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招募内源性和外源性ADAR酶进行位点特异性RNA编辑的方法
作用于 RNA 的腺苷脱氨酶 (ADAR) 可以重新用于实现位点特异性的 A-to-I RNA 编辑，方法是通过 ADAR 招募向导 RNA (adRNA) 将它们招募到感兴趣的靶标上。在本章中，我们详细介绍了通过两种正交策略实现此目的的实验方法：一是通过招募内源性 ADAR（即已经在细胞中天然表达的 ADAR）；二是通过招募外源性 ADAR（即将 ADAR 递送到细胞中）。对于前者，我们描述了使用环状 adRNA 将内源性 ADAR 招募到所需的 mRNA 靶标上。这可在体外和体内实现稳健、持久且高度转录特异性的编辑。对于后者，我们描述了使用 split-ADAR2 系统，该系统允许过度表达 ADAR2 变体，可用于以高特异性编辑腺苷，包括难以编辑非优选基序中的腺苷，例如 5′ 鸟苷两侧的腺苷。我们预计所述方法应促进研究和生物技术环境中的 RNA 编辑应用。
评论文章工程蛋白质开关，用于外源控制基因表达
合成生物学界对调节基因表达的新方法存在持续的需求。蛋白质开关感知生物学输入并以功能输出响应，代表了满足这种需求的一种方法。尽管已经有大量的转录因子和信号传导蛋白可用，但现有开关的库缺乏某些应用所需的基板特异性和活动。因此，已经将大量技术应用于具有新颖性能的工程师开关。在这里，我们通过将它们广泛地组织为三种方法来讨论其中一些技术。我们展示了如何通过诱变，域交换或域插入来创建新颖的开关。然后，我们将其贴上来讨论它们作为生物剂和复杂遗传回路的用途。
通过抑制针对外源 DNA 的防御系统将大肠杆菌 MG1655 转化为化学过量生产者
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2020 年 8 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.08.15.251348 doi：bioRxiv preprint
基于人工智能结合气候外生变量预测巴西和美国的新冠肺炎病例
根据世界卫生组织的数据，新型冠状病毒病（COVID-10）曾是一个公共卫生问题，截至 2020 年 6 月 10 日，全球已有超过 710 万人感染，40 多万人死亡。在当前情况下，巴西和美国每天的新增病例和死亡人数都很高。因此，预测一周时间窗口内的新增病例数非常重要，这可以帮助公共卫生系统制定应对 COVID-19 的战略规划。预测人工智能（AI）模型的应用有可能处理像 COVID-19 这样的时间序列的困难动态行为。在本文中，贝叶斯回归神经网络、立体回归、k 最近邻、分位数随机森林和支持向量回归可单独使用，并结合最近的预处理变分模态分解（VMD）将时间序列分解为几个固有模态函数。所有 AI 技术均在时间序列预测任务中进行评估，预测巴西和美国五个州的累计 COVID-19 病例数提前一、三和六天，截至 2020 年 4 月 28 日，病例数较高。所有预测模型均采用先前累计的 COVID-19 病例数和每日温度和降水等外生变量作为输入。根据性能标准评估模型的有效性。一般而言，VMD 的混合在准确性方面优于单一预测模型，特别是当预测时间范围提前六天时，混合 VMD-单一模型在 70% 的案例中实现了更好的准确性。关于外生变量，作为预测变量的重要性排名从高到低依次为过去病例、温度和降水。因此，由于评估模型能够有效地预测长达六天的累计 COVID-19 病例数，因此