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通过编辑缺乏自然变异的 AhKCS 基因来提高花生的营养品质
花生 ( Arachis hypogaea L.) 是全球主要油料作物，广泛种植于热带和亚热带地区。由于花生含油量高 (约 46% – 58%) 和蛋白质含量高 (约 22% – 32%)，在解决营养不良和确保许多地区的粮食安全方面发挥着关键作用。由于对人类健康的潜在影响，植物油和食品的脂肪酸谱最近引起了越来越多的关注。极长链脂肪酸 (VLCFA) 被定义为碳链长度超过 18 个原子的脂肪酸 (Guyomarc'h et al ., 2021 )。花生仁含有各种 VLCFA，例如花生酸 (C20:0)、二十碳烯酸 (C20:1)、二十二烷酸 (C22:0) 和二十四碳烯酸 (C24:0)，但大多数是饱和脂肪酸 (SFA)。众所周知，高水平的极长链饱和脂肪酸 (VLCSFA) 与动脉粥样硬化和心血管疾病的患病率有关 (Bloise 等人，2022 年)。因此，降低花生中的 VLCFA 含量变得越来越重要，因为它对提高营养品质和健康价值有积极影响。已知植物中 VLCFA 的生物合成受关键酶 b-酮脂酰辅酶 A 合酶 (KCS) 调控 (Wang 等人，2017 年)。在我们之前的研究中，在花生基因组中共鉴定出 30 个 AhKCS 基因。经过基因表达谱和功能分析，一对同源基因 AhKCS1 和 AhKCS28 被鉴定为花生仁中 VLCFA 含量的假定调节因子。现有花生种质资源中 VLCFA 含量范围为 4.3% 至 9.8%，但在 AhKCS1 和 AhKCS28 基因内部或周围未观察到序列变异，这表明
具有主要编辑传感器库的遗传变异的高吞吐量评估
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使用进化数据和深度学习对遗传变异的大规模临床解释
Large-scale clinical interpretation of genetic variants using evolutionary data and deep learning Jonathan Frazer 1, * , Pascal Notin 2, * , Mafalda Dias 1, * , Aidan Gomez 2 , Kelly Brock 1 , Yarin Gal 2, ** , Debora S. Marks 1,3, ** Affiliations: 1 Department of Systems Biology, Harvard Medical School, Boston, MA 02115, USA.2 OATML集团，牛津大学计算机科学系，牛津大学，OX1 3QD，英国。3哈佛大学和麻省理工学院，美国马萨诸塞州剑桥市02142，美国。*这些作者为这项工作做出了同样的贡献。**相应的作者：debbie@hms.harvard.edu，yarin.gal@cs.ox.ac.uk摘要摘要量化与人类疾病相关基因中蛋白质变异的致病性会对临床决策产生深远的影响，但这些变体的巨大功能（超过98％）仍然具有这些变异的影响。原则上，计算方法可以支持遗传变异的大规模解释。但是，先前的方法4-7依赖于可用临床标签上的训练机学习模型。由于这些标签稀疏，有偏见且质量可变，因此所产生的模型被认为不足以可靠8。相比之下，我们的方法利用了深层生成模型来预测蛋白质变体的临床意义而不依赖标签。我们在生物体中观察到的蛋白质序列的自然分布是数十亿进化实验的结果9,10。通过对该分布进行建模，我们隐含地捕获了维持适应性的蛋白质序列的约束。我们的模型前夕（变异效应的进化模型）不仅要优于依赖标记数据的计算方法，而且在PAR上执行的（如果不优于）高通量分析，这些测定越来越多地用作变体分类11-23的强有力证据。在对临床标签进行彻底验证后，我们预测了1,0811个疾病基因的1100万种变体的致病性，并为72K变体分配了未知意义的72K变体8。我们的工作表明，进化信息的模型可以为变异解释提供有力的独立证据来源，并且该方法将在研究和临床环境中广泛有用。
图形模型符合匪徒：变异的汤普森采样方法
我们为结构化限制提出了一个新颖的框架，我们称之为影响图匪。我们的框架使用图形模型来捕获动作，潜在变量和观察之间的复杂统计依赖性；因此，统一并扩展了许多现有的模型，例如共同的半伴侣，级联的匪徒和低级匪徒。我们开发了新颖的在线学习算法，这些算法学会在模型中有效地行事。关键思想是要跟踪模型参数的结构化分布，无论是外部还是大约。采取行动，我们将模型参数从其后部进行采样，然后使用影响图的结构来发现采样参数下最乐观的动作。我们在三个结构化的匪徒问题中凭经验评估了我们的算法，并表明它们的性能与特定问题的最新基准相比，它们的性能和更好或更好。
更高地面的测序：与高海拔适应相关的适应性变异的功能研究
人类基因组中蕴藏着许多最小但最重要的秘密。最近的进展加速了我们解开这些谜团的能力，并发现了基因组如何导致人类特征的共同和独特变化，包括那些对生存至关重要的特征。人类物种中一些最引人注目的适应性例子发生在过去几千年迁徙到西藏、安第斯山脉和埃塞俄比亚高原的人群中。几个世纪前，生理学家首次注意到高地人群的不同特征，推测特定特征对高海拔地区氧气供应减少导致的环境缺氧带来的挑战有益或有害 ( West, 1998 )。鉴于许多高地人群已经在这样的环境中生存了数百代，人们推测遗传因素为这些群体提供了适应性优势。在过去十年中，通过全基因组扫描寻找突出基因组内异常模式的适应性特征，深入了解人类物种的进化历史变得越来越可行 ( Simonson, 2015 )。虽然许多对高原藏族、安第斯山脉和埃塞俄比亚人群的原始研究都是基于对分散在整个基因组中的单核苷酸变化进行“标记”的分析，但全基因组测序 (WGS) 工具提供了培养多个大规模基因组数据集的机会，这些数据集为跨人群比较提供了更高的分辨率。进一步的技术和分子
针对数千种人类致病变异的 CRISPR 主编辑器的自动设计
1. 纽约基因组中心，纽约州纽约市，美国。2. 纽约大学生物学系，纽约州纽约市，美国。† 这些作者贡献相同。 * 电子邮件：neville@sanjanalab.org 关键词：Prime 编辑、CRISPR、致病变异、ClinVar、人类遗传变异
鉴定种系种群变异的识别为癌症相关的体细胞变异
在临床变异解释数据库的背景下，一个潜在的问题是，当它们实际上是种系（与患者的祖先人群相关的）时，将变体的分类错误（与癌症相关）。这可能取决于所使用的参考基因组，如果错误分类的变体与诊断，治疗或预后直接相关，则可能在临床上有问题（13）。换句话说，当这种变体可能不是癌症特异性时，可以用作潜在治疗的指示，或者在诊断过程中肿瘤学家可能会意外使用的是提供不准确的预后信息或分子病理学家。错误分类的变体对于在癌症研究的背景下也要意识到。人类变体起源（无论是种系还是躯体）通常是转化肿瘤学研究中的必要规范，从药物机理到临床试验的纳入标准（14，15）。
有毒重金属污染的微生物生物修复和纳米变异的系统综述
摘要：土壤，水和环境中的重金属污染对人类健康和福祉构成了巨大的风险。通常，它们是不可生物降解的，导致积累并进入生态系统和食物链，影响水，植被和水性系统。传统的生理化学方法不环保，并且遭受了几次挫折。或者，使用天然来源对有毒重金属进行生物修复是更安全，高效，快速和环保的。微生物生物修复（MBR）机制，例如氧化/还原，生物吸收，生物矿化，生物过渡，生物蓄积，生物蓄积，生物重新定位，生物晶体化，生物启动，生物启动或生物启动或生物化，生物启动，生物生物效应，生物生物生物效应，生物生物效应，生物生物效应范围较重，繁殖量，繁殖量，使其对生物培养化的效应效应，并促进繁殖量，以实现较大的生物效应，以实现较大的生物效应，使生物培养化量金属的污染。本评论重点介绍了通过生物降解方法对重金属的生物修复（BR），微生物Bionano修复（MBNR）过程的最新更新，以及筛选BR和MBNR涉及新颖基因的微生物的元基因组学方法的范围。还讨论了BR和MNBR过程的未来方面，以有效降解，去除和管理土壤和水中重金属污染。
英国生物库中法布里病致病变异的流行情况
摘要背景法布里病是一种 X 连锁溶酶体贮积症，由 α-半乳糖苷酶 A 缺陷引起，导致神经酰胺三己糖在多个器官部位积聚，并显著损害心血管和肾脏。根据临床确诊，法布里病的全球患病率估计为 1/40 000 至 1/170 000。我们旨在确定英国生物样本库中法布里病致病变异的患病率。方法我们在英国生物样本库的 200 643 名个体的外显子组测序数据中寻找 GLA 基因变异。我们使用 ACMG/AMP 指南（美国医学遗传学学会/分子病理学协会）对致病性进行分类，并将基线生物标志物数据、医院 ICD-10（国际疾病分类第 10 版）代码、全科医生记录和自我报告的健康数据与没有致病变异的数据进行了比较。结果我们确定了 81 个 GLA 编码变异。我们确定了八种可能致病的变异，这些变异非常罕见（<1/10 000 人），并且之前曾报道会导致法布里病，或者是蛋白质截短变异。36 人携带其中一种变异。在英国生物样本中，可能致病的法布里病致病变异的患病率为 1/5732（晚发型致病变异）和 1/200 643（导致经典法布里病的变异）。结论在未经选择的人口样本中，法布里病致病 GLA 变异的患病率比报道的法布里病患病率更高。这些变异绝大多数与晚发型有关。晚发型法布里病的患病率可能超过目前的估计。
葡萄牙转移性前列腺癌患者中体乳腺癌基因（BRCA）1和2病原变异的流行
目前，多腺苷二磷酸核糖聚合酶抑制剂用于治疗与同源重组修复缺乏有关的基因中的体细胞或种系致病变异的转移性前列腺癌（MPC）患者。因此，建议对这些变体进行测试，因为测试结果可能对系统治疗具有影响。，在临床实践中最相关的是乳腺癌基因（BRCA）1和2。尽管没有公布有关MPC葡萄牙患者种系和体细胞变异率流行的数据，但长期以来，从业人员认为这些患者的体细胞BRCA1/2变体的患病率远低于先前研究的人群。为了估计致病性BRCA1/2变体的流行率，我们拟合了贝叶斯分层模型，该模型与经过普遍测试的转移患者的数据和来自国际同伙的数据。所有42例测试的患者均为体细胞BRCA1/2病原变异。此后期估计值为3.1％（95％的可信度间隔为0.3-10.3％），我们发现不同人群的患病率之间存在很大的分散体。此估计值远低于其他已发表的队列中的估计值。我们认为，测试建议应针对特定国家特定的流行量。因此，我们将继续在研究环境中进行普遍测试，以减少估计值的不确定性，并更好地确定普遍体细胞测试在葡萄牙人群中的作用。