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对植物细胞壁进行多组学和基因组编辑研究以提高生物质质量
摘要：生物质是最重要的可再生能源之一，在减少我们对化石燃料的依赖方面发挥着重要作用。高效的生物质生产对于以最小的环境成本获得大量可持续能源至关重要。然而，生物质主要成分合成背后的生化和分子过程仍未完全了解。本综述全面总结了有关细胞壁生物合成和降解机制的最相关研究，重点关注木质纤维素成分，由于其难降解的特性，其转化为可发酵糖的过程成本高昂。重点关注涉及基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和表型组学的多组学研究，因为多组学方法为研究表征细胞壁能源作物的基因型性状背后的生物学途径提供了独特的机会。此外，我们的研究强调了基因组编辑方法的进展，并提出修改复杂细胞壁结构中涉及的基因是实现高效生物质生产的可行解决方案。本文还讨论了基于这些新兴技术的未来研究活动的几个关键点，重点关注多组学和基因编辑方法的结合，这为提高生物质价值和开发有形生物产品提供了潜力。
增强子网络的复杂性可预测单细胞多组学分析揭示的细胞身份和疾病基因
洪丹妮是厦门大学生命科学学院的博士生。林红丽是厦门大学生命科学学院的研究生。刘丽芳是厦门大学生命科学学院的研究生。舒木雅是中国科学院遗传与发育生物学研究所的博士后研究员。戴建武是中国科学院遗传与发育生物学研究所的教授。卢发龙是中国科学院遗传与发育生物学研究所的教授。佟梦莎是厦门大学生命科学学院的助理教授。黄嘉良是厦门大学生命科学学院的教授。收稿日期：2022 年 8 月 17 日。修订日期：2022 年 10 月 21 日。接受日期：2022 年 10 月 24 日 © 作者 2022。牛津大学出版社出版。保留所有权利。如需许可，请发送电子邮件至：journals.permissions@oup.com
用于基础研究和生物技术的多组学本氏烟资源
1 农业与生物经济中心，未来环境研究所，昆士兰科技大学（QUT），布里斯班，QLD 4001，澳大利亚 2 ARC 自然与农业植物成功卓越中心，布里斯班，QLD 4001，澳大利亚 3 现地址：动物科学中心，昆士兰农业与食品创新联盟（QAAFI），昆士兰大学，布里斯班 QLD 4072 澳大利亚。 4 意大利国家新技术、能源和可持续经济发展局（ENEA），Casaccia Res Ctr，Via Anguillarese 301，00123 Roma 意大利。 5 基因组学技术，Corteva Agriscience，约翰斯顿，IA 50131，美国。 6 植物分子与细胞生物学研究所 (IBMCP)、高等科学研究委员会 (CSIC)、巴伦西亚理工大学、Camino de Vera s/n, 46022 巴伦西亚，西班牙。 7 米兰大学，Via Celoria 26, 20133 米兰，意大利。 8 林肯大学农业与生命科学学院葡萄酒食品与分子生物科学系，邮政信箱 85054，林肯 7647，坎特伯雷，新西兰 *对本手稿有同等贡献 摘要
高级心力衰竭分配中的多组分实施策略的试点测试
传统的诊断阿尔茨海默氏病（AD）的方法，例如脑成像和脑脊液易In侵入性且昂贵。希望通过利用从外围组织获得的生物标志物来开发有用的诊断工具。然而，在外周血中使用DNA甲基化数据预测AD进展的能力很少已知。在一项纵向研究中，考虑复杂且高维的DNA甲基化数据，开发有效的预测模型也是一项挑战。在这里，我们开发了两个多任务深度自动编码器，它们基于卷积自动编码器和长期短期内存自动编码器，通过共同最大程度地减少重建误差并最大化预测准确性，以学习压缩特征表示。通过基于阿尔茨海默氏病神经影像学计划中的外周血收集的纵向DNA甲基化数据进行基准测试，我们证明，提议的多任务深度自动设计器超过了最先进的机器学习方法，以预测广告的进展和重新构建时间dna甲基化。此外，提出的多任务深度自动编码器可以仅使用历史DNA甲基化数据准确地预测AD进展，并且通过包括所有时间暂时的DNA甲基化数据，可以进一步提高性能。可用性：： https：//github.com/lichen-lab/mtae。2022作者。由Elsevier B.V.代表计算和结构生物技术的研究网络发布。这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creative-commons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放式访问文章。
研究文章的多组分和光谱 - 效应相关性的定量分析shaoyao-gancao汤的反痉挛活性
Shaoyao-Gancao汤（SGD）是一种著名的经典中药（TCM），具有反杂质，抗fammatoration和镇痛作用。制备已被广泛用于治疗诊所中的痉挛疾病。迄今为止，SGD的材料基础尚不清楚，并且尚未报道其反痉挛活性的光谱缺失相关性。在这项研究中，使用高性能液相色谱法（HPLC）来建立FNGERPRINT并确定SGD的多个成分。te峰。同时，使用热图和盒子尺寸分析对多个组件进行了量化和分析。热热，通过体外平滑肌收缩测定法提取了反痉挛效应的数据。灰色关系分析与部分最小平方回归相结合，用于研究SGD的频谱不良相关性。最后，使用分离的组织实验验证了潜在的杂溶成分。te hplc fngerprint，并确定了20个共同的峰。15批SGD的相似性均高于0.965。te HPLC方法是准确且可靠的。白ave蛋白，Paeoniforin，Liquiritin和glycyrrhizic Acid的含量高于SGD中的其他成分。te Spectrum - Fect相关结果表明X 4，X 11和X 16与胞溶活性高度相关。01）。te Heatmap和盒子大小还表明X 3（白化蛋白），X 4（Paeoniforin），X 5（Liquiritin），X 11（LiquiriTigenin）和X 16（Glycyrrhizic Acid）可以用作进一步建立质量标准的质量指标。验证测试表明，paeoniforin（11.7-29.25μg/ml）和液脂蛋白（17.19-28.65μg/ml）可以显着减少最大收缩性（p <0。TESE化合物对乙酰胆碱（ACH）诱发的收缩的抑制反应施加了浓度依赖性的痉挛性效应。tus，sgd具有signifcant的反质源，这是由其多个成分的协同活性产生的。TESE FNDING可用于SGD的药效学研究，并且在确定质量标记和质量控制方面具有很大的意义。
FocuSCOPE® 单细胞多组学肺癌...
图 3. 小鼠 3T3 和人类 H1975 细胞系以 100:1 的比例混合。将混合样本加载到 SCOPE-chip ® 中，并通过 FocuSCOPE ® 单细胞多组学肺癌药物可药用突变分析试剂盒进行处理。捕获了 9032 个细胞，其中 8958 个被鉴定为 3T3，74 个被鉴定为 H1975 (A)。H1975 细胞含有 T790M 和 L858R 突变，而 3T3 细胞不含有上述突变。如 UMAP 图所示，在 74 个细胞中 71 个检测到突变，检测率为 95% (BC)。
从多组学数据到癌症可用药基因的发现
靶向药物的开发使得癌症治疗可以实现精准医疗，并实现最佳的靶向治疗。准确识别癌症药物基因有助于加强对癌症靶向治疗的认识，促进癌症的精准治疗。然而，由于多组学数据的多样性和复杂性，发现的癌症药物基因非常少见。本研究提出了一种基于机器学习的癌症药物基因发现新方法DF-CAGE。DF-CAGE整合了~10000个TCGA谱中的体细胞突变、拷贝数变异、DNA甲基化和RNA-Seq数据，以识别癌症药物基因的概况。我们发现DF-CAGE从多组学数据的角度发现了目前已知的癌症药物基因的共性，并在OncoKB、Target和Drugbank数据集上取得了优异的表现。在~20,000个蛋白质编码基因中，DF-CAGE精确定位了465个潜在的癌症药物基因。我们发现候选癌症药物基因（CDG-基因）具有临床意义，可分为高可信、可靠和潜在基因集。最后，我们分析了组学数据对药物基因识别的贡献。我们发现DF-CAGE主要根据CNA数据、基因重排和人群中的突变率来报告药物基因。这些发现可能对未来新药的研究和开发有所启发。
使用定量重建来研究多组分冷凝水
许多生物分子冷凝物被认为是通过液体 - 液相分离（LLP）形成的多价大酚 -对于那些通过这种机制形成的人来说，我们的理解受益于关键组成部分和活动的生化重新定义。迄今为止，基于RNA的冷凝物的重组主要是基于相对简单的分子集合。然而，蛋白质组学和测序数据表明，基于天然RNA的浓度富含数百至数千种不同的分量，遗传数据表明多种相互作用可以在不同程度上有助于凝结物的形成。从这个角度来看，我们描述了通过不同水平的生化重构建立基于RNA的冷凝水的最新进展，以此来弥合简单的体外重构和细胞分析之间的间隙。复杂的重组提供了有关多组分冷凝物的形成，调节和功能的洞察力。我们专注于两个RNA - 蛋白质冷凝案例研究：应力颗粒和RNA加工体（Podies），并检查促进LLP的多个组件之间合作相互作用的证据。从这些研究中提出的一个重要概念是，组成和化学计量法调节冷凝水内的生化活性。基于从压力颗粒和p身体中学到的经验教训，我们讨论了了解凝结物成分之间热力学关系的前瞻性方法，其目的是开发组成和材料特性的预测模型及其对生物化活性的影响。我们预计定量重构将有助于理解各种RNA的复杂热力学和功能 - 蛋白质冷凝物。
通过束缚反离子导向催化实现对映选择性 Au(I) 催化的多组分环化
下面我们将证明 TCDC 方法成功应用于 2-炔基烯酮 1 与硝酮 2 的对映选择性串联反应，其中硝酮表现为亲核 1,3-偶极子，得到形式上的 [3+3] 环加成产物 3（方案 1b）。[14] 此外，我们证明这些串联环化/[3+3] 环加成可以作为多组分反应进行，通过羟胺 4 和醛 5 原位形成硝酮。该方法适用于广泛的芳基和烷基取代底物，克服了此类对映选择性反应的一些当前局限性。[14] 该方法依赖于一种新的 CPA-Phos 型配体，在有和没有活化银盐的情况下均可操作。DFT 计算提供了有关新 Au(I) 复合物在此反应中的行为的见解。