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人造血干细胞的体内编辑治疗蛋白的红细胞表达
有针对性的基因组编辑具有治疗需要蛋白质替代疗法的疾病的巨大治疗潜力。为了开发独立于特定患者变形的平台，可以将治疗转基因插入安全且高度转录的基因座，以最大程度地提高蛋白质表达。在这里，我们描述了一种实现人类造血干/祖细胞（HSPCS）中有效基因靶向有效基因的方法，并通过红细胞动力学谱系对临床相关蛋白质的鲁棒表达。使用CRISPR-CAS9，我们在内源性α-珠蛋白启动子的转录控制下整合了不同的转基因，从而概括了其高和红细胞的特异性表达。源自靶向HSPC的促成的细胞分泌不同的治疗蛋白，该蛋白保留了酶活性和交叉校正患者细胞。此外，修饰的HSPC在移植小鼠中保持长期重生和多系分化潜力。总的来说，我们为不同的治疗应用（包括血友病和遗传的代谢疾病）建立了一个安全且通用的基于CRISPR-CAS9的HSPC平台。
第40届股东年度股东大会的通知亲爱的股东：我们要对您的持续支持和
1971年3月加入了数据流程顾问公司（目前IX知识公司）1972年9月加入了三菱金属公司（目前目前是三菱材料公司）1979年10月加入北美保险公司（目前1983年日本的保险公司）（目前是日本的保险公司）（目前是Chubb Insurance）（目前Yoshimitsu Nomura是公司的创始人，自成立以来，他通过利用了多年的管理经验和出色的领导能力来驱动其增长。鉴于他的重大成就和对一般管理的深入了解，该公司已经确定他具有进一步促进公司价值增强的能力。因此，该公司将他重命名为董事候选人。
范围范围的定量转录组和蛋白质组揭示了酵母中基因表达变异的明显遗传控制
基因表达的调节对应于基因组中编码的信息转化为表型的过程中的关键步骤。尽管已经对转录水平变化的遗传起源进行了广泛的分析，但我们的知识仍然非常有限，因为人群水平上蛋白质丰度变异的遗传起源。在这里，我们生成了近一千个天然酵母菌株的定量蛋白质组。通过与其转录组相比，我们的分析共同表明，转录组和蛋白质组显然是两种不同的调节水平，受自然种群中不同遗传基础的控制。在一起，我们的结果突出了访问这两个级别的基因表达以更好地理解基因型 - 表型关系的相关性。
归一化的关联，非差异表达
交叉数据测试对于检查机器学习（ML）模型的性能至关重要。但是，大多数关于转录组和临床数据建模的研究仅进行了数据内测试。还不清楚归一化和非差异表达基因（NDEG）是否可以改善ML的跨数据库建模性能。因此，我们旨在了解归一化，NDEG和数据源是否与ML在跨数据库测试中的性能有关。使用了TCGA和ONCOSG中肺腺癌病例共享的转录组和临床数据。仅使用转录组数据就达到了最佳的跨数据库ML性能，并且在统计学上比使用转录组和临床数据更好。最佳平衡精度（BA），曲线下的面积（AUC）和在TCGA上的ML算法培训中的精度明显高于ONCOSG的测试，而在ONCOSG上进行了测试并在TCGA上进行了测试（所有人的P <0.05）。归一化和NDEG在两个数据集中大大改善了数据集中的ML性能，但在跨数据库测试中却没有。引人注目的是，单独对ONCOSG的转录组数据进行建模优于建模转录组和临床数据，而TCGA中包括临床数据的转录组和临床数据并没有显着影响ML性能，这表明TCGA中转录量数据的临床数据值有限或转录量的倒数影响。在数据内测试中的性能提高更为明显。在比较的六个ML模型中，支持矢量机是在数据集和跨数据库测试中最常见的表现最常见的。因此，我们的数据显示了数据源，归一化和NDEG在建模转录组和临床数据中与数据集和跨数据库ML性能相关。
组织切片中基因表达同工型的空间景观
原位捕获技术在基因表达数据中添加了组织上下文，并有可能对复杂的生物系统有更深入的了解。但是，剪接变体和全长序列异质性在空间分辨率上无法通过当前转录组提出方法来表征。到此为止，我们引入了空间同源转录组学（SIT），这是一种使用长阅读测序来表征空间同工型变异和分类异质性的探索方法。我们在小鼠大脑中显示了如何使用SIT在组织不同区域中使用同工型表达和序列异质性。SIT揭示了嗅球不同外行之间PLP1基因的区域同工型切换，并且使用外部单细胞数据的使用允许提名表达每种同工型的细胞类型。此外，在脑功能（SNAP25，BIN1，GNA）中鉴定出差异同工型使用，这些基因通过原位测序独立验证。SIT还提供了第一次深入的成年小鼠脑的深入a-i RNA编辑图。数据探索可以通过在线重新源（https://www.isomics.eu）进行，其中同工型词和RNA编辑可以在分布环境中可视化。
计算和系统神经科学：未来20年
光是植物生长和发育的关键因素。暴露于光线压力的植物会对其生长产生各种影响。进行了这项研究，以研究不同光强度对形态生理特征，植物化学com磅和基因表达与胸腺伏氏胸腔中的生物合成相关的基因表达的影响。结果表明，光强度对20、50、70和100％的影响具有很大的影响（70、70和100％），具有显着性的活性特征。以及MDA，H 2 O 2的含量，花青素，百里香醇，葡萄醛，苯酚，类黄酮，精油和单二烯。此外，单二烯化合物的生物合成基因的表达受光强度的显着影响。虽然光强度的增加导致叶片计数更高（164.6％）和生物质（33.5％），但伴随着叶片面积，茎长和节间长度的减小。最高水平的叶绿素A（4.92 MGG -1 FW）和B（1.75 MGG -1 FW），类胡萝卜素（907.31 µmg-
ENISA咨询小组呼吁表达AD ...
欧盟网络安全局（ENISA）执行董事正在呼吁表达ENISA咨询小组（ENISA AG）的AD Personam会员的兴趣，将分配为两年半的1年，该期限为两年1，截至2025年8月1日，其指示性开始日期。根据《 2019/881法规》第61条和第21（EU）第21（5）条（网络安全法）2，ENISA AG向机构提供了eNISA履行的eNISA任务，但《网络安全认证框架》（Cyberecurity Certification框架）的应用除外。尤其应建议制定该机构年度工作计划提案的执行董事，并确保与相关利益相关者就与年度工作计划有关的问题进行沟通。ENISA AG应定期向Enisa的管理委员会提供活动。
cRISPR靶向H3K4ME3激活基因表达并解锁拟南芥中的丝粒跨界重组
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。根据作者/资助者提供了预印本（未经同行评审的认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2025年2月8日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2025.02.07.636860 doi：Biorxiv Preprint
CRISPR-CAS9编辑和转录组的联合单细胞分析揭示了广泛的脱靶事件及其对基因表达的影响
具有CRISPR-CAS9的基因组工程中的长期障碍一直无法衡量Cas9编辑结果及其在单细胞分辨率下的功能效应。在这里，我们提出了Superb-Seq，这是一种利用T7原位转录和单细胞RNA测序的新技术，以共同测量靶向靶标Cas9编辑及其对基因表达的影响。我们在10,000 k562细胞上进行了高级seq，靶向了四个用七个引导RNA的染色质重塑基因。Superb-Seq在所有七个目标站点和其他36个非目标位点上确定了11,891个编辑事件。尽管选择了七个指南的高特异性，但其中有六个导致靶向脱靶编辑，频率从0.03％到18.6％的细胞范围不等。在USP9X的第一个内含子中，明显的脱靶编辑破坏了该基因的表达和超过150个下游基因。总而言之，由于罕见和常见的编辑事件的结合，CAS9非目标是普遍存在的，主要发生在靶向基因的内含子内，并且可以对基因表达产生广泛的影响。Superb-Seq使用现成的套件，标准设备，并且不需要病毒，这将使全基因组CRISPR屏幕能够在不同的细胞类型中以及与临床相关的指南的功能表征。
基于基因表达的表型预测深神经网络的生物学解释
摘要背景：使用预测基因标志来协助临床决策变得越来越重要。深度学习在基因表达谱的表型预测中具有巨大的潜力。但是，神经网络被视为黑匣子，在没有任何解释的情况下，提供了准确的预测。这些模型变得可解释的要求正在增加，尤其是在医学领域。结果：我们专注于解释由基因表达数据构建的深神经网络模型的预测。影响预测的最重要的神经元和基因被鉴定出来并与生物学知识有关。我们对CAN-CER预测的实验表明：（1）深度学习方法优于大型训练集的经典机器学习方法； （2）我们的方法产生的解释与生物学比最先进的方法更连贯； （3）我们可以对生物学家和医生的预测提供全面的解释。结论：我们提出了一种原始方法，用于从基因表达数据中对表型预测深度学习模型的生物学解释。由于模型可以找到表型和基因表达之间的关系，因此我们可以假设已鉴定的基因与表型之间存在联系。因此，解释可以导致生物学家研究新的生物学假设。