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合成健康大脑图像的生成提示模型。
健康受试者的脑成像数据库规模非常有限，不足以满足基于深度学习的方法固有的学习步骤。获取 MRI 图像需要时间和昂贵的资源，而这些资源不能花在健康的患者身上。因此，模型总是根据呈现各种病理的图像进行训练：胶质母细胞瘤、多发性硬化症病变、阿尔茨海默氏症等。拥有一个能够生成健康患者图像的系统将能够构成学习网络所必需的大量数据，通过向数据中添加特定的时间变化标记来掌握病理学研究，从而创建在医学成像中极为罕见的时间序列。因此，根据文本描述生成医学图像的技术为生成临床质量的图像提供了一种经济高效且非侵入性的替代方法。
激发途径的纳米级成像
在植物根部的微生物定植期间，特异性微生物激活的过程的识别受到元文字组学的技术约束的阻碍。这些包括缺乏参考基因组，数据集中宿主或微生物rRNA序列的高度表示，或难以实验验证基因功能。在这里，我们将无菌丝的丁香虫thaliana重新定殖，具有合成但代表性的根微生物群，可释放106个基因组序列的细菌和真菌分离株。我们使用了多个王国rRNA耗竭，深度RNA测序和读取参考微生物基因组来分析丰富的殖民者的植物元转录组。我们确定了在土壤界面差异调节的3,000多个微生物基因。翻译和能量生产过程在植物中持续激活，它们的诱导与细菌菌株在根中的丰度相关。最后，我们使用靶向诱变表明，在丰富的细菌菌株之一（一种可遗传可触及的杜鹃杆菌）中，需要多种细菌持续诱导的几个基因。我们的结果表明，菌群成员激活应变特异性过程，但也可以激活植物根的常见基因集。
嵌段共聚物“呼吸图”模板定向自组装及软水解缩合：迈向合成生物检测的一步
嵌段共聚物“呼吸图”模板中的定向自组装，然后进行软水解-缩合：迈向合成仿生二氧化硅硅藻外骨骼的一步 Antoine Aynard, a,b Laurence Pessoni, a,b Laurent Billon a,b * a Universite de Pau et Pays de l'Adour, E2S UPPA, CNRS, Institut des Sciences Analytiques & de PhysicoChimie pour l'Environnement & les Matériaux, UMR5254, 64000, PAU, France b 仿生材料组：功能与自组装，E2S UPPA, Helioparc, 2 avenue Angot, 64053, PAU, France。 *通讯作者。电子邮件地址：laurent.billon@univ-pau.fr 关键词：自组装、呼吸图、自下而上的过程、溶胶-凝胶、仿生材料摘要
生物基防腐剂：合成添加剂的天然替代品
本研究探讨了生物基防腐剂作为食品保鲜中合成添加剂的更可持续、更健康的替代品的应用。介绍了这些天然防腐剂的历史发展，确定了利用植物和微生物衍生化合物的抗菌和抗氧化特性的重大创新。讨论和说明了一些核心理论和模型，这些理论和模型可有效延长保质期和提高食品安全性。这项研究揭示了大规模使用的关键障碍，包括高成本、可扩展性限制和严格的监管审批程序。评估了大规模生产二氧化硅气凝胶毯材料的障碍，并评估了克服这些障碍的策略，包括与监管机构的合作、纳米技术的应用以及成本降低技术，包括优化原材料采购和利用规模经济。合成防腐剂在性能、安全性和成本之间的权衡进行了比较，证明了生物基解决方案在健康和环境考虑很重要的应用中的优势。最后，该研究提出了未来的研究方向，即通过技术创新提高功效、降低成本和简化监管框架。这项研究为食品制造商、监管机构和消费者提供了切实可行的见解，帮助他们过渡到更可持续的保鲜系统。采用生物基防腐剂对公共卫生、行业使用和环境可持续性具有重大影响。
合成基因电路工程的机器学习
合成生物学利用工程原理来编程生物学，并在医学，能源，食物和环境中采用新功能。合成生物学的一个主要方面是创建合成基因回路 - 能够执行操作，检测信号和调节细胞功能的工程生物回路。它们的开发涉及大型设计空间，在电路组件和宿主蜂窝机械之间具有复杂的相互作用。在这里，我们讨论了机器学习在解决这些挑战中的新兴作用。我们表达了机器学习如何增强合成基因电路工程，从单个组件到电路级的方面，同时突出相关的挑战。我们讨论了将机器学习与机械建模相结合的潜在混合方法，以利用基于机制的模型的规定能力来利用数据驱动模型的优势。机器学习及其与机械建模的集成有望提高合成生物学，但是要努力实现其潜力，需要克服挑战。
使用热力学和机器学习来预测光合轻度收获的多样性
氧合光合作用是地球上几乎所有生物量生产的原因，并且可能是建立富含多细胞寿命的复杂生物圈的先决条件。地球上的生命已经演变为在广泛的光线环境中进行光合作用，但具有一个常见的基本结构，该建筑的轻度捕获天线系统与光化学反应中心相连。使用轻度收获的广义热力学模型，再加上进化算法，我们预测了可能根据不同强度和光谱曲线而发展的光收集结构的类型。我们定性地重现了多种类型的氧光自养生体的天线系统的色素组成，线性吸收曲线和结构拓扑，并表明，在各种光明环境中，相同的物理原理在不同的物理原理中发展。最后，我们将模型应用于在类似地球的系外行星上存在的代表性光环境，预测氧气和无氧光合作用都可以在低质量恒星周围发展，尽管后者似乎在最酷的M-Dwarfs周围可以更好地工作。我们将其视为迈出基本生物学过程的一般进化模型的有趣第一步，并证明了假设生物学的本质超出地球具有意义。
1新型合成启动子调整基因的设计...
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月9日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.09.632034 doi：Biorxiv Preprint
合成生物学在革新微生物合成和药物发现方面的前景
摘要 合成生物学 (SynBio) 是一个新兴的研究领域，在设计、设计和构建自然界中不存在的新型微生物合成细胞或重新设计现有细胞以实现工业用途方面具有巨大潜力。系统生物学力求从多个维度理解生物学，从分子和细胞水平开始，逐渐发展到组织和生物体水平，并将细胞描述为复杂的信息处理系统。另一方面，合成生物学则进一步发展，努力从头开始开发和创建其系统。合成生物学现在应用于开发用于预防人类疾病的新型治疗药物、扩大工业流程并实现以前无法实现的工业成果。这是通过 DNA 测序和合成技术的重大突破以及从合成化学和系统生物学中获得的见解实现的。合成生物学技术允许在微生物中引入改进的合成代谢功能，从而能够合成一系列药理学相关的化合物以进行药物探索。合成生物学的应用范围很广，从寻找新方法到使工业化学合成过程更具可持续性，以及改进治疗方式的微生物合成。因此，这项研究强调了合成生物学提供的几项创新、良好潜力和未来方向，提出了改进工业微生物合成以进行药物探索。
社论：生物学和数字之间的交集：合成生物智能与器官智能
生物学和数字技术的融合正在重新确定我们对智力，创新和人类未来的理解。合成生物智能（SBI）和Organtiquence（OI）通过将活的生物系统与计算框架合并，在医学，研究和生物计算方面创造了突破性的机会，从而引起了这种转变。研究主题“生物学和数字之间的相交：合成生物智能和器官智能”反映了这一领域的跨学科性质和破坏性潜力。在关闭研究主题时，已经有近9,000次下载和86,000次观看次数，很明显，该主题在全球的研究人员和创新者中深深地引起了共鸣。25位作者的五篇文章和贡献提供了对这种快速发展的领域，跨越实验方法，工程解决方案和道德考虑因素的全面探索。
用于将基因型映射到合成微生物群落功能的数据驱动建模框架
1 威斯康星大学麦迪逊分校生物化学系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 2 杜克大学生物医学工程系，美国北卡罗来纳州达勒姆 27708 3 系统生物学研究所，美国华盛顿州西雅图 98109 4 华盛顿大学分子工程研究生课程，美国华盛顿州西雅图 98195 5 华盛顿大学生物工程系，美国华盛顿州西雅图 98195 6 华盛顿大学基因组科学系，美国华盛顿州西雅图 98195 7 华盛顿大学电子科学研究所，美国华盛顿州西雅图 98195 8 威斯康星大学麦迪逊分校化学与生物工程系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 9 威斯康星大学麦迪逊分校细菌学系，美国威斯康星州麦迪逊 53706 10 威斯康星大学麦迪逊分校生物医学工程系美国威斯康星州麦迪逊 53706