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“小柯”秀

2022-06-28 中国科学报
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语音播报

  《自然》

  研究揭示全球海洋微生物组生物合成潜力

  瑞士苏黎世联邦理工学院Shinichi Sunagawa等研究人员合作揭示全球海洋微生物组的生物合成潜力。6月22日,《自然》杂志在线发表了这项成果。

  通过整合来自培养和单细胞的约10000个微生物基因组与来自1000多个海水样本的25000个新重建的基因组草图,研究人员调查了海洋中生物合成基因群的多样性和新颖性。这些工作揭示了大约40000个推测的主要是新的生物合成基因簇,其中一些是在以前未被发现的系统发育组中发现的。在这些群体中,研究人员确定了一个富含生物合成基因簇的品系,它属于一个未培养的细菌门,并包括这个环境中一些生物合成最多样化的微生物。从这些微生物中,研究人员表征了phospeptin和pythonamide途径,并分别揭示了不寻常的生物活性化合物结构和酶学案例。这项研究显示了微生物组学驱动的策略,如何能够在未被充分开发的微生物群体和环境中调查以前未被描述的酶和天然产物。

  研究这种多样性来确定合成这种化合物的基因组途径,并将其分配给各自的宿主,仍然具有挑战性。

  相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-022-04862-3

  《细胞》

  尼帕病毒和亨德拉病毒动脉嗜性

  美国斯坦福大学Kyle M. Loh研究组揭示,从多能干细胞生成人类动脉和静脉细胞突出了尼帕病毒和亨德拉病毒的动脉嗜性。该项研究成果发表在6月22日出版的《细胞》上。

  他们在3~4天内从多能干细胞中生成 >90% 的纯人类动脉或静脉内皮细胞。他们通过抑制静脉特异性信号来指定动脉细胞,反之亦然。这些细胞模拟了尼帕病毒和亨德拉病毒对人体脉管系统的病毒感染,这些病毒非常致命(57%~59% 的致死率)并且需要4级生物安全防护。产生纯的动脉和静脉细胞群突显了尼帕病毒和亨德拉病毒优先感染动脉;动脉表达了更高水平的病毒进入受体。

  尽管感染了动脉并占据了约6%~17%的转录组,尼帕病毒和亨德拉病毒很大程度上避开了先天免疫检测,最小程度地引发干扰素信号传导。因此,他们有效地生成了动脉和静脉细胞,引入了基于干细胞的工具包用于生物安全4级病毒学,并探索尼帕病毒和亨德拉病毒的动脉嗜性和细胞效应。

  相关论文信息:https://doi.org/10.1016/j.cell.2022.05.024

  《英国医学杂志》

  基于互联网的认知行为指导创伤后应激障碍治疗效果显著

  英国卡迪夫大学医学院Jonathan I Bisson团队研究了创伤后应激障碍(PTSD)进行指导性、基于互联网的认知行为疗法的效果。近日出版的《英国医学杂志》发表了这项成果。

  为了确定基于互联网的认知行为指导治疗(CBT-TF)针对创伤事件的轻度至中度PTSD的疗效是否不低于个体面对面CBT-TF,研究组在英国进行了一项实用、多中心、随机对照非劣效性试验。共招募了196名初步诊断为轻度至中度PTSD的成年人,以1:1的比例随机分为两组,16周时保留82%,52周时保留71%。对19名参与者和10名治疗师进行了有目的的抽样和访谈,以评估这一过程。

  参与者分别接受最多12次面对面、手动、单独的CBT-TF会议,每次持续60~90分钟;或基于互联网指导的CBT-TF,采用八步在线计划,与治疗师进行长达3个小时的联系,并在两次疗程之间进行4次简短的电话或电子邮件联系。

  两组在16周时的CAPS-5主要终点发现非劣效性。两组CAPS-5评分的改善在52周时保持在60%以上,但非劣效性结果在该时间点对面对面CBT-TF没有决定性的支持。基于互联网的指导性CBT-TF比面对面CBT-TF便宜得多,而且参与者可接受,耐受性良好。

  研究结果表明,基于互联网的CBT-TF治疗创伤事件轻中度创伤后应激障碍的疗效并不逊于个体面对面CBT-TF,应被视为此类患者的一线治疗。

  相关论文信息:https://doi.org/10.1136/bmj-2021-069405

  《自然—方法学》

  新方法实现类器官培养物自动高速3D成像

  新加坡国立大学Virgile Viasnoff等研究人员合作,实现了基于多尺度表型定量的类器官培养物自动高速3D成像。近日,这项成果在线发表于《自然—方法学》。

  研究人员提出了一个自动化的多尺度三维成像平台,将高密度的类器官培养物与快速和活体三维单目标光片成像协同起来。该平台由一次性微制造的类器官培养芯片(称为JeWells)组成,内嵌光学元件和激光光束转向装置,并与商用倒置显微镜相连。它能够在一台用户友好的仪器上简化类器官的培养和高内涵的三维成像,操作最少,每小时可生产300个类器官。

  研究人员证明,通过这个平台可以收集到大量三维堆栈,训练基于深度学习的算法来量化多尺度的类器官的形态发生组织,范围从亚细胞尺度到整个类器官水平。研究人员在肠道、肝脏、神经外胚层类器官和肿瘤球上验证了这个方法的通用性和稳健性。

  相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41592-022-01508-0

打印 责任编辑:阎芳
  • “逐日工程”取得重要阶段性成果

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