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欧洲央行的资产购买计划：有效性，风险...
该文件是欧洲议会经济和货币事务委员会要求的。AUTHORS Joscha BECKMANN, Kiel Institute for the World Economy, University of Greifswald Salomon FIEDLER, Kiel Institute for the World Economy Klaus-Jürgen GERN, Kiel Institute for the World Economy Stefan KOOTHS, Kiel Institute for the World Economy Josefine QUAST, University of Würzburg Maik WOLTERS, Kiel Institute for the World Economy, University of国际货币基金组织Würzburg法兰克福管理员负责Drazen Rakic Rakic编辑助理Janetta Cujkova语言版本的原始版本：EN关于编辑政策部门提供内部和外部专业知识，以支持EP委员会和其他议会机构，以塑造和行使对EU内部政策的民主审查。要联系政策部门或订阅更新，请写信给：经济，科学和生活质量政策政策政策欧洲议会L-2929-Luxembourg-电子邮件：Poldep-pordep-proconomy-science@ep.europa@ep.europa.europa.eu手稿完成：欧洲联盟，2020年9月2020年9月2020年©2020年9月2020日在Internet上销售。 https://www.europarl.europa.eu/committees/en/econ/econ/econ/econ-policies/onetary-dialogue免责声明和版权本文档中表达的观点是作者的唯一责任，并且不一定代表欧洲议会的正式立场。
D4006-肠道微生物群分析
使用QIIME2进行16S菌群分析（Qiime 2 Development Team（2017））处理从测序得出的数据。使用Qiime 2版本2020.8.0分析了已经具有条形码和衔接器的反复列出的配对端序列。用于质量过滤和特征（OTU）预测，我们使用了DADA2（Callahan等人（2016））。回顾了序列质量数据后，我们从正向的5'末端和反向读取的0 nts缩小了0个核苷酸（NTS）。正向读数被截断为270 NT，并反向读取为200 nts。使用MAFFT对齐代表序列（Katoh和Standley（2013））。使用FastTree 2（Price，Dehal和Arkin（2010））制成对齐序列的系统发育树。otus/特征是使用预先训练的幼稚贝叶斯分类学分类器分类分类的。使用SILVA 128 97％OTU对分类器进行了训练（Quast等（2013））。产生了分类计数和百分比（相对频率）的表。多样性分析是在由此产生的OTU/特征表上进行的。BIOM表，以提供α和β多样性的系统发育和非细胞发育指标（Lozupone等人。（2011））。使用R进行其他数据分析（PLS-DA）和统计。可视化文件（.QZV）可以通过http://view.qiime2.org查看。以这种方式浏览的最相关文件是特征表（Table.QZV（分类单元的SEQ计数数据）和相对_FREQ_TABLE.QZV（分类单元的％丰度））和Taxa bar Prot（tublea bar-bar-plots.qzv）。
克隆复合物398甲氧西林 - 耐药葡萄球菌...
meCA -MRSA通过PCR靶向SA-442物种特异性片段和MECA基因（6，7）。我们使用PCR（8，9），与LUKF/ LUKS-PV基因的隶属关系和存在。我们通过使用磁盘扩散方法对抗生素抗性进行了表型检测，并根据欧洲抗菌敏感性测试版本14.0（10）提供的指南来解释结果。我们使用核素体微生物DNA隔离试剂盒提取DNA（Machery-Nagel，https://www.mn-net.com）。图书馆的准备和全基因组排序被外包给Eurofins（德国体育馆），其中使用了Illumina Novaseq6000技术（https：// www.illumina.com）。读取质量质量并通过使用Shovill v1.0.4（https://github.com/tseemann/shovill）来从头组装，我们通过使用quard v5.0.2（https://quast.sourceforge.net）评估了组装质量。We performed typing by using MLSTFinder v2.0.9 and spaTyper (Genomic Epidemiology Cen- ter, http://www.genomicepidemiology.org) and identified resistance and virulence genes by using ResFinder 4.1 and VirulenceFinder v2.0.3 (Genomic Epidemiology Center) (identity >95%) and confirmed resistance genes通过使用卡3.2.9。（https：//card。mcmaster.ca）。我们通过使用bakta 1.9.1（https：//bakta.computational.bio）来表征转座TN 554的遗传环境。要比较主体，我们使用了国家生物技术信息中心（NCBI）BLASTN工具（https：// bast。ncbi.nlm.nih.gov）。，我们通过使用Roary以前出版的繁殖（6）（Roary v3.13.0，Gubbins v2.4.1和SNP-Dist v0.7.0; https：/https：//github.com）在所有CC398 PVL-Posistive rypseques tripseq：
大规模生产芽孢杆菌的大规模生产。在公司的制造安装中，agrosalgeiro
在自然界中越来越多的抗生素抗性菌株选择，寻找替代性抗菌策略的搜索变得越来越重要。肠球菌CUS粪cv167是本公告中突出的菌株，已经证明了对各种病原体的体外活性，包括金黄色葡萄球菌，表皮球菌，apisterpococcus agalactiae，链球菌，链球菌Uberis uberis uberis，coliica coli coli coli coli coli，使用斑点测定法（1）的抑制活性结果如图1。该细菌是从2022年2月在巴西米纳斯Gerais的Coronel Xavier Chaves的牛奶罐中存储在散装牛奶箱中的原始牛奶样品中分离出来的。用于细菌分离，将1 ml等分试样的牛奶样品串联在磷酸盐缓冲溶液（pH 6.2; Merck，德国）中串联稀释（10°至10°），并将100 µL铺在M17琼脂（美国Sigma-Aldrich，USA）上。在35°C下孵育48小时后，将分离的细菌菌落条纹划分到新鲜的M17琼脂上以进行纯化。分离株指定的CV167被识别为无氧化氢酶活性的革兰氏阳性球菌。然后使用苯酚 - 氯仿法提取细菌的DNA（2）。使用Nanodrop 1000 UV/VIS（Thermo Scientific，Massachusetts，EUA）评估了DNA数量和质量，并使用Illumina DNA Prep套件制备了测序文库。使用Illumina NextSeq 2000平台上的300 bp配对末端测序对DNA进行了测序，从而产生了1,169倍的序列深度。修剪过程导致仅删除1.37％的读数。确认fastQC 0.12.1（3）最初用于评估测序数据的质量，该质量总共产生了11,863,824读。这些读取使用三型0.39（4）进行修剪，并具有以下参数：尾随：10;领导：10;滑动窗口：4:20;最小长度为50 bp。使用黑桃3.15.4（5）进行简短读数的从头组装，将覆盖范围参数设置为“自动”，而K-Mers则将21、33、55、77、99和127。较短的重叠群从最终组装中排除了500 bp。使用Quast 5.2.0（6）评估组装质量。总共产生了61个重叠群，合并长度为2,736,418 bp，鸟嘌呤 - 环氨酸（GC）含量为37.93％，N50的N50为156,530。基因组完整性，揭示了杆菌类的完整性99.3％。
氟康唑抗性的解脂耶氏酵母临床分离株 CBS 18115 的基因组序列草图
arrowia lipolytica 属于子囊菌门、酿酒菌亚门和双足菌科 (1)。除了工业用途 (2) 之外，Y. lipolytica 还广泛存在于食品、环境和动物中 (1)。由于其能够在 32°C 以上不稳定地生长，因此通常认为该菌种可安全用于工业用途 (1)。Yarrowia lipolytica 是一种机会性病原体，可引起侵袭性念珠菌病 (3)。在体外，该菌种被认为对氟康唑敏感 (4)。第一个 Y. lipolytica 基因组 (CLIB122) 于 2004 年发布 (5)。我们报告了对氟康唑有抗性的 Y. lipolytica 临床分离株的基因组草图，该分离株是从溃疡性结肠炎手术后的血培养中采集的。有趣的是，尽管之前曾接触过唑类药物，但使用梯度浓度试纸法（Etest；bioMérieux），该菌株的氟康唑 MIC 为 0.256 mg/mL。患者成功地用卡泊芬净治疗。该菌株在 35°C 的显色琼脂平板（CAN2；bioMérieux）上生长，并使用 Vitek 基质辅助激光解吸电离 - 飞行时间质谱 (MALDI-TOF MS) 仪器（bioMérieux）进行鉴定。在溶菌酶细胞壁消化后，使用 QIAmp DNA minikit（Qiagen）提取基因组 DNA。使用 Illumina DNA 制备标记试剂盒（Illumina）构建文库。简而言之，使用珠状转座子技术和集成 DNA 技术 (IDT) 的 Illumina DNA/RNA 独特双重 (UD) 索引集将 30 ng 总 DNA 片段化并进行索引。使用 Qubit 高灵敏度试剂盒 (Thermo Fisher Scienti ) 对文库进行扩增、纯化和定量。最后，将 9 pM 汇集和变性文库放入 2 250-bp v2 试剂盒 (Illumina) 中，并使用 MiSeq 仪器 (Illumina) 进行测序。使用 CLC Genomics Workbench v22.0 (Qiagen) 中的 Trim Reads v2.5 和 De Novo Assembly v1.5 工具对原始读取进行修剪、组装成重叠群并进行搭建。使用覆盖率与长度图丢弃覆盖率为 , 10 且长度为 , 500 bp 的重叠群 (6)。使用 QUAST v5.0.2 对最终的 scaffold 集进行质量分析 (7)。总基因组大小为 20,255,408 bp，分布在 521 个 scaffold 上（覆盖率为 100 ），N 50 值为 105 kbp（最长 scaffold，397 kbp），GC 含量为 49.03%。AUGUSTUS v3.4.0 (8) 使用白色念珠菌训练数据集预测了 6,151 个蛋白质编码基因，使用 tRNAscan-SE 2.0 检测到了 484 个 tRNA 基因 (9)。使用 BUSCO v5.3.2 和 saccharomycetes_odb10 谱系数据集 (10) 估计基因组完整性为 95.3%。平均核苷酸同一性 (ANI) 计算
使用全原子模拟和人工智能发现新的淀粉样蛋白样肽
微生物组革命移动了微生物学家的守门柱。几个世纪以来，微生物学一直在理解相对少量的微生物上。这些模型物种是因为它们对健康，环境，工业的重要性，或仅仅是因为该物种易于使用。微生物学家在整个分子，遗传和基因组旋转中保持了关注，但是宏基因组革命使得不可能忽略我们世界各个方面发现的成千上万种研究的物种（DeWhirst等人。2010; Quast等。2013; Parks等。2018）。微生物组的科学崛起令人兴奋，但它给微生物学带来了巨大的实践挑战。如果只花了几个世纪的时间才能学习几种模型物种的细节，我们如何才能理解成千上万的新发现物种？为了说明研究研究的数据的匮乏，我们进行了文献计量分析，以提出微生物学研究的不均匀分布。GTDB数据库的版本202（Parks等人2022）包括43,409种独特的物种，我们计算了参考标题或摘要中每个物种的PubMed文章数量。结果严重偏斜。几乎74％的已知物种从来都不是科学出版物的主题 - 这些是未研究的细菌（图1A）。即使在研究的物种中（至少有一个出版物），所有文章中的50％仅指十种物种（图1b）。因此，我们的知识密度（我们每个物种所学的数量）实际上正在减少。所有细菌学文章中有90％以上研究的物种的研究不足1％，从而产生了细小的微生物的“长尾巴”。科学企业正在扩大，每年科学家发表的论文比久违的年份（国家科学基金会和国家科学委员会2021年）多4-5％。很容易想到，科学产量的增加将克服微生物的长尾巴，也就是说，科学家最终将四处研究每个物种。不幸的是，每年发现的物种数量超过了科学产出的增加（图1C）。在1990 - 2020年之间，每个研究的细菌种类发表的论文数量降低了60％（图1D）。当我们的很多理解来自少量的小动物时，我们对细菌多样性的看法就会有偏见。微生物学家杰弗里·格拉尼克（Jeffery Gralnick）曾经打趣说：“大肠杆菌是大肠杆菌的伟大模型生物。”格拉尼克（Gralnick）的评论提到在Shewanella Oneidensis的TCA周期中发现异常（相对于大肠杆菌）（Brutinel and Gralnick 2012）。尽管Oneidensis链球菌的引用减少了201倍，但可以说不是一个研究的物种。我们的分析将其排名为研究最多的细菌，在所有物种中排名前2.17％。即使是格拉尼克上述论文的简介也将S. oneidensis表示为“模型环境有机体”。如果在微生物2％之外发现了S. Oneidensis的TCA周期等差异，请想象其他98％的微生物中的多样性。微生物学家如何赶上爆炸的生命树？我们提出了两个宏伟的挑战，以培训一代可以解决微生物世界多样性的微生物学家。首先，我们需要采用多因素实验设计。一次进行一次研究的物种，菌株，基因，环境，压力源和表型。统计学家已经教导了数十年来，最有效，最强大的实验设计同时改变了多个因素，然后对效果进行解析