基于CRISPR等基因组编辑技术的“非转基因类”农作物改造

RNP递送CRISPR-Cas12a:非转基因植物基因编辑的优化策略与高效应用
本文介绍了IDT埃德特与高校合作优化RNP递送CRISPR-Cas12a在水稻和柑橘基因组编辑中的研究,展示了在提高编辑效率和减少外源基因风险上的突破,为非转基因农作物开发提供了关键步骤。

作为农业研究领域中社会热度较高的话题,转基因作物早已进入大众视野,并且引起了一系列争议。面对转基因技术争议和农作物增产增质需求之间的矛盾,如何在改造植物性状的同时消除外源基因插入的影响是科学家们需要解决的重要问题。所以,近年来基于CRISPR等基因组编辑技术的“非转基因类”农作物改造已成为研究热点之一。在这样的背景下,IDT埃德特公司携手美国马里兰大学与南京农业大学,对于“非转基因类”植物基因组编辑技术进行了深入的方法学研究,优化了反应条件,并证明了采用RNP递送法进行植物原生质体CRISPR-Cas12a基因组编辑的高效性。

此研究发表于Frontiers in Genome Editing期刊,该期刊是瑞士Frontiers出版社旗下的一份新创开放型期刊,致力于介绍基因组和表观基因组编辑技术的进展,挖掘其在研究和临床转化中的意义,从而推动前沿研究,并向业界传播有影响力的科学发现。Frontiers出版社拥有超过10万名顶尖研究人员组成的编辑委员会,涵盖900多个学科,出版有46份SCI期刊,是世界上最大、引用率最高的出版商之一。

研究简介

在CRISPR基因组编辑实验中,核糖核蛋白(RNP)递送策略可以防止外源性DNA整合,最大限度地减少脱靶效应,能避免传统质粒转染递送法存在的的风险的同时,也可以降低细胞毒性。然而,尽管RNP递送CRISPR进行基因组编辑的优势已在许多植物物种中得到证实,但其优化策略却尚未得到彻底研究。为此,研究者们对农作物RNP递送CRISPR进行了全面的方法学优化策略研究,聚焦于在植物原生质体基因组编辑中,比较不同的Cas12a核酸酶、温度、剂量、Cas12a:crRNA比例、crRNA修饰以及核定位信号(NLS)对于编辑效率的影响。

在研究中,研究人员使用了植物基因编辑常用的CRISPR-Cas12a(或称Cpf1)作为编辑系统,利用水稻和柑橘原生质体系统作为实验样本,探究了如何以RNP形式递送Cas12a才能获得高效可靠的基因组编辑结果。他们共研究了四种Cas12a

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多型负荷协调调度的研究
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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