）。
生物医学数据科学的年度审查，利用多模式OMICS数据整合中的人工智能：为下一个额头铺平道路
电子健康记录中的多构想数据与详细的表型见解的整合标志着生物医学搜索的范式转移，从而对健康和疾病途径提供了无与伦比的整体观点。本综述描述了多模式法数据集成的当前景观，强调了其在对复杂生物系统的综合理解中的变革潜力。我们探索了可靠的数据集成方法，从基于串联到基于转换的基于转换和基于网络的策略，旨在利用各种数据类型的复杂性。我们的讨论范围从无数的大规模种群生物库中到剖析单一单元级别的高维度层。评论强调了
基于网络的OMICS，生理和环境数据的集成在现实世界Elbe estuarine Zander
生成人工智能（GAI）是人工智能的一部分，需要大量的计算硬件资源来进行数据处理和模型培训。但是，GAI的电子废物（电子废物）仍然没有被忽视和忽略。在这里，我们提出了一个计算功率驱动的材料流分析（CP-MFA）模型，以测量与GAI相关的电子废物生成，并特别关注大语言模型。通过在不同情况下量化服务器需求和电子废物的产生，我们发现这种新兴的废物流将以有害的环境影响而迅速增长（到2030年，到2030年累积废物）。因此，我们呼吁在服务器制造商和数据中心运营商中尽早采用循环经济措施。这项研究揭示了在GAI BOON的背景下与硬件相关的重要环境含义。
运动训练和DNA甲基化概况 -
1，巴西RibeirãoPaulo大学RibeirãoPreto医学院，2应用生理学与营养研究小组，体育和体育学院，风湿病学院，FMUSP学院，巴西Sao Paulo，Brazil of Sao of Morecull Joso of Sao of Pripo of Morecull Jolecultor of Morecular Jolecultor of Morecull of Morecull of Morecull Jole of Paulo O，巴西，巴西大学医学院4号消化系统系，5级数学系，Coruña大学，科鲁尼亚大学，OMICS OMICS OMICS OMICS OMICS OMICS OMICS卫生研究所（IDIS）吉亚·德拉·奥贝斯达德（GíaDela obesidad）和塞伯本（塞伯本）黑人医学院，圣保罗大学，里贝尔·比特托（RibeirãoPreto），巴西