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亚麻 (Linum usitatissimum) 基因组的染色体水平组装和注释
亚麻 ( Linum usitatissimum ) 也称为普通亚麻或亚麻籽，在温带地区作为油料和纤维作物种植，可能已被人类使用长达 30,000 年 ( Kvavadze et al., 2009 )。纤维亚麻是栽培亚麻的主要形态类型之一，也是驯化作物中最古老的形态，为人类提供了纤维来源 ( Hickey, 1988 )。据报道，对纤维亚麻 ( 纤维用途 ) 和亚麻籽亚麻 ( 油料用途 ) 的破坏性选择导致植物类型在形态、解剖学、生理学和农艺性能上存在很大差异 ( Diederichsen and Ulrich, 2009 )。纤维亚麻比油料用途亚麻相对较高、分枝较少、种子较少 ( Zhang et al., 2020 )。在过去十年中，纤维工业开发出高价值产品，应用于汽车、建筑工业、生物燃料工业和纸浆（Diederichsen 和 Ulrich，2009 年）。亚麻制成的纺织品在西方国家被称为亚麻布，传统上用于床单、内衣和桌布。亚麻仍然是一种小作物，主要原因是过去十年来其产量过低（Soto-Cerda 等人，2014 年）。准确的参考基因组已成为遗传学研究不可或缺的资源，尤其是对于功能基因图谱和标记辅助选择（MAS）。亚麻基因组的组装可以显著加速亚麻育种的进程。受益于亚麻参考基因组的发布，人们获得了不少与重要农艺性状相关的候选基因 ( Soto-Cerda et al., 2018; Xie et al., 2018a,b; You et al., 2018b; Guo et al., 2020 )。第一个亚麻基因组组装于 2012 年使用 Illumina 短双端和配对读段 (CDC Bethune v1) 发布 ( Wang et al., 2012 )。随后，You 等人使用光学、物理和遗传图谱 (CDC Bethune v2) 将这些碎片化的重叠群锚定到 15 个假分子中 ( You et al., 2018a )。最近还使用短双端读段和 Hi-C 测序发布了三个不同品种的基因组组装 ( Zhang et al., 2020 )。几个月前首次发表了使用错误长读长的亚麻组装体（Dmitriev et al., 2021）。然而，即使使用 Oxford Nanopore 长读技术，所有这些组装体的连续性都非常差。这些组装体最大的重叠群 N50 为 365 Kb。亚麻基因组最近经历了全基因组复制 (WGD) 事件，充满了重复元素（You et al., 2018a）。在使用短读长或错误长读长的组装过程中，同源序列或重复序列之间很容易发生崩溃。使用不同的软件和 Oxford Nanopore 长读长组装体，组装体大小差异很大，证明了这一点（Dmitriev et al., 2021）。
从基因组测序到基于 CRISPR 的气候适应性林木基因组编辑
摘要：由于林木的经济和生态重要性，林木的现代育种和遗传操作已变得越来越普遍。基于 CRISPR 的技术提供了一种多功能、强大且被广泛接受的工具，可用于分析几乎所有物种的基因功能和精确的遗传修饰，但在森林物种中仍未得到充分开发。林木遗传和基因组资源的快速积累使我们能够识别与木材质量、干旱或抗虫害等重要性状相关的众多基因和生物过程，从而有助于选择合适的基因编辑目标。在这里，我们介绍并讨论了基因组测序和编辑在改善森林可持续性方面的最新进展、机遇和挑战。
基因组进化中的染色体不稳定性
简单总结：实验/病理学观察到基因组混乱（包括大规模易位、染色体碎裂和多倍体癌细胞），凸显了基因组重组在进化中的重要性。测序和生物信息学分析的最新进展凸显了这种染色体多样性。基因组的进化已在宏观进化和物种形成领域以及癌症和肿瘤进展的背景下得到研究。进化是适应环境和为未来生存压力做准备的固有过程。人类细胞具有可塑性，在正常条件下产生基因组多样性的零星时间涉及几种机制，例如在配子发生过程中或在癌症等病理过程中。有趣的是，染色体不稳定的模式在进化和癌症中惊人地相似。在这里，我们将讨论导致从癌症到物种形成的几种染色体模式的一些事件，并讨论与染色体不稳定相关的疾病。
利用 CRISPR-Cas13a 进行噬菌体基因组工程
巨型噬菌体（例如铜绿假单胞菌 Ф KZ）具有作为抗菌剂和揭示基本噬菌体生物学模型的潜力。由于蛋白质“噬菌体核”结构可防止 DNA 靶向 CRISPR-Cas 工具的攻击，目前这两种研究都因缺乏基因工程工具而受到限制。为了为 DNA 巨型噬菌体提供反向遗传学工具，我们将同源重组与 RNA 靶向 CRISPR-Cas13a 酶相结合，并使用抗 CRISPR 基因 (acrVIA1) 作为可选择标记。我们表明，该过程可以插入外来基因、删除基因并向 Ф KZ 基因组添加荧光标签。内源性 gp93 的荧光标记显示它会随噬菌体 DNA 一起排出，而微管蛋白样蛋白 PhuZ 的缺失令人惊讶地对噬菌体爆发大小的影响很小。还成功编辑了另外两种能够抵抗 DNA 靶向 CRISPR-Cas 系统的噬菌体。RNA 靶向 Cas13a 有望成为难治性噬菌体的通用基因编辑工具，从而能够系统地研究功能未知的噬菌体基因。
第二单元-基因组工程
斯坦利·科恩出生于新泽西州珀斯安博伊。1956 年从罗格斯学院毕业后，科恩进入宾夕法尼亚大学医学院学习。1960 年，他获得医学学位。1968 年，他接受了斯坦福大学医学院的职位，开始进行质粒实验。科恩是斯坦福大学的遗传学教授。他是美国国家科学院院士，1980 年荣获阿尔伯特·拉斯克基础医学研究奖。1988 年，他被授予美国国家科学奖章。斯坦利·科恩与赫伯特·博耶于 1973 年发表了重组 DNA 技术的创新成果，因此而闻名。斯坦利·科恩和赫伯特·博耶是首批将基因从一个生物体移植到另一个生物体的科学家，这是基因工程的一个基础发现。
基因组的空间和时间组织
Dekker，1，2， * Frank Alber，3 Sarah Aufmkolk，4 Brian J. Beliveau，5 Benoit G. Bruneau，6，12 Andrew S. Belmont，7 Alistir Botter，8 Riccardo M. Che，5 Jian MA，17 William S. Noble，4 Jennifer E. Philips-Cremins，18 Katherine S. Pollard，6，12，23 Susanne M. Rafelski，19 Bing Ren，9 Yijun Ruan，21 Yin Shen，12 Jay Shenduure美国频道，美国2号霍华德·休斯医学研究所，美国医学博士，加利福尼亚大学，美国加利福尼亚州洛斯，加利福尼亚州，美国4哈佛大学，美国5号，美国华盛顿大学，华盛顿州西雅图市，加利福尼亚州西雅图市，加利福尼亚州旧金山7美国，美国12号技术，加利福尼亚大学，加利福尼亚州旧金山，美国癌症中心，纽约，美国14约翰·霍普金斯大学，美国医学博士15，美国德克萨斯州休斯顿大学，美国德克萨斯州休斯顿，美国北卡罗来纳大学16号，吉尔林斯大学，吉林斯大学，全球公共卫生学院，全球7号Carnegie Mellon Universit itute，美国华盛顿州西雅图市20 Zhejiang University，中国21 Bar-Ilan University，Ramat Gan Dical Research Institute，San Diego，CA，美国23 Chan Zuckerberg Biohub，加利福尼亚州旧金山，美国加利福尼亚州
癌症基因组和肿瘤微环境
摘要 随着我们对驱动突变的认识不断提高以及肿瘤微环境 (TME) 相关免疫检查点抑制剂的引入，肺癌的分类和治疗发生了革命性的变化。尽管肺癌患者在接受致癌基因靶向治疗或抗癌免疫治疗后生存率显著提高，但许多患者对这些新疗法表现出初始或获得性耐药性。基因组测序的最新进展表明，特定的驱动突变有利于免疫抑制 TME 表型的发展，这可能导致接受免疫疗法的肺癌患者出现不良预后。免疫治疗后随访的临床研究评估了致癌驱动突变和 TME 免疫特征，不仅揭示了耐药肺癌患者潜在的分子机制，而且是更好的治疗选择和个性化医疗未来的关键。在这篇综述中，我们讨论了癌细胞基因组特征和 TME 之间的相互作用，以揭示基因改变对 TME 表型的影响。我们还深入了解了细胞 TME 成分在肿瘤发展过程中定义癌细胞遗传景观的调节作用。
肯尼亚的基因组编辑监管
1. 非洲猪瘟疫苗；2. 山羊抗锥虫；3. 高粱抗独脚金；4. 高粱（抗炭疽病）；5. 山药（抗维生素 A 和疾病）6. 木薯营养增强；7. 香蕉抗纳米病毒和花椰菜病毒 + 蚜虫；8. 木薯提早开花；9. 香蕉抗真菌和细菌；10. 马铃薯抗马铃薯 Y 病毒；
整个基因组测序（WGS）
b ioinformitic c of a nalysis WGS报告包括：•质量控制和测序指标（FASTQC）•过滤以关注变体•全面识别更改，包括单核苷酸变化（SNV）（SNV），插入和缺失（INDELS）（INDELS）（INDELS）•与种类和躯体变异的工作相关的变化范围•分离的变异范围•分离的变化范围•均分离范围，以•分离范围。在遗传或疾病相关样品之间进行比较，以鉴定基因和途径中的共享或新颖变异•其他分析可以评估变异的潜力改变蛋白质结构，功能，动力学或表达
整个基因组测序（WGS）
要了解基因组变异的效果，测序项目的下一步是对测序运行期间产生的数百万高质量读数的分析。在Genomescan，我们有一个专门的生物信息学家团队，将生物信息学和统计方法与高性能计算相结合，以帮助您解释数据。所有信息均由专家手动审查，以遵守我们的高质量标准，并产生您可以信任的结果。为了最佳解释数据，我们的工作流量涵盖了预处理步骤，其中包括数据修剪和对齐参考序列，然后使用黄金标准来进行变体调用。之后，我们使用多个数据库注释用于功能和疾病相关性的变体。我们的数据分析报告提供了几种可视化的可能性（请参阅图）。