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优化农杆菌介导的大豆毛状根体外和体外转化，以便使用可视化方法筛选转化子
体外和体外农杆菌介导的毛状根转化 (HRT) 测定是植物生物技术和功能基因组学工具包的关键组成部分。在本报告中，使用 RUBY 报告基因优化了大豆的体外和体外 HRT。评估了不同的参数，包括农杆菌菌株、细菌细胞培养物的光密度 (OD 600 )、共培养基、大豆基因型、外植体年龄以及乙酰丁香酮的添加和浓度。总体而言，就毛状根和转化根（表达 RUBY ）的诱导百分比而言，体外测定比体外测定更有效。尽管如此，体外技术被认为更快且方法更简单。在 cv 的 7 天大子叶上观察到了 RUBY 的最高转化。 Bert 用 R1000 接种 30 分钟，R1000 悬浮在 ¼ B5 培养基中，OD 为 600 (0.3)，乙酰丁香酮含量为 150 µM。该测定的参数还通过两步体外毛状根转化获得了最高百分比的 RUBY。最后，使用基于机器学习的建模，进一步确定了两种测定的最佳方案。本研究建立了适用于大豆功能研究的高效可靠的毛状根转化方案。
机器学习筛查工具，用于预测废水中药物化合物的提取产率
药物化合物已成为废水中越来越重要的污染物来源，因为它是传统的处理方法无效地去除它们的方法，因此它们通常被放入环境中。可以使用液体液体提取成功去除药物，并且可以使用宇宙RS预测相互作用并识别最有前途的溶剂。但是，COSMO热模型无法解释关键过程参数，从而降低了这些计算模型的准确性。因此，需要替代计算方法来准确预测可以纳入处理和相互作用变量的药物的提取产率。这项工作使用机器学习来预测使用八种溶剂的11种药物的提取产率。探索了六个回归模型和两个分类模型。使用ANN回归器（测试MAE：4.510，测试R 2：0.884）和RF分类器（测试精度：0.938，测试召回：0.974）获得了最佳性能。RF回归分析和分类还显示了关键的提取产率特征：溶剂与喂养比，N - 辛烷 - 水分系数，氢键，氢键和范德华对多余的焓的贡献，以及pH距离至最近的PKA。机器学习显示为筛选和选择最有希望的溶剂和过程条件的绝佳工具，以从废水中去除药物。
在现实环境中选择性筛查前糖尿病和糖尿病的选择性筛查：
摘要目的：在现实世界中描述一种方法，以通过公共牙科服务与斯德哥尔摩地区的公共牙科服务与初级卫生保健之间的跨专业协作来识别患有未诊断前观和2型糖尿病的人。设计：描述性观察性研究。设置：该研究是在瑞典斯德哥尔摩地区的七个地点进行的。每个合作网站都由一家初级健康诊所和牙科诊所组成。主题：研究参与者包括18岁以上的成年人，他们访问了公共牙科服务，并且没有糖尿病前期或2型糖尿病的病史。主要结果指标：根据公共牙科服务的风险评估协议进行选择性筛查。在调查的方法（牙科和糖尿病）中，被诊断为龋齿和/或牙周炎的成年人被转介给初级卫生保健诊所，用于筛查糖尿病前期和2型糖尿病。结果：Dentdi在2017年至2020年之间在七个地点引入，所有这些都继续使用该方法。共有863名来自公共牙科服务的参与者转交给了初级卫生保健。中有396人接受了在初级卫生保健中心进行筛查的邀请。24个人不符合纳入标准，导致研究中总共包括372人。在372名参与者中，27％（101）的葡萄糖水平升高，其中12个被诊断为2型糖尿病，根据研究分类为89个糖尿病。结论：Dentdi是一种可行的跨专业协作方法，每个专业都会在日常临床实践中所包含的能力，以早日鉴定患有糖尿病前观察和2型糖尿病的人，并具有完整的护理链。目标是在斯德哥尔摩县甚至瑞典的其他地区传播这种方法。
有关糖尿病周围神经病的筛查，诊断和管理的专家意见：一种多学科方法
拟议的专家意见旨在解决糖尿病周围神经病（DPN）的概念，临床和治疗方面的当前知识，并提供指导文件，以帮助临床医生在DPN护理中提供最佳实践。参与的专家认为临床医生对这种疾病的怀疑是早期识别和诊断的关键因素，强调了第一次入选或推荐医生对疾病的意识提高。提出的“筛查和诊断”算法涉及在患有神经性症状和/或神经病的迹象的患者中考虑DPN，并在dpn危险中谨慎地考虑远距离的Neuropthe neuropthe neuropth periper neurop，并排除其他详细的神经疗法，以排除AIRIPATH的NEUROP，并排除其他导致A的神经性症状和/或迹象。在非典型情况下对小神经功能障碍或大型神经功能障碍的结果测试。尽管目前，DPN的第一线干预措施由优化的血糖控制（主要用于1型糖尿病）和多因素干预措施（主要针对2型糖尿病）表示，但需要个性化的DPN发病机理治疗方法。alpha-脂肪酸（ALA）似乎是一条重要的第一线发病机理，因为它是一种直接和间接的抗氧化剂，可与直接针对活性氧的策略一起使用，并非上定义地支持内源性抗氧化剂的能力，以改善DPN条件。该专家意见文件有望增加在该领域的现有研究中仍然存在差距，需要具有敏感终点和标准化方案的精心设计，健壮，多中心临床试验，以通过简单有效的算法促进DPN的诊断，并跟踪疾病的进展和治疗反应。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。识别生物标志物/预测因子，从潜在的疾病调整角度可以允许个性化方法，这可能会为新型治疗的新疗法提供机会，这些疗法在DPN的早期阶段会有效，并且可能会改变这种疾病的自然病程。
通过机器学习和异质性细胞模型的高通量筛选鉴定针对胶质母细胞瘤的候选药物
3爱丁堡大学生物科学学院，Max Born Crescent，Edinburgh，EH9 3BF，英国。 *相应的作者：d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形（GBM）是一种侵略性的原发性脑肿瘤，由于其复杂的病理和异质性，引起了重大治疗挑战。 缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍，在二十年中，没有向患者提供新的有效GBM疗法。 在这里，我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。 我们的方法采用机器学习（ML）的预测指标的细胞存活率，这些细胞存活在高通量，基于图像的，基于图像的表型筛选数据中，用于3,561种化合物，以多个浓度，跨六个异质，患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。 我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。 对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证，导致了三种化合物对GBM表型的活性。 值得注意的是，我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一，靶向消除所有六个GBM干细胞系，其IC50在纳莫尔范围内。 其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动，为将来的个性化医学运动提供了途径。 患者的预后较差，治疗方案有限（通常是手术，然后进行化学放疗），导致抗药性的出现。3爱丁堡大学生物科学学院，Max Born Crescent，Edinburgh，EH9 3BF，英国。*相应的作者：d.oyarzun@ed.ac.uk; n.carragher@ed.ac.uk摘要胶质母细胞瘤多形（GBM）是一种侵略性的原发性脑肿瘤，由于其复杂的病理和异质性，引起了重大治疗挑战。缺乏经过验证的分子靶标是发现新的治疗候选者的主要障碍，在二十年中，没有向患者提供新的有效GBM疗法。在这里，我们报告了针对GBM干细胞存活表型的化合物的鉴定。我们的方法采用机器学习（ML）的预测指标的细胞存活率，这些细胞存活在高通量，基于图像的，基于图像的表型筛选数据中，用于3,561种化合物，以多个浓度，跨六个异质，患者衍生的GBM干细胞系进行多个浓度。我们在计算上筛选了跨越各种化学类别的12,000多种化合物。对GBM干细胞系中ML识别的候选物的实验验证，导致了三种化合物对GBM表型的活性。值得注意的是，我们经过验证的HSP90抑制剂XL888之一，靶向消除所有六个GBM干细胞系，其IC50在纳莫尔范围内。其他两种化合物在具有不同细胞系敏感性的多个GBM细胞系中展示了广泛的活动，为将来的个性化医学运动提供了途径。患者的预后较差，治疗方案有限（通常是手术，然后进行化学放疗），导致抗药性的出现。我们的工作证明了在与ML串联串联中使用表型筛选的使用可以有效地识别具有很少已知分子靶标的高度异质指示中个性化处理的治疗铅。关键字：胶质母细胞瘤，人工智能，药物发现，机器学习简介胶质母细胞瘤多形（GBM）是人类成年人中最常见和最具侵略性的原发性脑肿瘤，其特征是遗传驱动因素的实质异质性和肿瘤微环境1-3。在过去20年中，新诊断的GBM患者的护理标准包括手术，替莫唑胺（TMZ）和电离辐射（IR），延长了12个月至15个月患者的总体生存期4,5。大规模的基因组分析增强了我们对GBM分子生物学的理解，后者支持
细胞学DNA甲基化用于宫颈癌筛查
子宫宫颈癌是全球妇女（1）和中国（2）中与癌症相关死亡的最常见原因之一，中国患者占全球新宫颈癌总数的28％（3）。鲁棒和标准筛查计划将显着降低宫颈癌的发生率（4）。目前，宫颈细胞学和/或高危人乳头瘤病毒（HRHPV）测试是主要筛查方法（5，6）。但是，细胞学和HRHPV测试都在其诊断准确性方面都有局限性（7，8）。一种具有很高准确性和可行性的成本益处对于宫颈癌筛查的决策至关重要（9），并且在中国等发展中国家也迫切需要。DNA甲基化是一种表观遗传机制，可导致基因的遗传沉默，而不会改变其编码序列（10，11）。已有100多个人类（宿主）基因可能是宫颈癌的甲基化生物标志物（12），其中一些基因已得到与宫颈癌发展相关的验证（13）。HPV整合事件下组蛋白修饰的变化与附近基因和内源性逆转录病毒的上调相关（14）。基因分型和甲基化标记是客观的，即使在尿液样本（15）中，也可以与自我获得的样品一起使用（9），在低收入和中等收入设置中具有很大的优势。多个面板已被用作分类器，由数十个候选宿主基因，病毒基因或两者以及其各种组合组成（16）。众多研究表明，甲基化对宫颈上皮内肿瘤（CIN）2或更严重的病变具有有利的筛查敏感性（CIN2+或高级上皮内病变[HSIL]）作为阳性HRHPV状态的女性的三叶叶方法。甲基化测试作为宫颈癌筛查的未来方法之一。但是，大多数研究仅针对宫颈癌筛查程序中甲基化测定的分类作用，而不是其独立的诊断能力。先前的宫颈程序和子宫肾脏或卵巢疾病对细胞学甲基化测定的影响几乎没有得到研究。果酱（连接粘附分子）家族是免疫球蛋白超家族的一部分，对上皮细胞和内皮细胞的紧密连接功能有直接影响（19）。jam3已被广泛研究为粘附和移民的调节剂（20）。最近的研究揭示了JAM3在肿瘤进展过程中肿瘤生长调节中的关键作用（21）。红细胞膜蛋白蛋白4.1像3（EPB41L3），也称为蛋白4.1b/dal-1，是一种膜骨骼蛋白，参与了各种细胞骨架相关的过程。其功能包含单元格
通过针对顺式调控元件突变的 FIND-IT 筛选优化大麦植酸酶基因表达
结果与讨论：发现了基因表达较高或较低的突变体，最终成熟谷物植酸酶活性 (MGPA) 较高或较低。田间试验和发芽期间的肌醇磷酸分析表明，PAPhy_a 不会影响试验条件下的农艺性能，但它确实缩短了发芽期间磷酸盐动员的滞后时间。较高的内源性 MGPA 可提高饲料用谷物质量，因为它可提高单胃动物的磷酸盐生物利用度。此外，由于 PAPhy_a 启动子的目标 CRE 基序与一系列种子表达基因（如关键的谷物和豆类储存基因）共享，因此当前结果展示了一种调节一系列种子基因的单个基因表达水平的概念。
新技术在CRISPR筛选上放置了空间镜头
传统的放大方法与指南RNA的分子不适应，因此第一作者和前博士后研究员LoϊcBinan制定了一种创新的策略，以在其原始站点生成每个指南RNA的许多本地副本。通过将其与称为Merfish的基于荧光的空间转录组方法结合起来，在空间环境中，witturb-fish可以揭示每个扰动的身份和细胞的转录组。
健康筛查结肠镜检查后的自由生活食物摄入量和肠道菌群的再现
1目标：微生物组的作用已与各种医学2条件有关。结肠镜检查后，已知发生结肠微生物负荷的重生，3然而，肠4制剂后尚未研究自然重生的质量和时机。此外，尚无研究记录详细的自由生活饮食摄入量，并在骨镜后同时使用肠道微生物组重生。在这里，我们试图确定相对于饮食摄入的6个早期重生模式。方法：健康的成年人（n = 15 [4雌性/11雄性]，BMI = 27.2±3.9 kg/m 2，年龄51.4±7.2 y）计划在密苏里州大学的胃肠病学诊所招募筛查8结肠镜检查。9在结肠镜检查（基线）的两周内，受试者完成了3天的详细食物记录10。后骨镜检查，受试者吃的自由饮食和详细的食物记录在第0、1、2、4、7、10和13天收集了11个。粪便样品是在骨内镜检查前的，并在第12天的第3、5、8、11和14天获得。肠道微生物组组成。结果：在手术后的5天内，受试者报告了14个相对于基线消耗的总能量更多的总能量，大概是为了弥补肠prep期间发生的低15能量摄入量。在基线时，纤维摄入量（21.0±9.1 g/d）比结肠镜检查当天高16，第0天（16.1±11.2，p = 0.0159）。此后，每日纤维17摄入量与基线相同。使用加权和未加权差异的主坐标分析观察到了18个标志性的微生物组β多样性（p = 0.0001，19 f = 15.23，单向Permanova）。精选的分类单群被枯竭后骨内镜检查（例如，杆菌中的20个）。具体而言，在21天和第3天的粪便样品之间观察到时间的显着影响（成对P = 0.0013，F = 2.9）。这些变化趋向于第5天返回22返回基线，随后的样本，使用加权差异分析（Bray-Curtis）测试23时，分类单元与基线相似。结论：这些结果定量24证明了微生物相对丰度和25种多样性的显着变化的幅度。手术后的26纤维摄入量的变化对齐的时间安排。这些数据突出了27次筛查结肠镜检查后在重建健康微生物组后的营养重要性。28 29关键字：结肠镜检查；结肠准备；微生物变异性；食物摄入；微生物30组成；微生物重生。