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环境DNA作为生物多样性监测的互补工具：一种多技术和多营养学方法，用于研究鲸类分布和进食生态学
基础模型在几个领域取得了巨大的成功，例如自然语言处理，计算机视觉和最近的生物学。DNA粉底模型尤其是作为基因组学有前途的方法而出现的。然而，到目前为止，尚无模型在广泛的基因组和调节元素上提供了核苷酸级预测，从而限制了它们的实际实用性。在本文中，我们基于以前在核苷酸跨前（NT）上的工作，以开发分割模型分割，该模型将处理至30kb-long的输入DNA序列，以预测单核苷酸分辨率下的14种基因组元素类别类别。通过利用NT的预训练权重，分段超过了几种消融模型的性能，包括具有单热编码的核苷酸序列和从SCRATCH训练的模型的卷积网络。分段可以使用零射线通用的多个序列长度来处理高达50kb的序列。我们在整个基因组的剪接位点检测中显示出改善的性能，并表现出强核苷酸水平的精度。因为它同时评估所有基因元件，因此分段可以预测序列变体对剪接位点变化的影响，而且还可以预测转录本相工相的外显子和内含子重排的影响。最后，我们表明，对人类基因组元素进行训练的分段模型可以推广到不同的人和植物物种的元素，并且训练有素的多种阶段分段模型可以实现对不见物物种的所有基因元素的更强的概括。总而言之，分段表明DNA粉底模型可以在单核苷酸分辨率下处理基因组学中复杂的颗粒状任务。分段可以很容易地扩展到其他基因组元素和物种，从而代表了我们分析和解释DNA的新范式。我们使我们的jax的github存储库中可在pytorch的jax和huggingface空间上提供分段-30kb的人类和多物种模型。
等位基因特异性 CRISPR/Cas9 编辑使与胶原蛋白 1 相关的单核苷酸变体失活
105 并且也可根据 CC0 许可使用。（未经同行评审认证）是作者/资助者。本文是美国政府作品。根据 17 USC，它不受版权保护
想象力：Iga肾病中的RO7434656的全球3期试验，RO7434656，一种反义寡核苷酸抑制剂B的反义寡核苷酸抑制剂
j。巴拉特（Barratt）从Alnylam，Arganx，Asterelas，Biocryst，Calliditas Therapeutics，Chinok，Chinok，Chinok，Dimerix，Dimerix，Galapagos，Veras，Veraros，Veraros，Vera Therapeutics，Vera Therapeutics，Vera Therapeutics and Observer获得了咨询/发言人FES；以及Argaanx，Calliditas Therapeutics，Chinook，Galapagos，Gsk，Omers，Travere Therapeutics和Visterra的赠款支持。V. Duggaal和J.lo Aree雇员N. Schmit和J. Cheng是F. Hoffmann-La Roche Ltd. B.H.
使用剪接切换反义寡核苷酸的视网膜炎色素炎11的精确治疗方法，以恢复PRPF31的开放阅读框架
摘要：色素性视网膜炎11是一种不可治疗的，主要遗传的视网膜疾病，由MRNA加工因子31 PRPF31中的杂合突变引起。PRPF31的表达水平与受影响家庭的不完全渗透有关；具有较高PRPF31表达的突变载体可以无症状。当前的研究探讨了反义寡核苷酸外显子跳过策略，以治疗由PRPF31外显子12中截断突变引起的RP11，因为它似乎没有编码PRPF31蛋白质功能所必需的任何域。细胞源自携带PRPF31 1205C>的患者，研究了废话突变。由1205C> A编码的PRPF31转录本由于胡说八道介导的mRNA衰变而无法检测到，相对于健康的供体细胞，PRPF31 mRNA降低了46％。反义寡核苷酸诱导的外显子12的跳过，拯救了开放式阅读框，因此在RP11患者成纤维细胞中，prpf31 mRNA上调为1.7倍。PRPF31上调的水平达到了具有相同突变的非探针载体家族成员推断出的预测的表达阈值。这项研究表明，诱导PRPF31同工型的PRPF31表达和核易位能力的保留增加。未来的研究应评估诱导的PRPF31蛋白在视网膜细胞中MRNA剪接上的功能，以验证可依延RP11引起的突变的治疗方法。
分段通知 - 基因组 - 核苷酸 -
基础模型在几个领域取得了巨大的成功，例如自然语言处理，计算机视觉和最近的生物学。DNA粉底模型尤其是作为基因组学有前途的方法而出现的。然而，到目前为止，尚无模型在广泛的基因组和调节元素上提供颗粒状的核苷酸水平预测，从而限制了其实际实用性。在本文中，我们基于以前在核苷酸变压器（NT）上的工作，以开发一个分割模型，即分割，该模型在单核苷酸分辨率下处理输入DNA序列的输入DNA序列，以预测14个基因组学元素的14种基因组学元素。通过利用NT的预训练权重，分段超过了几种消融模型的性能，包括具有单热编码的核苷酸序列和从SCRATCH训练的模型的卷积网络。分段可以处理多个序列的多个序列长度，以零拍概括，以达到50kbp的序列。我们在整个基因组的剪接位点检测中显示出改善的性能，并表现出强核苷酸水平的精度。因为它同时评估了所有基因元素，因此分段可以预测序列变体对剪接位点变化的影响，而且还可以预测转录本同工型中外显子和内含子重排的影响。最后，我们表明，对人类基因组学元素进行训练的分段模型可以推广到不同物种的元素，并且训练有素的多种属性分段模型可以实现对不见物物种的所有基质元素的更强的一般性。总而言之，分段表明DNA粉底模型可以在单核苷酸分辨率下处理基因组学中复杂的颗粒状任务。分段很容易扩展到其他基因组学元素和物种，因此代表了我们分析和解释DNA的新范式。我们使我们的jax的github存储库中可在pytorch的jax和huggingface空间上提供分段-30kb的人类和多物种模型。
方法开发人员的寡核苷酸设计指南
摘要简介：开发新方法对于在科学方面取得巨大的飞跃，开辟了新的研究途径至关重要，但是很少描述方法开发背后的过程。涵盖的区域：在过去的二十年中，我们使用寡核苷酸偶联的抗体来可视化蛋白质蛋白质相互作用，从而开发了几种新方法，例如原位PLA，Proxhcr和Molboolean。 在此，我们描述了这些方法的寡核苷酸系统背后的基本原理。 本文的主要目的是为研究人员提供有关我们在设计这些方法时如何看待的描述。 我们还详细描述了方法如何工作以及如何解释结果。 专家意见：了解该方法的工作方式对于选择适当的实验方法很重要。 我们还希望本文可能是年轻研究人员进入方法开发领域的灵感。 看到问题是开发解决方案的动力。涵盖的区域：在过去的二十年中，我们使用寡核苷酸偶联的抗体来可视化蛋白质蛋白质相互作用，从而开发了几种新方法，例如原位PLA，Proxhcr和Molboolean。在此，我们描述了这些方法的寡核苷酸系统背后的基本原理。本文的主要目的是为研究人员提供有关我们在设计这些方法时如何看待的描述。我们还详细描述了方法如何工作以及如何解释结果。专家意见：了解该方法的工作方式对于选择适当的实验方法很重要。我们还希望本文可能是年轻研究人员进入方法开发领域的灵感。看到问题是开发解决方案的动力。
烟酰胺单核苷酸（NMN）在2型糖尿病中通过脂肪组织中的意外作用，而不是通过线粒体生物发生
摘要：烟酰胺单核苷酸（NMN）已成为针对年龄相关疾病（包括2型糖尿病）的有希望的治疗干预措施。在这项研究中，我们证实了NMN治疗对葡萄糖摄取的先前观察到的影响，并研究了其在各种组织和细胞系中的基本机制。通过迄今为止最全面的蛋白质组学分析，我们发现了一系列新型器官特异性作用，负责通过IPGTT：脂肪组织生长来测量的葡萄糖摄取（通过增加蛋白质合成，降解和MTORPORPRIFTIAL SIGNAMENTION提高）。值得注意的是，我们观察到了热UCP1的上调，促进了肌间脂肪组织中的葡萄糖转化为热量，同时显示出对肌肉和大脑线粒体生物发生的令人惊讶的抑制作用。此外，肝脏和肌肉细胞表现出独特的反应，其特征是剪接体下调和同时上调伴侣，蛋白酶体和核糖体，从而导致轻度受损和能量感知的蛋白质合成机制。此外，我们的发现揭示了大脑中明显的代谢重新布线。这涉及增加酮体的产生，线粒体Oxphos和TCA循环成分的下调以及诱导众所周知的禁食相关作用。共同阐明了NMN作用的多方面性质，突出了其特异性效应及其在改善葡萄糖摄取中的作用。这些发现加深了我们对NMN治疗潜力的理解，并为管理代谢疾病的新策略铺平了道路。
自动化治疗性寡核苷酸生物转化的MS分析
- 图1。根据完整的母体药物结构（包括TAG修饰，寡核苷酸序列）自动生成MS搜索文库（在siRNA序列的情况下包含感官和反义链），核酸酶动作和预定义的代谢反应，从而实现全面的代谢概况。
免疫治疗性HSV-2疫苗后，皮肤中HSV-2特异性T细胞库的扩展
HOMA-IR BASELINE A 1.4 (0.8, 2.1) 1.8 (1.5, 2.5) 1.6 (1.2, 1.9) 1.8 (1.1, 2.7) 0.159 Homa-IR δ 60 c* 0.7 (1.4) 0 (1.5) 0.4 (0.9) 0.7 (1.2) 0.765 NAD BASELINE (NMOL/L) at 6.2 (4.7, 9.3) 7.5 (5.6, 14) 7.5 （5.6，8.8）7.5（6.1，13.2）0.588NADδ30（NMOL/L）C 1.7（10.6）18（20.4）31.1（12.1）32.7（15.3）<0.0001NADΔ060（NADδ60（NMOL/L）C 3.7（NMOL/L）C 3.7（8.1）C 3.7（8.1）20.8（8.1）20.8（22.2）20.8（22.2）37。37.10.9.9.9.（10）1.9>（10）1.9 evectectemHOMA-IR BASELINE A 1.4 (0.8, 2.1) 1.8 (1.5, 2.5) 1.6 (1.2, 1.9) 1.8 (1.1, 2.7) 0.159 Homa-IR δ 60 c* 0.7 (1.4) 0 (1.5) 0.4 (0.9) 0.7 (1.2) 0.765 NAD BASELINE (NMOL/L) at 6.2 (4.7, 9.3) 7.5 (5.6, 14) 7.5 （5.6，8.8）7.5（6.1，13.2）0.588NADδ30（NMOL/L）C 1.7（10.6）18（20.4）31.1（12.1）32.7（15.3）<0.0001NADΔ060（NADδ60（NMOL/L）C 3.7（NMOL/L）C 3.7（8.1）C 3.7（8.1）20.8（8.1）20.8（22.2）20.8（22.2）37。37.10.9.9.9.（10）1.9>（10）1.9 evectectem
基于基因组DNA分析的基于寡核苷酸阵列的CGH - 血液，细胞或组织的酶促标记
此快速参考指南旨在适用于经验丰富的用户，这些用户已经熟悉处理16件包幻灯片上的Angilent HT微阵列，以进行比较基因组杂交（CGH）。如果您是新用户，请参阅出版物G4132-90000，使用Agilent HT Microars-azymatic-emzymatic标记GDNA的高通量ACGH分析，该标记使用SERETAG HT KIT协议，这是该快速参考指南的全长版本。全长协议包括其他说明和详细信息，以及程序注释，套件内容的信息，所需的材料和设备以及故障排除提示。