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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。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。
通过培训促进生物信息学的可重复性
从多能干细胞（PSC）驱动有效和纯净的骨骼肌细胞分化一直在挑战。在这里，我们报告了一种优化的方案，该方案在短时间内生成具有较高效率和纯度的骨骼肌祖细胞。使用明显的和物种特异的方案将人类诱导的PSC（HIPSC）和鼠类胚胎干细胞（MESC）指定到中胚层肌原性命运中。我们使用了特定的成熟培养基来促进人和小鼠成肌细胞种群的终端分化，并生成与大量细胞周期停滞的PAX7 +细胞相关的肌管。我们还表明，肌管的成熟是通过塑性特性，细胞密度和肌源性祖细胞百分比来调节的。鉴于肌源祖细胞的产生和分化肌纤维的效率很高，该方案为组织工程，肌肉营养不良的建模以及评估体外的新治疗方法提供了有吸引力的策略。
在高度熟练的早期和晚期
BarbaraKöpke，Ruairidh K R Howells，Francesca Cortelazzo，PatricePéran，Xavier de Boisse-Zon等。神经语言学杂志，2021，59，10.1016/j.jneuroling.2021.100988。hal-04407593
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
利用抗 CRISPR 蛋白的高精度结构预测重新思考蛋白质药物设计
贡献分析主要由 HP、YP 和 HS 进行具体来说，AlphaFold 分析由 HP 领导，基因分析由 YP 进行，结构和功能分析由 HS 进行该研究由 HS 构思，所有作者都参与了手稿的撰写。
梳理干草堆：使用1组合并的临床和研究开发的测试策略寻找高度致病的禽流感病毒2 3
梳理干草堆：使用1个组合的临床和研究开发的测试策略寻找高度致病的禽流感病毒2 3 Gordon C. Adams 1,2 1,2，†，，Jamie E. Devlin 3，†，Erik Klontz，Erik Klontz，MD，Phd 3,4，Phd 3,4，Rachel A. Lachel A. Lach a.Laing 1，John A.4 Branda, MD 3,4 , Navid Chowdhury 3 , SunYoung Kwon 1 , Pardis C. Sabeti, MD, DPhil 2 , Elyse 5 Stachler, PhD 2 , Vamsi Thiriveedhi 3 , Erica S. Shenoy, MD, PhD 1,4,5 , Jacob E, Lemieux, MD, 6 PhD 1,2,4, ‡ , Sarah E Turbett，MD 1,3,4，‡7 8†联合第一位作者对论文也同样贡献。9‡共同培训对论文的贡献也同样贡献。10 11分支机构：12 1传染病司，美国马萨诸塞州波士顿13号马萨诸塞州综合医院医学系。14 2美国马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所。15 3美国马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州综合医院病理学系。16 4美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院。17 5感染控制单元，美国马萨诸塞州波士顿的弥撒一般性杨百翰。18 19关键字：流感，H5，鸟类流感，监视测试20
单人离子BAB三嵌段共聚物作为锂金属电池的高效电解质
电化学能源存储是本世纪的主要社会挑战之一。基于液体电解质的经典锂离子技术的性能在过去二十年中取得了巨大进步，但是液体电解质的内在不稳定导致安全问题。固体聚合物电解质将是解决这些安全问题，微型化和能量密度增强的完美解决方案。但是，与液体一样，锂离子携带的电荷比例很小（<20％），限制了功率性能。固体聚合物电解质在80℃下运行，导致机械性能差和有限的电化学稳定性窗口。在这里，我们描述了一种基于包含聚苯乙烯段的聚苯基块共聚物的多功能单离子聚合物电解质。它克服了上述大多数局限性，其锂离子传输数接近统一，出色的机械性能和跨越5 V与Li + / li的电化学稳定窗口。使用该聚电解质的原型电池优于基于聚合物电解质的常规电池。c
如果我们知道白质通路从哪里开始、在哪里结束以及在哪里不去，那么通过扩散 MRI 纤维束成像得到的脑连接在解剖学上可以非常准确
1. 范德堡大学成像科学研究所，范德堡大学，美国田纳西州纳什维尔 2. 范德堡大学医学中心放射学和放射科学系，美国田纳西州纳什维尔 3. 法国波尔多大学 CEA 法国国家科学研究院神经退行性疾病研究所 - UMR 5293 神经功能图像组 4. 加拿大舍布鲁克大学舍布鲁克连接成像实验室 (SCIL) 5. 范德堡大学电气工程与计算机科学系，美国田纳西州纳什维尔 6. 亨利 M. 杰克逊基金会，美国马里兰州贝塞斯达 7. 美国马里兰州贝塞斯达国家生物医学成像和生物工程研究所 8. 美国田纳西州纳什维尔范德堡大学医学中心生物医学工程系 * Kurt G Schilling 电子邮件： kurt.g.schilling.1@vumc.org
在固有罕见的地下水两亲脚下生物多样性的系统性和高度解决的建模
fi g u r e 5地下水两亲物种丰富的瑞士。（a）基于占用模型中包含的12种物种（有关SDS，请参见附录S1，图S1.5），预测瑞士各个1×1 km细胞的平均物种丰富度。黑点表示采样位置。（b）在20×20 km细胞之间的区域物种丰富度，由12种建模物种的1×1 km预测编译。（c）很少发现的未建模物种的原始出现。（d）很少发现的，未模块化的物种对每个20×20 km细胞的α多样性的贡献，包括常见的模型输出和很少发现的物种的原始出现。