GlycoMAC: Мультимасштабная метаболическая и гликозилирующая модель для предсказания гликозилирования в условиях культур млекопитающих клеток

Пространственная и одноклеточная транскриптомика являются трансформирующими подходами в расшифровке клеточной динамики. Поскольку основной парадигмой для реконструкции путей развития клеток является вывод траекторий, этот процесс критически важен. Однако существующие методы требуют значительного ручного вмешательства и знаний о разнородных инструментах, что создает значительные барьеры для эффективного анализа траекторий. Чтобы преодолеть этот разрыв, мы предлагаем SpaCellAgent — автономную многоагентную структуру, которая автоматизирует анализ спатиовременных данных и генерацию нарративов от начала до конца. SpaCellAgent использует многоагентную архитектуру для стратегического планирования рабочего процесса, динамический движок оркестровки инструментов для адаптивного выбора алгоритмов и модуль самоэволюции, который поэтапно уточняет производительность на основе обратной связи. Мы оцениваем SpaCellAgent на шести разнородных наборах данных, охватывающих сложные временные траектории развития, различные платформы секвенирования и пространственно разрешенные архитектуры тканей. SpaCellAgent последовательно демонстрирует улучшение аналитической эффективности более чем на 40% при сохранении производительности, соответствующей экспертным стандартам. Конвертируя спецификации на естественном языке в оптимизированные аналитические рабочие процессы и полностью автоматизируя конвейер, SpaCellAgent демократизирует продвинутое спатиовременное моделирование и устанавливает масштабируемую, управляемую агентами парадигму для вычислительной биологии. Код и материалы доступны по адресу https://github.com/LittleXH-shw/SpaCellAgent.

Грибы часто переходят между патогенными, эндофитными и сапрофитными образами жизни, однако функциональные характеристики, обеспечивающие эти экологические изменения, остаются неясными. Сравнительный анализ ранних и недавно дивергировавших линий показывает контрастные стратегии жизненного цикла. Ранние дивергенты демонстрируют ограниченную ассоциацию с корнями растений, медленную летальность для насекомых, обширное внутрихозяинное размножение и высокую споруляцию, в то время как недавно дивергировавшие штаммы демонстрируют быстрое прорастание на кутикуле насекомых и корнях растений, ускоренное уничтожение хозяев и грибное развитие от трупов к корням растений; большинство также проявляют активность деструксина. Профилирование углеводного использования на 95 субстратах демонстрирует, что расширенная метаболическая широта сильно предсказывает прорастание, реагирующее на кутикулу и растения, вирулентность на различных насекомых и эффективность колонизации корней, связывая производительность между царствами с питательной широтой. Активация иммунного ответа хозяев дополнительно модифицирует вирулентность, специфичную для штаммов, но не перекрывает центральную роль метаболической гибкости. В совокупности эти результаты идентифицируют метаболическую способность как функциональную ось, связывающую приобретение питательных веществ с экологической диверсификацией, предоставляя механистическую основу для понимания экологической пластичности у грибов, ассоциированных с хозяевами.

Большинство потенциально обитаемых планет, обнаруженных на сегодняшний день, вероятно, довольно отличаются от Земли, например, они имеют больший радиус и массу, различающийся уровень вращения и спектр родительской звезды, отличающийся от Солнца. Поэтому первая обнаруженная внеземная жизнь, возможно, будет существовать в условиях, которые не встречаются на нашей планете. Это требует универсального подхода к моделированию биологии, который можно применить к многочисленным планетарным сценариям, опираясь на базовые знания о жизни на Земле, но не ограничиваясь ими. Здесь мы исследуем универсальную модель микробной клетки, чья метаболическая скорость определяется термодинамикой и диффузией субстрата через клеточную мембрану. Мы моделируем биосферу с одним видом, состоящим из метанопродуцирующих микробов, и определяем, как изменение размера клетки, скорости клеточной гибели и затрат на синтез биомассы влияют на биосигнатуру на планете - в данном случае метан. Мы обсуждаем подходы к предсказанию верхних оценок для изобилия газов-биосигнатур и применимость модели к другим метаболизмам. Этот инструмент пополняет массив работ, стремящихся справиться со сложностью потенциальных внеземных биосфер.

Туберкулез (ТБ), вызванный (), остается серьезной глобальной проблемой общественного здравоохранения. Растущее количество доказательств указывает на то, что микробные сообщества слизистых оболочек могут отражать или модулировать реакции хозяев во время инфекции. Тем не менее, оральный микробиом у пациентов с ТБ с различной бактериальной нагрузкой остается плохо охарактеризованным. Целью этого исследования было изучить изменения в оральных грибковых сообществах среди пациентов, положительных по Xpert, распределенных по нагрузке на основе тестирования Xpert MTB/RIF. В этом проспективном многоцентровом когортном исследовании (май-август 2024 года) были зарегистрированы 278 пациентов с ТБ, положительных по Xpert, в пяти больницах Китая. Участники были распределены на группы с высокой, средней, низкой и очень низкой нагрузкой в зависимости от значений порогового цикла Xpert MTB/RIF. Были собраны парные образцы мокроты и мазков с языка. Оральные грибковые профили были охарактеризованы с помощью секвенирования ITS, после чего последовали таксономический анализ, анализ разнообразия и многовариантное ассоциативное тестирование (MaAsLin 2) для выявления устойчивых биомаркеров. Структура оральных грибковых сообществ значительно различалась в зависимости от уровней нагрузки. Анализ бета-разнообразия выявил различное кластеризирование между группой с очень низкой нагрузкой и более высокими группами нагрузки (высокой, средней, низкой). У пациентов с высокой нагрузкой было увеличено количество экологических таксонов, таких как и , тогда как группы с низкой нагрузкой демонстрировали более высокие об abundansы , и . Примечательно, что анализ MaAsLin 2 подтвердил, что и были независимо связаны с более низкой нагрузкой после корректировки на потенциальные искажения. Анализ нейтральной модели показал, что случайные процессы в значительной степени определяют формирование этих оральных грибковых сообществ. Функциональное предсказание предполагало повышенную аэробную респирацию и активность метаболических ферментов в группах с высокой нагрузкой. Это исследование проанализировало оральный грибковый микробиом, стратифицированный по уровням нагрузки у пациентов, положительных по Xpert, выявив заметные изменения в грибковой композиции и функциональном потенциале. Грибковая дисбиоз и измененная метаболическая способность микробов могут дать представление о взаимодействиях хозяина и микробов при легочном туберкулезе (ЛТ). Эти результаты подчеркивают потенциальную ценность профилирования грибкового микробиома для оценки нагрузки, выходящей за рамки его применения только в диагностике ТБ.

Старение яичников является ключевой причиной репродуктивного снижения у женщин. Хроническое воспаление и старение гранулезных клеток (ГК) играют важную роль в этом процессе; однако изменения, специфичные для типа клеток, и регуляторные механизмы остаются неполностью изученными. Настоящее исследование направлено на предоставление новых сведений о этих механизмах. В этой связи были проанализированы общедоступные транскриптомные данные из отдельных клеток яичников человека в базе данных Gene Expression Omnibus (GSE202601), включающие четверых молодых доноров (в возрасте 23-29 лет) и четверых пожилых доноров (в возрасте 49-54 лет). Проведя контроль качества и интеграцию, мы выполнили кластеризацию, анализ CellChat, псевдовременной анализ и SCENIC для определения возрастных изменений в клеточном составе, межклеточной коммуникации и транскрипционной регуляции. Ключевые результаты были дополнительно поддержаны эксперiments в яичниках молодых и пожилых мышей и первичных ГК. Интегрированный анализ выявил заметные возрастные изменения в клеточном составе яичников, включая обогащение про-воспалительной субпопуляцией макрофагов и подтипом ГК, ассоциированным со старением, в пожилых яичниках. Анализ клеточной коммуникации показал активизацию иммунно-эндокринного взаимодействия в пожилых яичниках с увеличением сигнала IL-1β-IL-1R1 между макрофагами и ГК. Анализы псевдовремени и транскрипторной регуляторной сети идентифицировали опухоль Вильмса 1 (WT1) как кандидата в транскрипционные факторы, который повышается в пожилых ГК и положительно ассоциируется с экспрессией p21, что предполагает потенциальную роль в остановке клеточного цикла, связанной со старением. Экспериментальная валидация дополнительно поддержала увеличение воспалительной сигнализации, окислительного стресса и активации оси WT1/p21 в пожилых яичниках. В целом, эти результаты предоставляют высококачественную основу на уровне отдельных клеток для понимания старения яичников у человека и предполагают, что воспалительная сигнализация и ассоциированная с ней транскрипционная перепрограммировка могут способствовать старению ГК и функциональному снижению яичников.

Качественный анализ при микроскопии бактерий часто затруднен разнообразными морфологиями клеток, гетерогенностью популяции и необходимостью специализированной компьютерной экспертизы. Чтобы решить эти проблемы, представляется mAIcrobe — открытая платформа, которая расширяет доступ к современному анализу изображений бактерий, интегрируя набор моделей глубокого обучения. mAIcrobe включает несколько алгоритмов сегментации, таких как StarDist, CellPose и U-Net, наряду с комплексной морфологической профилизацией и адаптивным классификатором нейронной сети, все это в экосистеме napari. Эта единая платформа позволяет анализировать широкий спектр бактериальных видов, от сферических Staphylococcus aureus до палочковидных Escherichia coli, в различных микроскопических методах в одной среде. Биологическая полезность mAIcrobe демонстрируется через его применение к антибиотикофенотипированию в E. coli и выявлению дефектов клеточного цикла в мутантах DnaA S. aureus. Модульный дизайн, поддерживаемый Jupyter notebooks, облегчает разработку пользовательских моделей и расширяет возможности анализа изображений на основе искусственного интеллекта для широкой микробиологической аудитории. Основываясь на основании, установленном eHooke, mAIcrobe представляет собой значительный шаг вперед в автоматизированной и воспроизводимой микроскопии бактерий.