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scbean：用于单细胞多摩变数据分析的Python库
摘要：单细胞多摩s技术提供了一个独特的平台，可通过同时量化和整合各种模式的分子特征来表征细胞状态并重建发育过程，包括基因组，转录组，表观基因组和其他幻象层。但是，在这个新生的领域中，仍然需要对新型计算工具的紧急需求，这对于在不同的OMIC模式之间对功能的有效和有效询问至关重要。scbean代表一个用户友好的python库，旨在无缝合并各种模型，用于检查单细胞数据，涵盖了配对和未配对的多摩学数据。库为任务提供了统一，直接的接口，例如降低维度降低，批处理效应消除，细胞标记从良好的scrna-seq数据转移到scatac-seq数据，以及识别空间可变基因的识别。Scbean的模型经过精心设计，以通过张力流来利用GPU加速的计算能力，从而使它们能够毫不费力地处理包含数百万个单元的数据集。可用性：Scbean在Python软件包索引（PYPI）（https://pypi.org/project/scbean/）和Github（https://github.com/jhu99/scbean）上发布。可以在https://scbean.readthedocs.io/en/latest/上找到文档和示例代码。联系人：jhu@nwpu.edu.cn
使用 SPR 生物传感器针对具有挑战性的药物靶标进行片段库筛选的多重实验策略
表面等离子体共振 (SPR) 生物传感器方法非常适合基于片段的先导化合物发现。然而，缺乏普遍适用的实验程序和详细方案，尤其是对于结构或物理化学上具有挑战性的靶标或当工具化合物不可用时。成功取决于考虑靶标和化学库的特征，有目的地设计筛选实验以识别和验证具有所需特异性和作用方式的命中物，以及能够确认片段命中物的正交方法的可用性。通过采用多路复用策略、使用多个互补表面或实验条件，可以大大扩展适合基于 SPR 生物传感器的方法识别命中物的目标和库的范围。在这里，我们说明了使用基于流的 SPR 生物传感器系统筛选不同大小（90 和 1056 种化合物）的片段库以针对一系列具有挑战性的靶标的原理和多路复用方法。它展示了识别与下列相互作用的片段的策略：1) 大型和结构动态靶标，以乙酰胆碱结合蛋白 (AChBP) 为代表，AChBP 是一种 Cys 环受体配体门控离子通道同源物；2) 多蛋白复合物中的靶标，以赖氨酸脱甲基酶 1 和辅阻遏物 (LSD1/CoREST) 为代表；3) 结构可变或不稳定的靶标，以法呢基焦磷酸合酶 (FPPS) 为代表；4) 含有内在无序区域的靶标，以蛋白酪氨酸磷酸酶 1B (PTP1B) 为代表；5) 易于聚集的蛋白质，以人类 tau 的工程形式 (tau K18 M ) 为代表。重点介绍了考虑蛋白质和文库特性并提高稳健性、灵敏度、通量和多功能性的实际考虑和程序。研究表明，解决这些类型的目标的挑战不在于识别潜在有用的片段本身，而在于建立验证它们并演变为线索的方法。
通过改进的向导 RNA 文库克隆实现紧凑型 CRISPR 基因筛选
背景 20 多年前，人类基因组计划产生了第一个组装的人类基因组 [1,2]。基因组测序工作揭示了与疾病相关的基因和遗传变异，但大部分并未揭示基因功能。因此，功能基因组学工作对于确定已鉴定的约 20,000 个人类蛋白质编码基因的功能至关重要。在过去十年中，基于 CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）的筛选增加了全基因组遗传筛选的便利性，使研究人员能够发现生物途径的新成分、确定现有药物的机制、确定新的治疗靶点并揭示协同遗传关系 [3-7]。然而，由于全基因组向导文库的规模（20,000–200,000 + 个元素）和典型的细胞覆盖率（500–1000 倍）需要准确量化基因命中并平均整个群体中与表型无关的变异，每次筛选需要每个样本数千万到数亿个细胞 [ 8 – 12 ]。这一要求对需要大规模培养的细胞模型提出了后勤挑战
xgen-cfdna and ffpe-dna-library-fibrary-for for for-sequencect ...
DNA，并使用贴纸确定DIN评分。使用XGEN CFDNA和FFPE DNA库Prep V2 MC Kit从DNA的25 ng输入中制备示例库，并带有UG库放大套件和自定义IDT索引引物等效于XGEN索引引物，以实现Ultima P1。在图1中，挂毯痕迹（安捷伦）显示了从低质量的FFPE样品中生成的PCR放大库。即使在DIN得分低的情况下也产生了质量库，而没有任何适配器二聚体的证据。表2显示了从UG 100序列上的12 XGEN CFDNA和FFPE库中获得的质量测序指标。图书馆的读取与参考基因组有很高的读数，并且在DIN水平不同的样品中的结果一致。数据显示较低的Indel，不匹配和嵌合体速率以及Q20高的Q20，表明在UG 100系统上生成了质量测序读数。表表示三个重复的平均值。
为有远见的图书馆空间创建空间总体规划
布尔大楼，于 1983 年开业。原建筑为四层楼，地下室采用引人注目的预制混凝土，具有野兽派风格。布尔大楼是历史悠久的四合院南侧的组成部分。自建成以来，原建筑未进行过任何实质性改进或升级。
新的儿童生物多样性图书馆将于2024年1月开放
国务卿谭基亚特（Tan Kiat）高级职务和NLB（Ng Cher Pong先生）和RWS（Tan Hee Teck先生）的首席执行官访问S.E.A.水族馆的珊瑚碎片室。S.E.A.即将到来的儿童生物多样性图书馆水族馆配备了带有类似珊瑚的特征的落地柱，孩子们可以进一步了解珊瑚礁在海洋生物多样性中扮演的重要角色。新加坡，2023年11月22日 - 中央公共图书馆，位于维多利亚街的国家图书馆大楼，将于2024年1月12日重新开放，并带有一个刷新的儿童区，这将带来了生物多样性的奇迹，重点是海上生活 - 更靠近年轻的探险家。这是新加坡公共图书馆的第一个以海洋生物多样性为主题的学习空间。被S.E.A.命名为儿童生物多样性图书馆水族馆，国家图书馆委员会（NLB）与世界圣线（RWS）之间的这种伙伴关系将提供新的机会，包括每月计划，供父母和孩子在海洋生物多样性中更深入地学习。rws，是S.E.A.的所在地水族馆，还将授予员工志愿者，以促进该空间的常规教育计划。综合度假胜地通过其社区发展部门RWS Cares承担了100万新元的资金，以支持空间和相关计划的设置。
研究文章便携式爆炸算法库及其针对命令行，Python和R
基本的本地对准搜索工具（BLAST）是生物信息学中一种多功能且常用的序列分析工具。BLAST允许跨核苷酸和氨基酸序列进行快速，灵活的序列相似性搜索，从而导致了不同的应用，例如蛋白结构域的识别，矫形器搜索和系统发育注释。大多数BLAST实现都是命令行工具，它们作为逗号分隔的值文件产生输出。但是，我们的工具箱仍然缺少一种类似爆炸的算法的便携式，模块化和可嵌入的实现。在这里，我们提出了nsearch，一种命令行工具和C ++ 11库，该库提供了类似BLAST的功能，可以轻松地嵌入任何应用程序中。作为此便携性的一个示例，我们提供了Blaster，该爆炸器利用NSearch为R编程语言提供类似本机爆炸的功能，以及为Python提供类似功能的NPY搜索。这些软件包允许将类似BLAST的功能嵌入到较大的框架中，例如闪亮或Django应用。基准表明，NSearch，NPysearch和Blaster在速度和准确性上与其他常用的现代爆炸实现（例如VSearch and Blast+）相当。我们设想了针对数据科学中常用的其他语言（例如朱莉娅）的类似实现，以促进序列相似性比较。nsearch，Blaster和NPysearch可在BSD 3.0许可下免费使用，并在Github Conda，Cran（Blaster）和PYPI（NPysearch）上使用。
使用全基因组 CRISPRi 筛选来探测遗传修饰因子的双 sgRNA 文库设计
© 作者 2023。开放存取 本文根据知识共享署名 4.0 国际许可进行授权，允许以任何媒体或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否做了更改。 本文中的图片或其他第三方资料包含在文章的知识共享许可中，除非资料的致谢中另有说明。 如果资料未包含在文章的知识共享许可中，且您的预期用途不被法定规定允许或超出允许用途，则需要直接从版权所有者处获得许可。 要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。知识共享公共领域贡献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非数据来源中另有说明。
