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后基因组时代的谷子改良
全球约有 500 万公顷的东非和南亚半干旱环境下种植了小米，它是一种重要的两用作物，可满足这些边缘地区的粮食、饲料和营养需求。尽管产量潜力巨大，但包括小米在内的全球小黍种植面积在 1961 年至 2018 年间减少了 25.7%。小米改良计划于 1913 年在印度启动；然而，与改良其他主要谷物所投入的努力相比，尚未集中精力实现这种气候适应性作物的遗传增益。这导致即使经过 100 多年的育种，农民田地里的小米产量仍然低于其潜在产量。然而，重要性状具有显著的遗传变异。亚洲和非洲的育种计划已经根据当地需求改进了杂交技术和育种目标。 ICRISAT 是一家国际中心，其授权作物之一为小米，该中心正与合作伙伴合作开发新种质，以提高边远地区这种作物的生产力。该项目以印度和肯尼亚为基地，在过去几十年中在全球范围内开发和传播了种质和育种品系。许多有前途且适应性广的品种已在许多国家推出和采用。20 世纪 90 年代，印度和非洲小米基因库之间的杂交为印度的小米生产带来了范式转变。现在，随着新品种的鉴定，育种渠道得到了加强
蠕虫寄生虫学的后基因组进展
蠕虫寄生虫学是一门重要的学科，它常常带来独特的技术挑战。其中一个挑战是，蠕虫寄生虫，特别是人类体内的寄生虫，往往很难获得活体且数量足够进行研究；另一个挑战是在体外研究这些生物体 — — 蠕虫寄生虫的生命周期还未在宿主之外完全重现。可以说，阻碍蠕虫寄生虫学进展的关键问题是缺乏实验工具和资源，当然相对于驱使许多寄生虫学家采用自由生活的模型生物作为替代系统的丰富资源而言。为了满足这些需求，过去 10 到 12 年间，蠕虫寄生虫学开始步入“组学”时代，发布了丰富的测序资源，并开发了可用于检验生物学假设的功能基因组学工具。为了反映这一进展，英国寄生虫学会 2019 年秋季研讨会在贝尔法斯特女王大学举行，主题为“蠕虫寄生虫学的后基因组进展”。本期介绍了该领域当前发展状况的例子，而这篇社论总结了基因组数据集和功能基因组工具如何刺激我们对寄生虫生物学的理解取得了令人瞩目的进展。
社论：后基因组时代针对病原体的分子疫苗
疫苗的研发和应用是人类历史上最伟大的公共卫生成就之一（Centers-for-Disease-Control-and-Prevention，2011a,b）。在二十一世纪的第一个十年，扩大免疫规划每年可避免 250 多万人死亡（WHO，2009）。疫苗不仅可以预防死亡、疾病和残疾，还可以通过减少疾病在人群中的传播来提供社区保护（Orenstein and Ahmed，2017）。仅在美国，据估计，通过为一个出生队列接种疫苗来预防临床病例和死亡可以为社会总成本节省 688 亿美元（Zhou et al.，2014）。尽管国际上已有针对 26 种传染病的疫苗，但几乎一半的传染病死亡是由尚无疫苗的病原体引起的（Piot 等人，2019 年），包括新出现和重新出现的病原体（Williamson 和 Westlake，2019 年）。有趣的是，这些疫苗中的大多数都是根据经验开发的，关于保护机制的信息有限（Pulendran 和 Ahmed，2011 年）。高通量技术的发展和生物信息学的进步使得可以大量生成和整合来自生物系统多个组成部分的数据集，以了解深入的生理或病理事件（Pezeshki 等人，2019 年）。这种系统生物学的整体方法在应用于疫苗诱导的免疫反应研究时被称为系统疫苗学（Pulendran 等人，2010 年）。该研究领域不仅将为合理的疫苗设计提供工具，还将为开发新型佐剂和疫苗输送系统提供工具（Raeven 等人，2019 年）。在这个前沿研究主题中，我们探讨了一些现代疫苗学的概念。
后基因组时代的智能育种方法用于开发适应气候的粮食作物
为了应对气候变化以及相关的非生物和生物胁迫挑战，改良作物特性对于开发优良作物品种至关重要。气候变化导致的全球变暖会引发更高的害虫压力和植物疾病，从而严重影响作物生产。控制作物抗逆或抗病基因的特性在经济上对作物至关重要。在这种情况下，广泛探索可用的野生、抗性或易感种质并揭示遗传多样性对于育种计划仍然至关重要。下一代测序技术和组学方法的出现通过提供多种植物的基因组序列和转录组加速了植物育种。解码的植物基因组的可用性提供了一目了然地识别候选基因、数量性状位点 (QTL)、分子标记和全基因组关联研究的机会，这些研究可能有助于高通量标记辅助育种。近年来，基因组学与标记辅助育种相结合，揭示了提高作物产量和质量的机制。在本综述中，我们讨论了标记辅助育种的各个方面以及基因组学、生物信息学、高科技音位学、基因组编辑和用于改良作物的新型植物育种技术时代的育种方法的最新前景。简而言之，后基因组学时代的智能育种工具包可以稳步帮助开发气候智能型未来粮食作物。
高羊茅的新内生菌菌株的基因组表征显示了杂交后基因组碎片
1 Institute of Plant Breeding, Genetics and Genomics, University of Georgia, Athens, GA 30602 2 Department of Plant Biology, University of Georgia, Athens, GA 30602 3 Genomics and Bioinformatics Research, USDA-ARS, Athens, GA 30605 4 Department of Crop and Soil Sciences, University of Georgia, Athens, GA 30602 ABSTRACT Interspecific hybridization in真菌在真菌进化和潜在商业应用中的作用引起了人们的关注。成功的杂交可以增强适应性并促进对新生态壁ches的适应。然而，真菌中杂交的基因组后果知之甚少。epichloë是一种真菌属，包括非杂交和杂化物种，通过寄生虫杂交和无性繁殖形成杂种。某些Epichloë杂种具有商业意义，因为它们将Lolium arundinaceum（Schreb。）殖民地殖民darbysh。，一种至关重要的草料和草皮草。在这项研究中，我们试图为两个先前未表征的Epichloë杂种菌株生成高质量的基因组组件，这两种菌株都类似于Epichloësp。fatg-3。我们旨在表征它们的基因组，并检查寄生间种间杂交对真菌基因组结构的影响。我们的结果表明，这两种菌株的基因组都富含富裕的块和重复元素。与推定的祖细胞基因组进行比较后，我们观察到明显的碎裂和重排。尽管存在基因组不稳定性，但仍保留了来自每个祖细胞物质的85％以上的基因同源物。这项研究表明，虽然寄生虫杂交显着改变了基因组结构，但并未显着影响基因含量。
教学指南-UFV
生物信息学是一个跨学科的科学领域，它汇集了来自各个领域的方法来管理，组织和理解生物系统的所有类型数据。它结合了计算，统计，数学和生物技术工具。随着基因组时代的出现，传统方法和工具对于在个人计算机上的小规模存储和研究生物分子很有用，这是不再有效的。OMICS和后基因组技术，尤其是下一代测序，导致了使用的生物信息学工具以及实验，团队的组织以及科学和技术目标的设计。对于学生来说，重要的是要意识到这些技术正在彻底改变生物医学研究的许多方面，制药行业，诊断和临床管理实践以及相关的生物技术应用。此外，现在系统地应用了由生物信息学提供的定量分析方法。本课程重点介绍生物技术与新生物信息学方法之间的协同作用，它们的联合进化，
关于 DNA 结构的七十年研究......
20 年前 1 在《医学杂志》（布宜诺斯艾利斯）的一篇有趣的社论中，Kotsias 博士强调了脱氧核糖核酸 (DNA) 双螺旋结构提出的纪念日。DNA 双螺旋结构发现于 1953 年，从那以后改变了整个生物医学科学。如今，距离这一发现 2 已经过去了 70 年，我们有必要记住人类的这一杰出进步。此外，今年也是人类基因组测序 3,4 的二十周年，后基因组时代由此开启，而人类基因组测序的进步被视为人类正在经历的第五次工业革命 5 的主角。因此，本文旨在反思 DNA 结构的七十年历史、人类基因组测序二十年以来的历史以及当前第五次工业革命对健康的影响。
大肠杆菌中的全基因组 CRISPR-Cas9 筛选确定了有效靶向的设计规则
图 1. 全基因组 Cas9 杀灭筛选揭示了大规模消耗模式。a) 在携带受 Ptet 启动子控制的 cas9 的大肠杆菌菌株 LC-E19 中引入全基因组的向导 RNA 文库。细胞在 1nM aTc 存在下生长，并在诱导前和诱导后几小时对向导 RNA 文库进行测序。b) 散点图显示基因组周围向导的 log2FC。黑线表示窗口大小为 6kb 的移动平均值（圆外线：log2F=2，圆心：log2F=-6）。c) aTc 诱导 2H、4H 和 6H 后基因组周围向导 RNA 消耗的移动平均值。d) 在不同向导 RNA 存在下进行 Cas9 诱导后的延时显微镜检查。e) qPCR 测量的质粒拷贝数倍数变化，以非靶向对照为标准。点表示独立的生物学重复，黑条表示中位数。
转录因子工程用于高通量菌株进化和有机酸生物生产：综述
微生物生产精细化学品（如有机酸）的基因表达代谢调控是后基因组代谢工程中的一个重要研究课题。特别是，转录因子 (TF) 能够在时间和空间上精确响应来自内部和外部环境的各种小分子、信号和刺激的能力对于代谢途径工程和菌株开发至关重要。作为关键组成部分，TF 用于使用合成生物学方法在体内构建许多生物传感器，可用于监测有机酸生产中细胞内代谢物的浓度，否则这些代谢物在细胞内环境中将保持“不可见”。基于 TF 的生物传感器还为快速菌株进化提供了一种高通量筛选方法。此外，TF 是重要的全局调节器，可控制有机酸生物合成途径中关键酶的表达水平，从而决定代谢网络的结果。在这里，我们回顾了 TF 识别、工程和代谢工程应用的最新进展，重点介绍了有机酸生物生产的代谢物监测和高通量菌株进化。