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通过选择支架序列来优化 DNA 折纸组装，以最大限度地减少脱靶相互作用
摘要。DNA 折纸是 DNA 纳米技术的支柱，人们已经投入了大量精力来了解自组装反应的各种因素如何影响目标折纸结构的最终产量。本研究分析了碱基序列如何通过在自组装过程中产生脱靶副反应来影响折纸产量。脱靶结合是一种未被充分探索的现象，可能会在折纸折叠途径中引入不必要的组装障碍和动力学陷阱。我们开发了一种多目标计算方法，该方法采用给定的折纸设计，并对不同的支架序列（及其互补的钉书钉）进行评分，以确定四种不同类型的脱靶结合事件的发生率。使用我们在 DNA 折纸上的方法，我们可以选择生物序列（如 lambda DNA 噬菌体）的“坏”区域，当用作折纸支架序列时，每种形状的脱靶副反应数量过多。我们利用高分辨率原子力显微镜 (AFM) 显示，尽管支架序列具有完全互补的订书钉组，但这些支架序列在体外大多无法折叠成目标三角形或矩形结构。相反，使用我们的方法，我们还可以选择生物序列的“良好”区域。这些序列缺乏脱靶反应，当用作折纸支架时，可以更成功地折叠成其目标结构，如 AFM 所表征。这些结果已在两个不同实验室的“盲”折叠实验中得到验证，其中实验者不知道哪些支架是好的或坏的折叠者。为了进一步研究组装行为，光镊实验揭示了不同的机械响应曲线，与支架特定的脱靶相互作用相关。虽然 GC 含量较高的变体显示出较高的平均展开力，但脱靶结合较低的变体表现出更均匀的力-延伸曲线。我们的分析证实，高脱靶结合会导致结构异质性增加，如 OT 实验展开轨迹的聚类行为所示。总体而言，我们的工作表明，如果脱靶反应足够普遍，碱基序列中隐含的脱靶反应会破坏折纸自组装过程，并且我们提供了一种软件工具来选择支架序列，以最大限度地减少任何 DNA 折纸设计的脱靶反应。
频率商店：通过列来缩放图像AI- ...
图像上的人工智能改善了现代人类生活的各个方面，并在众多应用中表现出了巨大的成功。但是，执行图像AI是昂贵的。图像AI管道需要通过网络移动重型图像文件，以便许多应用程序可以同时处理具有不同源预算和性能要求的图像。结果，数据移动主导了端到端图像AI成本。这项工作介绍了频店，这是图像的第一个列店。我们的直觉是，图像不需要一次由图像ai全部图像消耗。相反，每个图像中都有“组件”可以单独消费，因此也可以单独存储。这种分解允许在图像AI处理管道上共享数据移动，以进行培训和推理。频率商店将图像分解为列，并通过列存储图像的批次，而不是通过文件存储单个图像。它利用图像数据中的固有块和基于频率的结构，并定义了新型的列抽象。列的存储允许具有各种特征和资源需求的应用程序有效共享数据。列存储具有相似特征的数据项，允许密切的数据代表和有效的压缩。我们表明，与最先进的图像AI存储相比，频率商店的推理/训练时间最多可提高11倍，压缩比最高为2.2倍。
通过模拟 CRISPR-Cas 序列来设计高功能基因组编辑器
基因编辑有可能解决农业、生物技术和人类健康领域的基本挑战。源自微生物的基于 CRISPR 的基因编辑器虽然功能强大，但在移植到非原生环境（例如人类细胞）时通常会表现出显著的功能权衡。人工智能 (AI) 支持的设计提供了一种强大的替代方案，有可能绕过进化限制并生成具有最佳属性的编辑器。在这里，使用在大规模生物多样性上训练的大型语言模型 (LLM)，我们展示了首次使用 AI 设计的可编程基因编辑器成功精确编辑人类基因组。为了实现这一目标，我们通过系统地挖掘 26 兆碱基的组装基因组和元基因组，整理了超过一百万个 CRISPR 操纵子的数据集。我们通过生成自然界中发现的 CRISPR-Cas 家族中 4.8 倍的蛋白质簇数量并为 Cas9 样效应蛋白定制单向导 RNA 序列来展示我们模型的能力。生成的几个基因编辑器与 SpCas9（典型的基因编辑效应器）相比，表现出相当或更好的活性和特异性，同时在序列上相差 400 个突变。最后，我们展示了一个 AI 生成的基因编辑器，称为 OpenCRISPR-1，它表现出与碱基编辑的兼容性。我们公开发布 OpenCRISPR-1，以促进在研究和商业应用中广泛、合乎道德的使用。
通过设计纳米纤维素的排列来实现热管理
进化。[7–15] 有序的中观尺度特征除了满足其他生存相关需求外，还能够实现在恶劣环境条件下选择性和宽带反射太阳辐射和热能管理。[7–15] 从历史上看，它们引起了研究人员的极大兴趣。例如，几个世纪前胡克和牛顿就研究过这种结构。[16,17] 迈克尔逊在完成著名的光速测量多年后，研究了昆虫和鸟类的金属色彩和生动的反射。[18] 现代对自然界中可见光和红外光子反射起源的理解[1] 得益于直接纳米级成像以及光子晶体和超材料的理论建模和实验实现的最新发展。 [19] 虽然反射可见光谱范围内光的结构吸引了最多的研究兴趣，但人们也注意到，自然界中的许多光子结构可以在近红外范围内反射（超过 50% 的太阳辐射能量会转化为热量），通常用于鸟类、甲虫等的热管理。[2,4–6] 某些蚂蚁，例如 Cataglyphis bombycina，不仅利用宽带可见光和近红外反射（其银色外观的原因）在极端温度条件下生存，还通过辐射冷却散热。[20] 虽然最近已经开发出各种光子和超材料设计来稳健地控制选择性或宽带反射率并用于辐射冷却，但大自然不断通过揭示类似的热管理解决方案给我们带来惊喜。 [20–22] 此类解决体温调节问题的生物学方法（其中许多方法尚待发现和理解）对于启发仿生和生物衍生建筑材料的开发具有重要意义，而仿生和生物衍生建筑材料将是本文的重点。现代建筑的热管理技术需求在很大程度上与地球上不同生命形式在过去数亿年中面临的需求相似。在这段时间内，太阳一直是地球上最重要的能源，地球表面的环境温度也是如此（有一些地理和时间变化）。[20,22] 因此，自然界的热管理解决方案可用于开发更高效的建筑材料。各种光子反射器和热
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。