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设计使用自适应隐形的无人机
为了进一步阐明自旋，山谷和Minivalley自由度之间的相互作用，研究人员在外部磁场下进行了磁转运测量。这些测量结果提供了对自旋和山谷填充序列的见解，表明旋转填充序列可以从“ 2 + 2 + 4 + 4”变为“ 6 + 6”。这种过渡表明，可以利用Minivalley的自由度来电气操纵自由度，这一发现对量子控制和对电子状态的操纵产生了深远的影响。
通过多目标优化的蛋白质序列设计的整合方法
图1。进化多目标优化为多层设计提供了合适的框架。在这项工作中，我们研究了如何通过多物镜优化方法将机器学习模型（例如PMPNN，AlphaFold2/af2rank和ESM-1V）直接集成到蛋白质序列设计中，称为非主体分类遗传算法II（NSGA-II）。左：首先，通过突变操作员提出了新的设计候选。在这里，该操作员由ESM-1V组成，ESM-1V用于对残基位置进行排列，以及用于重新设计最小Nativelike-NativelikeTose的ProteinMPNN（PMPNN）。中间：然后使用源自AlphaFold2和PMPNN置信度指标的目标函数对设计候选者进行评分。右：最后，得分的候选人被分类为连续的帕累托阵线（这里编号为F1至F5），NSGA-II从最佳战线中选择了最佳战线的候选人。为了证明该框架的有效性，我们对RFAH的多层设计问题进行了深入的分析，RFAH是一种小的折叠式蛋白质，其C末端结构域可以在全-αRFAHα状态和全βrfahβ状态之间互连。在中间面板的两个RFAH状态的卡通表示中，以绿色表示可设计的位置（残基119至154）；请注意，N端结构域在RFAHβ态的带状表示中未显示（请参见方法）。
基于公平序列数据和微生物组研究中的元数据共享的标准
微生物组研究是生命科学中增长的数据驱动的领域。存在共享微生物组序列数据并使用标准化元数据方案的策略，但研究人员之间的依从性各不相同。为了促进微生物组研究界的开放研究数据最佳实践，我们（1）提出了两个分层的徽章系统来评估数据/元数据共享依从性，（2）展示了一种自动化评估工具，以确定与Amplicon和Metagenome序列数据出版物中数据报告的依从性。在跨越人类肠道微生物组研究的出版物（n〜3000）的系统评估中，我们发现近一半的出版物不符合序列数据可用性的最低标准。此外，元数据的标准化差为统一和跨研究比较创造了很高的障碍。使用此徽章系统和评估工具，我们的概念验证工作暴露了（i）序列数据可用性语句的无效性，以及（ii）缺乏用于注释微生物数据的一致的元数据标准。从这个角度来看，我们强调了改进实践和基础设施的需求，以减少数据提交的障碍并最大程度地提高微生物组研究中的可重复性。我们预计我们的分层徽章框架将促进有关数据共享实践的对话，并促进微生物组的数据再利用，支持使微生物组数据公平的最佳实践。
肠道3凝胶：一种用于培养人肠道菌群nataliasuárezvargas 1 *的高吞吐量粘液模型，Miguel Antunes 1 *; JoãoSobral1，
图3。ABHD12序列的系统发育分析。 （a）代表来自860个生物的ABHD12序列的系统发育树。 外部彩色圆圈分别代表序列所属的类和门。 （b，c）pie-thart分析，代表来自（b）不同门的系统发育树的数据，以及（c）门神经元内的各种类别。 PIE-CHART上的数字表示该类别中的ABHD12序列的数量。 PIE-CHART分析表明，门丘塔氏菌包含大多数ABHD12序列，在类Aves，Actinopterygii和哺乳动物中具有主要分布。ABHD12序列的系统发育分析。（a）代表来自860个生物的ABHD12序列的系统发育树。外部彩色圆圈分别代表序列所属的类和门。（b，c）pie-thart分析，代表来自（b）不同门的系统发育树的数据，以及（c）门神经元内的各种类别。PIE-CHART上的数字表示该类别中的ABHD12序列的数量。PIE-CHART分析表明，门丘塔氏菌包含大多数ABHD12序列，在类Aves，Actinopterygii和哺乳动物中具有主要分布。
EPELX®血液培养鉴定面板的临床影响和成本结果分析，用于快速诊断血液感染：一项单中心随机对照试验
抽象目的评估临床影响并对可快速诊断血液感染的最广泛的多重PCR面板进行成本影响分析（BSI）。方法从2019年6月至2021年2月在法国大学医院进行的单中心，随机对照试验，其机构抗菌管理计划。主要终点是阳性和革兰氏染色后12小时的Opti量抗菌治疗患者的百分比是第一个阳性BC。结果，多重PCR（MPCR）组（90/105 = 85.7％，CI95％，CI95％[77.5; 91.8; 91.8] vs. 68/107 = 63.6％，CI95％，CI95％[53.7; 72.6]; P <10-3）在IMIM分析中，终等研究了309例的患者的。 对于未在基线时未经优化的患者，MPCR组获得优化疗法的中位时间比对照组（6.9 h，IQR [2.9; 17.8] vs. 26.4 H，IQR [3.4; 47.5]; P = 0.001）短得多。 早期优化抗生素疗法导致死亡率从12.4降低至8.8％（p = 0.306），其趋势的趋势是较短的住院时间较短（18 vs. 20天； P = 0.064），而平均每名患者平均成本降低了无数降低的趋势。 MPCR确定了88％样品中存在的所有细菌。 结论尽管实验室成本较高，但使用多重PCR用于BSI诊断会导致早期优化的治疗，但似乎具有成本效益，并且可以降低死亡率和住院时间。 如果24/7实施，可能会改善其影响。。对于未在基线时未经优化的患者，MPCR组获得优化疗法的中位时间比对照组（6.9 h，IQR [2.9; 17.8] vs. 26.4 H，IQR [3.4; 47.5]; P = 0.001）短得多。 早期优化抗生素疗法导致死亡率从12.4降低至8.8％（p = 0.306），其趋势的趋势是较短的住院时间较短（18 vs. 20天； P = 0.064），而平均每名患者平均成本降低了无数降低的趋势。 MPCR确定了88％样品中存在的所有细菌。 结论尽管实验室成本较高，但使用多重PCR用于BSI诊断会导致早期优化的治疗，但似乎具有成本效益，并且可以降低死亡率和住院时间。 如果24/7实施，可能会改善其影响。对于未在基线时未经优化的患者，MPCR组获得优化疗法的中位时间比对照组（6.9 h，IQR [2.9; 17.8] vs. 26.4 H，IQR [3.4; 47.5]; P = 0.001）短得多。早期优化抗生素疗法导致死亡率从12.4降低至8.8％（p = 0.306），其趋势的趋势是较短的住院时间较短（18 vs. 20天； P = 0.064），而平均每名患者平均成本降低了无数降低的趋势。MPCR确定了88％样品中存在的所有细菌。结论尽管实验室成本较高，但使用多重PCR用于BSI诊断会导致早期优化的治疗，但似乎具有成本效益，并且可以降低死亡率和住院时间。如果24/7实施，可能会改善其影响。
导航：阐明相邻的小序列变体对功能冲击预测的影响
一旦生成了合适的参考序列，通常会通过重新测试来评估种类内的变化。变体通话过程可以揭示菌株，加收，基因型或个体之间的所有差异。这些变体可以根据可用的结构注释（即基因模型）的功能含义来丰富它们的功能含义。尽管这些功能影响预测以每个变化的基础是准确的，但是一些具有挑战性的案例需要同时将多个PLE相邻变体纳入此预测过程。示例包括相邻的变体，这些变体会改变彼此的功能影响。在预测效果时，邻里感知的变体影响预测变量（NAVIP）考虑给定蛋白质编码序列中的所有变体。作为概念的证明，拟南芥加收哥伦比亚-0和Niederzenz-1之间的变体被注释。Navip可在GitHub（https://github.com/bpucker/navip）上免费获得，并可以通过Web服务器（https：// pbb-tools.de）访问。
DNA 修复环境与靶序列的相互作用可预测地导致 Cas9 产生的突变
CRISPR/Cas9 产生的双链断裂的致突变结果取决于切割两侧的序列和细胞 DNA 损伤修复。这些特征之间的相互作用在很大程度上尚未得到探索，这限制了我们理解和操纵结果的能力。在这里，我们测量了 18 个修复基因的缺失如何改变小鼠胚胎干细胞中 2,838 个合成靶序列中 Cas9 双链断裂产生的 83,680 个独特突变结果的频率。这项大规模调查使我们能够以无偏见的方式对结果进行分类，从而产生有关双链断裂修复新模式的假设。我们的数据表明，Prkdc（DNA-PKcs 蛋白）和 Polm（Polμ）在创建与 Cas9 切口近端核苷酸（相对于原间隔区相邻基序 (PAM)）相匹配的 1bp 插入方面发挥着特殊作用，Nbn（NBN）和 Polq（Polθ）在创建不同的删除结果方面发挥着不同的作用，并且存在一类独特的单向删除结果，这些结果既依赖于末端保护基因 Xrcc5（Ku80），也依赖于切除基因 Nbn（NBN）。我们利用修复环境中可重复变异的知识，建立了 Cas9 断裂诱变结果的预测模型，该模型优于当前标准。这项工作提高了我们对 DNA 修复基因功能的理解，并为更精确地调节 CRISPR/Cas9 产生的突变提供了途径。
乌克兰战争的经济和金融后果
摘要 战争影响了乌克兰的社会经济状况，并导致邻国经济形势恶化。在这种情况下，有必要对军事行动造成的经济损失进行评估，并预测近期的主要经济指标，同时考虑到战争的影响。这项研究的目的是计算战争开始100天内的经济损失、住宅设施和关键基础设施的破坏，评估GDP下降的潜在幅度并计算预计的财政损失。GDP下降的计算基于国际货币基金组织、世界银行集团和乌克兰政府的预测。预期的GDP下降额是使用GAP分析方法计算出来的，基于这些机构在战前时期的预测和战争期间GDP水平的计算。根据研究结果，战争造成的经济损失不仅包括国内生产总值（GDP）的损失和减少，还包括失去的发展机会和不劳而获的利润。除了国内生产总值的减少外，乌克兰的损失还表现在公共债务水平的上升、国家货币的贬值、黄金和外汇储备的减少以及外国直接投资的流出 3 。
2022 年欧洲猴痘疫情早期序列中的遗传变异，包括基因重复和缺失
1：柏林夏里特医学院病毒学研究所，柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林健康研究所的企业成员，德国柏林 10117。 2：德国感染研究中心（DZIF），合作站点 Charité，德国柏林 10117。 3：英国剑桥大学动物学系病原体进化中心，唐宁街，剑桥，CB2 3EJ，4：Vivantes Auguste-Victoria-Klinikum 内科系 - 传染病，Rubensstr。 125, 12157，柏林，德国 5：柏林夏里特医学院传染病和呼吸医学系，柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林健康研究所的企业成员，13353，柏林，德国。 6：德国柏林夏里特医学院皮肤病学、性病学和过敏症系循证医学分部（dEBM），柏林自由大学、柏林洪堡大学和柏林卫生研究所的企业成员 7：柏林劳动医学中心 - Charité Vivantes GmbH，德国柏林 13353。
通过显式能量景观优化进行蛋白质序列设计
摘要蛋白质设计问题是确定折叠成所需结构的氨基酸序列。鉴于安芬森的折叠热力学假设，这可以改写为找到一个氨基酸序列，其中最低能量构象是该结构。由于这种计算不仅涉及所有可能的氨基酸序列，还涉及所有可能的结构，因此大多数当前方法都侧重于更易处理的问题，即为所需结构找到最低能量的氨基酸序列，通常在第二步通过蛋白质结构预测检查所需结构确实是设计序列的最低能量构象，并丢弃在许多情况下并非如此的大部分设计序列。这里我们表明，通过将梯度通过 trRosetta 结构预测网络从所需结构反向传播到输入氨基酸序列，我们可以直接优化所有可能的氨基酸序列和所有可能的结构，并在一次计算中明确设计预测折叠成所需结构而不是任何其他结构的氨基酸序列。我们发现，考虑了完整构象景观的 trRosetta 计算比 Rosetta 单点能量估计更能有效地预测从头设计蛋白质的折叠和稳定性。我们将通过景观优化进行的序列设计与 Rosetta 中的标准固定骨架序列设计方法进行了比较，并表明前者的结果对竞争低位状态的存在很敏感，而后者则不然。我们进一步表明，通过结合这两种方法的优势，可以设计出更具漏斗形的能量景观：低分辨率 trRosetta 模型用于排除替代状态，高分辨率 Rosetta 模型用于在设计目标结构处创建深度能量最小值。意义计算蛋白质设计主要侧重于寻找在目标设计结构中能量非常低的序列。然而，在折叠过程中最相关的不是折叠状态的绝对能量，而是折叠状态与最低位替代状态之间的能量差。我们描述了一种可以捕捉整个折叠景观的深度学习方法，并表明它可以增强当前的蛋白质设计方法。