基于U-net卷积神经网络的RNA二级结构预测发展引言RNA是一种由核苷酸组成的生物大分子，广泛存在于细胞中。RNA分子不仅在遗传信息传递中起着重要作用，还参与了多种生物过程，如转录、翻译和调控等。RNA的二级结构是指其核苷酸链上互相配对形成的三维空间结构，对于RNA的功能和稳定性至关重要。准确预测RNA二级结构可以帮助研究人员理解RNA的功能和调控机制。一、RNA二级结构预测方法的挑战RNA二级结构的预测是一个具有挑战性的问题。RNA分子长度通常较长，存在大量的可能配对方式，预测过程复杂且计算量大。传统的RNA二级结构预测方法主要基于序列比对、能量小化和机器学习等技术。然而，这些方法在处理长序列时往往存在局限性，并且难以处理RNA的结构异质性和动态性。二、U-net卷积神经网络简介U-net卷积神经网络是一种广泛应用于图像分割任务的深度学习模型。它的特点是具有对称的U形结构，包括一个下采样路径和一个上采样路径。下采样路径用于提取输入图像的特征，而上采样路径则用于生成与输入图像相同尺寸的预测结果。U-net网络结构的独特设计使得它在图像分割任务中具有较好的性能。基于U-net的RNA二级结构预测方法基于U-net的RNA二级结构预测方法首先将RNA序列编码成图像表示，其中RNA的碱基对配对部分用亮色表示，非配对部分用暗色表示。然后，通过U-net网络对编码后的RNA图像进行训练和预测。训练过程包括两个阶段：训练阶段和预测阶段。在训练阶段，首先需要准备用于训练的RNA序列和其对应的二级结构数据。将RNA序列转化为图像表示时，可以使用碱基对之间的相互作用信息来构建图像。然后，利用已知的RNA二级结构数据，生成对应的二级结构图像，其中碱基对部分标注为亮色，非配对部分标注为暗色。这样，可以得到一组RNA图像-结构对作为训练数据。接下来，使用U-net网络对训练数据进行训练。U-net网络通过自动学习RNA图像的特征和结构信息，建立了RNA序列与其二级结构之间的映射关系。在训练过程中，使用交叉熵损失函数来评估预测结果与真实标签之间的差异，并通过反向传播算法来更新网络的参数。通过反复迭代训练，网络逐渐学习到RNA图像和二级结构之间的复杂关系，提高了预测准确性。在预测阶段，给定一个未知的RNA序列，首先将其转化为图像表示。然后，将该图像输入经过训练好的U-net网络进行预测。网络输出的预测结果可以表示为一个二值图像，其中亮色区域表示可能的碱基对。根据这些碱基对的位置，可以推断出RNA序列的二级结构。三、基于U-net的RNA二级结构预测的应用前景基于U-net的RNA二级结构预测方法具有广阔的应用前景。它可以帮助研究人员理解RNA的结构和功能关系，揭示RNA在生物过程中的作用机制。该方法可以辅助药物设计和开发，通过预测RNA的二级结构，可以更好地了解RNA与药物之间的相互作用，从而有针对性地设计和优化药物分子。基于U-net的RNA二级结构预测方法还可以在生物工程领域中发挥重要作用，例如在合成生物学中设计和构建具有特定功能的RNA分子。随着技术的发展，基于U-net的RNA二级结构预测方法还可以与其他生物信息学技术相结合，以进一步提高预测准确性和效率。例如，结合RNA序列的保守性信息、序列和结构的共进化关系等，可以构建更加复杂和全面的预测模型。利用深度学习中的注意力机制和迁移学习等技术，可以进一步提高预测方法的泛化能力和适应性。结论基于U-net卷积神经网络的RNA二级结构预测方法为生物学和生物医学领域提供了一种新的工具和思路。通过充分挖掘RNA序列与二级结构之间的关联，该方法可以在预测准确性和效率上取得显著的提升。未来，随着技术的不断演进和数据的积累，基于U-net的RNA二级结构预测方法有望在生物医学研究、药物设计和合成生物学等领域发挥更加重要的作用，为科学研究和应用创新提供有力支持。参考文献周杰，特洛伊安斯卡亚，O.G.（2015）。基于深度学习序列模型预测非编码变异的效果。《自然方法学》，12(10)，931-934。凯利，D.R.，斯诺克，J.，林恩，J.L.（2016）。Basset：使用深度卷积神经网络学习可访问基因组的调控代码。《基因组研究》，26(7)，990-999。曲洋，周斌，余扬（2019）。基于卷积神经网络的RNA序列结构对齐。《生物信息学》，35(14)，i305-i313。

【新冠毒株XE】 大家先不要太紧张，这个毒株刚出来，目前什么强有力的数据都还没出现呢，我们可以先观望一会儿。它不一定能存世很久，也不一定能带来比德尔塔、奥密克戎等毒株更大的危害。但有一点我得和大家强调一下，新冠病毒是RNA病毒，变异是它的天性。现在有ο毒株、δ毒株，今后肯定还会出现π毒株ρ毒株σ毒株，等等等等。除非病毒自然消亡，否则变异多了，总有一天疫苗会失效。且国家经济要继续向前发展，人民的生活要恢复正常，总有一天，疫情封控措施是会放开的。到时候就只能靠我们自己了。所以从现在开始就好好养成戴口罩、勤洗手、不扎堆等自我防控的好习惯吧。 作者：妇产科的陈大夫介绍：三甲专科医院妇产科医生、医学科普作者版权说明：本文为原创科普，未经授权，禁止任何形式的发布与商业用途。

标题：生物技术和基因编辑的研究报告摘要：本研究报告旨在探讨生物技术和基因编辑的关键概念、应用领域和前景。我们将介绍生物技术和基因编辑的基本原理，并探讨其在医学、农业和环境领域的潜在影响。引言：生物技术和基因编辑是现代生命科学中的重要领域，其研究和应用正引领着科学和技术的进步。生物技术通过利用生物系统和生物分子，以及相关的工程技术，来改变生物体或生物系统的性质和功能。基因编辑则是一种能够直接修改生物体基因组的技术，通过精确编辑基因，可以实现对遗传特征的调控和改变。生物技术的基本原理生物技术的基本原理包括基因工程、蛋白质工程和细胞工程等。基因工程涉及将外源基因导入目标生物体，并使其表达特定蛋白质。蛋白质工程致力于设计和改造蛋白质结构和功能，以满足特定需求。细胞工程则包括细胞培养、细胞分离和细胞修饰等技术，用于生产有用的物质或改良细胞功能。基因编辑技术基因编辑技术是一种精确编辑生物体基因组的方法，如CRISPR-Cas9系统。该技术利用特定的酶和导向RNA分子，可以精确切割和编辑DNA序列，实现基因的添加、删除或修饰。基因编辑技术在研究、医学和农业领域具有广泛的应用，如疾病调节、农作物改良和基因驱动技术等。生物技术和基因编辑的应用领域生物技术和基因编辑在医学领域的应用涵盖了基因调节、药物研发和疾病诊断等。通过基因编辑技术，可以纠正致病基因或增强调节效果。在农业领域，生物技术和基因编辑可以用于改良作物、提高产量和抗病能力。此外，生物技术和基因编辑还可以应用于环境保护和生态恢复等

表观遗传学在发育生物学和疾病中的作用随着科学技术的进步，人们对于遗传学的理解不再局限于传统的基因序列，而是开始关注基因组上与基因序列无关的遗传信息传递，即表观遗传学。表观遗传学研究了基因组中与基因序列相关的修饰方式和遗传信息传递，包括DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA以及其他形式的表观遗传修饰。这些修饰可以影响基因的表达模式，调控基因的功能和活性，进而影响生物的发育和疾病的发生。目的是综述表观遗传学在发育生物学和疾病中的作用。通过对表观遗传学的基本原理和机制的介绍，我们将探讨其在发育过程中的调控作用以及在疾病发生和发展中的贡献。了解表观遗传学的作用对于揭示生物发育的分子机制以及疾病的发生机理具有重要的意义。此外，对表观遗传学的深入理解还可以为未来的生物医学研究和临床实践提供新的思路和方法。DNA甲基化是表观遗传学中为经典的修饰方式之一。它通过在DNA分子上加上甲基基团来改变某些基因的表达模式。甲基化可以发生在CpG二核苷酸的胞嘧啶上，通过DNA甲基转移酶的催化作用，将甲基基团添加到CpG位点上。甲基化的程度和位置可以影响某些基因的启动子活性，从而调控基因的表达。组蛋白修饰是指在组蛋白蛋白质上的化学修饰，如乙酰化、甲基化、磷酸化等。这些修饰可以改变染色质的结构和组织，进而影响基因的可及性和表达。非编码RNA是指在转录过程中产生的不具有编码蛋白质功能的RNA分子。ncRNA包括微型RNA、长链非编码RNA。它们可以通过与mRNA结合或调控蛋白质的翻译过程来影响基因的表达调控。ncRNA在发育过程中扮演着重要的角色，调控基因表达的时机和程度。除了DNA甲基化、组蛋白修饰和ncRNA之外，表观遗传学还涉及其他形式的修饰方式，如DNA羟甲基化、DNA糖基化、组蛋白去乙酰化等。这些修饰方式在发育和疾病中都发挥着重要的调控作用，影响基因的表达和细胞功能。在胚胎发育过程中，表观遗传学扮演着重要的角色。通过DNA甲基化、组蛋白修饰和非编码RNA的调控，胚胎细胞可以实现不同基因的表达模式，从而引导胚胎的定向发育。这些表观遗传修饰方式可以影响基因的可及性和表达水平，调控胚胎发育的时机和方向。干细胞是具有自我更新和多能分化潜能的细胞类型。在干细胞分化过程中，表观遗传学的调控作用至关重要。通过DNA甲基化和组蛋白修饰的变化，干细胞可以逐渐定向分化成各种特定类型的细胞，如神经细胞、心肌细胞等。这些表观遗传修饰方式可以在细胞命运决定的过程中发挥重要的作用。表观遗传学在组织发生和器官形成中也发挥着关键的调控作用。不同细胞类型的表观遗传修饰方式可以使得特定基因在特定细胞类型中得到激活或抑制，从而促进组织和器官的形成。例如，在胚胎发育中，特定的组蛋白修饰模式可以引导肢体、器官和组织的发生和定向分化。表观遗传学在发育生物学中发挥着重要的作用。通过DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA等多种表观遗传修饰方式的调控，细胞可以实现基因表达的时机、程度和空间上的精确调控，从而驱动胚胎发育、干细胞分化以及组织和器官的形成。在胚胎发育过程中，表观遗传学调控着细胞的定向分化和组织的定型。它影响着基因的可及性和表达水平，引导胚胎细胞朝着特定方向发展。而在干细胞分化过程中，表观遗传学调控着干细胞的命运决定，使其逐渐转变为特定类型的细胞。此外，表观遗传学在组织发生和器官形成中起着重要的作用。通过特定的表观遗传修饰方式，特定基因在特定细胞类型中得到激活或抑制，从而促进组织和器官的形成和定型。对表观遗传学在发育生物学和疾病中的作用的深入研究具有重要的科学意义和临床应用价值。进一步理解表观遗传学的基本原理和机制，有望为生物医学研究和临床实践提供新的思路和方法，促进人类健康的进一步发展。参考文献【1】Bird, A. Perceptions of epigenetics. Nature, 447, 396-398。【2】Jaenisch, R., & Bird, A.. Epigenetic regulation of gene expression: how the genome integrates intrinsic and environmental signals. Nature genetics, 33 245-254。【3】Feinberg, A. P., & Vogelstein, B. Hypomethylation distinguishes genes of some human cancers from their normal counterparts. Nature, 301, 89-92。

化学传感器的检测与分析的新进展前言化学传感器是一种能够将化学物质转化为可观测信号的装置，广泛应用于环境监测、生命科学、医学诊断等领域。近年来，随着纳米技术、生物技术和信息技术的快速发展，化学传感器在检测与分析方面取得了许多新的进展。本文将从纳米传感器、生物传感器和智能化学传感器三个方面介绍化学传感器的新进展，并探讨其在实际应用中的潜力。纳米传感器纳米技术的发展为化学传感器的研究提供了新的思路和方法。纳米传感器利用纳米材料的特殊性质，如高比表面积、量子效应和表面增强拉曼散射效应，可以实现对微量物质的高灵敏度检测。例如，金纳米颗粒可以作为表面增强拉曼散射（SERS）基底，通过与目标分子的相互作用增强其拉曼散射信号，实现对微量分子的检测。纳米传感器还可以通过调控纳米材料的形貌和结构，实现对不同物质的选择性检测。例如，通过控制金纳米棒的纵横比例，可以实现对不同光谱响应的分子的选择性检测。纳米传感器的发展为化学分析提供了更加灵活和高效的工具。生物传感器生物传感器是一类利用生物材料作为传感元件的传感器，具有高度的选择性和灵敏度。生物传感器可以利用生物分子之间的特异性识别反应实现对特定分子的检测。例如，蛋白质传感器可以利用蛋白质与特定配体之间的结合反应实现对目标分子的检测。基因传感器可以利用DNA或RNA的互补配对特性实现对特定序列的检测。生物传感器不仅可以应用于生命科学研究和医学诊断，还可以用于环境监测和食品安全领域。生物传感器的研究进展为快速、灵敏和特异的分子检测提供了新的途径。智能化学传感器随着信息技术的迅猛发展，智能化学传感器成为化学分析领域的新热点。智能化学传感器集成了传感器、信号处理和数据分析技术，能够实现对化学物质的实时监测、分析和预测。智能化学传感器通常采用微型化和无线通信技术，可以远程监测和控制，为实时环境监测提供了便利。例如，智能化学传感器可以实时监测水体中的重金属离子浓度，并通过无线网络将数据传输到中心服务器进行分析和处理，从而实现对水质的实时监测和预警。智能化学传感器还可以结合人工智能和机器学习算法，实现对大规模数据的高效处理和分析，提高检测的准确性和灵敏度。智能化学传感器的发展为实时化学分析提供了新的机遇。结论化学传感器的检测与分析在纳米技术、生物技术和信息技术的推动下取得了许多新的进展。这些新进展为化学分析提供了更加灵活、高效和智能化的工具，拓宽了化学传感器在环境监测、生命科学和医学诊断等领域的应用。然而，仍然面临一些挑战，如对复杂样品的分析、传感器的稳定性和可靠性等。未来的研究方向包括开发更加灵敏和选择性的传感器，提高传感器的稳定性和可重复性，并进一步结合人工智能和大数据分析技术，实现对大规模数据的高效处理和智能分析。化学传感器的发展将为我们更好地理解和应对复杂化学系统提供重要支持，促进科学研究和实际应用的进一步发展。参考文献李晓，魏刚，张晓。（2020）。基于纳米材料的环境监测传感器。纳米材料，10(4)，809朱晓，杨晨。（2019）。临床和环境监测生化传感器的进展。传感器，19(9)，2061雷曼·阿卜杜拉·拉赫曼，安萨里，阿斯兰·穆罕默德·舒瓦斯塔夫，阿克特尔，穆罕默德·舒巴特。2020）。智能传感器系统用于环境监测：一项综述。过程，8(8)，1020瓦什斯特，S. K.（2017）。用于生物传感应用的智能纳米材料。纳米材料7(9)，257张晓，王丽，姜洋，季华。（2021）。智能化学传感器的新进展：从材料到应用。

水产养殖中的转录组学：现状和应用转录组学是对细胞中总RNA转录物的分析，它对活跃和休眠的细胞过程有了广泛的了解。下一代测序技术的新进展，如高通量信使核糖核酸测序（RNA-seq），有助于破译生物体整个转录组的功能复杂性。近，转录组分析已被广泛用于水产养殖，用于有效识别和表达分析与生长、繁殖、发育、免疫、疾病、应激和毒理学有关的候选基因。在缺乏全面基因组序列的情况下，转录组学能够检测与感兴趣性状相关的分子标记，如简单序列重复和单核苷酸多态性。本文综述了转录组分析的过程以及水产养殖中与疾病和免疫、繁殖和发育、生长和营养、毒理学和应激相关的转录组学的现状。此外，这篇综述强调了转录组学的应用，包括遗传资源的产生、差异基因表达、分子途径的分析和分子标记的开发。介绍水产养殖是一个快速增长的农业部门，2015年全球产量为1.06亿吨（粮农组织，2017年）。尽管水产养殖在全球范围内广泛开展，但也存在一些限制因素，如疾病造成的经济损失、特定饲料的不可用以及缺乏转基因品种（Allen&Steeby，2012年）。自2005年以来，通过下一代测序（NGS）进行的基因组测序及其应用，包括宏基因组学和转录组学，帮助科学家应对了水产养殖中的许多挑战。近，生物科学在很大程度上受益于各种“组学”技术的应用，如基因组学（基因分析）、转录组学（mRNA分析）、蛋白质组学（蛋白质分析）和代谢组学（代谢物分析），以了解各种生物过程的潜在分子机制。近在水产养殖方面的许多研究都显示了这些经济学技术的反响。因此，近出现了与基因组学（Yáñez et al.2015；Abdelrahman et al.2017）、宏基因组学（Martínez-Porchas&Vargas Albores 2017；Ortiz-Estrada et al.2018）、蛋白质组学（Rodrigues et al.2012）和代谢组学（Young&Alfaro 2016）在水产养殖中的应用相关的综合综述。然而，关于转录组学在水产养殖中的应用，缺乏全面的综述，现有的综述主要集中在免疫、疾病和营养方面（Martin等人，2016；Martin和Król 2017；Sudhagar等人，2018；Ye等人，2018）。与相对稳定的基因组相比，转录组的变化可以随着生物体的发育阶段、生理条件和外部环境而观察到。这使它成为检验基因型和表型之间关系的有力工具。尽管蛋白质组学和代谢组学同样具有动态性和有效性，但分析的可重复性和复杂性是主要缺点（Horgan&Kenny，2011年）。NGS已被用于生成参考基因组、转录组和基因组资源，以检测单核苷酸多态性（SNPs）和其他分子标记，这些标记具有许多下游特异性应用，如建立连锁图和识别重要性状的定量性状基因座（QTL）。NGS绘图技术和序列算法以一种更简单有效的方式组装水产养殖物种的参考基因组。NGS在基因组分析的成本效益、高测序速度、高分辨率和准确性方面具有许多优势。它有助于扩大全基因组测序的实用性。尽管成本高昂且耗时，但它仍然是建立可持续盈利水产养殖的基本工具（Yue&Wang，2017）。转录组是细胞在给定时间点的总RNA含量。转录组测序是对缺乏参考基因组的非模式物种的基因组和功能基因的功能元件进行快速和成本效益解释的理想选择（Garg等人，2011）。它的具体目的是（i）破译每个基因的完整蛋白质编码序列区（ii）确定基因的起始和终止位点、选择性剪接和转录后修饰的转录组成，以及（iii）测量转录物在体外发育和不同条件下的表达（Liu et al.2013）。使用基于序列或杂交的定制微阵列对转录组进行定量（Clark等人2002；Reinartz等人2002；Bertone 2004；Harbers和Carninci 2005）。然而，这些方法未能注释整个转录组。这两种技术的一个主要缺点是它们需要关于基因组序列的先决条件知识。其他挫折包括高背景噪声、信号饱和问题和商业微阵列平台的有限可用性。此外，这些技术费力和耗时（Qian等人，2014）。全转录组鸟枪测序（也称为RNA测序（RNA-seq））的新进展在绘制和量化转录组方面比现有方法具有明显优势（Wang等人，2009；Qian等人，2014）。因此，本文主要对目前流行的RNA-seq转录组分析技术进行综述。考虑到对鱼类生产的需求不断增加，水产养殖中的转录组分析有望鉴定与适应、功能性状、生长和抗病性等性状相关的基因。Transcriptomics in aquaculture: current status and applications