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重编程模块化集成酶的系统开发使大型DNA序列的精确基因组整合
未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本的版权持有人（此版本发布于2024年5月10日。; https：//doi.org/10.1101/2024.05.09.593242 doi：biorxiv Preprint
商业寡核苷酸中 CRISPR 指南和其他不相关核苷酸序列的交叉污染
摘要 定制寡核苷酸（oligos）是生物医学研究中广泛使用的试剂。寡核苷酸的一些常见应用包括聚合酶链式反应（PCR）、测序、杂交、微阵列和文库构建。寡核苷酸在这些应用中的可靠性取决于其纯度和特异性。本文报告，市售的寡核苷酸经常被非特异性序列（即其他不相关的寡核苷酸）污染。我们设计的用于扩增成簇的规律散布回文重复序列（CRISPR）指导序列的大多数寡核苷酸都含有非特异性的 CRISPR 指导序列。这些污染物是在从位于世界三个不同地理区域的八家商业寡核苷酸供应商处采购的研究级寡核苷酸中检测到的。对一些寡核苷酸的深度测序揭示了多种污染物。鉴于寡核苷酸的应用范围广泛，寡核苷酸交叉污染的影响因领域和实验方法的不同而有很大差异。在研究设计中加入适当的对照实验有助于确保寡核苷酸试剂的质量符合预期目的。这还可以根据寡核苷酸的用途将风险降至最低。
序列准备库Illumina Technology
本文档描述了使用Illumina技术请求库排序时要遵循的过程。本指南中提供了准备工作，图书馆提交，运输要求以及任何其他信息的详细说明。要避免请求处理的任何延迟，必须仔细遵循本指南中提供的说明。请注意，库的处理延迟将根据项目的大小而有所不同。建议与客户管理办公室联系以获取有关处理时间的信息。本指南中提到的要求还适用于图书馆质量控制项目。绘制流动池上群集边界并进行基本调用的Illumina软件取决于末端的序列复杂性，尤其是在插入的任一端，尤其是第一个十二左右的碱基对。因此，必须正确识别在这些区域中表现出足够序列复杂性的任何类型的库，否则测序数据将不足以最佳。这包括但不限于：•扩增子•BD狂想曲单细胞库•减少了基因组表示方法，例如限制性与位点相关的DNA（RAD）标记库•具有较低核苷酸复杂性（如双硫酸盐）的库中的库。为了通过低复杂性库克服此问题，可以在车道的10-50％处将控制库（例如，由Illumina提供的控制PHIX174库）升入，具体取决于初始库的复杂性。将PHIX添加到车道中将导致感兴趣的库的读数较低。上述相同的核苷酸复杂性问题适用于多路复用库时的索引序列。为了获得最佳结果，在多路复用库时，每条车道应至少使用3个索引。将按原样提供测序结果。CES对与库的设计，质量或序列复杂性有关的问题负责。
小米和小小米基因组序列在加强子孙后代粮食和营养安全中的作用
摘要：小米是禾本科的一种小粒谷物。它们被认为是气候适应性强、未来人类营养丰富的谷物。与其他主要谷物相比，小米对生物和非生物胁迫具有抗性，在低质量、维护较少、降雨较少的土壤中生长良好。由于小米在亚洲和非洲半干旱热带地区不太流行和不常种植，许多人仍然不太了解小米的重要性。联合国已宣布 2023 年为国际小米年 (IYM 2023)，以促进小米种植并在全球范围内推广其健康益处。几年前，由于缺乏基因组序列，分子生物学在小米中的应用还处于起步阶段。大多数小米的基因组序列都可以在 NCBI 和 Phytozome 数据库中找到。在这篇综述中，我们讨论了小米基因组序列的细节，以及从小米原生基因组中识别出的候选基因。本文还讨论了小米数量性状基因座和全基因组关联研究的现状。利用小米基因组序列进行功能基因组学研究并将信息转化为作物改良将有助于小米和非小米谷物在未来的恶劣环境中生存。这些努力将有助于加强粮食安全并减少 2050 年全球营养不良。
多个序列对准工具的性能分析
多个序列比对（MSA）是对齐两个或多个序列的过程，目的是在序列或生物之间找到关系。由于未知的原因，序列可以通过插入，缺失或重排的方式具有突变。用于比对的序列可能是DNA，RNA或基因。今天，MSA是一个重要的程序，用作分子生物学，计算生物学和生物信息学的构成步骤。这些领域的结果是系统发育的结构，蛋白质二级和三级结构分析以及蛋白质功能预测分析。本文对当今可用的不同多个序列一致性工具提供了全面的比较分析。本文将首先关注不同类型的序列对准，然后再进行多个序列对齐，然后讨论算法及其技术的最新发展。后面的部分将提供比较分析中使用的一些基准和数据参数。随后的部分将讨论各种算法性能的性能和原因，后来在哪个方向上结论多个序列对齐方式可能会进行，我们认为对生物学家的理想结果是未来的理想结果。
DNA序列分类技术的评论
I.引言机器学习（ML）方法对生物信息学产生了深远的影响，这对其成功做出了重大贡献。深度学习（DL）技术作为机器学习的分支（ML）出现，并生成了大量数据。当我们处理大量数据时，这些技术被认为更加成功和有效[1]。最近，深度学习在各种领域（例如自然语言处理和计算机视觉）中表现出了显着的进步，现在是基因组学建模任务的首选方法，包括预测遗传变异对基因调节机制的影响[3]。通过深度学习机器学习的一部分，包括基因组学在内的许多领域已经改变了。下一代测序（NGS）方法在生物学和医学研究中至关重要，需要处理和分析方法来进行变异调用，元基因组分类，基因组特征检测和下游分析。机器学习技术，尤其是深度学习，已经为这些任务获得了吸引力。[2]它是指通过使用神经网络和其他技术对基因组学中生物数据的大规模分析和解释。DL模型能够识别复杂模式并在一系列基因组学任务中产生精确的预测。通过称为基因组分析的过程研究了包括DNA序列及其功能在内的生物体的整个基因组。DNA序列分类在基因组研究中至关重要，提供了对微生物的见解
lbkt：长期序列数据的基于LSTM BERT的知识跟踪模型
摘要。知识追踪领域（KT）旨在通过分析他们的历史行为数据来了解学生如何随着时间的推移学习和掌握知识。为了实现这一目标，许多研究人员提出了使用智能辅导系统（ITS）的数据来预测学生随后的行动的KT模型。然而，随着其大规模数据集的发展，包含长期数据的大规模数据集开始出现。最近基于深度学习的KT模型在处理包含长期数据的大规模数据集时面临着低效率，低精度和低解释性的障碍。To address these is- sues and promote the sustainable development of ITS, we propose a L STM B ERT-based K nowledge T racing model for long sequence data processing, namely LBKT , which uses a BERT-based architecture with a Rasch model-based embeddings block to deal with different difficulty levels information and an LSTM block to process the sequential char- acteristic in students' actions.LBKT在ACC和AUC指标上实现了大多数基准数据集的最佳性能。
CRISPR/Cas12a (Cpf1) 引导RNA序列的鉴定
CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）或 CRISPR 相关（Cas）系统已成为一种主要的基因编辑工具。使用 CRISPR 进行基因编辑需要 Cas 蛋白和相应的向导 RNA（gRNA）。然而，低切割效率和脱靶效应会阻碍 CRISPR/Cas 系统的应用。因此，确定特定的 gRNA 至关重要。在生物传感器应用中，由于 Cas12a（Cpf1）的反式切割活性，CRISPR/Cas12a 可以增强识别靶基因的特异性和灵敏度。mtDNA D 环序列是 mtDNA 中最易变的部分，使其适合区分物种。因此，本研究的目的是通过计算机模拟确定野猪 mtDNA D 环的 gRNA 序列。在 GenBank 数据库的帮助下，使用 Benchling 应用程序预测候选 gRNA。随后，使用 BLAST 核苷酸对 gRNA 候选物进行同源性差异分析，并使用 Jalview 进行错配测试。在几个候选物中，候选物 1 被选为最佳选择，脱靶值为 99.8。与竞争对手的同源性差异分析和与 Sus 属的错配测试分别产生了较高的 E 值和较高的百分比值。这表明候选物不会识别其他物种，但可以检测 Sus scrofa 物种的成员。这些 gRNA 候选物可以选择性地且灵敏地应用于生物传感器，以检测肉类掺假。
