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猿类：系统发育和进化分析
描述 用于读取、写入、绘制和操作系统发育树的函数，在系统发育框架中分析比较数据，祖先特征分析，多样化和宏观进化分析，计算 DNA 序列的距离，读取和写入核苷酸序列以及从 BioConductor 导入，以及多种工具，例如 Mantel 检验、广义天际线图、系统发育数据的图形探索（alex、trex、kronoviz）、使用平均路径长度和惩罚可能性估计绝对进化率和时钟树，使用非同时期序列确定树的年代，将 DNA 转化为 AA 序列，以及评估序列比对。系统发育估计可以用 NJ、BIONJ、ME、MVR、SDM 和三角法以及几种处理不完整距离矩阵的方法（NJ*、BIONJ*、MVR* 和相应的三角法）来完成。一些函数调用外部应用程序（PhyML、Clustal、T-Coffee、Muscle），其结果返回到 R 中。
基于遗传代码的进化 - 保守派...
遗传密码是分子生物学的基础，已经使科学家着迷了数十年。它是将DNA中核苷酸序列转化为形成蛋白质的氨基酸的通用语言。然而，尽管它在生物学中起着至关重要的作用，但遗传密码并不是静态的。它随着时间的流逝而发展，适应环境压力和生物学需求。推动遗传密码演变的关键因素之一是密码子保守变化的概念。这些变化，涉及密码子序列的修改而不改变所得蛋白质，突出了遗传密码的灵活性和适应性。本文解释了遗传密码通过密码子的保守变化，这种进化背后的机制以及对理解生命复杂性的影响而发展的。
爱尔兰：美食进化之地
亿滋国际是众多在爱尔兰投资的跨国公司之一，其生产基地位于都柏林和克里。这家食品、零食和饮料制造商已投资 1 亿欧元，用于其都柏林巧克力工厂的自动化改造。除了通过安装新技术来支持工厂核心品牌的生产能力外，这项投资还有助于改善基础设施，提高劳动力的技能和人才培养。
胃癌的进化免疫治疗方法
摘要：目前的治疗方法并不能为胃癌 (GC) 患者提供生存优势。针对人类表皮生长因子受体 2 (HER-2) 是一种针对晚期 HER-2 阳性 GC 的可行治疗策略。抗体-药物偶联物、小分子酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 和双特异性抗体正在成为可能消除对 HER-2 特异性药物和单克隆抗体的耐药性的新型药物形式。针对 HER-2 的嵌合抗原受体修饰 T 细胞 (CAR-T) 在 GC 和其他实体肿瘤中显示出相当大的治疗潜力。然而，由于 GC 的高度异质性以及复杂的肿瘤微环境 (TME) 经常导致免疫逃逸，GC 的免疫治疗仍然面临许多挑战。本文，我们回顾并讨论了针对 GC 的抗 HER-2-CAR-T 细胞免疫治疗研究的最新进展。关键词：CAR-T、HER-2、胃癌、免疫治疗、靶点
异质性，克隆进化和临床意义
简单摘要：转移性结直肠癌是一种复杂，普遍且威胁生命的疾病，受到影响其进展，进化和治疗反应的各种因素的影响。肿瘤异质性，源于遗传和非遗传因素，影响肿瘤的发育和治疗效果。可以通过对下一代测序的计算分析来评估此特征，以了解空间肿瘤的演变和多样性。分析循环肿瘤DNA可以通过实时监测肿瘤变化和治疗反应来研究时间异质性。不同的模型解释了这种异质性的起源，强调了复杂的分子途径。本综述研究了这些概念，并着重于克隆进化和肿瘤异质性的临床意义。
意识，进化和自组织的大脑
日记和新闻通讯在CIIS @ ciis的日记和新闻通讯带给您免费的公开访问。已被Digital Commons @ CII的授权编辑纳入有意识进化杂志。有关更多信息，请联系ksundin@ciis.edu。
进化计算的生物学观点
2018年诺贝尔化学奖授予弗朗西斯·阿诺德（Frances Arnold），强调了工程学的显着趋势：现在是可行的，甚至是必不可少的，即使用自动化的甲基元素来增强人类的设计和创造力。 今天的设计的规模和复杂性增加了，以至于人类无法再理解设计空间或考虑所有合理的能力。 突破这种设计障碍是在许多工程领域中削减的重要挑战。 Arnold使用定向进化来设计具有改进和新功能的酶。 定向演化通过随机突变产生变化，并根据指定的设计目标选择变化并扩增变化（例如，催化有用的反应）。 人类专家定义了问题，并且自动化的进化执行搜索，通常会找到比人类专家设计的更好的解决方案。 进化计算（EC）旨在在计算框架中利用这一过程。 ec与诸如深度学习之类的机器学习方法明显不同，这些方法学习了正确答案的现象的预测模型。 相比之下，EC通过迭代地应用突变，重组和选择对数字个体的种群创建新的解决方案（图 1）。 这些方法（遗传编程4和进化策略5）已被应用于需要工程和科学创造力6 - 9的各种问题。 除了这些实际应用之外，EC拥有2018年诺贝尔化学奖授予弗朗西斯·阿诺德（Frances Arnold），强调了工程学的显着趋势：现在是可行的，甚至是必不可少的，即使用自动化的甲基元素来增强人类的设计和创造力。今天的设计的规模和复杂性增加了，以至于人类无法再理解设计空间或考虑所有合理的能力。突破这种设计障碍是在许多工程领域中削减的重要挑战。Arnold使用定向进化来设计具有改进和新功能的酶。定向演化通过随机突变产生变化，并根据指定的设计目标选择变化并扩增变化（例如，催化有用的反应）。人类专家定义了问题，并且自动化的进化执行搜索，通常会找到比人类专家设计的更好的解决方案。进化计算（EC）旨在在计算框架中利用这一过程。ec与诸如深度学习之类的机器学习方法明显不同，这些方法学习了正确答案的现象的预测模型。相比之下，EC通过迭代地应用突变，重组和选择对数字个体的种群创建新的解决方案（图1）。这些方法（遗传编程4和进化策略5）已被应用于需要工程和科学创造力6 - 9的各种问题。除了这些实际应用之外，EC拥有鉴于最近已获得的计算能力和数据（超过二十年前的数百万次）现在是实用的，可以模拟现实世界中的程序并进化与它们交互的工程系统的解决方案。示例包括：为农业的模拟和设计增长食谱，违反直觉但表现优于人类10，设计了改进的疾病和伤害的治疗方法11、12，造成机器人和车辆的造成的机器人和车辆，其中人为设计的控制效率不得，效率不足14，并为机器和化学工艺创造了改进的设计。
快速推进的量子进化
我们研究快速转发量子演化问题，即某些量子系统的动力学可以用演化时间次线性的门复杂度来模拟。我们提供了一个快速转发的定义，该定义考虑了量子计算模型、诱导演化的汉密尔顿量以及初始状态的属性。我们的定义考虑了一般情况的任何渐近复杂性改进，并用它来演示几个量子系统中的快速转发。特别是，我们表明，一些局部自旋系统（例如那些具有置换不变性的系统）的汉密尔顿量可以使用有效的量子电路转化为块对角形式，可以指数级快速转发。我们还表明，某些类的半正定局部自旋系统（也称为无挫折系统）可以多项式地快速转发，前提是初始状态由足够低能量的子空间支持。最后，我们表明，在一个量子门分别为特定费米子或玻色子算子的指数的模型中，所有二次费米子系统和数值守恒二次玻色子系统都可以指数级快速转发。我们的结果扩展了以前已知可以快速转发的物理汉密尔顿量类别，而不一定需要有效地对角化汉密尔顿量的方法。我们进一步建立了快速转发和精确能量测量之间的联系，这也解释了多项式改进。
揭示……的功能和进化景观
RNA 编辑是一种重要的转录后修饰，它通过选择性修饰 RNA 序列来增加转录组的多样性和灵活性 (Schaub & Keller, 2002)。这些序列变化有效地改变了转录本的编码潜力、可变剪接、RNA 折叠和 RNA 稳定性 (Pullirsch & Jantsch, 2010)。此外，RNA 编辑水平 (EL) 在发育过程中动态变化，并且在组织之间变化很大 (Tan et al., 2017; Wahlstedt et al., 2009; Ye et al., 2017)，范围从 0% 到 100%。相比之下，对于二倍体生物，等位基因改变会影响 100% 的等位基因产物和 50% 的总基因产物 (Gommans et al., 2009; Wang et al., 2019)。因此，与基因组突变的普遍全有或全无性质相比，RNA 编辑的进化成本要低得多，并促进了转录组可塑性，从而导致表型变异——这是对选择压力的适应性反应。腺苷到肌苷 (A-to-I) 是最常见的 RNA 编辑类型，通过作用于 RNA (ADAR) 酶的腺苷脱氨酶将双链 RNA 中的腺苷转化为肌苷。这种类型的编辑的进化和动态景观在哺乳动物、头足类动物和果蝇中得到了很好的描述 (Duan et al., 2017; Graveley et al., 2011; Hung et al., 2017; Liscovitch-Brauer et al., 2017; Tan et al., 2017; Ye et al., 2017)。此外，A 到 I 的 RNA 编辑被认为是适应性进化的重要驱动力，尤其是在大脑发育和功能方面（Duan et al., 2017; Gommans et al., 2009; Graveley et al., 2011; Wahlstedt et al., 2009）。