自然通讯:在噬菌体内发现比CRISPR-Cas9还重要的CRISPR-Cas12j

研究人员在噬菌体中发现了 CRISPR-Cas12j 系统,绘制了 CRISPR-Cas12j3 的结构图。与 CRISPR-Cas9 相比,CRISPR-Cas12j 更小,保留了精确基因组编辑关键功能,解决了包装问题,在基因组编辑方面有巨大潜力,有望成为新基因编辑技术。

研究人员可能已经发现了一种比现有 CRISPR-Cas9 更好的新基因组编辑技术,这已被证明是生物技术和医学科学领域的一场革命。

最近在细菌的大敌——噬菌体中发现了类似但小得多的 CRISPR-Cas12j 系统。这些微小的生物体是病毒,可以感染和杀死细菌,同时对植物、动物或人类无害。

哥本哈根大学的研究人员现在已经绘制了来自噬菌体的 CRISPR-Cas12j3 的结构图。这对于准确理解它是如何工作的很重要。这项新研究发表在科学杂志《自然通讯》上。

大大大发现!在噬菌体内发现比CRISPR-Cas9还要好用的CRISPR-Cas12j ...

“噬菌体可能会使用自然界中的 CRISPR-Cas12j 家族成员作为防御 CRISPR,在它们为感染和控制宿主细菌而战时击败其他病毒。使用该系统作为编辑基因组的生物学方法似乎有几个优点。在这项研究中,我们使用冷冻电子显微镜以高分辨率确定 CRISPR-Cas12j3 的结构。这一信息为我们提供了这个 CRISPR-Cas 家族的第一个结构洞察力,从而揭示了它是如何工作的,”该研究的第一作者、诺和诺德基金会蛋白质研究中心的博士后 Arturo Carabias 说。

当试图找出像 CRISPR-Cas12j3 这样的系统如何工作时,绘制分子结构图很重要。分子的形状和结构揭示了它们在执行其功能时如何发挥作用并与其他分子相互作用。

解决包装问题

研究人员希望新系统可以提供具有更高效率和替代靶向机制的资源,用于病毒包装的较小货物或降低免疫原性。

研究人员对 CRISPR-Cas12j 家族成员感兴趣的原因是它的大小。与 CRISPR-Cas9 相比,它要小得多,但在紧凑的蛋白质支架中保留了精确基因组编辑的关键功能。当分子剪刀被包装到腺病毒中以便被递送到生物体中时,这在基因组编辑过程中提供了优势。在 CRISPR-Cas12j 家族成员的情况下,应该可以包含更长的序列以促进编辑,而不是其较大的表亲。

“CRISPR-Cas12j 成员需要深入研究才能真正应用于医学科学和生物技术。但在这项研究中,我们可以看到它在基因组编辑方面的巨大潜力,因为它解决了 CRISPR-Cas9 存在的一些包装问题,”诺和诺德基金会蛋白质研究中心教授吉列尔莫·蒙托亚说。

研究人员现在希望看到 CRISPR Cas12j 家族成员在它最终可以作为一种新的基因编辑技术实施之前进行进一步研究。

原文:DOI10.1038/s41467-021-24707-3

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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