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生命代码：具有多词序列统一的中央教条建模
如分子生物学的中心教条所示，DNA，RNA和蛋白之间的相互作用是生物过程的基础。现代生物学预训练的模型在分析这些大分子方面取得了巨大的成功，但它们的感染性质仍未得到探索。在本文中，我们遵循Central Dogma的指导来重新设计数据和模型管道，并提供一个全面的框架，即生命代码，这些框架涵盖了不同的生物功能。至于数据流，我们提出了一条统一的管道来通过将RNA转录并反向翻译为基于核苷酸的序列来整合多词数据。至于模型，我们设计了一个密码子令牌和混合长期架构，以用遮罩的建模预训练编码编码和非编码区域的相互作用。通过编码序列对翻译和折叠过程进行建模，生命代码通过从现成的蛋白质语言模型中的知识分离来学习相应的氨基酸的蛋白质结构。这样的设计使生命代码能够在遗传序列中捕获复杂的相互作用，从而更全面地了解了与中央教条的多摩学。广泛的实验表明，生命代码在三个OMIC的各种任务上实现了状态绩效，突出了其进步多摩学分析和解释的潜力。
录音室屏幕截图的带的屏幕截图
•人类基因组的结构和功能特征•表达调控中的顺式传播相互作用。一般和特定的转录因子。用于研究的技术：用于研究差异表达的微阵列和Q-RT-PCR•表观遗传机制。DNA甲基化，质量修饰，染色质重塑复合物，LCR，表观遗传静音。Bisolfito方法用于研究DNA甲基化状态。•用于大规模测序核酸测序的第二代和第三代技术•微生物群落的基因组分析。靶标元基因组，元基因组shot弹枪和功能。•人类微生物瘤：与营养和健康的相关性•OMIC科学：定义和目标。营养/营养学：多态性与营养与食物对基因表达的影响之间的关系。基因组适应饮食。依赖配体的转录因子。神经退行性病理学的营养素和表观基因组学。营养表观基因组学：中间代谢，碳原子的代谢和表观遗传机制。药物遗传学/药物基因组学：影响对药物反应的基因，遗传环境相互作用（GXE）。•基因表达的转移后调节。功能和替代剪接调节机制。•RNA调节剂：longncrna，pirna，circrna，mirna，sirna。mirna
scbean：用于单细胞多摩变数据分析的Python库
摘要：单细胞多摩s技术提供了一个独特的平台，可通过同时量化和整合各种模式的分子特征来表征细胞状态并重建发育过程，包括基因组，转录组，表观基因组和其他幻象层。但是，在这个新生的领域中，仍然需要对新型计算工具的紧急需求，这对于在不同的OMIC模式之间对功能的有效和有效询问至关重要。scbean代表一个用户友好的python库，旨在无缝合并各种模型，用于检查单细胞数据，涵盖了配对和未配对的多摩学数据。库为任务提供了统一，直接的接口，例如降低维度降低，批处理效应消除，细胞标记从良好的scrna-seq数据转移到scatac-seq数据，以及识别空间可变基因的识别。Scbean的模型经过精心设计，以通过张力流来利用GPU加速的计算能力，从而使它们能够毫不费力地处理包含数百万个单元的数据集。可用性：Scbean在Python软件包索引（PYPI）（https://pypi.org/project/scbean/）和Github（https://github.com/jhu99/scbean）上发布。可以在https://scbean.readthedocs.io/en/latest/上找到文档和示例代码。联系人：jhu@nwpu.edu.cn
植物抗癌药物的代谢工程
测序和转录组学的进步使得通过共表达分析可以发现酶，其中候选基因通过组织表达模式与已知途径酶的相似性来识别 — — 最近在 C.roseus 和 Podophyllumpeltatum 中的发现证明了这一点 [ 4 , 5 ]。自组织映射等机器学习方法进一步优化了候选基因 [ 6 ]。这些方法，加上对植物体内生物合成定位的更深入理解，以及单细胞代谢组学等技术的发展，进一步改善了候选基因的选择，加速了酶的发现 [ 7 ]。借助基于 OMIC 的工具（如 plantiSMASH）识别物理基因簇有助于阐明缺失的生物合成酶，如那可丁和长春花碱途径中的酶 [ 8–10 ]。然而，这种方法是有限的，因为许多植物生物合成途径几乎没有或没有基因聚集，如喜树碱生物合成途径[11]。基于同源性的克隆可以加速发现与已知生物合成酶具有直系同源功能的基因，例如在 Tabernanthe iboga 的 ibogaine 生物合成途径中鉴定出 C. roseus 脱羧酶直系同源物[12]。然而，途径的复杂性往往需要采用组合方法，例如 Gelsemiumsempervirens 氧化吲哚途径的发现[13]。
对降解模型的综述和剩余的有用寿命预测，用于测试设计和预测锂离子电池
衰老是一种影响多器官系统的复杂多维，进行性重塑过程。尽管许多研究重点是研究跨多个器官的衰老，但评估单个器官对整体衰老过程的贡献是一个尖端问题。一个器官的生物年龄可能会影响其他器官的衰老，从而揭示了多器官衰老网络。最近的数据显示出类似但异步的人际关系和个体间衰老的进展，从而为跟踪老年健康状况下降的基础提供了基础。通过人工intel Ligence将多个OMIC与常见的临床参数整合在一起，允许建立器官特异性的老化时钟，这可以预测高分辨率以高分辨率的特定年龄相关疾病的发展。奇特的个体老化 - 指标（称为年龄型）可能为个性化的抗衰老，预防医学提供新颖的工具。在这里，我们回顾了相对于生物逻辑老化时钟和基于OMICS的数据的数据，提出了不同的器官特异性衰老率。应鼓励对纵向数据的其他研究，包括年轻受试者和分析与性别相关的差异，以在临床实践中应用年龄分型分析以进行预防目的。
NPC 和斑马鱼中方法和工具的开发...
识别导致神经遗传疾病的 DNA 变异的主要瓶颈是 VUS 的功能分析。本研究的目的是通过在 NPC 和斑马鱼中使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑来开发一种方法，以对在巨脑回患者中观察到的候选致病变异进行建模。通过 aCGH 和 WES 分析了 20 名巨脑回/无脑回患者的 DNA，并确定了变异的优先级。通过使用 CRISPR/Cas9 基因组编辑在 NPC 和斑马鱼中生成突变系，并与已知在巨脑回/无脑回中发挥作用的三个关键基因（TUBG1、LIS1、DAB1）之一的模型进行了比较。使用 3D 基质胶腔系统 (ICChip) 对 NPC 进行表征，并在 3 dpf 和 5 dpf 时观察到发育中的斑马鱼的表型变化。使用 qPCR 对目标突变系和选定的变体系进行了比较。与对照组相比，在 3 个选定基因的突变 NPC 系中观察到迁移延迟。WES 确定了两个候选变体，CGREF1 和 NOL9。观察到 CGREF1KO 斑马鱼和 CGREF1KONPC 中无脑畸形和小头畸形相关基因和神经元分化基因的表达变化。在 Tubg1 突变斑马鱼中观察到严重的表型，包括小头和小眼，以及肝脏/肠道发育异常。我们的研究结果证明，使用 NPC 和斑马鱼模型可以以省时省钱的方式测试导致与 NPC 迁移相关的缺陷的变异。多组学分析可以进一步将这种方法的使用范围扩展到其他神经遗传缺陷组。该项目由 TUBITAKCOST Action 资助，代码号为 217S944。
促进跨境电子商务发展的具体措施清单...
本清单第三版是在“投资便利化促进发展”项目框架下编写的，该项目由国际贸易中心 (ITC) 的 Quan Zhao 和 Rajesh Aggarwal 负责，德国发展研究所/德国发展政策研究所 (DIE) 的 Axel Berger 负责。本清单以 Khalil Hamdani 的初稿为基础，由 Karl P. Sauvant、Matthew Stephenson 和 Yardenne Kagan 组成的团队进一步完善。本清单第三版根据额外研究以及该项目框架内举办的各种活动参与者的评论进行了大幅扩充（有关这些活动的报告，请参阅 https://www.intracen.org/itc/Investment-Facilitation-for-Development/ ）。还收到了来自各国际组织的反馈。此外，本报告还得到了 ITC-DIE/世界经济论坛投资促进发展框架评论小组成员的反馈，该小组主要由投资促进机构、外国直接投资服务提供者和国际投资者的代表组成。世界银行集团提供了有益的文本输入，Makane Moïse Mbengue、Jan Knoerich、Heather Taylor-Strauss、José Henrique Vieira Martins 和阿根廷商业和服务委员会协调的阿根廷意见也提供了有益的文本输入。特别感谢 Alexandre de Crombrugghe、Maximilian Eltgen、Jaime Granados、Andreas Hora、Mia Mikic、Ivan Nimac、Ana Novik、Ahmed Omic、Sebastian Reil、Bostjan Skalar、Ana Arias Urones 和 Douglas Van Den Berghe 提供的非常有益的评论。
ISPAD年度会议重点介绍2023 Ispad Allan Drash奖学金报告 peerzada_ovais_ispad-jdrf_fellowship_report rvbk（1） 2023 ISPAD“ Allan Drash”临床奖学金报告... Mysterline Joseph网站：Center Hosidentier de Luxembourg
5外科，牙科，儿科和妇科科学系，小儿糖尿病和代谢部门，大学和阿兹达达·opsedaliera Integrata，Verona，Verona，Verona，Verona，意大利Verona 6 Copenhagen University Hospital -Steno Diabetes Hospital -Steno Diabetes Center Copenhagen医院，Endermology niver Spription，Endmark 7 Enkmargy，Endocrpin- 7 Endocrpin -Endocrpirin- Endocrimology -7 Endocrpin- Endocrincormy -7 endocrimology- endocrpin- endocrimology ,，糖尿病诊所基金会，Dabrowa Gornicza，波兰9儿科和青少年内分泌学家，印度艾哈迈达巴德的Shalby医院内分泌学系10伊斯坦布尔大学Cerrahpasa- cerrahpasa- cerrahpasa- cerrahpasa医学学院Leigh Hospitals NHS Trust，Wigan，英国威根13医学信息学研究所，Charité，Charité，UniversitätsmedizinBerlin，德国14 14洛杉矶儿童医院，美国美国通讯员Sze May ng May ng Obe，儿科，默西岛和西兰卡什郡NHS nhs nhs trust，Mays，Email.NHS May.ngngngn.ngngn.ngngn.ngng n. - 当前对T1DM的预测和预防1型糖尿病（T1D）预测的最佳可用生物标志物是自身抗体，定义的HLA单倍型和遗传风险评分。重要的举措改善T1D预测的示例是Diaunion（区域间筛查研究）和DNBC筛查计划（丹麦国家出生队列），这是一项瑞典和丹麦人口基于人口的筛查计划。这两个程序均包括一种精确的预测方法，包括扩展遗传风险评分，OMIC技术，可在机器学习和人工智能的帮助下更好地理解Beta细胞预测概况。Diaunion的经验
哺乳动物大脑发育和神经炎症的空间动力学通过多模式三媒体映射
能够在不同时间点上空间绘制多层的OMIC信息的能力2允许探索促进脑发育，分化，人体化和3次疾病改变的机制。本文中，我们开发并应用了空间tri-omic测序技术，4 dbit arp-seq（空间ATAC – RNA-蛋白质 - 蛋白质）和DBIT CTRP-SEQ（空间切割＆TAG-5 RNA – Protein-seq）以及多重免疫液（Codexial Imagiat in Dynamexial in Dynampatial in Dynamexial in Dynamecial in Dynamecial in Dynamecial in Dynampatial in Dynampatial in Dynampatial in Dynampatial in神经炎症。与人类发育中的大脑感兴趣的区域相比，在产后P0到P21的不同阶段获得了小鼠脑的时空三个骨图。具体来说，在皮质9区域中，我们发现了10层定义转录因子的染色质可及性的时间持久性和空间扩散。在call体中，我们观察到整个子区域髓磷脂基因的动态染色质启动11。一起，它提出了层特异性投影12个神经元的作用，以辅助轴突生成和髓鞘形成。我们进一步映射了溶血石13（LPC）神经炎症的大脑，并在14个发育和神经炎症中观察到了共同的分子程序。的小胶质细胞表现出炎症和分辨率的保守和不同程序15，不仅在LPC病变的核心上瞬时激活16，而且在远端位置也大概是通过神经元回路。19因此，这项工作揭示了大脑发育和神经炎症的17种常见和差异机制，从而获得了18个有价值的数据资源，以研究大脑发育，功能和疾病。
使用大数据和机器学习算法来提取神经发育障碍中可能的治疗目标
神经发育障碍（NDDS）影响个人功能的多个方面，包括社交互动，沟通和行为。NDD的潜在生物学机制尚未完全尚未完全遗忘，并且药理学的有效性受到限制，部分原因是这些疾病的复杂性质以及各个个体症状的异质性。识别与NDD相关的遗传基因座可以帮助理解生物学机制，并可能导致新疗法的发展。然而，这些复杂疾病的多基因性质使范围全基因组关联研究（GWAS）具有挑战性的新治疗目标。大数据和高通量工具领域的最新进展为NDD的基本生物学机制提供了根本的新见解。本文回顾了各种大数据方法，包括经典和最新的技术，例如深度学习，可以从GWAS和其他OMIC数据中识别潜在的治疗目标，并特别强调NDD。我们还强调了解释和因果机学习（ML）方法的越来越重要，这些方法可以帮助识别基因，分子途径以及更复杂的生物学过程，这些过程可能是这些疾病中干预的未来目标。我们得出的结论是，这些遗传学和ML方面的新发展有望促进我们对NDD的理解和确定新颖的治疗靶标。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。