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隐形病毒中的叛逆细菌遗传序列：生物学和诊断意义
摘要在其基因组的结构，复制模式以及水平转移遗传序列的能力的结构中，病毒，细菌和真核细胞之间存在主要差异。DNA测序研究对从慢性疲劳综合征（CFS）患者培养的病毒（CFS）培养的病毒研究已证实，作为感染过程的一部分，某些病毒捕获和转移真核细胞之间的细菌和细胞遗传序列的能力不足。该病毒起源于非洲绿色猴子Simian巨细胞病毒（SCMV）。它被称为隐形适应病毒，因为感染不伴有炎症。免疫逃避归因于编码通常由细胞免疫系统靶向的相对较少成分的基因的丢失和突变。本文提供了对病毒中许多细菌衍生的遗传序列的起源的进一步阐明。有多个具有近距离序列的序列比对的克隆，具有不同的基因组区域的ochrobactrum Quorumnocens A44种细菌的基因组区域。另一组克隆与支原体发酵疫菌的不同基因组区域最紧密匹配。其他几个克隆的序列只能与不同类型细菌的序列近对齐。克隆3B513的序列与几种类型细菌的基因组的遗传贡献一致。术语viteria是指具有细菌衍生的遗传序列的病毒。它们可能是CFS和自闭症的主要原因，并且在包括艾滋病在内的许多疾病中充当主要辅助因子。作为具有不同类型的叛变细菌序列的更普遍的现象，可能导致诊断出细菌疾病而不是病毒疾病的诊断。重要的是要从遗传上对患有广泛疾病的患者进行额外的隐身适应病毒，包括目前归因于分枝杆菌，伯氏菌或链球菌感染的病毒。引言对源自慢性疲劳综合征患者（CFS）患者的病毒培养物的克隆DNA的分子分析表明，培养的病毒起源于非洲绿色猴子Simian simian cintomegalovirus（SCMV）[1-4]。然而，在任何测序的DNA克隆中均未检测到与SCMV基因组主要区域相对应的遗传序列[4-5]。此外，针对其余已识别的SCMV区域的克隆分布不均匀，在克隆中具有与SCMV基因组同一区域相匹配的遗传变异性。这些发现与免疫逃生机制一致，被称为隐形适应，从删除或
使用 CRISPR 干扰和扩展的 PAM 序列来调节微生物代谢率
基因组编辑 CRISPR/Cas9 技术已导致人工转录抑制因子（也称为 CRISPR 干扰 (CRISPRi)）的开发。由 crRNA 引导的失活 Cas9 (dCas9) 蛋白可以特异性地结合靶 DNA 序列，包括启动子和操纵子，而不会切割 DNA。原型间隔区相邻基序 (PAM) 序列依赖性在靶向特异性 CRISPRi 的设计中可能是不利的，因为 PAM 序列对于 CRISPR/Cas9 系统的 DNA 切割至关重要。我们在 L-阿拉伯糖诱导的 P BAD 启动子的控制下，在大肠杆菌中构建了一个染色体整合的 dCas9 系统 (1 araBAD : dcas9)。将携带各种 crRNA 的质粒转化到表达 dCas9 的大肠杆菌中，这些 crRNA 具有针对 gal 启动子（-10 区域）和 gal 操纵子中的 galETK 结构基因的靶序列。在有或没有无偿 L-阿拉伯糖的情况下监测细胞生长和/或半乳糖代谢率。靶向转录延长会部分减缓 D-半乳糖消耗和细胞生长，但靶向转录起始会完全抑制 D-半乳糖消耗和细胞生长。此外，RT-qPCR 分析表明，具有几种修饰 PAM 序列的 CRISPRi 可以抑制靶 DNA 的转录。这些结果表明，可以通过使用 CRISPRi 靶向结构基因或调控区域来控制细胞代谢率和细胞生长；此外，松散的 PAM 序列依赖性可以扩展 CRISPRi 的 DNA 靶标。
重新布线蛋白质序列和结构生成模型以增强蛋白质稳定性预测
快速增长的数据需要可靠且持久的存储解决方案。DNA由于其高信息密度和长期稳定性而成为一种有希望的媒介。但是，DNA存储是一个复杂的过程，每个阶段都会引入噪声和错误，包括合成错误，存储衰减和测序错误，它需要对错误校正的代码（ECC）才能获得可靠的数据恢复。要设计一种最佳数据恢复方法，对DNA数据存储通道中噪声结构的综合理解至关重要。由于在体外运行DNA数据存储实验仍然很昂贵且耗时，因此必须进行模拟模型，以模仿真实数据中的误差模式并模拟实验。现有的仿真工具通常依赖固定的误差概率或特定于某些技术。在这项研究中，我们提出了一个基于变压器的生成框架，用于模拟DNA数据存储通道中的错误。我们的模拟器将寡素（DNA序列写入）作为输入，并生成错误的输出DNA读取，与常见DNA数据存储管道的真实输出非常相似。它捕获了随机和有偏见的误差模式，例如K-MER和过渡错误，无论过程或技术如何。我们通过分析两个使用不同技术处理的数据集来证明模拟器的有效性。在第一种情况下，使用Illumina Miseq处理，由DDS-E-SIM模拟的序列显示出与原始数据集的总误率偏差仅为0.1％。第二次使用牛津纳米孔技术进行的偏差为0.7％。基本级别和K-MER错误与原始数据集紧密对齐。此外，我们的模拟器从35,329个序列中生成100,743个独特的橄榄岩，每个序列读取五次，证明了其同时模拟偏置错误和随机属性的能力。我们的模拟器以优越的精度和处理多种测序技术的能力优于现有的模拟器。
使用进化增强学习的无知识的生物序列设计
使用所需的适当设计设计新型的生物学序列是生物科学中的重大挑战，因为较大的搜索空间超大。传统的设计程序通常涉及多轮昂贵的湿实验室评估。为了减少对昂贵的湿实验实验的需求，使用机器学习方法来帮助设计双学序列。然而，具有已知特性的双学序列的有限可用性阻碍了机器学习模型的训练，从而极大地限制了它们的适用性和性能。为了填补这一空白，我们提出了Erlbioseq，这是一种用于生物序列设计的进化增强学习算法。erlbioseq杠杆可以在没有先验知识的情况下学习学习的能力，以及进化算法的潜力，以增强生物序列较大的搜索空间中强化学习的探索。另外，为了提高生物序列设计的效率，我们在生物序列设计过程中删除了序列筛选的预测因子，该过程既包含了局部和全局序列信息。我们在三种主要类型的生物序列设计任务上评估了提出的方法，包括DNA，RNA和蛋白质的设计。结果表明，与现有的最新方法相比，所提出的方法可以取得显着改进。
utrgan：学习生成5'UTR序列以优化翻译效率和基因表达
摘要。mRNA的5'未翻译区域（5'UTR）对于该分子的可翻译性和稳定性至关重要，这对于设计合成生物学回路至关重要。几个UTR序列已获得专利，并广泛用于实验室。本文介绍了乌特甘（Utrgan），这是一种生成对抗网络（GAN）的模型，用于生成5'UTR序列，并与优化程序相结合，以确保目标基因序列或高核糖体负载和翻译效率的高表达。该模型生成模仿天然UTR的各种特性的序列，并优化它们以实现目标基因上的平均表达高达5倍，（ii）与初始UTR序列相比，平均核糖体负载高达2倍，（iii）提高平均平均翻译效率34倍。utrgan生成的序列在诸如内部核糖体进入位点，上游开放式阅读框架，G Quadruplexes以及Kozak和Initiation Start Start Codoon区域中，与已知的调节基序相似。体外实验表明，与人类beta Globin 5'UTR相比，UTRGAN设计的UTR序列导致人类TNF-α蛋白的翻译速率更高，这是一个具有较高生产能力的UTR。
基于面部视频序列的实时驾驶员疲劳检测算法研究
摘要：驾驶员疲劳检测研究对提高驾驶安全具有重要意义。为提高检测准确率，本文提出一种基于面部特征点的驾驶员疲劳实时综合检测算法，利用面部视频序列检测驾驶员疲劳状态，无需在驾驶员身上配备其他智能设备。构建任务约束的深度卷积网络，基于68个关键点检测人脸区域，解决各任务收敛速度不同导致的优化问题。根据实时人脸视频图像，基于面部特征点计算眼部纵横比（EAR）、嘴部纵横比（MAR）和闭眼时间百分比（PERCLOS）眼部特征。建立驾驶员疲劳综合评估模型，通过眼部/嘴部特征选择评估驾驶员疲劳状态。经过一系列对比实验，结果表明，该算法在驾驶员疲劳检测的准确率和速度上均取得了良好的效果。
使用 dCas9-SSAP 编辑器进行长序列基因组敲入的分步方案
请参阅相关出版物和图 2 了解模板设计示例。我们建议使用在插入/替换序列（模板的编辑部分）两端至少有 200bp 同源臂的 dsDNA 模板。我们建议将模板克隆到简单的质粒中
SenSeqNet：一种从蛋白质序列检测细胞衰老的深度学习框架
模型 #Layers #Params(M) #Emb Dim Acc(%) 时间 ESM-2_t6 6 8 320 79.50 1 ESM-2_t12 12 35 480 81.37 2 ESM-2_t30 30 150 640 78.71 4 ESM-2_t33 33 650 1280 79.93 7 注意：1. 时间：“时间”列表示每个 ESM-2 模型变体的相对特征提取时间。ESM-2_t6 的提取时间设置为基线 (1)，其他模型的时间相对于它进行缩放。例如，ESM-2_t12 所需的时间是 ESM-2_t6 的两倍，ESM-2_t30 所需的时间是 ESM-2_t33 的七倍。
一种从固相捕获载体中释放合成 DNA 序列的改进方法
高纯度的合成 DNA 序列对于开发和实施用于反义或 RNA 干扰疗法的安全有效的核酸药物至关重要。污染合成核酸序列的最主要杂质包括部分 5'- O 保护和/或 5'- O 未加帽的 DNA 序列，这些杂质导致在固相制造这些生物分子期间产生比全长序列更短的序列。1 已经开发并实施了一种固相纯化工艺，以近乎定量地消除污染合成 DNA 序列的比全长序列更短的 DNA 序列。2-4 具有末端酮功能的 5 '-硅氧基醚接头被转化为亚磷酰胺衍生物，用于任何 DNA 序列固相组装的最后偶联步骤。接头的酮功能允许通过形成肟功能将感兴趣的 DNA 序列锚定到氨基氧基官能化的硅胶载体上。本文报道了一种基于使用 1,4-脱水-D-核糖醇作为起始材料的策略，该策略能够：(i) 将其与合成 DNA 序列的 5'-羟基结合，以及 (ii) 将新形成的结合物从固相合成载体释放后固定在捕获固体载体上。必须将 DNA 序列结合物化学选择性固定在这种固体载体上，以便通过洗去捕获载体，丢弃在固相合成过程中固有形成的未结合的短于全长的 DNA 序列，这些序列与所需的 DNA 序列结合物一起从合成载体上释放。1,4-脱水-D-核糖醇实体还被设计为能够释放捕获的 DNA 序列，作为 5'-未磷酸化的 DNA 序列，大概是通过末端乙基磷酸三酯功能的分子内酯交换实现的。
图形和序列的量子机器学习方法：应用于核安全评估
在本文中，我们的目标是通过使用纯量子算法以及量子机器学习算法来提供不太复杂的解决方案，以合理的时间解决概率安全研究（PSS）领域的问题。我们解决 EPS 问题的两个方面，即静态和动态。对于静态问题，我们感兴趣的是找到系统中可能产生严重事故的所有基本事件组合，我们建议通过量子算法来获得这些基本事件组合，使用有向图，而不是搜索 SAT 问题的所有解。我们的贡献是一种量子算法，它使用线性数量的量子比特，通过经典过滤器，我们可以找到所有能够产生这些事故的基本事件的组合。在动态情况下，我们感兴趣的是找到系统中的所有偶然序列，我们的主要兴趣是处理这些序列。在经典情况下，为了找到所有这些序列，我们使用系统的状态图并寻找当前状态和所有临界状态之间的所有路径。由于这个问题是 NP 完全的，我们提出了一个量子解决方案来找到所有这样的路径。我们提出了两种量子算法，均基于量子行走的哲学。第一个算法在有向无环图中查找源顶点和几个目标顶点之间的所有路径。该算法使用N个量子比特和M个门来寻找所有路径。第二个是第一个的混合版本，即使量子比特数量减少，它也能够处理大图。另一个贡献是采用动态时间规整 (DTW) 算法的量子方法来计算这些序列之间的相似性，以及能够使用长度动态变化的子序列在序列之间找到最佳匹配的版本。我们还提出了一种量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的学习策略，以便从系统的任何初始状态生成意外场景并实时管理系统。我们最终提出了量子 k-means 的改进版本。经典版本的k-means每次迭代的复杂度为O(K×M×N)。在我们的案例中，使用单个量子电路计算观测值和聚类中心之间的所有距离，并使用 Grover 的量子搜索算法，我们可以将复杂度降低到 O(log(K×M×N))。还提出了利用绝热量子的量子平衡k均值算法的另一个版本。最后，我们提出了一种比经典版本更快的 Convex-NMF 算法的量子版本。我们将提出的方法应用于 EPS 领域的实际系统，以此作为本论文的结论。