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核酸研究
图4 人类DNA与Vxj探针的Southern印迹杂交。用EcoRI消化人类l~7i，在0.7％琼脂糖凝胶上分级分离并转移到硝基纤维素滤膜上。滤膜上的DNA在37℃下在4X SSC/50％甲酰胺溶液中与仅含VX序列的pHVX6杂交。最后用65℃的2X SSC洗涤滤膜。泳道1，MC116（产生X的伯基特淋巴瘤）DNA；泳道2，BL2（产生X的伯基特淋巴瘤）DNA；泳道3，U266（产生X的人类骨髓瘤）DNA；泳道4，GM1056（产生X的人类淋巴母细胞）DNA；泳道5，SKO-007（U266 HPRT-）DNA；泳道6，CEM（人类T细胞淋巴瘤）DNA；泳道7，PA682（ic产生伯基特淋巴瘤）DNA；泳道8，JI（ic产生伯基特淋巴瘤）DNA；泳道9，Daudi（ic产生伯基特淋巴瘤）DNA；泳道10，DS178（ic产生伯基特淋巴瘤）DNA；泳道11，PAF（SV40转化的人成纤维细胞）DNA；泳道12，Colo 320（人结肠癌）DNA（31-32）。
通过微型DNA核酸酶ISCB
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637773 doi：Biorxiv Preprint
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们通过使用机器学习（ML）从超高通知功能屏幕中融合进化信息和实验数据来开发一种技术，用于设计蛋白质变体的活跃和多样化的蛋白质变体库。我们在多轮运动中验证了我们的方法，以优化NUCB的活性，nucB的活性，核酸酶酶在慢性伤口的治疗中应用。我们将我们的ML引导运动与维特罗定向进化（DE）和尼里科（Silico In-Silico）命中重组（HR）的平行运动进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进，并且在命中率和多样性方面表现出色。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导酶设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
6.1核酸的结构和DNA的复制
不用担心 - 您不期望您知道构成DNA，RNA或AMP，ADP和ATP的核苷酸的结构公式（如上图所示）！您只需要学习由它们组成的不同基团（磷酸基团，戊糖糖和氮基）。请记住，腺嘌呤是氮基碱，而腺苷是核苷（碱 - 腺嘌呤 - 附着在五糖糖上）。
DNA2核酸酶抑制赋予突变体p53的癌症的合成致死性，并与PARP抑制剂协同
（续）指示统计上显着的差异（两尾t检验）。c和d，用媒介物（车辆）或20μmol/l d16处理的MDAH-2774细胞流式细胞仪细胞周期分析过夜。c，用PI染色的细胞的定量表明g 1-，s-和g 2 – m相间的细胞分布百分比。d，代表性pi files。*，p <0.05; **，p <0.01（两尾t检验，n = 3个生物学重复）。e，H1299稳定的殖民地形成
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们描述了一项由机器学习（ML）引导的运动，以设计核酸酶NucB，核酸核酸核酸hut（一种酶）在治疗慢性伤口时应用。在多轮酶演化运动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与维特罗定向进化（DE）的平行运动（DE）和硅内命中率重组（HR）进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
设计酶以在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。使用机器学习（ML）引导蛋白质设计有可能通过精确导航坚固的健身景观来加速发现高性能酶。在这项工作中，我们描述了ML引导的运动，以设计Nuclease NucB，该核定是一种酶，该酶在治疗慢性伤口的酶降解生物膜，以治疗慢性伤口。在多发酶演化活动中，我们将超高通量功能筛选与ML相结合，并将其与平行的电脑内定向进化（DE）和硅内命中重组（HR）策略进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，而DE的最佳变体提高了12倍。此外，ML设计的命中率距离NUCB WildType高达15个突变，在命中率和多样性方面远远超过了HR方法。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
使用网络药理学系统地推断出选择性核酸隔室抑制剂ML246
研究人员通过分析一组访谈数据探索了混合方法研究设计。Saldana的模型用于完成开放编码数据和主题编码数据。三个主题被认为支持合作学习模型。其中包括：a）通过经过事件和环境的了解，b）实施和行动，以及c）由合作学习模型（CLM）组成的观点和看法。术语和短语的频率由证据变量组成。广义线性模型（GELM）用于检查三个主题与合作学习模型之间的关系。GELM分析报告了CLM与三个主题之间的关系。这是一种将Saldana的定性数据分析和凝胶整合到一种混合方法设计中的新实践。
最小可编程核酸酶 TnpB 的快照发布
“刚刚发表的《自然》新论文是长期不懈努力的结果，展示了立陶宛科学家在生命科学领域的潜力以及他们成为该领域领军人物的能力。这项研究揭示了 TnpB 基因剪刀的结构和机制，为进一步针对性地改造 TnpB 复合物以将其转化为治疗遗传疾病的治疗工具奠定了基础，”V. Šikšnys 教授说。
DNA-核酸胺在低盐条件下凝结
与R +/ - 比率直接相关的精素电荷调制可能可以使染色质相互作用并诱导染色质 - 核素相分离。34,35此外，由RNA和短精氨酸精氨酸制成的RNA液滴 - 富肽3作为凝聚酸盐的另一个例子，也可以通过激酶和磷酸酶调节R +/ - 比率在体外控制体外控制。37个细胞还通过富集或空间定位的调节酶来主动控制RNA冷凝物的数量和大小，从而诱导R +/ - - shi降低凝结蛋白的转换后修饰。38此外，精蛋白是包括核酸在内的聚动物的分子胶，自然是治疗基因递送载体的潜在候选者。39,40个基因转染和表达，导致DNA和阳离子脂质之间的复杂形成，通过与精蛋白41或其他多圈的DNA预敏性大大改善。42精蛋白是一种用于抗癌或抗病毒mRNA疫苗43,44的稳定包装剂，其免疫刺激效果也很大程度上取决于精神和mRNA之间的R +/ - 比率。45