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开源硬件和国家新载体......
本文由 SCSP 高级研究员 Rick Switzer 撰写，他正在美国国务院休假一年。在加入 SCSP 之前，Rick 是国家情报大学的国务院客座教授，教授有关中国经济和创新体系的研究生课程。Rick 还曾担任国务卿政策规划委员会成员。2018 年至 2019 年，他担任国防部高级国务院顾问，与空军和陆军合作。此前，他曾担任中国驻北京大使馆环境、科学、技术和卫生公使衔参赞，该大使馆是世界上最大的科学部门。在加入政府之前，Rick 共同创办了一家无线技术初创公司，并在加州大学进行创新政策研究。
标准化的术语和PACBIO HIFI测序和RAAV基因治疗载体分析的报告
尽管重组腺相关病毒（RAAV）是基因疗法的主要平台，但缺乏标准化的计算分析方法和通过长阅读测序评估每个帽子的内容的报告。PACBIO高度准确的长阅读HIFI测序可以对AAV基因组进行全面表征，但需要生物信息学专业知识来分析，解释和比较结果。为了满足这一需求并提高对功能性病毒有效载荷的理解，我们的工作组建立了标准化的命名法，并报告了RAAV矢量的长阅读测序数据。工作组建议涵盖与矢量纯度（全长与零散基因组）和污染物（宿主DNA，质粒DNA）鉴定有关的关键质量属性（CQA）。通过推荐的协议，我们对从头制造的数据分析揭示了全部和部分填充的衣壳的特异性以及部分/截断的载体物种的高分辨率表征。最后，我们提供了实施此
AAV 载体中新型组合 microRNA 结合位点协同减少抗原呈递和转基因免疫，实现高效、稳定的转导
重组腺相关病毒 (rAAV) 平台有望用于体内基因治疗，但抗原呈递细胞 (APC) 的不良转导会削弱其应用前景，而抗原呈递细胞又会引发宿主对 rAAV 表达的转基因产物的免疫。鉴于最近接受高剂量全身 AAV 载体治疗的患者出现的不良事件，推测这些不良事件与宿主的免疫反应有关，开发抑制先天性和适应性免疫的策略势在必行。使用 miRNA 结合位点 (miR-BS) 来赋予内源性 miRNA 介导的调控，使转基因表达脱离 APC，有望降低转基因免疫力。研究表明，将 miR-142BSs 设计到 rAAV1 载体中能够抑制树突状细胞 (DC) 中的共刺激信号、减弱细胞毒性 T 细胞反应并减弱小鼠转导肌细胞的清除，从而允许在肌纤维中持续转基因表达，同时几乎不产生抗转基因 IgG。在本研究中，我们针对 26 种在 APC 中大量表达但在骨骼肌中不表达的 miRNA 筛选了单个和组合 miR-BS 设计。高免疫原性卵清蛋白 (OVA) 转基因被用作外来抗原的替代物。在成肌细胞、小鼠 DC 和巨噬细胞中进行的体外筛选表明，miR-142BS 和 miR-652-5pBS 的组合强烈抑制了 APC 中的转基因表达，但保持了成肌细胞和肌细胞的高表达。重要的是，携带这种新型 miR-142/652-5pBS 盒的 rAAV1 载体在小鼠肌肉注射后比以前的去靶向设计实现了更高的转基因水平。该盒强烈抑制细胞毒性 CTL 激活和
通过特征向量联合对齐实现 P300 脑机接口的迁移学习
摘要 — 本文介绍了一种新的迁移学习方法，即群组学习，它可以联合对齐多个域（多对多），以及一种扩展方法，即快速对齐，它可以将任何其他域与先前对齐的域组对齐（多对一）。在脑机接口 (BCI) 数据上评估了所提出的组对齐算法 (GALIA)，并研究了该算法的最佳超参数值以了解分类性能和计算成本。使用了六个公开的 P300 数据库，包含来自 177 个受试者的 333 个会话。与传统的针对特定受试者的训练/测试流程相比，群组学习和快速对齐均显著提高了分类准确率，但临床受试者的数据库除外（平均改进：2.12±1.88%）。GALIA 利用循环近似联合对角化 (AJD) 来找到一组线性变换，每个域一个，联合对齐所有域的特征向量。群组学习实现了多对多迁移学习，同时不会损害非临床 BCI 数据的分类性能。快速对齐进一步扩展了任何未见域的群组学习，从而允许具有相同属性的多对一迁移学习。前一种方法使用来自先前受试者和/或会话的数据创建单个机器学习模型，而后一种方法利用训练后的模型来处理未见域，无需进一步训练分类器。
慢病毒载体作为传染病疫苗平台
摘要：慢病毒载体是疫苗接种最有效的病毒载体之一。与参考腺病毒载体形成鲜明对比的是，慢病毒载体在体内转导树突状细胞方面具有很高的潜力。在这些细胞中，慢病毒载体最能有效地激活幼稚 T 细胞，它们诱导转基因抗原的内源性表达，这些抗原可直接进入抗原呈递途径，而无需外部抗原捕获或交叉呈递。慢病毒载体可诱导强大、强劲和持久的体液、CD8 + T 细胞免疫力，并有效预防多种传染病。人类群体对慢病毒载体没有预先存在的免疫力，这些载体的促炎特性非常低，为它们在粘膜疫苗接种中的应用铺平了道路。在这篇综述中，我们主要总结了慢病毒载体的免疫学方面、它们最近诱导 CD4 + T 细胞的优化，以及我们最近在临床前模型中使用慢病毒载体进行疫苗接种的数据，包括预防黄病毒、SARS-CoV-2 和结核分枝杆菌。
作为疫苗向量探索人类疱疹病毒
摘要：疱疹病毒是长期以来用作强大基因治疗工具的大型DNA病毒。近年来，疱疹病毒刺激先天和适应性免疫反应的能力已导致它们过渡到各种疫苗媒介的应用。该疫苗学分支正在以前所未有的加速速度生长。迄今为止，基于人疱疹病毒的载体已被用于疫苗中，以对抗各种传染病，包括埃博拉病毒，脚和口腔疾病病毒以及人类免疫效率病毒。此外，这些载体正在作为癌症相关抗原的潜在疫苗进行测试。多亏了重组DNA技术，免疫学和基因组学的进步，疫苗开发方面的许多步骤得到了极大的改善。对疱疹病毒生物学以及这些病毒与宿主细胞之间的相互作用的更好理解无疑将促进基于疱疹病毒的疫苗媒介在临床环境中的使用。要克服这些向量的现有缺点，需要进行持续的研究，以进一步促进我们对疱疹病毒生物学的了解并发展更安全，更有效的疫苗媒介。必须使用晚期分子病毒学和细胞生物学技术来更好地了解疱疹病毒操纵宿主细胞的机制以及在感染过程中如何调节病毒基因表达。在这篇综述中，我们涵盖了疱疹病毒的潜在分子结构，以及用于设计其基因组的策略，以优化能力和效率为疫苗向量。此外，我们还评估了有关基于疱疹病毒的疫苗成功应用的可用数据，以打击病毒感染等疾病，以及潜在的缺点和替代方法来掩盖它们。
基于原子向量和深度学习的超导体临界温度预测
摘要：本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）的混合神经网络（HNN）来提取材料的高级特征用于超导体的临界温度（T c）预测。首先，通过从材料计划（MP）数据库中获取73,452个无机化合物并构建原子环境矩阵，通过对原子环境矩阵进行奇异值分解（SVD）得到87个原子的向量表示（原子向量）。然后，利用所得原子向量按照超导体化学式中原子的顺序实现超导体的编码表示。使用12,413个超导体训练的HNN模型的实验结果与三种基准神经网络算法和多种机器学习算法进行了比较，采用了两种常用的材料表征方法。实验结果表明,本文提出的HNN方法能有效提取超导体原子间的特征关系,对T c 的预测具有较高的准确率。