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量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
创建和验证人类Implintome的第一个Infinium DNA甲基化阵列
图1。使用荧光团 - 猝灭剂系统对DNA二级结构进行高通量热力学测量。a。折叠（淬火）和展开（荧光）状态的DNA分子的示意图。b。固定在测序芯片表面上的荧光DNA簇的图像。顶部：仅具有荧光团偶联的寡核（CY3），以及荧光团和淬火剂偶联的寡核能的图像。底部：每个图像中DNA分子的示意图。所有图像均标准化为超稳定的茎和重复对照变体，以依赖温度对荧光和淬火的影响，如图S1D。 c。库型和淬灭剂偶联的寡核苷酸的恒定序列结合位点之间的库变体设计。 红色代表每种类型内的支架核苷酸恒定，蓝色可系统排列的变量（'n'）。 每个类下的数字指示每个类中唯一序列的数量。 d。对照构建体的荧光测量，其中荧光团和淬灭器之间的单链距离在单核苷酸步骤下增加。 橙色线显示理论拟合。 e。在较高的温度（熔体曲线，X轴）和降低温度（退火曲线，Y轴）f的情况下，∆G 37的相关性来自图书馆变体。熔融曲线的代表性示例在GC含量方面有所不同。 g。三个熔体和一个退火曲线实验重复的∆G 37的Pearson相关性。S1D。c。库型和淬灭剂偶联的寡核苷酸的恒定序列结合位点之间的库变体设计。红色代表每种类型内的支架核苷酸恒定，蓝色可系统排列的变量（'n'）。每个类下的数字指示每个类中唯一序列的数量。d。对照构建体的荧光测量，其中荧光团和淬灭器之间的单链距离在单核苷酸步骤下增加。橙色线显示理论拟合。e。在较高的温度（熔体曲线，X轴）和降低温度（退火曲线，Y轴）f的情况下，∆G 37的相关性来自图书馆变体。熔融曲线的代表性示例在GC含量方面有所不同。g。三个熔体和一个退火曲线实验重复的∆G 37的Pearson相关性。h。各种构造类别的标准误差为∆G 37的函数。
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
优化酶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，我们通过使用机器学习（ML）从超高通知功能屏幕中融合进化信息和实验数据来开发一种技术，用于设计蛋白质变体的活跃和多样化的蛋白质变体库。我们在多轮运动中验证了我们的方法，以优化NUCB的活性，nucB的活性，核酸酶酶在慢性伤口的治疗中应用。我们将我们的ML引导运动与维特罗定向进化（DE）和尼里科（Silico In-Silico）命中重组（HR）的平行运动进行了比较。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，并且在命中率和多样性方面表现出色。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引导酶设计的未来进展，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。
s'wipe：用于高通量肠道代谢组学1
微生物组越来越被认为是健康的关键因素。肠道菌群通过一系列不同的代谢物调节17个肠道稳态。例如，饮食纤维的微生物发酵产物（SCFAS）等分子已经建立了19个分子，以反映微生物组和/或饮食转移，而SCFAS的变化已有20种与来自癌症的多种胃肠道疾病有关。尽管具有21种生物标志物的潜力，但粪便收集的技术挑战的临床翻译有限。在这里，我们22个粪便擦拭（s'wipe），这是一种使用无毛，质量23光谱兼容纤维素湿巾作为厕纸的超低成本粪便收集方法。标本保存在乙醇24中，无需冷藏，可以通过常规邮件运送。质谱分析25表明，S'Wipe捕获了具有可重现性26的挥发性和非挥发性代谢物，并且对诊断相关的分子进行了验证。我们表明，s'wipe在指导凳子收集方面的性能等效27，从而可以与28个现有研究进行可互换的使用和比较。这种方法非常适合大规模的人群研究，29次纵向跟踪和个性化医学应用。30
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。
通过工程生物传感器
高价值蛋白质和酶的分泌是合成生物学经济的基础；允许在生产过程中连续发酵和蛋白质纯化而无需细胞裂解。大多数真核蛋白分泌由N末端信号肽编码；但是，信号肽序列变化对给定蛋白的分泌效率的强大影响尚未很好地定义。尽管天然信号肽序列多样性高，但大多数重组蛋白分泌系统仅采用少数表征良好的信号肽。此外，启动子和终止剂的选择可以显着影响分泌效率，但筛选众多遗传构建体以使最佳序列效率低下。在这里，我们调整了酵母G蛋白偶联受体生物传感器，以测量与任何感兴趣蛋白共归因于肽的肽标签的浓度。蛋白质分泌效率可以通过诱导受体激活下游的荧光报告基因来量化。此功能可以使用一锅组合金门克隆组装，对6000多个启动子，信号肽和终结器的6000多个组合进行高通量筛选。我们证明了这种生物传感器可以快速识别分泌和量化分泌水平的最佳组合。
农药暴露对神经炎症和小胶质细胞2
肠道3凝胶：用于培养人类肠道菌群nataliasuárezvargas 1 *的高吞吐量粘液模型，miguel antunes 1 *; JoãoSobral1，Carolina Silva 1，Francisco Sousa 1，Olga Valentina Garberro 2，AnnaKolková1，Livia Visai 3,4,5，Claudio Medana 2，Sonja Visentin 2，Paola Petrini 6,7
balrog-mon：用于基因组牛津纳米孔
宏基因组测序是一种最近可行的方法，可以同时表征样品中的ARG，微生物组和病原体的数据，与分离和培养细菌相比，它是一种更有效，更全面的方法。对宏基因组数据的典型分析涉及一种基于组装的方法或基于读取的方法，每种方法都有其自身的好处和限制。宏基因组装配允许对ARGS进行上游或下游研究，并提供对其起源的准确识别。但是，这种方法可能导致信息丢失，因为低覆盖的基因组通常不会组装。相比之下，基于读取的方法可实现所有可用数据的映射，但缺乏探索周围基因组环境或提供准确分类分类的能力。为了应对这些挑战，我们开发了Balrog-mon，这是一种多功能且可重现的NextFlow管道，用于测量病原体和元基因组长阅读测序的ARG，提供“组装”和“无装配”工作流程选项。