少孢节丛孢中CRISPR/Cas9基因编辑系统的建立及6-甲基水杨酸合酶新活性位点的发现

以捕食线虫真菌少孢节丛孢Arthrobotrys oligospora YMF 1.03170为研究材料,通过优化sgRNA 表达驱动体系 tRNA^Gly,构建CRISPR/Cas9基因编辑系统,成功获得基因定点编辑菌株。将该CRISPR/Cas9系统与同源重组相结合,可精确地对两个目的氨基酸编码基因同时进行定点置换。结合代谢图谱及前体化合物饲喂实验,发现6-甲基水杨酸合酶编码蛋白新的活性位点Arg17、Arg18、His33和His34。本研究将CRISPR/Cas9基因编辑系统应用在少孢节丛孢中,并成功建立基因编辑精细体系,为快速构建少孢节丛孢的遗传转化体系和研究该菌的基因功能提供有效方法。     

气候变化对黄土高原及邻近地区稀有种枯蝉分布的潜在影响(英文)

【目的】未来数十年的气候变化预计会是造成很多物种生境丧失的一个重要因素。对适应能力相对脆弱的地方性物种,预测气候变化对其生境的影响将对生物多样性保护具有重要意义。【方法】本文基于最大熵模型,对珍稀蝉科中国特有种枯蝉Subpsaltria yangi在当前和未来气候条件下的生境适宜度进行了评估。【结果】结果表明,枯蝉主要局限分布于黄土高原及邻近地区。预计至2050年,即使在温和的气候变化情景下,枯蝉的生境面积也会明显减少。影响枯蝉栖息地分布的关键因素为年平均气温、最冷月的最低气温、最冷季的平均气温和最潮湿月份的降水量。枯蝉现存种群栖息地应当受到保护,甘肃天水和陕西延安地区应作为枯蝉分布的核心区予以保护,以应对气候变化对其生境带来的影响。【结论】本研究获得的枯蝉适宜生境分布图可以为该稀有物种的新种群发现、现生种群分布地土地规划管理以及有效的自然保护区设立提供重要信息。     

基于X线图像的膝关节周围原发性骨肿瘤辅助诊断的机器学习模型研究

摘要 目的：开发机器学习模型,并评估其在膝关节周围原发性骨肿瘤诊断方面的准确性。方法：本文将深度卷积神经网络（DCNN）这一深度学习方法应用于膝关节X线图像的影像组学分析,探讨其辅助诊断膝关节周围原发性骨肿瘤的临床价值。结果：该深度学习模型在区分正常与肿瘤影像方面展现出优异的诊断准确性,使用DCNN模型进行5轮测试的总体准确性为（99.8±0.4）%,而阳性预测值和阴性预测值分别为（100.0±0.0）%和（99.6±0.8）%,各个数据集的曲线下面积（AUC）分别为0.99、1.00、1.00、1.0和1.0,平均AUC为（0.998±0.004）;进一步使用DCNN模型进行了10轮测试显示其在区分良性与恶性骨肿瘤方面的总体准确性为（71.2±1.6）%,且达到了强阳性预测值（91.9±8.5）%,各个数据集的AUC分别为0.63、0.63、0.58、0.69、0.55、0.63、0.54、0.57、0.73、0.63,平均AUC为（0.62±0.06）。结论：本文是首个将人工智能技术应用于骨肿瘤诊断的X线图像影像组学分析方面的研究,人工智能影像组学模型能够帮助医生自动地快速筛查骨肿瘤,确定良性或恶性肿瘤时,阳性预测值较高。