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工程微藻：从经验设计到可编程细胞的转变
摘要 驯化微藻有望为人类家庭和工业消费提供可持续的各种生物资源。由于微藻工程技术的限制，其潜力还远未得到充分挖掘。相关技术不如异养微生物、蓝藻和植物的技术那么发达。然而，最近对微藻代谢工程、基因组编辑和合成生物学的研究极大地帮助提高了转化效率，并为该领域带来了新的见解。因此，本文总结了微藻生物技术的最新发展，并探讨了通过代谢工程和合成生物学过程生产特色产品和商品产品的前景。在简要介绍了经验工程方法和载体设计之后，本文重点介绍了定量转化盒设计，详细阐述了目标编辑方法和新兴的藻类细胞代谢数字化设计，以实现高产量的有价值产品。这些进步使得微藻工程方式从单基因和基于酶的代谢工程转变为系统级精确工程，从带有转基因 (GM) 标签的细胞转变为不带转基因标签的细胞，并最终从概念验证转变为切实的工业应用。最后，提出了微藻工程的未来趋势，旨在为特定菌株的特色产品和商品产品在新发现的物种中建立个性化转化系统，同时在模型藻类物种中开发复杂的通用工具包。
鞭毛虫前轴藻基因组学揭示线粒体丧失的途径
1 捷克共和国查理大学理学院寄生虫学系 BIOCEV、Vestec、2 西布列塔尼大学、CNRS、海洋生态系统与生态联合研究中心 BEEP、IUEM、法国普卢扎讷、3 德国马尔堡马克斯普朗克陆地微生物研究所昆虫肠道微生物学和共生研究小组、4 波兰华沙大学生物学院进化生物学研究所、生物和化学研究中心、5 加拿大埃德蒙顿阿尔伯塔大学医学系传染病科、6 瑞士洛桑联邦理工学院生命科学学院；瑞士洛桑生物信息学研究所，7 生态学、系统学和进化部，巴黎萨克雷大学，法国奥赛国家科学研究院，8 捷克科学院生物中心寄生虫学研究所，捷克 Česke´ Bud ě jovice，9 俄斯特拉发大学理学院，生物学和生态学系，捷克共和国
开发在斜肌上的微藻自动化系统
摘要 - 用于各种应用程序的自动化系统已被证明可以有效地达到生产力和效率。此外，它可用于监测生物培养的生长参数。微藻一直是食品，化妆品，药物和燃料的潜在来源。然而，监测微藻的生长参数，例如pH水平，盐度，溶解氧及其颜色密度随着时间的流逝尚未实现。本文介绍了一个封闭的微藻光生反应器的自动监测系统。考虑到对微藻的生长至关重要的参数，例如pH和溶解的氧气至关重要。溶解的氧，pH和盐度传感器已安装在系统上，并使用LabView进行编程，以定期进行测量。设置包括一个视觉系统，以监视溶液颜色的变化，对应于微藻细胞的种群生长。光密度读数以表征微藻生物的生长，以作为实验结果的基准。系统是
提高微藻叶黄素产量的基因工程和创新培养策略
摘要：类胡萝卜素具有多种生物活性和潜在的药物应用，作为必需的营养品已引起广泛关注。微藻作为这些生物活性化合物的天然生产者，为可持续且经济高效的类胡萝卜素生产提供了有希望的途径。尽管能够培养微藻以获取具有健康益处的高价值类胡萝卜素，但只有雨生红球藻和杜氏盐藻分别以商业规模生产虾青素和β-胡萝卜素。本综述探讨了基因工程和培养策略方面的最新进展，以提高微藻的叶黄素产量。详细讨论了随机诱变、基因工程（包括 CRISPR 技术和多组学方法）等技术对提高叶黄素产量的影响。比较了创新的培养策略，强调了它们的优势和挑战。本文最后确定了未来的研究方向和挑战，并提出了继续推进具有成本效益和转基因微藻类胡萝卜素在药物应用方面的策略。
微藻的隐藏潜力：可持续碳捕获和行业的关键
“将石墨材料塑造成高级应用的复杂几何形状，一直是一个关键挑战，限制了其广泛采用。”滑铁卢化学工程系教授Milad Kamkar博士说。“使用我们提出的方法，我们可以将3D-Print石墨烯变成任何形状。”
基于藻酸盐的纳米材料在增强蜜蜂产品的治疗作用
Div> 1马来西亚马来西亚医学科学学院免疫学系，马来西亚巴鲁市，2个细胞疗法中心（CTC），约旦大学，安曼，安曼，约旦，约旦，医学实验室科学系3，应用医学科学系约旦，马来西亚巴鲁市医学科学医学科学学院医学科学学院4号医学微生物学和寄生虫学系Thick nibong, Malaysia, 7 Advanced Membrane Technology Research Center (AMTEC), School of Chemical and Energy Engineering, Faculty of Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, Malaysia, 8 LCPM, CNRS, Université de Lorraine, Nancy, France, 9 Tardigradenano LLC, Irvine, CA, United状态
一种用于治疗微藻污染物的合成生物学方法
全球人口和工业发展的增加导致有机和无机污染物的显着释放到水流中，威胁到人类健康和生态系统。微藻，包括真核生物和原核生物蓝细菌，已成为一种可持续且具有成本效益的解决方案，用于去除这些污染物并减轻碳排放。各种微藻物种，例如C. vulgaris，P。tricornutum，N。Oceanica，A。Platensis和C. reinhardtii，都证明了它们消除了重金属，盐度，塑料和农药的能力。合成生物学具有通过扩大治疗范围并提高污染物去除率来增强基于微藻的技术的潜力。本综述概述了微藻合成生物学的最新进展，重点是基因工程工具，以促进去除无机（重金属和盐度）以及有机（农药和塑料）化合物。这些工具的开发对于通过基因表达操纵，DNA引入细胞以及具有改变表型改变的突变体的产生来增强污染物的去除机制至关重要。此外，审查还讨论了合成生物学工具的原理，强调了基因工程在靶向特定代谢途径和创造表型变化时的重要性。它还探讨了CRISPR/CAS9和TALES等精确工程工具的使用，以使基因工程适应各种微藻物种。审查得出的结论是，基于合成生物学的方法有很大的潜力使用微藻去除污染物，但是需要扩展所涉及的工具，包括开发普遍的克隆工具包，以促进突变体的有效和快速组装突变体和转基因表达菌株，并需要适应遗传工具的遗传范围。
二氢藻蛋白抑制药物中的质粒转移 -
质粒抗生素抗性基因（ARGS）的共轭转移是ARG传播的重要途径。 据报道，越来越多的抗生素和非抗生素化合物有助于ARG的传播，强调了控制这种水平转移的潜在挑战。 开发阻断或延迟含有ARG质粒转移的共轭抑制剂是控制抗生素耐药性传播的有前途的策略。 尽管这种抑制剂很少见，但它们通常表现出相对较高的毒性和体内效力低，并且它们的作用机制却不足以理解。 在这里，我们研究了一种用于治疗疟疾的青蒿素衍生物（一种用于治疗疟疾）对结合的影响。 dha抑制了埃斯耐里希亚大肠杆菌中超过160倍的体外体外，在小鼠模型中，含有超过160倍的（INCX4质粒）在大肠杆菌中超过160倍（MCR-1）的结合，在体外的体外超过160倍（INCI2质粒）。 它还抑制了带有碳青霉烯电阻基因BLA NDM-5的Incx3质粒的转移，体外超过两倍。 检测细胞内三磷酸（ATP）和质子动力（PMF）以及转录组和代谢组分析的结合表明，DHA损害了电子传输链（ETC）的功能，通过抑制三碳酸（TCA）循环范围，并破坏分裂的PMF，并破坏pmf的临时性。 转移。 我们的发现为提供了新的见解质粒抗生素抗性基因（ARGS）的共轭转移是ARG传播的重要途径。据报道，越来越多的抗生素和非抗生素化合物有助于ARG的传播，强调了控制这种水平转移的潜在挑战。开发阻断或延迟含有ARG质粒转移的共轭抑制剂是控制抗生素耐药性传播的有前途的策略。尽管这种抑制剂很少见，但它们通常表现出相对较高的毒性和体内效力低，并且它们的作用机制却不足以理解。在这里，我们研究了一种用于治疗疟疾的青蒿素衍生物（一种用于治疗疟疾）对结合的影响。dha抑制了埃斯耐里希亚大肠杆菌中超过160倍的体外体外，在小鼠模型中，含有超过160倍的（INCX4质粒）在大肠杆菌中超过160倍（MCR-1）的结合，在体外的体外超过160倍（INCI2质粒）。它还抑制了带有碳青霉烯电阻基因BLA NDM-5的Incx3质粒的转移，体外超过两倍。检测细胞内三磷酸（ATP）和质子动力（PMF）以及转录组和代谢组分析的结合表明，DHA损害了电子传输链（ETC）的功能，通过抑制三碳酸（TCA）循环范围，并破坏分裂的PMF，并破坏pmf的临时性。 转移。我们的发现为此外，在DHA暴露期间，与结合和菌毛产生相关的基因的表达水平显着下调，这表明可以抑制结合的转移设备。
微藻种植：缩小从实验室到场量表的产量差距
已有70多年的历史，无数的研究计划旨在开发基于微藻的产品和服务，例如食品和生物燃料，废水处理和碳封存（Borowitzka，2013b; Craggs et al。不幸的是，尽管这项研究在微藻生物学，反应堆设计和生物量处理方面产生了显着的知识进步，但微藻类的培养仍然是一个围绕一些高价值食品应用的新兴行业（Plouviez等，2022年）。要了解为什么学术期望和商业现实之间仍然存在如此差距，这篇意见文章Brie trip y审查了商业微藻生产的最新技术，并讨论了限制其工业吸收的约束。值得注意的是，本文既不打算对领域的研究进展进行全面综述，也不会挑战微藻生物技术的巨大潜力。相反，我们试图提高人们对当前期望与微藻种植现实之间差距之间的认识，以便更好地为未来的投资提供对领域的投资。
使用可解释的深度学习模型预测有害的藻华：
1 IIHR—Hydroscience and Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA 2 Civil and Environmental Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA 3 Electrical and Computer Engineering, University of Iowa, Iowa City, Iowa, USA * Corresponding Author: bekirzahit-demiray@uiowa.edu Abstract Harmful algal blooms (HABs) have由于人类活动和气候变化的综合作用，影响了水生生态系统，饮用水供应系统和人类健康，因此成为了重大的环境挑战。This study investigates the performance of deep learning models, particularly the Transformer model, as there are limited studies exploring its effectiveness in HAB prediction, considering multiple influencing parameters including physical, chemical, and biological water quality monitoring data from multiple stations located west of Lake Erie, and uses Shapley Additive Explanations (SHAP) values as an explainable artificial intelligence (AI) tool to identify key input features affecting HABs.我们的发现突出了深度学习模型，尤其是变压器的优越性，捕获了水质参数的复杂动态，并为生态管理提供了可行的见解。SHAP分析将颗粒有机碳，颗粒有机氮和总磷视为影响HAB预测的关键因素。这项研究有助于开发HAB的先进预测模型，这有助于早期检测和主动管理策略。关键字：有害藻华（HAB），预测，深度学习，变压器，叶绿素-a，水质，可解释的AI，形状值。此手稿是一个地球预印本，已在同行评审期刊中提交了可能的出版物。请注意，此前尚未进行同行评审，目前正在首次接受同行评审。此手稿的后续版本可能具有略有不同的内容。