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人类基因组项目以外的基因组学和人类遗传学的年度综述：完整的人类基因组序列和Pangenome参考的时代
人类基因组的测序是一个具有里程碑意义的成就，它彻底改变了我们对人类生物学的理解，从而深刻了解了特征和疾病的遗传基础以及人类进化史（53，55，86）。在人类基因组参考序列的可用性之前，人类遗传学领域在很大程度上依赖于家庭的谱系分析，细胞遗传学技术和低分辨率的遗传测定，以研究遗传疾病的原因（70）。这些早期方法有助于为统计方法奠定基础，例如关联测试，培养遗传咨询的概念，并为更复杂的分子遗传研究铺平了道路。然而，缺乏人类基因组参考序列限制了洞察力的深度和广度，尤其是对于受众多基因座基因组影响的复杂性状。从2001年的历史出版物开始（86），人类的基因组参考序列已发挥了多种作用。最重要的是作为控制人类发展，生理学和病理学许多方面的基因和调节序列的全面目录。通过诸如DNA元素百科全书（Eckode）（46）和路线图表观基因组学（124）项目等倡议增强，参考序列也使人们更深入地了解了调节元件的复杂网络，这些元件的复杂网络跨越了基因表达，塑造细胞功能和生物体跨健康和疾病状态的基因表达。在线Mendelian在MAN（OMIM）数据库中的继承证明了这一进展，该数据库现在分类了近7,000个疾病和特征的遗传基础（9）。通过促进基于家庭的联系分析和关联研究，参考序列指数级加速了突变，基因和途径的发现和表征，这些突变，基因和途径介导了各种特征和疾病中的变化。也已经确定了许多常见的遗传危险因素；截至2023年10月，全国人类基因组研究研究所 - 欧洲生物毒素格式化研究所全体基因组协会研究（GWASS）（96）包含> 500,000个关联，> 500,000个关联，> 6,500个已发表的研究。人类基因组参考序列的另一个变革性方面是其在遗传变异的鉴定和分析中的作用，这推动了人口基因和比较基因组学领域（19，80）。在最基本的级别上，参考序列充当一个分析资源和坐标系，可以精确地映射DNA序列变化。关于人群内部和人群之间遗传多样性的结果信息已提高了对进化过程的更深入的了解，例如历史迁移，人口规模的变化以及对新环境的遗传适应性。随着我们的前进，人类的基因组参考序列将在人类遗传学的不断发展的叙事中仍然是一个基石。但是，使用最广泛的参考序列
长摩根的关联学习解释了人类对听觉序列中统计和网络结构的敏感性
网络是捕获世界复杂性的有用数学工具。在先前的行为研究中，我们表明人类成年人对听觉序列的高级网络结构敏感，即使在提供了全部信息。基于与相邻元素和非附近元素之间的过渡概率与内存衰减之间的过渡概率的集成，最好通过与关联学习原理兼容的数学模型来解释其性能。在本研究中，我们通过磁脑电图（MEG）探讨了该假设的神经相关性。参与者（n = 23，16位女性）被动地听取了在稀疏的社区网络结构中组织的色调序列，其中包括两个社区。在大脑对具有相似过渡概率的音调过渡的反应中观察到了早期差异（〜150 ms），但在社区内或之间发生了 - 发生。此结果意味着序列结构的快速自动编码。使用时间分辨解码，我们估计了每种音调表示的持续时间和重叠。解码性能表现出指数衰减，从而在连续音调的表示之间显着重叠。基于这种扩展的衰减预示，我们估计了每个过渡的长摩根关联学习新颖性指数，并发现该度量与MEG信号的相关性。总体而言，我们的研究阐明了人类对网络结构敏感性的神经机制，并突出了HEBBIAN样机制在支持各种时间尺度学习中的潜在作用。
变压器模型产生的噬菌体基因组在组成上与自然序列不同
语言模型在基因组学中的新应用有望对该领域产生重大影响。Megadna模型是创建合成病毒基因组的第一个公开可用的一代模型。评估Megadna概括病毒的非随机基因组组成以及是否可以通过算法检测到合成基因组，4,969个天然噬菌体基因组和1,002 de Novo合成细菌噬菌体的组成指标比较了。变压器生成的序列已通过Genomad分类为变化但现实的基因组长度，而58％的序列分类为病毒。然而，与天然的Bacte-riophage基因组相比，通过秩-SUM测试和原理分析分析，这些序列在各种综合度量中呈现一致的差异。一个简单的神经网络训练，可在全球组成指标上检测变压器生成的序列，其中位灵敏度为93.0％，特异性景观为97.9％（n = 12个独立模型）。总体而言，这些恢复表明，巨型群岛尚未具有逼真的组成偏见，并且基因组组成是检测该模型产生的序列的可靠方法。虽然结果是Megadna模型的特异性，但此处描述的评估框架可以应用于基因组序列的任何生成模型。
使用进化增强学习的无知识的生物序列设计
使用所需的适当设计设计新型的生物学序列是生物科学中的重大挑战，因为较大的搜索空间超大。传统的设计程序通常涉及多轮昂贵的湿实验室评估。为了减少对昂贵的湿实验实验的需求，使用机器学习方法来帮助设计双学序列。然而，具有已知特性的双学序列的有限可用性阻碍了机器学习模型的训练，从而极大地限制了它们的适用性和性能。为了填补这一空白，我们提出了Erlbioseq，这是一种用于生物序列设计的进化增强学习算法。erlbioseq杠杆可以在没有先验知识的情况下学习学习的能力，以及进化算法的潜力，以增强生物序列较大的搜索空间中强化学习的探索。另外，为了提高生物序列设计的效率，我们在生物序列设计过程中删除了序列筛选的预测因子，该过程既包含了局部和全局序列信息。我们在三种主要类型的生物序列设计任务上评估了提出的方法，包括DNA，RNA和蛋白质的设计。结果表明，与现有的最新方法相比，所提出的方法可以取得显着改进。
使用大脑模型中的组装序列进行计算
尽管机器学习在许多应用上的表现超过了人类水平，但大脑学习能力的普遍性、稳健性和快速性仍然无与伦比。认知如何从神经活动中产生是神经科学的核心未解问题，与智能研究本身密不可分。Papadimitriou 等人（2020 年）提出了一种简单的神经活动形式模型，随后通过数学证明和模拟表明，该模型能够通过创建和操纵神经元组合来实现某些简单的认知操作。然而，许多智能行为依赖于识别、存储和操纵刺激的时间序列的能力（计划、语言、导航，仅列举其中几项）。我们在这里表明，在同一个模型中，时间可以通过突触权重和可塑性自然地作为优先顺序捕获，因此，可以对组合序列进行一系列计算。具体来说，重复呈现一系列刺激会导致通过相应的神经组件记住该序列：将来呈现序列中的任何刺激时，相应的组件及其后续组件将一个接一个地被激活，直到序列结束。如果同时向两个大脑区域呈现刺激序列，则会创建一个支架表示，从而导致更高效的记忆和回忆，这与认知实验一致。最后，我们表明，任何有限状态机都可以通过呈现适当的序列模式以类似的方式学习。通过扩展这种机制，可以证明该模型具有通用计算能力。我们通过一系列实验支持我们的分析，以关键方式探索该模型学习的极限。总之，这些结果为大脑非凡的计算和学习能力的基础提供了一个具体的假设，其中序列起着至关重要的作用。关键词：组件、神经网络、神经科学、可塑性、序列学习、有限状态机
评估内部转录序列（其）作为DNA条形码的有效性以估计真菌多样性
通用系统发育标记，例如核核糖体内部转录序列（ITS），特别是ITS1和ITS2，通常用于估计环境样品中的真菌多样性。然而，许多研究报告了ITS1和ITS2在记录真菌多样性方面的性能和功效上的差异。为了更好地理解使用ITS1与ITS2的含义，需要对多种真菌分类群的全面表示，对于对它们在多个真菌分类单元中使用的荟萃分析是必要的。为了解决这个问题，进行了详尽的文献综述，以比较和对比ITS1和ITS2作为有效的DNA条形码。公开可用的数据集用于合成代表多种真菌分类群的模拟真菌群落，并测试了两个扩增子的功效，并将其与完整的效果进行了比较。这项研究假设ITS1和ITS2对于解决真菌分类单元的分辨率同样有效。具体来说，当比较系统发育分辨率的ITS1和ITS2时，通过两种方法都确定了一组重叠的分类单元，而某些分类单元则由单个其扩增子更好地解决。此处介绍的评估应使读者可以更好地理解ITS1与ITS2在研究真菌多样性和生态学方面的用途和局限性，并使他们能够开发出改进的方法，以更好地分类分辨率，并有助于识别潜在的新物种。
基于化学结构和蛋白质序列多尺度信息的集成化学基因组学模型进行在线靶标预测
训练集中现有的被称为“新的”。与训练集相比，测试集有两种类型：（1）已知化合物和已知靶标（旨在为已知活性化合物识别更多可能的靶标）；（2）新化合物和已知靶标（旨在为新化合物识别靶标）。因此，我们进行了两个级别的验证：成对拆分验证和化合物拆分验证。对于成对拆分验证，训练集和测试集是通过根据分层随机拆分数据集生成的。它衡量我们模型的平均性能，因为测试数据集包含两种类型的对。至于化合物拆分验证，它将化合物分成 10 个部分，因此与这 10 个部分中的 1 个相关的化合物-靶标相互作用被用作测试集，与剩余 9 个部分相关的相互作用保留在训练集中。它
Mithramycin 对 BCL11A 基因表达以及 BCL11A 转录复合物与 -珠蛋白基因启动子序列相互作用的影响
摘要：抗癌药物光神霉素 (MTH) 已被提议用于药物再利用，因为人们发现它是 β-地中海贫血患者的红系前体细胞 (ErPC) 中胎儿血红蛋白 (HbF) 产生的有效诱导剂。在这方面，先前发表的研究表明，MTH 在诱导红系细胞中 γ-珠蛋白基因表达增加方面非常活跃。这具有临床意义，因为已经确定 HbF 诱导是治疗 β-地中海贫血和改善镰状细胞病 (SCD) 临床参数的有效方法。因此，识别 MTH 生化/分子靶点具有重要意义。这项研究受到最近有力证据的启发，这些证据表明，γ-珠蛋白基因的表达在成人红系细胞中受不同转录抑制因子的控制，包括 Oct4、MYB、BCL11A、Sp1、KLF3 等。其中，BCL11A 非常重要。本文报告了证据表明，在 MTH 介导的红细胞分化过程中，BCL11A 基因表达和生物学功能发生了改变。我们的研究表明，MTH 的作用机制之一是下调 BCL11A 基因的转录，而第二种作用机制是抑制 BCL11A 复合物与 γ 珠蛋白基因启动子的特定序列之间的分子相互作用。
vecocare：请访问序列临床注释联合学习以进行医疗保健数据的诊断预测
由于电子健康记录不足（EHR）数据用于实践诊断方案，大多数作品都致力于从结构的EHR数据（例如，时间医疗事件，实验室测试结果等）中学习强大的患者代表。或非结构化数据（例如临床注释等）。但是，仍然需要探讨其中的丰富信息。首先，它们之间的异质语义偏见极大地阻碍了代表空间的综合，这对于诊断至关重要。其次，部分临床笔记的质量相互混合导致预测患者的表现不足。第三，典型的注意机制主要集中于汇总类似患者的构成，而忽略了其他患者的重要辅助信息。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的访问序列 - 临床笔记联合学习方法，称为Vecocare。它以基于Gromov-Wasserstein的距离（GWD）的对比学习任务和自适应蒙版的语言模型任务，以顺序训练的方式减少了种类的语义偏见。在培训预训练后，Vecocare通过双通道检索机制进一步汇总了来自相似患者和不同患者的信息。我们在两个现实世界数据集上进行了诊断预测实验，这表明Vecocare Out-eptr-构成了最先进的方法。此外，VecoCare发现的发现与医学研究一致。
综合元素揭示了迅速发展的调节序列驱动灵长类动物大脑进化
6 LIANGZHU实验室，郑明大学医学中心，杭州，中国广东，7云南元南灵长生物医学研究所，灵长类动物转化医学研究所，昆明科学与科技大学，昆明，昆明，尤恩南，尤恩南，尤恩南，中国8号动物进化和遗传学的Yunnan，Yunnan 8 Models and Human Disease Mechanisms of Chinese Academy of Sciences & Yunnan Province, Kunming Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Kunming, Yunnan, China 10 National Resource Center for Non-Human Primates, Kunming Primate Research Center, and National Research Facility for Phenotypic & Genetic Analysis of Model Animals (Primate Facility), Kunming Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Kunming,中国云南11 KIZ-CUHK生物库和共同疾病的分子研究联合实验室，昆明动物学研究所，中国科学院，昆明，尤恩南，尤恩，中国12号医学遗传学研究所，医学院，医学院，加拿大大学，加拿大大学，威尔士，威尔士13号，英国人，西北大学，Xi'同样对这项工作。6 LIANGZHU实验室，郑明大学医学中心，杭州，中国广东，7云南元南灵长生物医学研究所，灵长类动物转化医学研究所，昆明科学与科技大学，昆明，昆明，尤恩南，尤恩南，尤恩南，中国8号动物进化和遗传学的Yunnan，Yunnan 8 Models and Human Disease Mechanisms of Chinese Academy of Sciences & Yunnan Province, Kunming Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Kunming, Yunnan, China 10 National Resource Center for Non-Human Primates, Kunming Primate Research Center, and National Research Facility for Phenotypic & Genetic Analysis of Model Animals (Primate Facility), Kunming Institute of Zoology, Chinese Academy of Sciences, Kunming,中国云南11 KIZ-CUHK生物库和共同疾病的分子研究联合实验室，昆明动物学研究所，中国科学院，昆明，尤恩南，尤恩，中国12号医学遗传学研究所，医学院，医学院，加拿大大学，加拿大大学，威尔士，威尔士13号，英国人，西北大学，Xi'同样对这项工作。