От горных вершин до метоколлекций: использование геномики для оценки экс-ситу коллекций сохранения. Пример из тропических горных облачных лесов

Трансляция кишечных бактерий в кровоток является путем инфекции для позднего сепсиса (ПС) у недоношенных детей, подчеркивая потенциал профилирования фекальной микробиоты для ранней стратификации риска. Наша цель заключалась в выявлении и валидации специфических сигнатур кишечной микробиоты для ПС. Пятьдесят восемь недоношенных детей (срок гестации < 30 недель) с подтвержденным микробиологическим анализом ПС (исключая коагулазонегативные стафилококки) были сопоставлены с контрольной группой (1:1) в трех когортах (Открытие (DC) = 18; Валидация 1 и 2; VC1 = 12, VC2 = 28). Фекальные образцы, собранные до 10 дней до начала ПС, подвергались секвенированию гена 16S рРНК. Сравнивались микробный состав, разнообразие и дискриминационные таксоны среди подгрупп ПС. Модели Random Forest (RF) были обучены в DC и валидированы в VC1/VC2. Вариация микробиоты в значительной степени объяснялась патогеном ПС (R = 17%, <0.001). У детей с нестафилококковым ПС наблюдалось временное увеличение относительной абундантности. Модель RF, различающая ПС и контрольную группу, показала наивысшую дискриминационную способность (AUC = 0.99/0.78/0.61 для DC/VC1/VC2) по сравнению с нестафилококковым ПС (AUC = 0.96/0.46/0.41). Наши результаты показывают значительные сдвиги микробиоты, предшествующие ПС, с более высокой дискриминационной способностью по сравнению с нестафилококковым ПС. Хотя специфическая для патогена микробиота может предложить дополнительную клиническую ценность, сниженная производительность валидации подчеркивает ограниченную обобщаемость и подчеркивает необходимость дальнейших исследований перед клиническим применением.

Предпосылки. Вирусы, инфицирующие бактерии, известные как бактериофаги или фаги, широко распространены в природе и играют важную роль в формировании микробных сообществ и функционировании экосистем. Некоторые фаги могут интегрироваться в бактериальные геномы как "профаги", где они могут влиять на биологию своего хозяина, неся гены, которые влияют на обмен веществ, вирулентность или адаптацию к окружающей среде. Несмотря на их важность, изучение профагов и их взаимодействия с бактериальными хозяевами остается сложной задачей, поскольку обычно это требует сочетания многих сложных вычислительных инструментов и может быть трудоемким. Результаты. В этом исследовании мы представляем инструмент для анализа взаимодействия профагов и хозяев (PHI), удобный и автоматизированный рабочий процесс, доступный через платформу Galaxy. PHI объединяет несколько устоявшихся инструментов в единую воспроизводимую цепочку, которая идентифицирует кандидатов на профаги, оценивает их качество, предсказывает отношения с хозяевами и характеризует ключевые функциональные гены. Важно отметить, что все результаты обобщаются в интерактивном отчете, который упрощает интерпретацию. При применении к фиктивному сообществу, состоящему из 22 бактерий, в качестве демонстрации рабочего процесса, PHI обнаружил 41 профаг у 14 хозяев, классифицировав их на геномы фагов высокого и среднего качества. Сборки хозяев показали более 99% полноты и менее 1% загрязнения для большинства геномов, в то время как DefenseFinder выявил от 3 до 24 антиковирусных систем на геном. Заключение. Устраняя барьеры установки и объединяя результаты нескольких устоявшихся инструментов, PHI снижает барьер для продвинутого анализа фагов, позволяя как специалистам, так и неспециалистам исследовать взаимодействия фагов и хозяев и их последствия в таких областях, как исследование микробиома, биотехнологии и экология.

По всему миру была отмечена значительная увеличение резистентности к азолам, особенно в Азиатско-Тихоокеанском регионе, связанное с расширением возникающей резистентной популяции, названной кластером AZR. Здесь мы представляем актуальные эпидемиологические данные, данные о чувствительности к противогрибковым средствам и популяционной геномике из исследования сети мониторинга инвазивных грибковых инфекций в больницах Китая (CHIF-NET). В 2022-2023 годах было собрано всего 911 изолятов, вызывающих инвазивный кандидоз, что составило 16,1% от всех изолятов и ранжируется как третий по распространенности вид. Высокие показатели резистентности к флуконазолу (42,3%) были зарегистрированы, при этом 87,5% изолятов проявили перекрестную резистентность к вориконазолу. Изоляты, полученные из случаев кандидемии, показали значительно более высокую резистентность к азолам по сравнению с изолятами в случае некадидемии (46,1% против 39,2%, p = 0,036). Уровень резистентности к флуконазолу был выше в медицинских отделениях (55,0%), но ниже в отделениях интенсивной терапии (33,7%). Долгосрочный анализ продемонстрировал общий восходящий тренд резистентности к флуконазолу с 5,7% с 2009 года. Хотя в период 2020-2021 годов была отмечена временная подача, резистентность затем возросла и достигла исторического максимума в 43,1% в 2022 году. Популяционный геномный анализ 604 изолятов определил кластер AZR как преобладающую флуконазол-резистентную популяцию (58,6%), и его увеличение было связано с временным увеличением резистентности к азолам. Следует отметить, что все изоляты кластера AZR имели ключевую мутацию резистентности A395 T, и 98,2% имели увеличенное число копий. Кроме того, геномный анализ выявил замену штаммов и двойное смешанное инфекционное состояние в клинических случаях, связанных с кластером AZR. В заключение, высокая распространенность резистентности к азолам в и расширение кластера AZR представляют собой значительные клинические проблемы и подчеркивают необходимость эффективных вмешательств.

Хеликаза NSP13 коронавируса является ключевым элементом, необходимым для вирусной репликации и транскрипции, и представляет собой многообещающую мишень для противовирусных препаратов широкого спектра действия благодаря высокой последовательной консервации и структурной гомологии. В этом обзоре мы подводим итоги особенностей последовательности NSP13, структурной организации и функциональной активности семи коронавирусов, которые infect людей. Мы выделяем ключевые ферментативные свойства, включая разматывание дуплексной РНК/ДНК и гидролиз NTP, и описываем, как NSP13 взаимодействует с другими неструктурными белками для управления процессами репликации и транскрипции. Кроме канонических функций хеликаз, мы обсуждаем геномное распределение элементов G-квадруплекса (G4) в коронавирусах и потенциальные функциональные связи между структурами G4 и NSP13 в регуляции вирусного жизненного цикла. В заключение, мы подчеркиваем недавние достижения в разработке ингибиторов, нацеленных на NSP13, и рассматриваем их потенциальное применение против COVID-19 и других новых коронавирусов, предоставляя обоснование для разработки противовирусных препаратов широкого спектра действия.

Как эмбрионы разных размеров генерируют воспроизводимые планы тела остаётся центральным вопросом в области эмбриональной биологии. Содержат ли более крупные эмбрионы больше клеток или сохраняют ли сохранённые организационные принципы, которые обеспечивают надёжное паттернирование тканей независимо от масштаба? Здесь мы адресуем этот вопрос с помощью количественного картирования целого эмбриона: числа клеток, распределения тканей и пространственной организации на ранних стадиях развития у Xenopus. Используя оптимизированную in-toto 3D-визуализацию, прояснение тканей и глубокое обучение для сегментации ядер, мы количественно оценили число клеток и восстановили пространственное распределение клеток на ранних эмбриональных стадиях. Хотя эмбрионы X. laevis имели значительно больший объем и общее количество клеток по сравнению с X. tropicalis, пропорциональное распределение клеток между эктодермой, мезодермой и энтодермой оставалось высоко консервативным между видами. Кроме того, количественный анализ местных клеточных соседств показал заметное сохранение просторового порядка, геометрии упаковки и крупномасштабной архитектуры тканей, несмотря на значительные различия в размере эмбриона и плотности клеток. В совокупности, эти результаты демонстрируют, что ранние эмбрионы позвоночных следуют общим количественным принципам дизайна, в рамках которых масштабирование эмбрионов происходит без нарушения основного клеточного чертежа плана тела. Наше исследование устанавливает количественную основу для сравнения эмбриональной архитектуры между видами и предоставляет доказательства того, что организацией развития управляют консервативные топологические принципы, инвариантные относительно масштаба.

Крио-электронная томография (крио-ET) является мощным методом для визуализации макромолекулярных структур непосредственно внутри клеток, но ее более широкое применение ограничивается трудностями надежного нацеливания на определенные структуры во время подготовки образцов. В частности, захват мелких или редких объектов в крио-фокусно-ионно-лучевых (крио-FIB) обработанных ламеллах остается основным узким местом. Здесь мы представляем два рабочего процесса крио-FIB фрезеровки с направлением флуоресценции, которые преодолевают ключевые источники ошибок при нацеливании и позволяют регулярно захватывать структуры на широком диапазоне пространственных масштабов. Для более крупных объектов (>500 нм) мы предлагаем улучшенную стратегию, основанную на регистрации, объединяющую маркеры, обработанные FIB, с коррекцией глубины для несовпадения индексов преломления. Для более мелких объектов (150-500 нм) мы реализуем фрезеровку с направлением флуоресценции в режиме реального времени на коммерчески доступной платформе крио-FIB-SEM, что позволяет последовательно восстанавливать мелкие органеллы с низким копийным числом, такие как центросомы и первичные реснички. Оба рабочих процесса реализованы в новом пакете с открытым исходным кодом fibsemOS и вместе создают более широкий доступ к клеточным структурам, доступным для крио-ET, и устанавливают широко разворачиваемую платформу для целенаправленной структурной биологии in situ.