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通过变性梯度凝胶电泳分析聚合酶链反应扩增的基因编码复杂微生物种群
我们描述了一种分析复杂微生物种群遗传多样性的新型分子方法。该技术基于通过变性梯度凝胶电泳 (DGGE) 分离编码 16S rRNA 的聚合酶链式反应扩增基因片段，这些片段的长度相同。对不同微生物群落的 DGGE 分析表明，分离模式中存在多达 10 个可区分的条带，这些条带很可能来自构成这些种群的许多不同物种，从而生成了种群的 DGGE 图谱。我们表明，可以识别仅占总种群 1% 的成分。使用针对硫酸盐还原菌 16S rRNA 的 V3 区特异性的寡核苷酸探针，可以通过杂交分析识别某些微生物种群的特定 DNA 片段。对在有氧条件下生长的细菌生物膜的基因组 DNA 进行分析表明，尽管硫酸盐还原菌具有厌氧性，但它们仍存在于这种环境中。我们获得的结果表明，该技术将有助于我们了解未知微生物种群的遗传多样性。
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
＃4811 Zidesamtinib和其他ROS1抑制剂在颅内CD74-ROS1 G2032R临床前模型
截至2024年8月，FDA已批准Crizotinib，Entretectinib和Repotrectinib用于治疗ROS1 +转移性NSCLC患者。Zidesamtinib正在针对晚期ROS1 + NSCLC和其他实体瘤患者的1/2期试验中进行研究（ARROS1，NCT05118789）。与Zidesamtinib批准或研究疗法没有进行头对头临床研究。临床前实验没有能力确定测量的任何抑制剂之间测量值差异的统计显着性。TKI效力基于BA/F3 CD74-ROS1和CD74-ROS1 G2032R；有关在具有野生型ROS1融合的7个细胞系和具有ROS1 G2032R融合的6个细胞系的ROS1 TKI的更全面的表征，请参见参考1。❯财务披露
Motus：分类分类学组成，转录活性和微生物群落的应变种群
Motu Profiler或Short Motus是一种软件工具，可以从分类学组成，代谢活性成员的丰富性以及菌株群体的多样性方面对微生物群落的生产。为此，它维护了单拷贝系统发育标记基因序列的数据库，该数据库被用作参考，简短读取的元基因组和元文字读数被映射为识别和定量微生物分类群。在这里，我们描述了两个基本协议中最常见的MOTU剖面用例。其他支持协议提供有关其安装和深入指南的信息，以调整其设置，以增加或降低检测和量化分类单元的严格度，以及用于自定义输出文件格式。提供了解释分析结果的指南，以及有关独特功能，方法学细节和工具的开发历史的其他信息。©2021作者。Wiley Perigonicals LLC发布的当前协议。
算法，专家还是两者？评估特征选择方法对用户偏好和Reliance
sof umer洞穴是一个未开发的极端环境，可容纳新型微生物和潜在的遗传资源。来自洞穴的微生物组已被遗传适应以产生各种生物活性代谢产物，使它们能够生存并耐受苛刻的结合。然而，尚未探索Sof umer Cave微生物中与生物合成相关的基因簇标志。因此，使用高通量shot弹枪测序来探索sof umer Cave的微生物组中与生物合成相关的基因簇（BGC）。Geneall DNA土壤迷你试剂盒用于从均质样品中提取高分子量DNA，并使用Novaseq PE150对纯化的DNA进行测序。根据微-RN数据库，乌默洞穴中最常见的微生物属是原细菌，静脉细菌，verrucomicrobobiota和蓝细菌。对与生物合成相关的基因簇进行了注释并分类，并使用抗石和NAPDOS1预先对BGC进行预令。确定了编码广泛的二级代谢物的BGC的460个推定区域，包括RIPP（47.82％），萜烯（19.57％），NRPS（13.04％），杂种（2.18％）和其他新的注释（10.87％）com punds。此外，NAPDOS管道还从链霉菌素的链霉菌素（链霉菌素基因肌链霉菌素）中鉴定出钙依赖性的抗生素基因簇，来自链霉菌Chrysomallus的放线菌素基因簇和来自链霉菌链霉菌的博霉素基因簇。这些发现突出了Sof Umer Cave微生物组的未开发的生物合成潜力，以及其发现天然产物的潜力。
运输和流动部门的游戏化
Sara Cajander，Matthijs Kox，Brendon Scicluna，Markus Weigand，Raquel Almansa Mora等人。分析SEPIS中失调的免疫反应：克服挑战以实现精确医学的目标。柳叶刀呼吸医学，2024，12（4），pp.305-322。10.1016/s2213-2600（23）00330-2。HAL-04403539
未知主要起源癌的全面基因组分析：考虑库比斯科研究设计的回顾性分子分类
背景。未知原始起源（CUP）的癌占新诊断的晚期恶性肿瘤的2％ - 5％，并以化学疗法作为护理标准。Cupisco（NCT03498521）是一项正在进行的随机试验，该试验使用全面的基因组亲膜（CGP），将杯赛患者分配给基于基因组亲实现的靶向或免疫疗法治疗臂。，我们对CGP的杯子病例进行了重新观察分析，以确定有多少有资格进入实验性杯状臂的可能有资格。材料和方法。使用基于混合捕获的基础CDX分析（平均覆盖范围，> 600倍）分析了基础库数据库中基础科目数据库中的腺癌和未分化的杯子标本。确定了基因组改变，微卫星不稳定性（MSI），肿瘤突变负担（TMB），杂合性（GLOH）的基因组丧失（GLOH）和程序性死亡 - 结构1（PD-L1）阳性。
飞机过滤器和面罩的机载微生物群落的宏基因组分析
机载微生物群落虽然经常因生物量低而挑战研究，但在公共卫生和病原体传播中起着至关重要的作用。通过shot弹枪宏基因组学，这项研究利用面罩和飞机舱滤清器的非侵入性空气采样来研究具有频繁人类相互作用的环境中的微生物多样性，包括医院和飞机。开发了全面的抽样和分析工作流程，并结合了环境和富集方案，以增强微生物DNA恢复和多样性分析。尽管存在生物量的局限性，但允许成功鉴定407种的优化提取方法，其中包括cutibacterium痤疮，表皮葡萄球菌，hankookensis和Radiotolerans甲基杆菌。富集加工导致更大的元基因组组装基因组（MAG）恢复和较高的抗菌耐药基因（ARG）鉴定。这些发现突出了高占用公共场所中ARG的存在，这表明监测的重要性以及在这种环境中减轻空气传播风险的潜力。这项研究证明了将环境和富集采样相结合以捕获狭窄空间中综合微生物和ARG概况的实用性，从而为在公共卫生环境中增强病原体监测提供了框架。
d-lmbmapx：在任何发育阶段进行自动全脑神经电路分析的广义深度学习管道
缺乏准确和全面分析的工具，阻碍了小鼠的全脑电路发展。没有现有的3D大脑图集提供每日产后分辨率，因为建造这种地图集是高度劳动的。轴突形态动态变化，使可靠的分割具有挑战性，许多2D数据集缺乏足够的Z分辨率用于交叉模式3D分析。在这里，我们提出了D-LMBMAPX，这是一种在产后发展的自动化全脑电路分析的深度学习管道。d-LMBMAPX构建高分辨率的3D小鼠大脑图谱，跨越了七个产后阶段，并在任何后日都采用自适应注册策略来进行全脑对齐。它还集成了用于轴突和SOMA分割的基础模型，从而实现了整个开发的定量电路评估。，我们实现了基于扩散模型的样式转移，以用于交叉模式和跨二维注册，并通过将遗传定义的神经元类型从2D ISH数据集对齐到我们的3D地图集进行了验证。使用D-LMBMAPX，我们在产后成熟过程中介绍了全脑多巴胺能预测。
分析儿童和青少年脑发育的内部和个体间差异
随着我们朝着人群水平的发育神经科学发展，了解大脑成熟和神经发育异质性源的个体内和个体变异性变得至关重要。大规模的纵向神经影像学研究发现了群体级的神经发育轨迹，尽管最近的工作已经开始解开内部和个体间的差异，但它们在很大程度上不清楚。在这里，我们旨在在青春期大脑认知发展（ABCD）研究中量化从儿童晚期到青春期的神经发育方面的个体内和个体间的可变性，并研究年龄，性别和青春期对个体间变异性的贡献。我们的结果提供了对皮质和皮质下灰质之间微观结构发育差异的新见解。我们发现，一个人的起点与所有大脑结局的大脑如何变化有关。尽管性别和青春期状况都导致了个体间的变异性，但我们发现对假设的男性差异更大，并且在整个青春期的个体间变异性方面的增加有限。这项工作强调了跨发展方面和整个大脑的个人变异性袋，以供将来的研究，同时描述了一种有希望的方法来量化与规范发展的偏差。