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通过合成生物学和基因组工程增强噬菌体疗法
目前，噬菌体的抗菌和治疗效果有限，主要是由于噬菌体抗性的快速出现以及大多数噬菌体分离株无法结合和感染多种临床菌株。在这里，我们讨论了如何通过基因工程的最新进展来改进噬菌体疗法。首先，我们概述了如何设计受体结合蛋白及其相关结构域以重定向噬菌体的特异性并避免抗性。接下来，我们总结了如何将噬菌体重新编程为原核基因治疗载体，以递送抗菌“有效载荷”蛋白（例如序列特异性核酸酶）以靶向复杂微生物群中的特定细胞。最后，我们描述了大数据和新型人工智能驱动的方法，这些方法可能会指导未来改进合成噬菌体的设计。
合成基因优化的计算工具
1. 易用性：咨询非技术学者，了解他们对每种工具的熟悉程度 2. 程序操作系统：多个操作系统上的程序分别在每个操作系统上进行测试。仅列出可运行的操作系统 3. 维护/更新：这些程序是否仍在更新也通过文档注明
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
朝着欧洲合成纺织品的循环经济
基于塑料或合成的纺织品被编织成我们在欧洲的日常生活。他们穿着我们穿的衣服，我们使用的毛巾和我们睡觉的床单。他们在地毯，窗帘和靠垫中，我们用家园和办公室装饰。，他们处于安全带，汽车轮胎，工作服和运动服。合成纺织纤维是由化石燃料资源（例如石油和天然气）生产的。他们的生产，消费和相关的废物处理产生温室气体排放，使用不可再生资源并可以释放微塑料。此简报提供了欧洲合成纺织品经济的概述，分析了环境和气候影响，并强调了开发循环经济价值链的潜力。
大肠杆菌中磷脂生物合成的温度控制
增加饱和脂肪酸与磷脂的相对结合。因此，利用脂肪酸进行磷脂生物合成的步骤之一是温度控制的。在体内观察到的 3H-油酸和“C-棕榈酸混合物的温度效应可以通过使用这些脂肪酸的辅酶 A 衍生物的混合物将 a-甘油磷酸酰化为溶血磷脂和磷脂酸来在体外证实。在大肠杆菌提取物中，棕榈酰和油酰辅酶 A 的相对转酰速率随孵育温度而变化，其方式模拟体内观察到的温度控制。体外合成的磷脂酸在 d 位显示出油酸的显著富集，类似于体内合成的磷脂中观察到的位置特异性。
高级合成生物学教学大纲
合成生物学是一个新兴的研究领域，科学家可以构建新的生物系统并重新设计现有的生物系统。我们修改基因组的能力深刻影响了我们进行科学研究或设计新医疗疗法的方式。重新发明生物学所产生的新兴后果已经开始影响社会。例如，工程化的人类免疫 T 细胞 (CAR-T) 以出色的表现治愈了癌症 1 ，或“离体”基因疗法成功治愈了严重的遗传疾病，如“泡泡男孩” 2 或镰状细胞病 3 。此外，还出现了多种非医疗应用。已经开发出生长更快的转基因鲑鱼 4 ，或腐烂较少的“CRISPR 蘑菇” 5 。也许有一天，合成生物学可以帮助复活灭绝的物种 6 。生物技术将对我们的生活产生越来越大的影响。
探索基于深度学习的大脑MRI-TO-CT合成中的对比度概括
背景：已提出合成计算机断层扫描（SCT），并越来越多地采用以实现基于磁共振成像（MRI）的放射疗法。深度学习（DL）最近证明了从固定MRI采集中生成准确的SCT的能力。但是，由于模型概括不良，MRI方案可能会随着时间的推移而随着时间的流逝而变化或不同。目的：研究域随机化（DR）以增加脑SCT生成DL模型的概括。方法：收集了95例接受RT患者的CT和相应的T 1加权MRI，带有 /无对比度，T 2加权和FLAIR MRI，考虑到可以研究概括的未见序列的能力。“基线”生成对抗网络进行了 /没有天赋序列的训练，以测试模型在没有DR的情况下的性能。基于SCT的剂量计划的图像相似性和准确性对CT进行了评估，以选择针对基线的表现最佳的DR方法。结果：基线模型在FLAIR上的性能最差，平均绝对误差（MAE）= 106±20.7 HU（平均值±σ）。在MAE = 99.0±14.9 HU的DR模型中，Flair上的性能显着提高，但仍然不如基线 + Flair模型的性能（MAE = 72.6±10.1 HU）。同样，对于DR VS基线，获得了γ速率的提高。结论：DR提高了仅在获得的MRI上训练的未见序列上的图像相似性和剂量准确性。DR使模型更加稳健，从而减少了在未见序列上应用模型时重新训练的需求，并且无法进行重新训练。
较小但强大：小分子植物纤维素生物合成抑制剂的更新
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