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解决欧洲零售和批发价值链中隐藏的碳足迹
1。该行业必须解决定量工作中标准化的透明度挑战，以便可以比较整个价值链中的产品和活动的碳足迹并有效地减少。透明度和标准化需要由所有利益相关者始终如一地实现，以实现有效的数据共享和排放管理。
旺市全体委员会第 23 号报告......
全会（公开会议）于 2024 年 6 月 4 日晚上 7:01 在市政厅会议厅和通过电子方式召开。以下成员出席了会议：议员 Rosanna DeFrancesca、主席 Steven Del Duca、市长、地区议员 Linda Jackson、副市长、地区议员 Mario Ferri、地区议员 Mario G. Racco（晚上 7:39）议员 Marilyn Iafrate、议员 Adriano Volpentesta、议员 Chris Ainsworth、议员 Gila Martow 处理了以下事项：
由整个有机体隐孢子菌介导的保护的免疫学关联
此预印本版的版权持有人于2024年6月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.06.12.598760 doi：Biorxiv Preprint
通过系统比较提取全脑动力学的可解释特征
图1。在这项研究中，我们系统地比较了从静止状态fMRI时间序列量化动力学模式的不同方式，重点介绍了局部区域动力学和跨四个神经精神疾病的成对耦合的统计。A.对于给定的静止状态fMRI体积（i），皮层和亚皮层分为各个区域，从中提取体素平均的粗体信号时间序列（II）。从这些数据中量化动力学模式的两种关键方法是：（iii）测量单个大脑区域动力学的特性（绿色）；或（iv）计算两对区域之间的统计依赖性（粉红色和蓝色）。B.为了评估fMRI时间序列数据集的不同类型的动态表示的性能（用于识别疾病与神经活动的相关变化），我们包括了四个源自两个开放式访问数据集的神经精神病学示例：UCLA CNP LA5C研究[50]和Abide II/II/II/II/II/II II/II研究[51，52，52，52，64）两个队列中的每个队列还包括用于比较的认知健康对照（UCLA CNP n = 116，Abide n = 578）。C.对于从fMRI数据集提取的每种动力结构（即，对于数据的每个基于功能的“表示”），我们计算了封装各种活动属性范围的可解释的时间序列特征。使用一组25个时间序列特征（Catch22特征集[65]以及平均值，SD和FALFF）从每个大脑区域量化了局部动力学特性。使用一组成对相互作用（SPI）的一组统计量对所有对区域之间的相互作用进行了量化，该统计数据包括PYSPI软件包中的代表性子集[29]。值。D.我们使用线性SVM分类器适合表示静止状态fMRI特性的五种不同方法来评估每种神经精神疾病的病例对照性能的性能：（i）所有25个单个区域序列特征在单个区域，一个区域，一个区域，一个区域； （ii）单个时间序列功能的全脑图，功能； （iii）所有25个单变量时间序列特征的全脑图，一个uni_combo； （iv）使用一个SPI，FC跨所有区域对的功能连接（FC）网络； （v）FC以及所有25个单变量的时间序列特征，该功能从所有大脑区域（UNI_COMBO）计算出，称为FC_COMBO。
劳伦斯·伯克利国家实验室
缩写：％，百分比； 4E-BP1，真核翻译起始因子4E结合蛋白； Akt，蛋白激酶B； B-CHP，胶原蛋白杂交肽； CD31，分化簇31； CER，神经酰胺；蛤，哥伦布仪器综合实验室动物监测系统； CM，文化媒体； Col-IV，胶原蛋白IV； CSA，横截面区域； dag，二甘油二酸酯； DAPI，4'，6-Diamidino-2-苯基吲哚； ERK1/2，细胞外信号调节的激酶1/2; E-WAT，附子脂肪垫； FBXO32，F-box蛋白32; foxo3a，叉子盒O3; GTT，葡萄糖耐量测试； H，小时； H＆E，苏木精和曙红； HOMA-IR，胰岛素抵抗的稳态模型评估； HSL，激素敏感脂肪酶；如果，免疫荧光； IL-6，白介素6; i-wat，腹股沟脂肪垫；最小，分钟； MTOR，雷帕霉素的机械靶标； Musa1，F-box蛋白30; MyHC，肌球蛋白重链； NMR，核磁共振； OCT，最佳切割温度化合物； p/t，磷酸化； PAX7，配对盒蛋白PAX-7； PGC-1α，过氧化物酶体增殖物激活的受体 - 伽马共振剂1α; QPCR，实时聚合酶链反应； RER，呼吸道交换比； RNA，核糖酸； RPS6K，核糖体结合蛋白S6激酶B1;标签，甘油三酸酯； TRAF6，肿瘤坏死因子受体相关因子6； USP，美国药品； VCO 2，二氧化碳生产； VO 2，消耗氧。
子宫中整个小鼠胚胎发育的功能成像
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年6月8日。 https://doi.org/10.1101/2024.06.07.596778 doi：biorxiv preprint
多步工程腺相关病毒启用全脑mRNA递送
摘要：腺相关病毒（AAV）是基因治疗中DNA递送的常用载体。在这里，我们开发了一个系统，该系统可以通过多步介绍RNA包装组件和AAV REP蛋白的修改来包装mRNA。由此产生的携带mRNA AAVS（RAAVS）保留了常规AAV的大多数特性，包括衣壳组成，病毒形态和组织端主。这些RAAV可以介导mRNA转移到靶细胞和组织中，从而导致功能蛋白的短暂表达。重要的是，静脉注射的RAAV有效地越过了血脑屏障（BBB）并感染了整个小鼠大脑。因此，可以修改DNA病毒载体以进行RNA递送，我们的RAAV代表了第一个高效的BBB跨mRNA递送系统，可通过全脑感染用于治疗目的。
古老的全基因组重复和...
摘要前提：毛藻科（康乃馨家族）已经多次过渡到较冷的气候和坐垫植物适应性的收敛，这表明它们可以为冷适应研究提供自然系统。先前的研究表明，假定的古代整体基因组重复（WGD）与小众转移到整个caryophylales的寒冷气候相关。在这里，我们探索了这些发现的Caryophyllaceae中发现的转移之一的基因组变化。方法：我们构建了一个数据集，该数据集结合了26个新生成的转录组与45个已发表的转录组，其中包括七个属的11种垫子植物物种。使用此数据集，我们推断出了毛藻科的过时的系统发育，并将古老的WGD和基因重复映射到系统发育中。我们还检查了富含与气候变化有关的基因重复的功能组。结果：星体拓扑主要与当前家庭内部关系共识一致。我们推断了家庭中的15个假定的古老WGD，其中包括以前尚未发表的8个。最古老的古老WGD（大约64.4 - 5670万年前），WGD1被发现与先前的研究转向较冷的气候有关。与泛素化相关的基因区域在WGD1后保留的基因重复中过分代表性，而靠垫植物在colobanthus和Eremogone中趋同保留的基因区域以及其他功能注释。转录组数据是有助于植物中深层进化模式中阐明异质性的关键资源。结论：古代WGD引起的基因家族扩张可能导致了毛藻科中寒冷气候生态位的转变。
krisp：一个Python包，可帮助设计CRISPR和基于扩增的诊断测定法的设计
最近的大流行素（例如Covid-19）强调了快速开发诊断方法检测不断发展的病原体的重要性。CRISPR-CAS技术最近已用于开发诊断测定，以针对DNA或RNA的序列特异性识别。这些测定法对黄金标准QPCR具有相似的敏感性，但可以将其部署为易于使用和廉价的测试条。然而，发现可以设计底漆的基因组的诊断区域需要广泛的生物信息学分析。我们开发了Python软件包KRISP，以使用未对准的基因组序列或变体调用格式（VCF）文件作为输入来帮助彼此区分样本组的引物和诊断序列的分解。KRISP已通过使用有效的算法在几乎线性时间内运行，使用最小RAM并在可用时利用并行处理来处理大型数据集。在实验室证明了KRISP结果的有效性，通过成功设计CRISPR诊断测定法，以区分突然的橡木死亡病原体Phytophthora ramorum和密切相关的植物菌种类。KRISP根据宽松许可发布开源，并具有快速设计CRISPR-CAS诊断测定所需的所有文档。
全面的微生物含量的全面分析 -
Comprehensive analysis of microbial content in whole-genome sequencing samples from The Cancer Genome Atlas project Yuchen Ge 1,2,* , Jennifer Lu 1,3 , Daniela Puiu 1,2 , Mahler Revsine 1,4 , and Steven L. Salzberg 1,2,3,4,* 1 Center for Computational Biology, Johns Hopkins University, Baltimore, Maryland, United States 2 Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University 3 Department of Pathology, Johns Hopkins School of Medicine 4 Department of Computer Science, Johns Hopkins University 5 Department of Biostatistics, Johns Hopkins University *Correspondence to: salzberg@jhu.edu, yge15@jhmi.edu Abstract In recent years, a growing number of publications have reported the presence of microbial species in human tumors and of mixtures of microbes that appear to对不同的癌症类型高度特异。我们最近对三种癌症类型数据的重新分析表明，据报道，技术错误导致了许多微生物物种的错误报道，据报道在癌症基因组图集（TCGA）项目的测序数据中发现了许多微生物物种。在这里，我们扩展了分析，涵盖了目前从癌症基因组图集（TCGA）项目中获得的所有5,734个全基因组测序（WGS）数据集，其中涵盖了25种不同类型的癌症。我们使用更新的计算方法和数据库分析了微生物含量，并将我们的结果与癌症中细菌，病毒和真菌的两项主要研究的结果进行了比较。引言最近的许多研究使用了癌症基因组图集（TCGA）项目创建的庞大测序资源来探索微生物物种在癌症中的潜在作用。我们的结果扩展并加强了我们最近的发现，这表明微生物的存在远小于以前报道的小说，并且在TCGA数据中鉴定出的大多数物种根本不存在，或者是已知的污染物，而不是居住在肿瘤中的微生物。作为这项扩展分析的一部分，为了帮助他人避免被有缺陷的数据误导，我们发布了一个数据集，其中包含在所有5,734个TCGA样品中检测到的细菌，病毒，古细菌和真菌的详细读取计数，该样本可以作为未来研究的公众参考。尽管收集了大多数TCGA数据的目的是研究人类遗传变异或基因表达，但肿瘤中存在的微生物（包括病毒，细菌和真菌 - 可能）也被捕获为测序实验的偶然副作用。在人类肿瘤样本中识别微生物，其中绝大多数生物质预计是人类的，需要非常小心，以免被污染物，测序矢量或其他可能存在于数据中的污染物，测序矢量或其他文物。在这项研究中，我们的目标是对TCGA项目的数千个全基因组测序（WGS）样本进行详尽而细致的调查，目的是识别这些样品中的任何微生物。通过公开获得结果，我们希望刺激更多的研究，这些研究可能会放大或反驳各种肿瘤类型中微生物的最新发现。我们还将我们的发现与最近使用许多相同TCGA数据的研究结果进行了比较，并描述了在某些情况下受到污染影响的发现。这些研究以及其他依赖数据的研究已牵涉到癌症各个方面的微生物组，从调节肿瘤微环境到影响治疗