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World File Search System系统发育
基于 rbc L、mat K 和 ITS 序列对菲律宾 11 种特有万代兰进行 DNA 条形码编码
DNA 条形码因其在植物种类识别、鉴别和分类以及揭示近缘物种间的系统发育关系方面的潜力而备受关注。使用 BLASTn、遗传距离相似性和基于树的方法评估了三种条形码标记（rbc L、mat K 和 ITS）及其组合对菲律宾 11 种特有万代兰的有效性。使用通用引物成功扩增并测序了代表 11 种万代兰的 40 个种质的每个条形码区域。比对序列中可变位点的数量在 ITS 区域最多（30%），其次是组合区域（3%）、mat K（2%）和 rbc L（2%）。BLASTn 结果显示，基于 NCBI 数据库中可用的 rbc L、mat K 和 ITS 序列，大多数样本都被正确识别到属的水平。在 NCBI 数据库中，仅两个物种（Vanda sanderiana 和 Vanda luzonica）根据 mat K 和 ITS 序列在物种水平上被正确识别。从三个区域的组合计算出的遗传距离范围为 0.0000–0.01528。Vanda aurantiaca 和 Vanda lamellata var remediosa 之间的遗传距离最大（0.01528），这表明它们之间的遗传相似性较低。使用最大简约法和 1000 次引导重复测试为每个基因序列构建系统发育树。在从 rbc L、mat K 和 ITS 区域序列生成的系统发育树中，从 ITS 序列生成的系统发育树根据其当前基于形态学的分区分类完全区分了 11 个 Vanda 物种。基于这三个区域的组合序列构建的系统发育树与基于 ITS 区域构建的系统发育树相似，只是 MP 分析对聚类的支持更强。MP 树中呈现的分子数据支持 Vanda 的现有形态部分。单条形码 ITS 是菲律宾 Vanda 物种的合适条形码。因此，ITS 应与植物核心条形码、rbc L 和 mat K 结合使用，以区分和分类菲律宾特有的 Vanda 物种。本研究提供了菲律宾 Vanda 物种的条形码数据库，可能对保护兰科中这一宝贵属做出重大贡献。
2025 年 1 月 27 日 短期带薪培训专业
成立大会由研究所所长 Ravinkar C.N. 博士主持。做到了。您强调了分子分类学在物种鉴定、防止海产品非法织网以及打击非法、未报告和无管制 (IUU) 捕捞方面的重要性。培训课程包括讲座和实践课程，涵盖样本采集、引物设计、PCR扩增、测序分析和系统发育树重建等主题。还向参与者介绍了开源生物信息学工具来分析 DNA 条形码、线粒体基因组和系统发育数据。
从线粒体基因组深入了解感染小反刍动物的巴贝斯虫分离株的系统发育关系和药物靶点
目前，已有报道称阿托伐醌和 ELQs 通过破坏细胞色素 bc1 复合物来改变药物靶点，用于治疗人类巴贝斯虫病和疟疾 [19, 21, 22, 41, 43]。2019 年，韩国在人类血液中检测到一种类似 B. motasi 的寄生虫 [47]，这表明 B. motasi 可能具有潜在的人畜共患性。因此，我们应该调查中国人类感染 B. motasi 的情况，并评估 B. motasi 的人畜共患潜力以及与细胞色素 bc1 复合物结合的抑制剂的影响。我们的数据显示，阿托伐醌、斯格马特林、粘噻唑、内毒素样喹诺酮 (ELQ)、抗霉素 A 和 NQNO 药物未来可用于治疗巴贝斯虫病。这些药物耐药的分子机制是细胞色素 b 的突变，这表明
单细胞线粒体DNA突变中的伪影分析错误的系统发育推断新型多动睡眠的分子演变
摘要|睡美人（SB）转座子是脊椎动物基因转移的有前途的技术平台；但是，其基因插入的效率可能是主要细胞类型中的瓶颈。与第一代转座酶相比，哺乳动物细胞中的大规模遗传筛选产生了效率约100倍的过度转座酶（SB100X）。SB100X在富含造血干或祖细胞的人CD34 +细胞中支持35–50％稳定的基因转移。在免疫缺陷小鼠中基因标记的CD34 +细胞移植导致长期植入和造血重建。此外，SB100X支持体内小鼠肝脏转骨后的生理水平IX的持续（> 1年）表达。最后，SB100X可重复地导致45％稳定的转基因频率通过核心显微注射到小鼠Zygotes中。非病毒基因递送后，新开发的转座酶产生前所未有的稳定基因转移效率，与稳定的转导效率相比，与稳定的转导效率相比，预计在功能基因组学和基因疗法中广泛应用。
深入了解全球浮游硅藻多样性
抽象的元编码已经提供了对微生物多样性的前所未有的见解。在许多研究中，简短的DNA序列被纳入较低的Linnaean等级，排名组（例如属）是生物多样性分析的单位。这些分析假设Linnaean等级在生物学上具有有意义的，并且排名相同的组是可比的。我们为海洋浮游硅藻使用了一个元尺寸数据集来说明这种方法的限制。我们发现，20个最丰富的海洋浮游硅藻属的年龄从4到1.34亿年不等，这表明属的不相等，因为有些人比其他属的时间更多。然而，物种丰富度在很大程度上与属年龄无关，这表明属中物种丰富度的差异通过物种和灭绝率的差异来更好地解释。分类学分类通常不会反映系统发育，因此属级分析可以包括系统发育嵌套的属，进一步的基于等级的分析。这些结果强调了系统发育在理解微生物多样性模式中必不可少的作用。
欢迎使用Barcoding Broads内容：
可以使用称为Muscle的工具（按日志预期进行多个序列比较）进行比较。灰色区域表明与整体共识匹配，而彩色条/字母显示各个序列不同的地方。可以修剪多个序列比对，然后可以使系统发育树可视化无脊椎动物之间的关系。可用两种类型的系统发育树：邻居加入（NJ）和最大似然（ML）。两者都是外群（即数据集中的无脊椎动物物种与所研究的无脊椎动物物种）被选为确定树的根和分支放置在何处的参考点。
Gregg Thomas，博士Gregg Thomas，博士
替代率（植物）。o开发具有可再现和准确推断的主要目标的基因组和系统发育软件，包括使用GPU加速计算节点的整个基因组对齐的Snakemake管道和编码转录本（脱诺酯）退化的注释。o设计和教授大学研究生的生物信息学和编程讲习班。o通过基因组和系统发育分析来帮助整个大学的研究人员。o教有关如何使用贝叶斯替代率估计软件（PhyloACC）的讲习班。o在大学外面的研究人员就进化基因组学和生物信息学上的工作。
![arxiv：2503.00289v1 [physics.bio-ph] 2025年3月1日](/simg/8\8a7edae2917ddf2b6be5c2c146c4bc62338cf57a.webp)
arxiv：2503.00289v1 [physics.bio-ph] 2025年3月1日
应用于蛋白质多序列比对（MSA）数据集的最新生成学习模型包括简单且基于可解释的物理的POTTS协方差模型和其他机器学习模型，例如MSA-Transformer（MSA-T）。最佳模型准确地重现了蛋白质内的生物物理约束引起的MSA统计数据，从而提出了哪种功能形成最佳模型的问题。POTTS模型通常是由有效的电位（包括成对残基 - 残基相互作用项）所指出的，但有人建议MSA-T可以捕获由效能电位引起的效应，这些电势包括成对相互作用和隐式相互作用以及MSA中的系统发育结构。在这里，我们比较了POTTS模型和MSA-T的能力，重建了反映复杂生物学序列约束的高阶序列统计。我们发现，模型性能在很大程度上取决于序列之间系统发育关系的处理，这可以诱导MSA中的非生物物理突变协方差。在使用系统发育依赖性的明确校正时，我们发现Potts模型在检测生物物理起源的上皮相互作用方面优于MSA-T。
