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通过对细胞学阴性脑脊液进行纳米孔测序快速诊断脑淋巴瘤
影响中枢神经系统的血液系统肿瘤，最突出的是侵袭性 B 细胞淋巴瘤，需要快速诊断（通常通过立体定向活检）以启动治疗，从而促使采用非侵入性方式 [6]。在具有挑战性的病例中，脑脊液 (CSF) 的 DNA 甲基化 (DNAmeth) 和拷贝数变异 (CNV) 分析可能满足这一需求。健康和肿瘤细胞，包括中枢神经系统淋巴瘤 [11]，可能会将 DNA 片段脱落到血液和脑脊液中作为无细胞 DNA (cfDNA)。此外，细胞碎片可以形成沉淀 DNA (seDNA)。在几例儿童高级别脑肿瘤中，CSF 含有足够量的肿瘤衍生 cfDNA (cf-tDNA)，可通过基于连接的纳米孔测序进行基于甲基化和 CNV 的肿瘤分类 [ 1 ]，并通过各种方法进行疾病监测 [ 15 ]。目前，这些方法需要费力的样品处理和昂贵的基础设施。在这里，我们已经将我们的快速无监督机器学习 (ML) 方法 [ 9 ] 改编为 CSF，用于对淋巴瘤和其他恶性脑肿瘤（包括转移瘤）进行鉴别诊断的病例。我们在两例 CNS 淋巴瘤病例中展示了它的临床应用。允许第二天将纳米孔测序衍生的甲基化模式与泛癌表观基因组和 CNV 数据进行比较
弓形虫线粒体转运蛋白 ABCB7L 对细胞浆和细胞核铁硫簇蛋白的生物合成以及细胞浆翻译至关重要
摘要 铁硫 (Fe-S) 簇是普遍存在的无机辅因子，是许多细胞必需途径所必需的。由于它们不能从环境中清除，因此 Fe-S 簇在细胞区室（如顶质体、线粒体和细胞质）中从头合成。细胞质 Fe-S 簇生物合成途径依赖于线粒体途径中间体的运输。一种称为 ABCB7 的 ATP 结合盒 (ABC) 转运蛋白在许多常见研究的生物体中负责这一作用，但它在医学上重要的顶复门寄生虫中的作用尚未被研究。在这里，我们识别并描述了一种弓形虫 ABCB7 同源物，我们将其命名为 ABCB7-like (ABCB7L)。基因耗竭表明它对寄生虫的生长至关重要，并且它的破坏会触发部分阶段转换。敲除系的表征突出了细胞质和细胞核 Fe-S 蛋白的生物合成缺陷，导致蛋白质翻译和其他途径（包括 DNA 和 RNA 复制和代谢）出现缺陷。我们的工作为广泛保留 Fe-S 簇生物合成中线粒体和细胞质途径之间的联系提供了支持，并揭示了其对寄生虫生存的重要性。
发现有效的SARS-COV-2 NSP3大域抑制剂发现缺乏对细胞抗病毒反应的翻译
Discovery of potent SARS-CoV-2 nsp3 macrodomain inhibitors uncovers lack of translation to cellular antiviral response Alpha A. Lee 1,2* , Isabelle Amick 1,2 , Jasmin C. Aschenbrenner 1,3,8 , Haim M. Barr 1,4 , Jared Benjamin 1,5 , Alexander Brandis 1,9 , Galit Cohen 4 , Randy Diaz-Tapia 1,5 , Shirly Duberstein 1.4 , Jessica Dixon 1,7 , David Cousins 1,6 , Michael Fairhead 1,7 , Daren Fearon 1,3,8 , James Frick 1,2 , James Gayvert 1,2 , Andre S. Godoy 1,10 , Ed J. Griffin 1,6 , Kilian Huber 1,7 , Lizbé Koekemoer 1,7 , Noa Lahav 1,4 , Peter G. Marples 1,3,8，Briana L. McGovern 1,5，Tevie Mehlman 1,9，Matthew C. Robinson 1,2，Usha Singh 1,7，Tamas Szommer 1,7，Charles W.E.Tomlinson 1,3,8，Thomas Vargo 1,2，Frank Von Delft 1,3,7,8，Siyi Wang 1.7，Kris White 1,5，Eleanor Williams 1,7，Max Winokan 1,3,8
调节宿主植物对细菌生长和行为的调节
植物与自然界中的多种细菌有关。有些细菌是降低植物健康的病原体，而另一些细菌是促进植物生长和抗压力的有益细菌。出现的证据还表明，与植物相关的共生细菌统称为植物健康有助于植物健康，并且对植物生存至关重要。具有不同特征的细菌同时定居植物组织。因此，植物需要适应为宿主植物提供服务的细菌，但它们需要同时防御病原体。植物如何实现这一目标？在这篇综述中，我们总结了植物如何使用物理障碍，控制水和养分等物品，并产生抗菌分子以调节细菌的生长和行为。此外，我们强调说，植物使用专门的代谢物来支持或抑制特定的细菌，从而有选择地募集与植物相关的细菌群落并调节其功能。我们还提出了需要解决的重要问题，以提高我们对植物 - 细菌相互作用的理解。
基准测试揭示了深度学习变体呼叫者对细菌纳米孔序列数据的优越性
摘要14变体调用在细菌基因组学中至关重要，鉴定了疾病的识别15传播簇，系统发育树的构造以及抗菌耐药性养育16。本研究使用牛津纳米孔技术（ONT）和Illumina 18测序对14种不同细菌种类的SNP和INDEL变体进行了全面的基准测试。我们生成金标准参考基因组和项目变化，从密切的19个相关菌株上产生了它们，从而创建了SNP和Indels的生物学现实分布。20我们的结果表明，与传统方法和Illumina相比，基于深度学习的工具的Ont变体调用提供了更高的21 SNP和Indel精度，而Clair3总体上提供了最多的AC-22策展结果。我们研究了错过和错误呼叫的原因，突出了简短读取中固有的限制23，发现Ont的传统限制与均聚物 - 24诱导的Indel错误无关，而高准确的基本模型和深度学习的基于深度学习的25个变体呼叫。此外，我们对读取深度对变体的影响的发现提供了价值26个能力的洞察力，用于对资源有限的测序项目进行测序，这表明10倍深度足够27，以实现匹配或超过Illumina的变体呼叫。28总而言之，我们的研究强调了SNP和Indel 29检测中的深度学习工具的卓越准确性，从而挑战了短阅读测序的至高无上。32系统错误的减少30及在较低的读取深度达到高精度的能力增强了31次通过在临床和公共卫生细菌基因组学中广泛使用的ONT的能力。
对细菌富集的Vermicompost的评论...
全球大量固体废物的生成是一个重大的生态和技术问题。vermicomposting可能是以环保方式处理固体废物的可行选择。vermicompost具有更高水平的可用营养素，例如碳，氮，磷和钾，钙和镁，这些营养素源自废物。许多研究人员试图通过使用earth品种来评估效率vermicompost的开发。从过去的多年中，earth在不同类型废物的降解中的使用一直在继续。这些废物包括工业，植物碎片的农业，家庭废物纸和牛粪。固定氮是大多数环境中的一种有限养分，生物圈中的氮主要储备是大气中的分子氮。分子氮不能直接被植物吸收，但是它可以通过只有核细胞才出现的生物氮固定过程获得。vermicompost是细菌生长的有效载体，因此诸如Mycorrhiza和Dyaztotor等共生细菌物种有助于植物的快速生长，而Azotobactor，Rhizobium则参与植物氮的固定和储存。本综述着重于超过作物生产的Vermicostostost和微生物富集。
共生肠道微生物及其代谢物针对细菌病原体的保护作用
抽象的多药微生物已成为全球主要的公共卫生问题。肠道微生物组是用于保护人体免受病原体的生物活性化合物的金矿。我们使用了一种多摩学方法，该方法通过代谢组分析整合了74个共生肠道微生物组分离株的全基因组测序（WGS），以发现它们与沙门氏菌和其他抗生素耐药病原体的代谢相互作用。我们根据WGS注释曲线评估了这些选定分离株的功能潜力差异。此外，确定了选定的共生肠道微生物组分离株的共培养上清液中最大的代谢产物，包括一系列二肽，并检查了其防止各种抗生素抗性细菌生长的能力。我们的结果提供了令人信服的证据，表明肠道微生物组会产生代谢产物，包括可能应用于抗感染药物的二肽的化合物类别，尤其是针对抗生素耐药的病原体。我们既定的肠道微生物组生物活性代谢产物的发现和验证的管道是作为多种耐药感染的新候选者，这是发现抗菌铅结构的新途径。
放分析变量对细胞分析的影响...
无细胞的DNA（CFDNA）是一种迅速的分子生物标志物类别，已在各种生物医学领域进行了广泛的研究。作为液体活检的关键组成部分，CFDNA测试由于样本收集的便利性以及所提供的大量遗传信息而在疾病检测和管理方面变得突出。但是，CFDNA的更广泛的临床应用目前受到CFDNA分析的预分析程序缺乏标准化的阻碍。许多基本挑战，包括选择适当的放分析程序，预防短CFDNA片段损失以及各种CFDNA测量方法的验证，仍然没有得到解决。这些现有的障碍导致了比较结果和确保重复性的困难，从而破坏了临床环境中CFDNA分析的可靠性。本综述讨论了影响CFDNA分析结果的关键下分析因素，包括样本收集，运输，临时存储，加工，提取，质量控制和长期存储。审查提供了有关可实现共识的明确性，并对当前问题进行了分析，目的是标准化用于CFDNA分析的精率程序。
蜡状芽孢杆菌NJ01通过EDS1-WRKY18模块诱导SA-和ABA介导的对细菌病原体的免疫力
Dacheng Wang, 1 Lirong Wei, 1 Jinbiao Ma, 1 Yingqiao Wan, 1 Keyi Huang, 1 Yiqiong Sun, 1 Huili Wen, 4 Zhipeng Chen, 4 Zijie Li, 1 Dongli Yu, 2 Haitao Cui, 3 Jingni Wu, 1 Yufeng Wu, 4 Sun Tae Kim, 5 Jing Zhao, 1 Jane E. Parker，6 Kenichi Tsuda，7岁， * Chunhao Jiang，1， *和Yiming Wang 1,8， * 1植物病理学系，农作物疾病综合管理和害虫综合管理的主要实验室，Nanjing农业大学教育部Nanjing 210095，NANJING 210095 02115, USA 3 Department of Plant Pathology, College of Plant Protection, Shandong Agricultural University, Tai'an, Shandong 271018, China 4 State Key Laboratory for Crop Genetics and Germplasm Enhancement, Jiangsu Key Laboratory for Information Agriculture, Bioinformatics Center, Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Nanjing Agricultural University, Nanjing, China 5 Department of Plant Bioscience, Life and Industry Convergence Research Institute, Pusan National University, Miryang 50463, Republic of Korea 6 Department of Plant-Microbe Interactions, Max Planck Institute for Plant Breeding Research, 50829 Cologne, Germany 7 State Key Laboratory of Agricultural Microbiology, College of Plant Science and Technology, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China 8 Lead contact *Correspondence: tsuda@mail.hzau.edu.cn（K.T.），chjiang@njau.edu.cn（C.J.），ymwang@njau.edu.cn（y.w。）https://doi.org/10.1016/j.celrep.2024.113985