摘要。收音机和手机使用振荡载体信号的频率调制(FM)来可靠地传输多路复用数据,同时拒绝噪声。在这里,我们使用遗传编码的蛋白振荡器(GEOS)作为电路中的载波信号来建立该范式的生化类似物,以实现单细胞数据的连续实时FM流。GEOS是由进化多样的思想家庭ATPase和激活因子模块构建的,这些模块在人类细胞中共表达时会产生快速的合成蛋白振荡。这些振荡用作单细胞载体信号,频率和振幅由GEO组件水平和活动控制。我们系统地表征了169个ATPase/Activator Geo对和具有多个竞争激活剂的工程师复合GEO,以开发一个用于波形编程的全面平台。使用这些原理,我们设计了对细胞活性调节地理频率的电路,并使用校准的机器学习模型解码其响应,以证明单个单元中转录和蛋白酶体降解动力学的敏感,实时FM流。GEOS建立一个动态控制的生化载体信号,解锁抗噪声的FM数据编码范式,为动态单细胞分析开辟了新的途径。简介。细胞动态调节不同时间尺度的基因表达,蛋白质定位和信号传导状态,以执行必不可少的生物学功能1-4。虽然基因组,转录组和蛋白质组学方法可以提供单细胞态5-8的快照,但实时遵循单个细胞的轨迹的能力对于理解动态细胞和生物体行为如何编码和功能1,9,10至关重要。这些单细胞动力学通常是使用荧光记者在显微镜下进行跟踪的,其强度或定位为您感兴趣的数据提供了代理10-16。虽然功能强大,但这些工具对扩展单细胞动力学和数据聚合的扩展跟踪构成了挑战,因为任意信号强度在仪器上各不相同,并且对光漂白和噪声17敏感。此外,传统基于荧光的工具生成的信号缺少元数据来识别信号的基本细胞来源,从而使密集的细胞环境中重叠信号的分离变得困难。
基因改造单细胞的同质性对于许多应用(例如细胞系开发、基因治疗和组织工程,尤其是再生医学应用)而言是必需的。缺乏有效分离和表征 CRISPR/Cas9 工程细胞的工具被认为是这些应用中的一个重大瓶颈。尤其是蛋白质检测技术不兼容,无法在没有先决条件大规模克隆扩增的情况下确认蛋白质表达变化,这在许多应用中造成了僵局。为了改善工程细胞的表征,我们提出了一种改进的工作流程,包括基于高产量荧光特性的单细胞打印/分离技术、基因组编辑筛选(测量测定)、评估改变的基因表达的 mRNA rtPCR 和一种称为乳化偶联的多功能蛋白质检测工具,以提供高含量、统一的单细胞工作流程。该工作流程以 RANKL 敲除永生化间充质干细胞的工程和功能验证为例,这些细胞的骨形成能力发生了改变。由此产生的工作流程经济实惠,无需大规模克隆扩增细胞,整体克隆效率高于 CRISPR/Cas9 编辑细胞的 30%。尽管如此,由于单细胞克隆在细胞发育的早期高度并行阶段得到全面表征,包括 DNA、RNA 和蛋白质水平,因此该工作流程可提供更多成功编辑的细胞以供进一步表征,从而降低开发过程中后期失败的可能性。
摘要:高性能计算(HPC)的局限性严重制约着数值模型的发展。传统数值模型通常采用双精度来保证结果的准确性,但这种做法计算成本较高。虽然使用较低的精度可以大幅降低计算成本,但可能会引入舍入误差,这在特定条件下会影响精度。准双精度算法(QDP 算法)通过保留修正值来补偿这些舍入误差,从而提高结果精度。为了探究该算法对提高数值模型结果精度的有效性,本文将其应用于单精度版本的跨尺度预测模型——大气(MPAS-A),并在两个理想情况和两个真实数据案例中评估其性能。结果表明,应用QDP算法在三种情况下可使表面压力偏差分别降低68%、75%、97%和96%。与双精度试验相比,运行时间分别减少了28.6%、28.5%、21.1%和5.7%。本研究表明,QDP算法为数值模型提供了有效且经济的计算能力。
具有CRISPR-CAS9的基因组工程中的长期障碍一直无法衡量Cas9编辑结果及其在单细胞分辨率下的功能效应。在这里,我们提出了Superb-Seq,这是一种利用T7原位转录和单细胞RNA测序的新技术,以共同测量靶向靶标Cas9编辑及其对基因表达的影响。我们在10,000 k562细胞上进行了高级seq,靶向了四个用七个引导RNA的染色质重塑基因。Superb-Seq在所有七个目标站点和其他36个非目标位点上确定了11,891个编辑事件。尽管选择了七个指南的高特异性,但其中有六个导致靶向脱靶编辑,频率从0.03%到18.6%的细胞范围不等。在USP9X的第一个内含子中,明显的脱靶编辑破坏了该基因的表达和超过150个下游基因。总而言之,由于罕见和常见的编辑事件的结合,CAS9非目标是普遍存在的,主要发生在靶向基因的内含子内,并且可以对基因表达产生广泛的影响。Superb-Seq使用现成的套件,标准设备,并且不需要病毒,这将使全基因组CRISPR屏幕能够在不同的细胞类型中以及与临床相关的指南的功能表征。
。CC-BY 4.0国际许可证。根据作者/资助人提供了预印本(未经同行评审的认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2025年2月25日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2024.11.28.625817 doi:Biorxiv Preprint
Highly accurate long-read single-molecule sequencing has revolutionized the comprehensive assembly of phased genetic architectures (Wenger et al.2019; Vollger等。2020; Nurk等。2022)。In addition, long-read single-molecule sequencing has permitted the direct identification of modified DNA bases such as m6A and 5-methylcytosine (5mC) (Marks et al.2012;克拉克等。2012; Murray等。2012; Loman等。2015; [CSL样式错误:没有印刷表格的参考。])启用单分子染色质纤维测序(Stergachis等人2020; Lee等。2020; Abdulhay等。2020; Shipony等。2020)。Specifically, single-molecule chromatin fiber sequencing leverages non-specific methyltransferases to selectively stencil chromatin protein occupancy patterns directly onto their underlying DNA molecules in the form of modified bases.修饰碱基。For example, during single-molecule, real-time (SMRT) sequencing, the identity of each base is determined based on the fluorophore-labeled
我们通过拉曼光谱法报告了我们最近为鉴定环境样品中细菌的努力。我们从提交到各种环境条件的细菌中建立了一个拉曼光谱数据库。该数据集用于验证在非理想条件下执行的测量值可能是否可以进行拉曼键入。从同一数据集开始,我们随后改变了用于训练统计模型的参考库中包含的表型和矩阵多样性内容。结果表明,与从限制的条件集对光谱训练的环境特定模型相比,可以获得具有扩展光谱变化覆盖范围的模型。广泛的覆盖模型对于环境样品是可取的,因为细菌的确切条件无法控制。
细胞谱系历史及其分子状态编码组织发育和稳态的基本原理。当前的谱系录制小鼠模型的条形码多样性有限,单细胞谱系覆盖范围较差,从而排除了它们在由数百万个细胞组成的组织中的使用。在这里,我们开发了Darlin,这是一种改进的CAS9条形码小鼠系,它利用末端脱氧核苷酸转移酶(TDT)来增强30个CRISPR目标位点的插入事件,稳定地整合到3个不同的基因组基因座中。darlin是可诱导的,估计有〜10 18个层次条形码,并可以检测约60%的剖面单细胞中可用的条形码。使用Darlin,我们检查了发育中的造血干细胞(HSC)中的命运启动,并揭示了HSC迁移的独特特征。此外,我们为单个细胞中的共同介绍了一种方法来共同介绍DNA甲基化,染色质可及性,基因表达和谱系信息。darlin将在各种组织和生理环境中对谱系关系及其分子特征进行广泛的高分辨率研究。
具有CRISPR-CAS9的基因组工程中的长期障碍一直无法衡量Cas9编辑结果及其在单细胞分辨率下的功能效应。在这里,我们提出了Superb-Seq,这是一种利用T7原位转录和单细胞RNA测序的新技术,以共同测量靶向靶标Cas9编辑及其对基因表达的影响。我们在10,000 k562细胞上进行了高级seq,靶向了四个用七个引导RNA的染色质重塑基因。Superb-Seq在所有七个目标站点和其他36个非目标位点上确定了11,891个编辑事件。尽管选择了七个指南的高特异性,但其中有六个导致靶向脱靶编辑,频率从0.03%到18.6%的细胞范围不等。在USP9X的第一个内含子中,明显的脱靶编辑破坏了该基因的表达和超过150个下游基因。总而言之,由于罕见和常见的编辑事件的结合,CAS9非目标是普遍存在的,主要发生在靶向基因的内含子内,并且可以对基因表达产生广泛的影响。Superb-Seq使用现成的套件,标准设备,并且不需要病毒,这将使全基因组CRISPR屏幕能够在不同的细胞类型中以及与临床相关的指南的功能表征。
动机:细胞的分子身份是由于异质分子层之间的复杂相互作用而产生的。单细胞测序技术的最新进展已经开放了测量这种调节分子层的可能性。结果:在这里,我们提出了鹰嘴豆泥,这是一种从单细胞多摩管数据中推断监管机制的新方法。与最先进的鹰嘴豆泥不同,鹰嘴豆泥捕获了生物学大分子之间的合作,并且可以轻松地包括分子调节的其他层。我们在配对和未配对的多摩尼斯数据集上的最先进的鹰嘴豆泥基准了鹰嘴豆泥。我们的结果证明了鹰嘴豆泥在转录因子(TF)目标,TF结合基序和调节区域预测方面提供的改进。最后,一旦应用于小鼠脑皮层的SNMC-Seq,SCATAC-SEQ和SCRNA-SEQ数据,Hummus启用了鹰嘴豆泥,可以准确地群集SCRNA轮廓并识别潜在的驱动程序TF。