• 华大发布DNA存储评估平台 可针对不同类型文件进行编解码方法的择优方案输出

  常见的存储介质磁带、光盘和硬盘等都是通过记录“0”“1”的信息来进行数据存储。在数据大爆炸的今天，现有存储容量已跟不上数据存储需求，DNA数据存储技术应运而生。通过生物技术与信息技术的融合，将DNA作为数字信息的载体。理论上，1kg的DNA就能储存全球的数据。而把信息存进DNA的过程，核心一步就是把数据从二进制的010101“翻译”成DNA碱基序列的ATCG。针对这一步，国内外的科学家们先后开发了多种转码算法。图片、音频、视频、文本、程序、压缩包，文件多样，需求各异。而在不同的环境和需求下，不同的算法可能会影响编码和解码的准确性，目前还没有统一的评价体系和标准。那么，在实际应用中，哪种“译法”

  来源：华大

  时间：2021-07-14

• Nature子刊：一种识别DNA变异的更好方法

  南加州大学的研究人员已经找到了一种更好的方法来识别负责影响细胞功能和疾病的遗传变化的难以捉摸的 DNA 变异。该大学的科学家使用计算生物学工具研究了DNA 中的“可变数目串联重复序列（variable number of tandem repeats，VNTR）”。VNTR 是一段 DNA 片段，由反复重复的短核苷酸模式组成，就像格子图案衬衫一样。虽然它们只占人类基因组的3%，但重复DNA 控制着一些基因的编码方式和细胞中蛋白质的产生水平，并解释了大部分结构变异。目前的方法不能准确检测某些重复序列中基因的变异。南加州大学科学家的这种新方法可以检测不同人群中的变异以及它们如何影响基因表达，这有助

  来源：生物通

  时间：2021-07-13

• 新的筛查方法提高了新生儿代谢紊乱的诊断水平

  发表在《美国医学会杂志网络开放》(JAMA Network Open)上的这项研究表明，与传统方法相比，非靶向代谢组学识别的疾病种类更多，包括没有临床可用生化检测的疾病。研究人员希望通过采用代谢组学来筛查先天性代谢错误，为患有罕见代谢疾病的个人和家庭带来更快速、更有效和更便宜的诊断旅程。目前，在美国出生的每个婴儿都要接受新生儿筛查，以检查出生时是否有严重但罕见的健康问题。筛查包括血液、听力和心脏测试，”通讯作者萨拉·埃尔西博士说，她是贝勒大学分子和人类遗传学教授，也是贝勒大学生物化学遗传学高级主任。“虽然新生儿筛查在过去10年里总体上有了改善，但在过去40至50年里，对代谢先天错误的临床筛查并

  来源：Baylor College of Medicine

  时间：2021-07-13

• 新技术同时降低烟草中的尼古丁含量和有害化合物

        图:过度表达的PAP1和TT8基因使烟草植株变红，但也有助于减少致癌化学物质。北卡罗莱纳州立大学的研究人员开发了一种可以改变植物新陈代谢的新技术。这项技术在烟草植株上的测试表明，它可以减少有害的化学物质，包括一些致癌物质。这些发现可以用来提高农作物的健康效益。谢德玉说:“很多技术都可以成功地减少烟草等植物中的特定化学物质或生物碱，但研究表明，其中一些技术在减少目标化合物的同时，也会增加其他有害的化学物质。”他是北卡罗来纳州立大学植物和微生物生物学教授，也是描述该研究论文的通讯作者。“我们的技术减少了一些有害化合物——包括上瘾的尼古丁、致癌的n -亚

  来源：Journal of Advanced Research

  时间：2021-07-13

• 哈佛学者开发新的成像技术：速度提高100-1000倍

           Dushan Wadduwage在他西北的实验室里使用激光进行深层组织成像的研究。科学家们希望它能让他们看到复杂系统的内部运作长期以来，显微镜学家一直在寻找一种方法，能够及时地对活体进行高质量的深层组织成像。到目前为止，当研究复杂生物系统的内部工作时，他们不得不在图像质量和速度之间做出选择。专家们说，一个更好的成像系统将对生物学和神经科学的研究人员产生强大的影响。现在Dushan N. Wadduwage，一位在FAS高级成像中心的约翰哈佛杰出科学研究员，和一个来自麻省理工学院的团队，在《科学进展》杂志的一篇报告中详细介绍了

  来源：harvard

  时间：2021-07-12

• 新方法治疗心血管和肺部疾病——便宜的人工细胞

        培养皿中HIP心肌细胞的免疫荧光加州大学旧金山分校(UC San Francisco)的科学家表示，基因编辑细胞疗法可用于成功治疗心血管和肺部疾病，这可能为开发更便宜的细胞疗法铺平道路，用于治疗目前几乎没有可行选择的疾病。在小鼠身上进行的这项研究，是再生细胞治疗这一新兴领域中首次表明，被称为“HIP”细胞的特殊工程诱导多能干细胞产品可以成功用于治疗重大疾病，同时避开免疫系统。免疫反应是导致移植失败的主要原因，并对使用工程细胞进行治疗构成了障碍。“我们发现，在不同组织类型的小鼠中，免疫工程HIP细胞可靠地逃避了免疫排斥，这种情况类似于在不相关的人类个体

  来源：Proceedings of the National Academy of Sciences

  时间：2021-07-12

• 蛋白质科学研究平台生物成像中心在原位冷冻电镜技术开发领域取得新进展

  　　2021年7月8日，国际结构生物学领域权威期刊《Journal of Structural Biology》在线发表了由中国科学院生物物理研究所蛋白质科学研究平台生物成像中心与孙飞研究组合作的技术创新成果《VHUT-cryo-FIB, a method to fabricate frozen hydrated lamellae from tissue specimens for in situ cryo-electron tomography》，针对组织样品原位结构生物学研究的技术瓶颈开发了组织样品冷冻含水切片制备技术VHUT-cryo-FIB，这是该中心在2016年开发的细胞样品冷冻含水

  来源：中国科学院生物物理研究所

  时间：2021-07-10

• 迟洪波博士Nature发文：CRISPR-Cas9技术解析关键免疫细胞的选择性调控

   Chi Hongbo博士美国圣犹达儿童研究医院迟洪波教授领导的研究小组发现了一种生物途径，可以选择性地调控关键免疫细胞：称为滤泡辅助性T细胞（Tfh）的发育及体液免疫反应。这一发现为开发激活代谢途径的药物提供了希望，从而提高疫苗的有效性，包括那些预防COVID-19的疫苗。这些药物可以刺激免疫系统在免疫后产生更强烈的反应，产生更多的抗体来对抗病毒或细菌。这项研究发表在Nature杂志上，为开发药物奠定了基础，这些药物可以降低这种途径，减轻红斑狼疮等自身免疫性疾病。在这种疾病中，过度活跃的免疫系统会产生抗体，攻击身体自身的组织。领导这项研究的迟洪波教授主要从事T细胞所介导的适应性免疫

  来源：生物通

  时间：2021-07-09

• Science子刊：新显微技术可以更快、更精细地成像深层组织

  为了创建大脑等组织的高分辨率3D图像，研究人员经常使用双光子显微镜，这涉及到将高强度激光对准样本，以诱导荧光激发。然而，在大脑深处进行扫描是很困难的，因为光线在深入大脑深处时会散射，使图像变得模糊。双光子成像也很耗时，因为它通常需要一次扫描单个像素。一个由麻省理工学院和哈佛大学的研究人员组成的团队现在已经开发了一种改进的双光子成像技术，它可以成像组织的深处，而且成像速度比以前要快得多。研究人员说，这种成像技术可以让科学家更快地获得血管和大脑内单个神经元等结构的高分辨率图像。这项新研究的作者之一、麻省理工学院研究科学家穆拉特·耶尔德勒姆(Murat Yildirim)说:“通过修改进入人体组织的

  来源：Science Advances

  时间：2021-07-09

• 北京大学高歌课题组开发出基于自适应卷积核的新卷积学习方法

  深度学习是机器学习的一种，通常指基于表示学习的深度神经网络，如基于卷积神经层构建的卷积神经网络、基于递归神经层构建的递归神经网络等。它适合用来发现海量高维数据背后的复杂模式。近十年来，随着计算机算力的大幅提升，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了众多成果，其中可以捕捉数据局部特征的卷积神经网络已被广泛应用于组学序列数据分析、生物影像处理等多个生命科学相关领域。卷积神经网络可利用卷积层中一系列卷积核来自动识别输入序列上频繁出现的序列片段，并通过将这些片段组合以发现其中的序列motif。然而，目前卷积层只能使用预设固定长度的卷积核，难以适应海量组学数据中复杂多变的信号模式。

  来源：北京大学新闻网

  时间：2021-07-09

• Nature Methods：绘制单细胞代谢图谱的新方法

  来自欧洲分子生物学实验室（EMBL）和德国癌症研究中心（DKFZ）的科学家近日在《Nature Methods》上发表文章，提出了一种绘制单细胞代谢图谱的新方法。这种名为“SpaceM”的方法结合了荧光显微镜和特殊形式的质谱，每小时可分析1,000多个细胞中的100多种代谢物和脂质。他们希望未来可通过这种方法来更好地回答各种生物医学问题。如今，许多生物医学研究将注意力放在单个细胞的代谢产物上。在过去，它们仅仅被视为降解产物或合成复杂细胞分子的组件，现在才知道它们还作为信号分子支持和确定细胞功能，从而对维持身体的健康平衡做出重要贡献。德国癌症研究中心的Mathias Heikenwalder表示

  来源：生物通

  时间：2021-07-08

• Brief. Bioinformatics | 高歌课题组开发出基于自适应卷积核的新卷积学习方法

  　　深度学习是机器学习的一种，通常指基于表示学习的深度神经网络，如基于卷积神经层构建的卷积神经网络、基于递归神经层构建的递归神经网络等。它适合用来发现海量高维数据背后的复杂模式。近十年来，随着计算机算力的大幅提升，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了众多成果，其中可以捕捉数据局部特征的卷积神经网络已被广泛应用于组学序列数据分析、生物影像处理等多个生命科学相关领域。   　　卷积神经网络可利用卷积层中一系列卷积核来自动识别输入序列上频繁出现的序列片段，并通过将这些片段组合以发现其中的序列motif。然而，目前卷积层只能使用预设固定

  来源：北京大学生物医学前沿创新中心

  时间：2021-07-08

• Genome Biology：汤富酬课题组开发出单细胞基因组单分子测序新方法

  单细胞全基因组测序技术（scWGS）可以有效揭示生物样品中不同细胞之间的异质性，并系统鉴定单个细胞的基因组中发生的遗传变化，例如拷贝数变异（CNV）和点突变（单核苷酸变异，SNV）等。过去十年，研究人员已经开发出多种单细胞基因组扩增技术，例如简并寡核苷酸引物PCR扩增技术(DOP-PCR)、多重置换扩增技术（MDA）、多重退火和基于环的扩增循环技术（MALBAC），以及通过转座子插入和体外转录进行线性扩增技术（LIANTI）等。但是，目前的单细胞全基因组测序技术均基于二代测序（NGS）平台，该平台检测准确度高，但是测序读长相对较短（通常只有150bpX2），主要适用于检测单个细胞中的

  来源：北京大学新闻网

  时间：2021-07-07

• 白洋研究组发表“微生物组数据分析方法”的重要综述

  　　近年来高通量测序技术的发展促进了一系列适合微生物组研究的技术发展，同时也积累了海量数据。然而，微生物组数据分析过程复杂、分析工具种类繁多，这限制了广大研究者进入该领域。   　　中国科学院遗传与发育生物学研究所白洋研究组受Protein & Cell (IF: 14.87)编辑部邀请，撰写微生物组数据分析方法综述。该综述概述了微生物组常用测序技术——扩增子和宏基因组等方法的优缺点，推荐了常用软件、分析流程和数据库，以便研究者选择适合的分析工具和方法。此外还介绍了微生物组下游分析的统计和可视化方法，包括多样性、物种组成、差异比对、相关、网络、机器学习、进化、来源追溯等方法(

  来源：中国科学院遗传与发育生物学研究所

  时间：2021-07-07

• DNA的哪些部分特别容易受伤？新方法绘制“损伤组”

  贝勒医学院领导的研究团队近日采用了一种新的单细胞扩增和测序策略来鉴定细胞的损伤组（damagenome）。他们确定了人类脑细胞的基因组中似乎容易出现DNA自发性损伤的部分。这项研究结果于7月2日发表在《Science Advances》杂志上，突出了可能导致疾病的“高损伤”基因。文章的通讯作者、贝勒医学院的分子和人类遗传学研究人员Chenghang Zong表示： “这些高损伤基因基本上对应于我们基因组中的致命弱点，因为 DNA 损伤不仅会导致体细胞突变，而且频繁的损伤还会引起表观遗传变化，导致基因表达改变和变异。”Zong博士及其同事提出了一种名为“基于线性复制和拆分的全基因组扩增（LCS-

  来源：生物通

  时间：2021-07-06

• 组织工程的突破，支持组织生长的记忆支架

  今天发表的研究已经证明了3D打印组织支架的可行性，这种支架在植入后可以无害地降解，同时促进组织再生。支架显示出非常有希望的组织愈合性能，包括支持细胞迁移、组织“生长”和血管重建（血管生长）的能力。来自伯明翰大学化学学院的Andrew Dove教授领导了这一研究小组，他是发表在《Nature Communications》上的论文的主要作者，这篇文章描述了支架的物理特性，并解释了“形状记忆”是如何促进组织再生的关键。Dove教授评论说：“支架有均匀分布和相互连接的孔隙，允许周围组织的营养物质扩散。形状记忆意味着当支架植入组织时，这种结构被保留下来，这支持细胞渗入支架，同时鼓励组织再生和血运重建。

  来源：生物通

  时间：2021-07-06

• Nature子刊：去除转基因，提高育种效率的新方法

        日本的研究人员设计了一种技术，可以对植物叶绿体的DNA进行点突变，而不会留下任何遗传工程技术（图片来源：Image by Hiroko Uchida CC BY-SA 4.0, http://uchidahiroko.com/works-s.html）几十年来，通过基因工程育种更好的作物已经成为可能，但转基因植物的使用一直受到技术挑战和普遍争议的限制。一种新的方法可能解决这两个问题，方法是修改植物细胞产生能量的部分，然后去掉DNA编辑工具，这样它就不会被未来的种子继承。东京大学的遗传学家最近在《自然植物》(Nature Plants)杂志上发表了概

  来源：Nature Plants

  时间：2021-07-05

• 利用开创性的无创技术治疗神经系统疾病

  印第安纳大学医学院的研究人员正在开发一种新的非侵入性脑刺激技术来治疗神经系统疾病，包括疼痛、创伤性脑损伤(TBI)、癫痫、帕金森病、阿尔茨海默病等。解剖学、细胞生物学和生理学副教授金晓明博士表示:“鉴于大脑刺激在人类大脑研究和神经疾病治疗中的使用越来越多，这项研究可以对医生和患者产生重大影响。”当一个人经历一个脑损伤、神经损伤或神经退化,如癫痫和创伤性脑损伤,损伤大脑从而导致损失和损害的神经或超兴奋性神经元和发展构成某些神经系统疾病如神经性疼痛和癫痫。“传统的治疗主要是试图直接抑制这种兴奋过度,”金说,“但我们发现大脑或神经系统的初始伤害损失引起的脑组织,造成神经系统来弥补损失函数通过更加努力

  来源：Neurotherapeutics

  时间：2021-07-05

• Science介绍一种用于单细胞空间转录组学的新方法：sci-Space

  研究人员介绍了“sci-Space”，这是一种新的空间转录组学方法，可以在比以前的方法更大的尺度上保留单细胞分辨率和空间异质性。他们用这种方法构建了发育14天的小鼠胚胎的整个切片的单细胞图谱。单细胞RNA测序方法在理解生物体和复杂组织如何发育方面取得了巨大进展。虽然细胞的空间组织是正常发育、稳态和病理生理学的中心，但许多单细胞RNA测序方法失去了有价值的背景空间信息。那些保存细胞之间空间环境的基因可以被限制在一组特定的基因和/或一个小的组织区域。为了克服这些挑战，Sanjay Srivatsan及其同事开发了sci-Space，这是一种空间转录组学方法，在保留单细胞分辨率的同时，还能在更大的尺

  来源：Science

  时间：2021-07-02

• 一种不影响mRNA分子活性的新型mRNA标记技术

  虽然有几种方法可以标记和跟踪活细胞内的RNA，但它们严重倾向于一个令人烦恼的权衡。在一个极端情况下，有些标签会发出强烈的信号，扰乱信使rna的活性。在另一种极端情况下，有些标签能够保持信使rna的天然活性并发出微弱的信号。查尔默斯理工大学的研究人员开发的一种新方法可能解决这个难题。新方法可用于生成包含tCO三磷酸的mRNA转录本，tCO是一种荧光三环胞嘧啶类似物。这些转录本很容易可视化和追踪。而且，它们的行为就像普通的mRNA转录本，因为荧光胞嘧啶非常像普通胞嘧啶。荧光胞嘧啶，1,3-重氮-2-氧苯恶嗪，可以通过末端标记反应和游离转录酶大量地合并到RNA中。在最近的一项研究中，Chalmers

  来源：

  时间：2021-07-02

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