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[学术文献 ] 美国Lieber脑发育研究所开发了一种深度学习模型INTERACT 进入全文
Science Advances
2025年1月1日，Science Advances 发表了美国Lieber脑发育研究所（Lieber Institute for Brain Development）的研究，团队开发了一种深度学习模型INTERACT，利用人类大脑的单细胞DNAm数据预测特定细胞类型的DNAm调控变异：Deep learning predicts DNA methylation regulatoryvariants in specific brain cell types and enhances finemapping for brain disorders。研究表明，INTERACT模型在预测细胞类型特异性DNAm模式方面具有高准确性，并识别出可能驱动这些模式的DNA序列和转录因子。INTERACT预测的遗传变异能够反映细胞类型特异性，并在相关细胞类型中显著富集与大脑相关性状的遗传力。研究团队通过整合预测的遗传变异效应，显著提高了精神分裂症、抑郁症和阿尔茨海默病风险位点的精细定位能力，并将潜在致病基因定位至特定细胞类型。“这一研究的创新在于，我们能够使用人工智能深入揭示大脑细胞类型层面的基因调控机制，并精确预测哪些遗传变异具有关键功能意义，这种精确性为我们识别复杂疾病的关键基因和细胞类型提供了全新可能，”论文通讯作者、Lieber脑发育研究所首席研究员、约翰霍普金斯大学副教授韩士忠博士（Shizhong Han, Ph.D.）表示。对于患有阿尔茨海默病、精神分裂症和其他脑部疾病的患者，这些发现可能为确定全新的药物靶点铺平道路，这项研究突显了人工智能在揭示此前难以解析的遗传调控机制中的巨大潜力。
[学术文献 ] 清华大学揭示群体特异性死亡促进细菌扩张机制 进入全文
Nature Chemical Biology
2025年1月2日，清华大学刘锦涛团队在Nature Chemical Biology（IF=13）在线发表题为“Community-specific cell death sustains bacterial expansion under phosphorus starvation”的研究论文，该研究发现细菌在磷供给缺乏时触发群体特异性死亡，并通过回收含磷分子以维持群体扩张，展现了一种独特的适应机制。在这里，研究人员发现大肠杆菌生物膜可以在严重的磷限制下长时间保持稳定的扩张。生物膜内活性氧介导的细胞死亡支持了这种扩张。细胞死亡在空间上与生长区域分离，导致来自溶解细菌的磷的跨区域再循环。细胞死亡的增加和除磷后的稳定生长是群落特异性的，在浮游细菌中没有观察到。最后，磷在细胞死亡介导的营养再循环中具有独特的作用，因为上述现象在碳或氮饥饿下没有观察到。该工作揭示了细菌群落如何利用空间协调代谢来应对磷限制，这促进了细菌在波动环境中的强劲扩张。
[学术文献 ] 浙江大学提出可编程RNA剪接技术实现基因逻辑线路设计新范式 进入全文
Nature Chemical Biology
2025年1月2日，浙江大学王宝俊团队在Nature Chemical Biology（IF=13）在线发表题为“Programmable trans-splicing riboregulators for complex cellular logic computation”的研究论文，该研究报道了一类基于从头设计的外部指导序列的分裂内含子激活的反式剪接核糖调节子(SENTRs)。SENTR库提供了低泄漏表达、宽动态范围、机器学习的高预测性以及在多个组件级别的低串扰。SENTRs可以感知RNA靶，通过逻辑计算处理信号，并将其转化为各种输出，无论是mRNA还是非编码RNA。随后证明，使用多个正交SENTR同时调节单个基因，并将SENTR与分裂内含子介导的蛋白质反式剪接偶联，可以实现多达6个输入的数字逻辑运算。SENTR在大肠杆菌转录后水平上代表了一种强大和通用的调控工具，暗示了广泛的生物技术应用。
[学术文献 ] 贵州大学基于动态脂质组学和转录组分析揭示红花种子油脂合成的转录调控机制 进入全文
Journal of Agricultural and Food Chemistry
2024年12月31日，贵州大学王华磊教授团队在Journal of Agricultural and Food Chemistry在线发表了题为Dynamic Lipidomics and Transcriptome Profiling Reveals the Transcriptional Regulatory Mechanism Governing TAGs Formation in Seeds of Safflower的研究论文，该研究基于动态脂质组学和转录组分析为红花种子中脂质化合物的调控网络提供了新见解。 本研究通过结合定量脂质组学和转录组分析，揭示了红花种子中脂质积累模式、基因网络，并鉴定了参与三酰甘油（TAGs）生物合成的关键候选基因和转录因子（TFs）。共鉴定出417种脂质化合物及其相应的共表达基因，这些被归类为七个不同的脂质代谢物与基因模块。通过生物信息学分析，提出了一个涉及10个枢纽转录因子和12个结构基因的TFs-基因转录调控网络，这些基因参与调节TAGs和脂肪酸（FAs）的积累。此外，酵母单杂交试验结果表明，CtAP2.1和CtAP2.4（拟南芥中AIL5和AIL6的同源基因）可能在红花种子中TAGs生物合成中扮演重要角色。研究结果为红花种子中脂质化合物的调控网络提供了新见解，并为通过靶向作物育种提高油含量提供了潜在的基因资源。这些发现不仅增进了我们对红花油脂生物合成调控机制的理解，也为培育油脂含量更高的红花品种提供了科学依据。
[学术文献 ] 福建农林大学开发全球首个能源草多组学数据库 进入全文
iMeta
2024年12月28日，建农林大学朱方捷教授团队开发了能源草多组学数据库（EGDB，https://engrass.juncaodb.cn/），它将为能源草的研究提供强大的数据支持平台。研究成果以“EGDB: A comprehensive multi-omics database for energy grasses and the epigenomic atlas of pearl millet”为题发表在iMeta。EGDB 将种质数据与基因组学、转录组学、表观基因组学和表型组学数据相结合，以支持不同能源草物种的功能基因组研究。EGDB 还提供了目前为止最大的能源草表观组学数据，包括珍珠粟的高分辨率染色质修饰、染色质可及性和基因表达景观。
[学术文献 ] 华南理工大学开发pH/活性氧双敏感的自适应纳米载体 进入全文
ACS Nano
2024年12月28日，华南理工大学袁友永唯一通讯在ACS Nano 在线发表题为“Self-Adaptive Nanocarriers Overcome Multiple Physiological Barriers to Boosting Chemotherapy of Orthotopic Pancreatic Cancer”的研究论文。该研究开发了一种pH/活性氧（ROS）双敏感的自适应纳米载体（DATCPT），封装了一种胰腺化疗药物伊立替康（CPT-11）的类似物喜树碱（CPT），通过突破多种生理障碍来改善原位胰腺癌的化疗结果。DATCPT上的CPT具有外周带正电荷精氨酸（Arg）残基，并修饰酸响应性2,3-二甲基马来酸酐（DA）以增加循环时间。在酸性肿瘤微环境（TME）中，DA解离，暴露精氨酸以促进纳米载体结合和DATCPT的内化。随后，暴露的Arg和ROS之间的级联反应产生过氧亚硝酸盐（ONOO–），有效激活基质金属蛋白酶（MMP）降解致密的细胞外基质（ECM），增强DATCPT的深度积累和渗透。与此同时，ONOO–通过影响线粒体功能、阻止三磷酸腺苷（ATP）的产生和抑制ATP依赖性肿瘤衍生微泡（TMV）来抑制肿瘤转移。该研究开发了一种能够解决胰腺癌治疗中多种生理障碍的高效纳米载体。
