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酵母基因组定向进化的最新进展
摘要：酿酒酵母作为一种公认安全 (GRAS) 真菌，已成为工业应用和基础研究中最广泛使用的底盘细胞之一。然而，由于其复杂的遗传背景和相互交织的代谢网络，仍然有许多障碍需要克服，以改善所需特性并成功地将基因型与表型联系起来。在此背景下，基因组编辑和进化技术在过去几十年中迅速发展，以促进快速产生定制特性以及精确确定调节生理功能的相关基因靶标，包括抗逆性、代谢途径优化和生物体适应性。定向基因组进化已成为一种多功能工具，使研究人员能够获得所需特性并研究日益复杂的现象。本文回顾了酿酒酵母定向基因组进化的发展，重点介绍了推动进化工程的不同技术。
基于进化的强效泛疫苗的构建
Guo 1 , Yongbing Pan 3 , Xiaoli Wu 3 , Yimin Yang 3 , Zhaofei Jing 3 , Yongzhong Jiang 4 , SARS-CoV-2 Vaccine Task Force Group 1,2 , Yu Chen 1,2 , Huan Yan 1,2 , Yu Zhou 1 , Ke Xu 1,2,* , Ke Lan 1,2,5*
癌症进化的许多面 - serval
摘要癌细胞在不轻松的过程中获得基因型和表型变化。这些变化中的少数变化增强了细胞舒适性，从而使肿瘤得以发展并克服环境的限制和治疗。癌症的演化是由不同规则（例如离散和不恢复的遗传变异）以及连续且可逆的塑料重编程来驱动的。从这个角度来看，我们通过特定的例子探讨了细胞可塑性在肿瘤进化中的作用。我们通过上皮到间质转变的晶状体在实体瘤的“疾病进展”中讨论表观遗传和转录重编程，以及在激素驱动的癌症中内分泌治疗的“治疗抗性”。这些例子提供了细胞塑料进化的范围和挑战的范式，我们研究了最近的技术进步如何应对这些挑战。癌症进化是一个多方面的过程，其理解和利用将需要对观点和方法的同样多样化的棱镜。
转座因子作为进化的遗传加速器
当今时代，随着越来越多的动物基因组序列组装被报道，对转座因子 (TE) 的深入分析是进化基因组学最基本和最重要的研究之一。尽管 TE 一般被认为是无功能的垃圾/自私 DNA、寄生因子或有害诱变剂，但研究表明，TE 在几个方面对宿主基因组产生了重大影响，有时甚至是有益的影响。首先，TE 本身是多样化的，因此为基因组提供了谱系特异性特征。其次，由于 TE 构成了动物基因组的很大一部分，因此它们是基因组大小和组成进化变化的主要贡献因素。第三，宿主生物已将许多重复序列选为基因、顺式调控元件和染色质域边界，这些序列改变了基因调控网络，此外还部分参与了形态进化，这在哺乳动物中已有充分证明。在这里，我回顾了 TE 对基因组各个方面的影响，例如动物的基因组大小和多样性，以及哺乳动物基因网络和基因组结构的进化。鉴于许多非模式生物中可能还有许多 TE 家族有待发现，未知的 TE 可能对比以前考虑的更广泛的动物的基因网络做出了贡献。
鹦鹉让我们了解智力是如何进化的
在过去的一年里，人工智能机器人 ChatGPT 以其回答问题、撰写论文甚至编写软件的能力让人们眼花缭乱。在美国听说过 ChatGPT 的 13 至 17 岁青少年中（大多数），19% 表示他们曾用它做作业。ChatGPT 和 Bard、Meta AI 等其他聊天机器人都基于大型语言模型（简称 LLM）。这些模型通过输入大量来自互联网的文本，经过训练可以编写出非常像人类的语言。虽然这些文本包括路易丝·格丽克的诗歌、奥普拉最爱的礼物指南和《纽约时报》的文章，但正如我们所知，它也包括虚假、诽谤、暴力和恐怖内容。作为一种安全措施，大型聊天机器人的创建者还训练它们拒绝提供不适当或有害的信息，比如如何窃取某人身份的分步说明。但训练并非万无一失，人们已经利用了聊天机器人的弱点。在本期中，物理学和资深作家 Emily Conover 深入探讨了计算机科学家为使聊天机器人走上正轨所做的努力（第 18 页）。Conover 解释说，这是一个巨大的挑战，部分原因是这些 LLM 仍然很新，科学家们才刚刚开始了解聊天机器人的弱点。随着 LLM 融入日常产品或承担地铁系统等任务，挑战将变得更大。现实情况是，尽管 LLM 有时听起来像人类，但实际上不是。在阅读 Conover 的文章时，我学到了一个有趣的术语“随机鹦鹉”。华盛顿大学的计算语言学家 Emily Bender 和同事用它来解释，虽然 LLM 可以将单词编译成散文，但他们不理解他们“写”的内容的含义，因此无法理解它是否不准确或不道德。他们只是在鹦鹉学舌。真正的鹦鹉和研究它们的科学家可能会对这个术语感到反感。鹦鹉以能够模仿人类的语言而闻名。现在，科学家们发现鹦鹉可以做更多的事情，包括使用工具、制作工具集、解决复杂的难题，有时甚至能理解我们说的话。正如特约撰稿人 Erin Garcia de Jesús 报道的那样，有些鹦鹉可以克制自己，放弃现在的小奖励，以便以后获得更大的奖励（第 24 页）。长期以来，许多科学家低估了鹦鹉——甚至认为它们很笨——因为它们的大脑不像人类和其他灵长类动物的大脑那么大、那么复杂。最近，科学家们发现，鹦鹉的小脑袋里挤满了神经元，具有与灵长类动物大脑类似的特征。鹦鹉智力的许多谜团仍有待解决，包括鸟类究竟是如何以及为什么进化出这些惊人的能力的。但找到答案最终可能有助于我们更好地理解我们自身智力的起源，以及我们遇到的其他形式的智慧。现在，我们可以惊叹于鹦鹉的欢乐、它们的美丽，以及它们似乎在用工具打开和吃海芒果时所获得的乐趣。——南希·舒特，主编
人类代理共同进化的范式
合作对我们的生存和进步至关重要。进化游戏理论提供了一个镜头，以了解使合作成为成功策略的结构和激励措施。随着人工智能剂成为人类系统不可或缺的一部分，合作的动态具有前所未有的意义。人类代理团队，合同理论和诸如Web3之类的分散框架（以透明度，问责制和信任为基础）的融合为建立可强制执行的规则和对人类和AI代理人的生态而建立可强制执行的规则和训练的基础。我们将激励共生的共生概念化为人类与人工智能之间的社会契约，灵感来自Web3原则并在区块链技术中编码，以定义和执行双方的规则，激励措施和后果。通过探索这种范式，我们的目标是在AI，Web3和社会中的系统思维交集中催化新的研究，从而促进了合作人类代理协调的创新途径。
在热带气候变化下的冰川进化的物理建模
摘要。近年来，由于观察和/或计算机约束，由于全球冰川进化模型代码以及空间广泛的地理验证数据的可用性，因此，由于观察和/或计算的约束，在预先明显不可行的地区开发和验证冰川模型。热带安第斯山脉中的冰川代表了世界上观察到的一些最少和建模的冰川，使其在气候变化下的轨迹不确定。迄今为止的研究通常采用了表面能量平衡和冰流的经验模型，以模拟气候变化下的冰川进化，但是这些可能会错过未来冰川质量变化的重要非线性。我们结合了两种具有全球能力的建模代码，可提供这些过程的物理表现：（i）英国联合土地环境模拟器（Jules）解决了雪和冰的全部能量平衡，以及（ii）开放的全球冰川模型（OGGM），该模型（OGGM）解决了划定层次繁殖的shllow-ice-ice ecementing of the Hallow-ice-ace-ice equalitation equiplation equiplation cool coply cop＆repl＆repl＆repl。Jules – Oggm适用于秘鲁Vilcanota-urubamba盆地的500多个热带冰川，这是80万人的所在地，这些人主要居住在社会经济发展较低的农村社区，并且易于气候变化。该模型是针对可用的冰川和大地质量平衡观测值评估的，以实现使用建模工作流的潜力，以模拟十年时间表上的热带冰川进化。我们表明Jules -OGGM模型可以参数化
3 1. 蛋白质和 DNA 序列进化的变化 2 ...
在遗传学中，突变有两种类型（一个核苷酸被另一个核苷酸替换）。转换是将嘌呤核苷酸（两个环）变为另一个嘌呤（A ↔ G），或将嘧啶核苷酸（一个环）变为另一个嘧啶（C ↔ T）。所有其他用嘌呤取代嘧啶或用嘧啶取代嘌呤的突变称为颠换。尽管理论上只有四种可能的转换和八种可能的颠换，但实际上转换比颠换更有可能，因为用一个单环结构取代另一个单环结构比用双环取代单环更有可能。此外，转换不太可能导致氨基酸取代（由于碱基对摆动），因此更有可能在群体中以静默取代的形式持续存在。
交叉喂养影响抗性进化的目标......
1. 拉瓦尔大学科学与工程学院生物化学、微生物学和生物信息学系，加拿大 G1V 0A6 10 11 2. 拉瓦尔大学综合生物学与系统研究所（IBIS），加拿大 G1V 0A6 13 14 3. 拉瓦尔大学魁北克蛋白质功能、工程和应用研究小组 PROTEO，加拿大 G1V 0A6 17 18 4. 拉瓦尔大学海量数据研究中心（CRDM），加拿大 G1V 0A6 20 21 5. 拉瓦尔大学科学与工程学院生物学系，加拿大 G1V 0A6 23 24 6. 现地址：拉瓦尔大学医学院生物化学与分子医学系，蒙特利尔大学，H3C 3J7，加拿大 26 27 通讯作者：romain.durand.1@ulaval.ca 或 28
走向进化的技术框架 - 发光博客
目的这是三本讨论论文中的第二篇，这些论文从发现，关键信息和从2023/24会议上建立的一系列试点课程评论中得出的研究。审查是针对2021年经济合作与发展组织（OECD）报告苏格兰的卓越课程：《进入未来》的报告。第一篇论文 - 背景和更改的案例：试验课程评论的发现2023/24-列出了飞行员评论的背景，并讨论了这些试验的早期思维和结论。它还开始概述如何发展技术框架，以解决飞行员评论和其他地方参与者突出的问题。第二篇论文还反映了共同设计会议的反馈（2024年5月 - 现在），该会议的重点是跨课程期望（或核心能力）。第二篇论文寻求：