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重新布线蛋白质序列和结构生成模型以增强蛋白质稳定性预测
快速增长的数据需要可靠且持久的存储解决方案。DNA由于其高信息密度和长期稳定性而成为一种有希望的媒介。但是，DNA存储是一个复杂的过程，每个阶段都会引入噪声和错误，包括合成错误，存储衰减和测序错误，它需要对错误校正的代码（ECC）才能获得可靠的数据恢复。要设计一种最佳数据恢复方法，对DNA数据存储通道中噪声结构的综合理解至关重要。由于在体外运行DNA数据存储实验仍然很昂贵且耗时，因此必须进行模拟模型，以模仿真实数据中的误差模式并模拟实验。现有的仿真工具通常依赖固定的误差概率或特定于某些技术。在这项研究中，我们提出了一个基于变压器的生成框架，用于模拟DNA数据存储通道中的错误。我们的模拟器将寡素（DNA序列写入）作为输入，并生成错误的输出DNA读取，与常见DNA数据存储管道的真实输出非常相似。它捕获了随机和有偏见的误差模式，例如K-MER和过渡错误，无论过程或技术如何。我们通过分析两个使用不同技术处理的数据集来证明模拟器的有效性。在第一种情况下，使用Illumina Miseq处理，由DDS-E-SIM模拟的序列显示出与原始数据集的总误率偏差仅为0.1％。第二次使用牛津纳米孔技术进行的偏差为0.7％。基本级别和K-MER错误与原始数据集紧密对齐。此外，我们的模拟器从35,329个序列中生成100,743个独特的橄榄岩，每个序列读取五次，证明了其同时模拟偏置错误和随机属性的能力。我们的模拟器以优越的精度和处理多种测序技术的能力优于现有的模拟器。
生命代码：具有多词序列统一的中央教条建模
如分子生物学的中心教条所示，DNA，RNA和蛋白之间的相互作用是生物过程的基础。现代生物学预训练的模型在分析这些大分子方面取得了巨大的成功，但它们的感染性质仍未得到探索。在本文中，我们遵循Central Dogma的指导来重新设计数据和模型管道，并提供一个全面的框架，即生命代码，这些框架涵盖了不同的生物功能。至于数据流，我们提出了一条统一的管道来通过将RNA转录并反向翻译为基于核苷酸的序列来整合多词数据。至于模型，我们设计了一个密码子令牌和混合长期架构，以用遮罩的建模预训练编码编码和非编码区域的相互作用。通过编码序列对翻译和折叠过程进行建模，生命代码通过从现成的蛋白质语言模型中的知识分离来学习相应的氨基酸的蛋白质结构。这样的设计使生命代码能够在遗传序列中捕获复杂的相互作用，从而更全面地了解了与中央教条的多摩学。广泛的实验表明，生命代码在三个OMIC的各种任务上实现了状态绩效，突出了其进步多摩学分析和解释的潜力。
Cas9 切口酶介导的多个疾病位点上的 CAG/CTG 重复序列收缩
图 1. Cas9D10A 切口酶诱导 HD 和 DM1 iPSC 衍生细胞收缩。A) 顶部：用 S100β 和 DAPI 染色的 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的代表性共聚焦图像。底部：实验时间线。B) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的收缩，这些星形胶质细胞仅用 Cas9D10A 转导，或者用 Cas9D10A 切口酶和 sgCTG 转导 6 周。C) 对 HD iPSC 衍生星形胶质细胞的小池 PCR 印迹进行量化。D) 顶部：用 β-Tubulin III 和 DAPI 染色的 HD iPSC 衍生皮质神经元的代表性共聚焦图像。底部：实验时间线。 E) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生的皮质神经元收缩，这些神经元仅用 Cas9D10A 转导或用 Cas9D10A 和 sgCTG 转导 6 周。F) 对 HD iPSC 衍生的皮质神经元的小池 PCR 印迹进行量化。G) 顶部：用 β-Tubulin III 和 DAPI 染色的 DM1 iPSC 衍生的皮质神经元的代表性共聚焦图像。底部：实验时间线。H) 代表性小池 PCR 印迹显示 HD iPSC 衍生的皮质神经元收缩
IUCN BBNJ政策简要序列序列信息（DSI）作为BBNJ协议
MGR的经济潜力巨大，特别是对于药品，生物技术和消费产品。但是，值得注意的是，除非将鱼类用于研究和开发目的，否则MGR部分的规定不适用于捕鱼/鱼类和其他捕鱼的生物海洋资源。此外，迄今为止，大多数跨国公司的创新都起源于国家辖区内，但是由于其非凡的丰富生物多样性和新颖的生态系统，ABNJ的潜力提供了更多机会。由于BBNJ DSI是全球DSI的一小部分，因此几乎所有BBNJ-DSI商业结果也可能还会使用CBD（即国家司法管辖区）的DSI。由于与ABNJ中的MGR收集相关的高成本，需要强大的经济激励措施。通过对几个联合国工具的监管景观对齐（例如bbnj和cbd），可以加强BBNJ协议及其利益共享机制。
使用 transformers 根据 DNA 序列和转录后信息预测基因表达水平
背景与目标：近年来，由于基因表达水平的潜在临床应用，预测基因表达水平至关重要。在此背景下，Xpresso 和其他基于卷积神经网络和 Transformer 的方法首次被提出用于此目的。然而，所有这些方法都使用标准的独热编码算法嵌入数据，从而产生非常稀疏的矩阵。此外，该模型没有考虑基因表达过程中最重要的转录后调控过程。方法：本文提出了 Transformer DeepLncLoc，一种通过处理基因启动子序列来预测 mRNA 丰度（即基因表达水平）的新方法，将该问题作为回归任务进行管理。该模型利用基于 Transformer 的架构，引入 DeepLncLoc 方法执行数据嵌入。由于 DeepLncloc 基于 word2vec 算法，因此它避免了稀疏矩阵问题。结果：该模型包含了与 mRNA 稳定性和转录因子相关的转录后信息，与最先进的方法相比，其性能显著提高。Transformer DeepLncLoc 的 R 2 评估指标达到 0.76，而 Xpresso 的 R 2 评估指标为 0.74。结论：Transformer 方法中的多头注意力机制适用于对 DNA 位置之间的相互作用进行建模，从而克服了循环模型。最后，在管道中整合转录因子数据可显著提高预测能力。
coxbase：一个流行病学监视，可视化，分析和键入coxiella burnetii基因组序列
摘要Q（查询）发烧是一种由革兰氏菌细菌引起的感染性人畜共患病。尽管该疾病已经研究了数十年，但由于欧洲各个农场的零星暴发，它仍然代表着威胁。缺乏用于巡逻数据管理的中央平台是一个重要的流行病学差距，在爆发的情况下是相关的。为了填补这一差距，我们已经设计并实施了一个在线，开源的，基于Web的平台，称为Coxbase（https：// coxbase.q-gaps.de）。该平台包含一个数据库，该数据库与元数据旁边有400多个Coxiella隔离株的基因分型信息，以注释它们。我们还使用五种不同的键入方法，查询现有分离株的查询，通过在世界地图上的聚集来对分离株的视觉构造，对分离株的视觉构造，对完全组装的coxiella序列的硅基因分型实现了特征，并提交了新的分离株。我们在从RefSeq数据库中下载的50个Coxiella基因组上测试了我们的计算机打字方法，除了序列质量较差的情况外，我们成功地基因分型了所有基因组。我们使用我们对所有50个基因组及其质粒类型的ADAA基因表型识别了新的间隔序列（MST），并确定了ADAA基因表型。
从小麦叶围中分离的 Saccharibacillus sp. 菌株 WB 17 的基因组序列草图
叶际代表一个独特的生态位，其中微生物获得了降解木质纤维素 (1) 的能力，以便在贫营养条件下生存。从叶际回收的微生物中，存在属于类芽孢杆菌科和糖芽孢杆菌属的细菌 (2)。糖芽孢杆菌属菌株 WB 17 是从 2018 年 1 月从法国香槟-阿登地区采集的小麦麸皮叶际培养物中回收的。培养在 30°C 的 1 M3 培养基 (3) 上进行，培养基中添加了小麦麸皮，有氧培养。糖芽孢杆菌属 WB 17 是根据其 16S rRNA 基因序列进行鉴定的，与糖芽孢杆菌属有关。为了进一步表征糖芽孢杆菌属的代谢潜力。 WB 17 及其分离木质纤维素的能力，对其整个基因组进行了测序。Saccharibacillus sp. WB 17 在 Luria-Bertani 培养基中在 30°C 下生长 48 小时，并使用 PureLink 基因组 DNA 迷你试剂盒（赛默飞世尔科技）提取其基因组 DNA。使用 Nextera DNA 样品制备试剂盒（Illumina，美国加利福尼亚州圣地亚哥）按照制造商的用户指南进行全基因组散弹枪测序（2 150 bp），并在 NovaSeq 系统（MR DNA [Molecular Research]，美国德克萨斯州 Shallowater）上进行测序。总共获得了 30,007,734 个读数。使用 FastQC (4) 对序列数据文件进行质量过滤，然后通过 SOAPdenovo（版本 2.04）（5）进行从头组装；所有软件均使用默认参数。共检测到47个contig，测序覆盖度为409倍。N 50 值为205,341 bp。组装基因组大小为5,391,836 bp。该菌株的基因组大小介于两个最接近的Saccharibacillus亲属之间（Saccharibacillus sacchari GR21 T 为6.08 Mbp，Saccharibacillus kuerlensis HR1 T 为4.69 Mbp）。Saccharibacillus sp. WB 17的GC含量为58.82％。该值在Saccharibacillus基因组已知值范围内。事实上，之前测序的基因组记录的 GC 含量值如下：58.4 mol% ( Saccharibacillus qingshengii H6 T ) (6)、57.8 mol% ( S. sacchari GR21 T ) (7)、50.5 mol% ( S. kuerlensis HR1 T ) (8) 和 55.5 mol% ( Saccharibacillus deserti WLJ055 T ) (9)。Saccharibacillus sp. WB 17 的基因组草图由 NCBI 原核生物基因组注释流程 (PGAP) ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/annotation_prok ) 注释；它包含 73 个 tRNA、4,826 个基因和 4,730 个编码序列 (CDS)。仅注释了 1,139 个 CDS，占基因组内容的 22%。根据碳水化合物活性酶数据库 (CAZy) 数据库 (10)，基因组共编码 236 个碳水化合物活性酶，分为五类，即糖苷水解酶 (145 个 CDS)、糖基转移酶 (31 个 CDS)、多糖裂解酶 (3 个 CDS)、碳水化合物酯酶 (31 个 CDS) 和碳水化合物结合模块 (21 个 CDS)；然而，
侧翼序列共转换在调节扭曲...
替换术语[y i | θΩm，ω]，带有φ（z im）δi[1 -φ（z im）] 1 -δi，其中z im = log t i -µ -µ -µ im -µ im -f m（x i）
使用蛋白质序列和结构
抗生素传统上用于治疗细菌感染。但是，细菌可以对药物产生免疫力，使其无效，从而对全球健康构成严重威胁。识别和分类负责这种抗药性的基因对于预防，诊断和治疗感染以及对其机制的理解至关重要。为此目的开发的先前方法主要是基于序列的，这取决于与现有数据库或经过序列特征训练的机器学习模型的比较。但是，具有可比功能的基因可能并不总是具有相似的序列。因此，在本文中，我们开发了一种深度学习模型，该模型使用蛋白质结构作为对序列的补充来对新型抗生素抗生素抗生素基因（ARGS）进行分类，我们期望与单独的序列相比，该抗生素抗生素抗生素的基因（ARGS）提供了更多的有用信息。建议的方法包括两个步骤。首先，我们利用了备受瞩目的字母模型，以预测其氨基酸序列的3D结构。然后，我们使用基于变压器的蛋白质语言模型来处理序列，并将图神经网络应用于从结构中提取的图。我们在标准基准数据集上评估了所提出的体系结构，我们发现它以优于最先进的方法。
法国可通过疫苗预防的儿童急性细菌性脑膜炎：19 年前瞻性国家监测网络的时间序列分析
背景：在法国，已实施针对 Hi 血清型 b (Hib)、肺炎球菌结合疫苗 (PCV) 和 C 群脑膜炎奈瑟菌 (MenC) 的疫苗接种。这些具有不同覆盖率和接受度的干预措施扰乱了疫苗可预防的急性细菌性脑膜炎 (ABM) 的流行病学。方法：我们分析了法国前瞻性监测网络的数据，该网络对 259 个儿科病房登记的 15 岁以下儿童的 ABM 进行了监测（估计全国覆盖率：61%）。从 2001 年到 2020 年，使用分段线性回归估计了疫苗实施的效果。结果：我们分析了 7,186 例病例，主要由脑膜炎球菌 (35.0%)、肺炎球菌 (29.8%) 和 Hi (3.7%) 引起。比较接种 MenC 疫苗前和接种 MenC 疫苗后的趋势，MenC ABM 发病率下降（-0.12%/月，95% CI：-0.17 至 -0.07，P < 0.001），而总体脑膜炎球菌 ABM 没有变化。尽管在没有疫苗接种计划的情况下，MenB ABM 发病率有所下降（-0.43%/月，95% CI：-0.53 至 -0.34，P < 0.001），但 68.3% 的脑膜炎球菌 ABM 涉及 MenB。PCV7 建议实施后，肺炎球菌 ABM 发病率没有变化。相比之下，改用 PCV13 后，发病率显著下降（-0.9%/月，95% CI：-1.6 至 -0.2%，P = 0.01）。 2014 年 5 月后，出现了反弹（0.5%/月，95% CI：0.3–0.8%，P < 0.001），89.5% 为非 PCV13 疫苗血清型。2017 年 6 月后，Hib ABM 发病率上升。结论：法国引入 PCV7 和 MenC 疫苗，疫苗接种速度慢，覆盖率低，与覆盖率最佳时从 PCV7 转换为 PCV13 相比，影响不大。我们的数据表明，MenB 和下一代 PCV 可以预防法国大部分 ABM 发病率。