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通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
无线传感器的无电池电源组合光伏电池和超级电容器
摘要本文展示了电源的尺寸，建模和表征（输出3.3 V，200 ma最大，11天完全自主权），用于为无电池的无线传感器节点供电，但与电池一样可用。该系统对于各种光线（室内和室外）是模块化的。仅使用商业电路很容易将其集成到传感器节点中。考虑到太阳能电势和消耗量，解释了光伏表面（无定形硅，5％，35cm²）和超级电容器值（2x 25F，2.7V）的选择。本文的原始部分致力于发行启动，其中我们证明，在安装了特定预付后，设备可以在所需的时间（15天内）作为触发任何光源，例如手机的LED启动。
将定向演化与机器学习结合起来启用准确的基因型至表型预测
摘要：将序列变化与表型效应联系起来对于有效利用大型基因组数据集至关重要。在这里，我们提出了一种新的方法，将定向进化与蛋白质语言建模相结合，以表征水稻免疫受体的自然发展变体。使用高通量定向进化，我们设计了水稻免疫受体PIK-1，以结合和识别真菌蛋白AVR-PIKC和AVR-PIKF，它们通过当前特征的PIK-1等位基因避免检测。在此数据上对蛋白质语言模型进行了微调，以将序列变化与配体结合行为相关联。然后使用此建模来表征3,000个水稻基因组项目数据集中发现的PIK-1变体。两种变体因与AVR-PIKC的结合高度评分，并且体外分析证实了它们在野生型PIK-1受体上的提高配体结合。总体而言，这种机器学习方法确定了水稻中有希望的疾病抗性来源，并显示了探索其他感兴趣蛋白质的表型变化的潜在效用。
将区块链，智能合约和复杂传感器管理平台组合在一起，用于超连接的智能感：物联网数据市场用例
摘要：在本文中，我们在将区块链技术与物联网（IoT）和安全框架相结合时演示了创新的多个点。在智能城市环境中物联网设备网络的部署和使用产生了大量数据。这些数据是由多个来源拥有的，这些数据将独立系统用于数据收集，存储和使用会阻碍其价值的利用。区块链作为分布式分类帐，可用于解决用于数据收集和分发的通用系统的开发。智能合约可用于自动化此类网络的所有过程，同时，区块链和行星际文件系统（IPFS）通过匿名和分布式存储保护敏感数据。提议的应用程序，数据和服务的创新和开放的物联网区块链市场提出：（i）提供了以下框架，以便以虚拟货币的形式交换对象的资产（数据和服务）； （ii）根据社会和商业环境定义动机激励措施，以使人类和智能对象进行互动。在M-SEC项目的背景下，通过桑坦德和富士泽之间的跨境试验进行了特定市场，从而验证了互操作性，效率和数据保护原则。
DCT - / - 小鼠模型揭示白化病患者的视网膜生成不调节
1罕见疾病遗传学和代谢，Inserm U1211，SBM系，波尔多大学，F-33076法国波尔多； Angela.tingaud-sequeira@u-bordeaux.fr（A.T.-S。）; elina.mercier@etu.u-bordeaux.fr（E.M.）; vincent.michaud@chu-bordeaux.fr（v.m.）; benoit.arveiler@chu-bordeaux.fr（b.a.）2分子遗传学实验室，波尔多大学医院，F-33076 Bordeaux，法国3 Sam，TBMCore，CNRS UAR 3427，Inserm US005，Bordeaux Univer，F-33076 Bordeaux，F-33076法国； pinson@ibgc.cnrs.fr 4 MRC人类遗传学单位，爱丁堡大学，爱丁堡EH4 EH4 2XU，英国； ivet.gazova@gmail.com（i.g. ）; lisa.mckie@ed.ac.uk（L.M. ）; ian.jackson@ed.ac.uk（I.J.J。） 5波尔多成像中心，CNRS，Inserm，BIC，UMS 3420，US 4，Bordeaux大学，F-33076 BORDEAUX，法国BORDEAUX； etienne.gontier@u-bordeaux.fr（例如 ）; fanny.decoeur@u-bordeaux.fr（F.D.） *信件：sophie.javerzat@u-bordeaux.fr2分子遗传学实验室，波尔多大学医院，F-33076 Bordeaux，法国3 Sam，TBMCore，CNRS UAR 3427，Inserm US005，Bordeaux Univer，F-33076 Bordeaux，F-33076法国； pinson@ibgc.cnrs.fr 4 MRC人类遗传学单位，爱丁堡大学，爱丁堡EH4 EH4 2XU，英国； ivet.gazova@gmail.com（i.g.）; lisa.mckie@ed.ac.uk（L.M.）; ian.jackson@ed.ac.uk（I.J.J。）5波尔多成像中心，CNRS，Inserm，BIC，UMS 3420，US 4，Bordeaux大学，F-33076 BORDEAUX，法国BORDEAUX； etienne.gontier@u-bordeaux.fr（例如）; fanny.decoeur@u-bordeaux.fr（F.D.）*信件：sophie.javerzat@u-bordeaux.fr
通过将随机天气发生器与动态模型相结合
进行准确的亚季节预测仍然是科学界的挑战（White等人2022）。中期时间范围位于中期每日天气预报和季节性预测之间（Vitart等人，2017年）。为了改善季节前的前提，已经做出了巨大的努力来理解不同的过程，相互作用和可预测性的来源（Domeisen等人。，2022; Robertson＆Vitart，2019年； White等。，2022）。中季可预测性与大气，海洋和土地过程有关（Robertson＆Vitart，2019年）。亚季节范围最重要的预性能力来源如下：Madden-Julian振荡（Lau＆Waliser，2011; Vitart等人，2017年），由于其对热带和外界全球天气的影响（Cassou，2008; Deflorio等人，2019年）;土壤水分（Koster等人，2010年），因为这会影响较低的大气温度和局部预言（Domeisen等人，2022; Wei＆Dirmeyer，2019年）；雪覆盖（Lin＆Wu，2011年），尤其是极地和中纬度地区（Penny等人，2019年）;海洋条件（Woolnough等人，2007年），显示出在某些地区增强降水和温度预测的能力（Subramanian等人，2019年）;以及对降水和温度的影响滞后的strato-everhere（Butler等人，2019年）。，2020年；纽曼等人。，2003年； Rashid等。，2011年； Vitart，2014年）。，2022; Mariotti等。改善亚季节预测还与模型物理的改善有关，通过纳入了地球系统的辅助过程和许多组成部分，例如海洋和海冰，以及在与前面提到的可预测性不同来源之间相互作用相关的初始条件下的不确定条件（Merryfield等。下午预测变得更加准确（Robertson＆Vitart，2019年）。NWP的预测在过去几十年中有所改善（Magnusson＆Källén，2013年）。NWP模型已从概率的方法转变为概率方法。的确，集合（概率）预测通过为预测变量产生一组概率来帮助捕捉大气混乱（Palmer，2000）。因此，一个概率的预测通过更大的结合预测提供了最有可能的情况和与之相关的不确定性，从而可以更自信地验证亚季节预测。由于上述所有努力，亚季节合奏预测已经展示了其潜在的，以提供有价值的预测和早期对重大气候和天气事件的警报（Domeisen等人，2018年； Robertson＆Vitart，2019年）。这些
有针对性的α-疗法结合了Astatine-211和抗...
1 Nantes大学，CNRS， （S.G.）; [C.M. <.m。 ）; （F.G.）; （N.C.）; alliot@arronax-nantes.fr（c.a。 ）; （J.G. ）; （EC） 2 Nantes，CNR，CNR，CRCINE，F-4000 NANTES，法国； Severine.Water Lambot @Univ-Nantes.fr（S.M.-L。）; （C.B. <.b。 ）; （F.K.-B。） 3医院中心D是卖出的分区，F-85925法国岩石南部； Nantes，F-44000 Nantes，法国； 6意图分组，F-44800 Saint-Heblain，电话。 ： + 33-228-080-21 Nantes大学，CNRS， （S.G.）; [C.M. <.m。）; （F.G.）; （N.C.）; alliot@arronax-nantes.fr（c.a。）; （J.G.）; （EC）2 Nantes，CNR，CNR，CRCINE，F-4000 NANTES，法国； Severine.Water Lambot @Univ-Nantes.fr（S.M.-L。）; （C.B. <.b。）; （F.K.-B。）3医院中心D是卖出的分区，F-85925法国岩石南部； Nantes，F-44000 Nantes，法国； 6意图分组，F-44800 Saint-Heblain，电话。： + 33-228-080-2
将表观遗传药物与实体瘤的其他疗法相结合 - 过去的课程和未来的诺言
在过去的十年中，尤其是由于精确医学和免疫疗法方法的发展以及可用的治疗选择和策略的持续改进，已经取得了显着的进步。然而，癌症抵抗治疗的持续能力仍然是限制所有抗癌疗法的有效性的主要挑战。表观遗传失调在固体和血液学恶性肿瘤中的肿瘤发育，进展和获得治疗性抗性中具有重要作用1。迄今为止，“ epi-prugs”的功效 - 靶向参与基因组功能表观遗传调节的酶的药物（图1） - 主要局限于血液学癌2，也许部分是因为实体瘤往往是由较为分化的或终止分化的细胞引起的，并且能力降低了表观遗传重编程的能力。此外，在Epi-drugs的早期试验中缺乏用于患者选择的生物标志物，这在很大程度上是根据历史的“一种规模适合所有”方法进行的。这种策略可能阻碍了第一代和第二代的发展
两个更好？将BCI和神经反馈的EEG和FMRI结合在一起：系统评价
脑电图（EEG）和功能磁共振成像（fMRI）是两种常用的非侵入性技术，用于测量神经科学和脑部计算机接口（BCI）中的大脑活动。虽然脑电图具有较高的时间分辨率和低空间分辨率，但fMRI具有高空间分辨率和低时间分辨率。在这篇综述中，我们专注于在神经反馈（NF）中使用脑电图和fMRI，并讨论结合两种方式的挑战，以提高人们对大脑活动的了解并实现更有效的临床结果。已经开发出高级技术来同时记录脑电图和fMRI信号，以便更好地了解两种方式之间的关系。然而，脑过程的复杂性和脑电图和fMRI的异质性质在从组合数据中提取有用的信息时面临着挑战。我们将调查现有的EEG-FMRI组合和最近利用NF EEG-FMRI的研究，从而强调了实验和技术挑战。我们还将确定该领域的剩余挑战。