معلومة

شركات تصنيع الحمض النووي: التكلفة لكل قاعدة ، ووقت التسليم ، وخوارزميات تحسين الكودون

شركات تصنيع الحمض النووي: التكلفة لكل قاعدة ، ووقت التسليم ، وخوارزميات تحسين الكودون


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

أود تصنيع جين 3.4 كيلوبايت (معزول أصلاً من بكتيريا التربة) وتحويله إلى الإشريكية القولونية. هناك العديد من الشركات (DNA2.0 و GeneScript و BlueHeron) التي ستقوم بتصنيع الجين من أجلك. أود أن أعرف كيف يمكن مقارنة هذه الشركات (أو غيرها) مع بعضها البعض من حيث:

  1. تحسين الكودون - ستعمل معظم الشركات على تحسين التسلسل وبالتالي زيادة تعبير البروتين في المضيف المطلوب. علمت مؤخرًا أن هناك خوارزميات مختلفة يمكن تطبيقها. أنا مهتم في الغالب بكيفية إجراء تحسين الكودون في الشركات المختلفة وما إذا كانت هناك بعض المقارنات المباشرة لتعبير البروتين فيما بينها.

  2. التكلفة لكل قاعدة - أرغب في العثور على أرخصها. بشكل عام ، تعتمد تكلفة تخليق الجينات عادةً على حجم القطعة ، فضلاً عن مدى تعقيد التسلسل. ولكن من ناحية أخرى ، يمكن لـ DNA2.0 تصنيع جزء 1 كيلو بايت وجزء 5 كيلو بايت بنفس السعر.

  3. الوقت المستغرق - ما هي الشركة التي ستقوم بتجميع الجزء بشكل أسرع؟ أعتقد أن هذا يعتمد بشكل أساسي على الحجم. بالطبع لدي خيار لطلب أجزاء 3 × 1.1 كيلو بايت والانضمام إليها بنفسي ، ولكن بعد ذلك يجب أن أتحقق من المنتج النهائي بشكل متسلسل. لذا ، أنا بحاجة إلى إيجاد المقايضة.

من فضلك ، ضع في اعتبارك أنني لا أسأل عن شركتك المفضلة ، ولكن عن الخصائص المحددة للشركات.


هل تعمل في الأوساط الأكاديمية؟ قد يكون من المفيد الاتصال بالشركات مباشرة ومعرفة ما إذا كان هناك سعر مخفض لمؤسستك (قد يكون هناك مختبر أو قسم آخر قد أعد شيئًا بالفعل).

لن تتمكن من الحصول على معلومات حول الخوارزميات المختلفة إذا كانت ملكية. ومع ذلك ، بالنظر إلى أن بيانات استخدام الكودون هي معرفة عامة ومشتركة ، لا أستطيع أن أتخيل أن الخوارزميات المختلفة مختلفة كثيرًا. أعتقد أن هناك بعض الحيل لاختيار أكواد معينة بالقرب من موقع بدء النسخ في بعض الكائنات الحية؟ مما أسمعه ، فإن الخوارزميات تتغير باستمرار. يمكنني أن أخبرك كيف بلدي بكتريا قولونية عمل الجين المحسن من GenScript منذ عامين ، لكن من المحتمل أن يصمموه بشكل مختلف الآن.

حسنًا - يطلق GenScript على الخوارزميات الخاصة بهم "ملكية" ، لذا فهم لا يشاركون التفاصيل. يقول DNA2.0 أن الخوارزمية الخاصة بهم حاصلة على براءة اختراع ، لذا فهي متاحة للفحص. قاموا بنشر ورقة PLOS على بكتريا قولونية الخوارزمية: ويلش وآخرون.

على الرغم من ذلك ، ربما كل ما يفعلونه هذه الأيام هو بصق تسلسل الكودون بشكل عشوائي:

تشير النتائج التي تم الحصول عليها في هذه الدراسة إلى أن طريقة التوزيع العشوائي للكودون هي استراتيجية ممتازة لتحسين الكودون. تم الحصول على تحسن كبير في التعبير البروتيني للعملية الراسخة إلى حد كبير لإنتاج الكيموسين ، مما يدل على قوة هذه الاستراتيجية لخفض تكاليف إنتاج الإنزيمات الصناعية في المضيفات الميكروبية. (مينزيلا 2011)

تعمل خياطة الأجزاء الصغيرة المركبة بشكل جيد إذا كنت مضغوطًا للوقت ، ولكنها عادة ما تكون أكثر تكلفة. ومع ذلك ، في بعض الأحيان ، تقدم هذه الشركات أسعارًا خاصة على التوليف لـ <1 كيلوبايت ، مما يجعل الخياطة خيارًا رائعًا. يكون التحول أسرع في حالة وجود ثلاث أجزاء بحجم 1 كيلوبايت بشكل أسرع من جزء واحد بحجم 3 كيلوبايت.


إليك منشور مدونة من Ginkgo BioWorks يوضح أوقات الدور من 3 موردين رئيسيين: http://blog.ginkgobioworks.com/2012/01/14/commercial-gene-synthesis/


وإليك منشور مدونة من Reportergene يقارن الأسعار الفعلية ، حتى هل أتفق مع Mad Scientist في أن السؤال حول الجائزة ربما يكون محليًا للغاية.

http://www.reportergene.com/2011/08/gene-synthesis-review.html


علم الجينوم التركيبي: الإمكانات والقيود

تتوفر الآن تقنيات التجميع التركيبي لشظايا الحمض النووي بحجم الكروموسوم وكذلك لتمكين إجراء آلاف التغييرات المتزامنة على الجينومات الموجودة. تسمى هذه القدرات مجتمعة بعلم الجينوم الاصطناعي. تمتد آثار علم الجينوم الاصطناعي إلى ما وراء المسار المحدود وهندسة الجينات في الماضي لتشمل الهندسة أو الأيضات الكاملة ، والشبكات التنظيمية ، وحتى النظم البيئية. ومع ذلك ، من أجل تلبية هذه الإمكانات ، يجب التغلب على بعض القيود والحواجز. لم تعد هذه الحواجز تتضمن تعديل الحمض النووي وتجميعه ، ولكنها بدلاً من ذلك تستند إلى الكائنات الحية المحدودة التي تعمل فيها العديد من طرق الجينوم الاصطناعي ، والبرمجيات المحدودة لتصميم التسلسلات الجينومية المخصصة.

مجردة رسومية

يسلط الضوء

► قد توسع الجينوميات التركيبية البيولوجيا المختبرية لتشمل الكائنات الحية المستعصية سابقًا. ► "تمهيد" الحمض النووي الاصطناعي لا يزال مقيدًا. ► لا تزال أدوات تصميم البرمجيات الخاصة بعلم الجينوم الاصطناعي قيد التطوير.


DARPA SBIR HR001120S0019

ملاحظة: العروض والمواضيع المدرجة في هذا الموقع هي نسخ من طلبات وكالة SBIR المختلفة وليست بالضرورة الأحدث والأكثر حداثة. لهذا السبب ، يجب عليك استخدام رابط الوكالة المدرج أدناه والذي سينقلك مباشرةً إلى خادم الوكالة المناسب حيث يمكنك قراءة الإصدار الرسمي لهذا الطلب وتنزيل النماذج والقواعد المناسبة.

موضوعات التمويل المتاحة

إعادة تصميم الشبكة والتكامل والدفاع عن طريق نمذجة وتحليل أنظمة الطاقة (GRIDMAPS)

الهدف: الهدف من GRIDMAPS هو تمكين المرونة الحرجة على المدى الطويل من خلال تطوير برنامج نمذجة لتدفق الطاقة والاتصال يمكنه: 1) دمج البيانات في الوقت الفعلي مع مشهد الشبكة الديناميكي والمحتمل إعادة الإصابة به حيث يخضع للتنظيف السيبراني المتزايد حتى 2) توفير ردود فعل تشغيلية في الوقت الحقيقي 3) إنشاء البيانات ذات الصلة التي يمكن أن توجه القرارات بسرعة و 4) المساعدة في استعادة ناجحة للمرافق الحيوية.

يعتمد نجاح Black Start بشكل كبير على إدراك الموقف في الوقت الفعلي والقدرة على الاستجابة لتوافر عناصر الشبكة أثناء إعادة التشغيل. استجابات التعتيم الإلكتروني التي يسببها الإنترنت لها شكوك متأصلة كبيرة تتطلب المرونة. على وجه التحديد ، يتمثل التحدي في تحديد مسارات نظام الطاقة المتاحة لاستخدامها فقط من خلال فهم سعة الطاقة وقيود التدفق. ستعمل الأدوات المرنة في الوقت الفعلي التي تساعد على فهم (1) حالات نظام الطاقة الكهربائية الموجودة ، (2) قدرات إمداد طاقة البداية السوداء و 3) مواقع محورية حول خطوط النقل والتوزيع غير المتاحة ، على تحسين إمكانية النجاح بشكل كبير في إعادة الطاقة إلى الأصول الحيوية.

لا يُقصد بالأدوات المطلوبة أن تحل محل أدوات تحليل الحالة القديمة ، بل تهدف إلى تقديم تخطيط استجابة سريعة وتقدير القدرة على إبلاغ عمليات البدء السوداء بشكل أفضل. تبدأ البداية السوداء عند أدنى العناصر مع مولدات فردية تغذي أنظمة التوزيع المحلية التي تنقل قطاعًا واحدًا في كل مرة إلى المحطات الفرعية التي تغذي الطاقة إلى قدرة توليد أكبر وأكبر. هذا ، في الواقع ، يعيد الشبكة الكهربائية جزيرة واحدة في كل مرة ، ويجمع في النهاية في جزر أكبر لتغذية الأحمال الحرجة.

تم العثور على أساس الاختبار من خلال أخذ نموذج النظام مع جميع العناصر في وضع عدم الاتصال. ثم أعد تشغيل كل مرة على حدة عند البدء بمولدات البدء السوداء متبوعة بكل قسم من التوزيع / المحطة الفرعية / النقل حيث يتم تنظيفها وإطلاقها للاستخدام.

تشمل الأهداف بعيدة المدى المساعدة في تطوير أفضل الممارسات لسيناريوهات البداية السوداء ، وتحقيق استجابة أسرع لأعطال شبكة الطاقة ، والمساعدة في بناء إطار عمل وطني قابل للتطبيق على الصمود.

هذا مباشر إلى المرحلة الثانية فقط ، ويجب على المحترفين إظهار المعرفة والمهارات والقدرة مع أنظمة الطاقة بالإضافة إلى التحليلات الطارئة والسريعة لتضمين ظروف تدفق الأحمال المتغيرة. مطلوب إثبات الفهم والقدرة على استيعاب مخططات نظام الطاقة من النوع التقليدي والكهربائي والأنظمة. من المتوقع أن تتحقق مواد العرض التقديمي و / أو الأوراق البيضاء والأوراق التقنية وبيانات الاختبار وتصميمات / نماذج النماذج الأولية وأهداف / نتائج الأداء على أنظمة شبكة الطاقة والموضوعات ذات الصلة من إتقان المحتوى المطلوب.

للحصول على معلومات مفصلة عن متطلبات DP2 والأهلية ، يرجى الرجوع إلى القسم 4.2 ، متطلبات مباشرة إلى المرحلة الثانية (DP2) ، والملحق ب من HR001120S0019.

  • قم بتنفيذ خطة بحث تتضمن تحديد كيفية استيعاب نمذجة النظام الحالية (نماذج مقاومة النظام المستخدمة لأنظمة SCADA و EMS) مع السماح بتحديثات حالة النظام الحالية.
  • بالتنسيق مع ممارسي المرافق ، قم بتطوير تقنيات نمذجة "ماذا لو" لدعم القرارات المتعلقة بتوجيه شبكة الطاقة غير المتاح المطلوب إذا لم ينجح التطهير الإلكتروني.
  • تطوير أدوات مع القدرة على المساعدة في الاستعادة السريعة للشبكة.
  • قم بتطوير متطلبات المنتج للأدوات التي يمكنها تحديد قيود تدفق الطاقة استنادًا إلى الحدود المتاحة (على سبيل المثال ، الحدود الحالية للمولد أو خطوط الطاقة) لدعم اتخاذ القرارات المستنيرة.
  • قم بتطوير القدرة في منصة موزعة متنقلة لكل من عمليات التوليد والمرافق للاستفادة منها نظرًا لأن مراكز البيانات وأصول الحوسبة الكبيرة لن تكون متاحة في حالات انقطاع واسعة النطاق.
  • أكمل خطة التسويق التي تتناول التكاليف ذات الصلة للمواد ، وموردي المواد والمعدات المحتملين ، وفرص السوق والمواقع المتوقعة ، والملكية الفكرية الفريدة.
  • الشهر الثاني: تقرير عن الدروس المستفادة ، والبنى المحدثة ، والخوارزميات ، وأساليب التعلم
  • الشهر 4: تقرير عن الحصول على مجموعات بيانات العالم الحقيقي للمرحلة الثانية ، ومقاييس التقييم المقترحة ، ونتائج التحليلات الأولية
  • الشهر السادس: تقرير مؤقت يصف أداء نظام العالم الحقيقي
  • الشهر الثامن: تقرير مؤقت يحدد أداء النظام ، ويقارن مع أحدث الأساليب البديلة باستخدام التعلم الآلي ، أو نظرية التحكم أو الأساليب التقليدية الأخرى ، وتوثيق الدروس المستفادة
  • الشهر العاشر: إظهار واجهة المستخدم الرسومية للمستخدمين الجدد الذين يتمتعون بقدرة غير مساعدة في اختيار المدخلات / المخرجات والتقارير والتحليلات
  • الشهر 12: تقرير المرحلة الثانية النهائية الذي يوثق النماذج الأولية النهائية للهياكل والخوارزميات والأساليب والنتائج والمقارنات مع الطرق البديلة وتقدير الدقة والمتانة وقابلية التعميم
  • فترة الخيار: في حالة ممارستها ، ستتم مراجعة المعالم للنظر فيها وتعديلها بشكل مناسب.

المرحلة الثالثة: سيكون الدعم الأساسي لوزارة الطاقة (DOE) والمجتمعات الفرعية لشبكة الطاقة التابعة لها المعنية بالتوزيع والتوليد والنقل بالإضافة إلى تلك الكيانات التي تعتمد عليها ، وستكون الفوائد ، عندما تكون قابلة للتطوير ، متعددة الأوجه عبر الحكومة بأكملها من خلال هذه الكيانات التي تزود وزارة الدفاع بالطاقة لتشمل وزارة الطاقة ومجلس تنسيق قطاع الكهرباء الفرعي وجميع مزودي الطاقة التجاريين ، وستكون التكنولوجيا ، في شكل أدوات إلكترونية ، متاحة لكل من توليد الطاقة و عمليات المرافق للاستفادة منها كقدرة أساسية تدعم مرونة الشبكة. لا يُقصد منها أن تحل محل أدوات تحليل الحالة القديمة ، ولكن لتقديم تخطيط استجابة سريعة محسّن وتقدير القدرة من خلال ردود الفعل التفاعلية التي تُعلم بشكل أفضل عمليات البداية السوداء من منظور التهديد المتطور. هذه المجالات من الحكومة والصناعة هي مصادر محتملة لتمويل المرحلة الثالثة.

الكلمات الرئيسية: الشبكة ، إعادة التصميم ، التكامل ، الدفاع ، النمذجة ، التحليل ، أنظمة الطاقة ، الأمن السيبراني ، السرعة ، التدفق ، الموصلات

[1] مؤسسة الموثوقية الكهربائية لأمريكا الشمالية (NERC) ، مسرد المصطلحات المستخدمة في معايير موثوقية NERC ، آخر تحديث في 24 فبراير 2020 ، ص. 16 ، https://www.nerc.com/files/glossary_of_terms.pdf

[2] NERC ، "حول التنبيهات" ، بدون تاريخ ، https://www.nerc.com/pa/rrm/bpsa/Pages/About-Alerts.aspx

[3] وزارة الطاقة ، الكتاب التمهيدي لصناعة الكهرباء بالولايات المتحدة ، يوليو 2015 ، ص. 33 ، https://www.energy.gov/sites/prod/files/2015/12/f28/united-states-electricity-industry-primer.pdf

[4] بول ستوكتون ، المرونة لحالات الطوارئ الأمنية للشبكة: فرص التعاون بين الصناعة والحكومة ، 2018 ، https://www.jhuapl.edu/Content/documents/ResilienceforGridSecurityEmergencies.pdf

تكرار تعقيد الأنسجة البشرية لاختبار الإنتاجية العالية

مجال (مجالات) التكنولوجيا: الطب الحيوي ، الدفاع البيولوجي الكيميائي

الهدف: سيعزز SBIR هذا الكشف عن مسببات الأمراض من العينات المعقدة من خلال تطوير نظام نموذجي عالي الإنتاجية ومنخفض التكلفة وواقعي من الناحية الفسيولوجية يوضح التسلسل الهرمي للأنسجة البشرية وعدم التجانس الخلوي ، وهو متوافق بشكل حاسم مع موائع مجهرية عالية السرعة.

المقاتلون هم مسافرون يتعرضون باستمرار لبيئات جديدة ومسببات الأمراض الجديدة. من المرجح بشكل متزايد أن تظهر هذه العوامل الممرضة الجديدة وتنتشر بسبب التغيرات في البيئة ، وزيادة عدد سكان العالم ، والتوافر الجاهز للسفر العالمي. وهذا يتطلب أدوات عالية الإنتاجية جديدة ومحسّنة يمكنها تحديد التهديدات الجديدة ، وكشف كيف تكون مسببة للأمراض ، وفحص العلاجات المحتملة.

أنظمة النماذج الحالية التي يمكنها فحص التفاعلات بين المضيف والممرض محدودة إما بالوقت المطلوب لإرجاع إجابة أو بمستوى التعقيد المتأصل في النظام. على سبيل المثال ، في حين أن خلايا زراعة الأنسجة لها تكلفة منخفضة نسبيًا وسرعة دوران عالية ، فإنها لا تكرر تعقيد المضيف. توضح النماذج الحيوانية بوضوح الاستجابات ذات الصلة من الناحية الفسيولوجية لمسببات الأمراض ، ولكنها تتطلب أيضًا وقتًا كبيرًا ومالًا وتكييفًا أو تعديلًا شاملاً في كثير من الأحيان لتلخيص المرض البشري ، مما يؤدي إلى زيادة التكاليف والتأخير. تُظهر الجهود الأخيرة التي تستخدم الخلايا البشرية المنظمة والمتباينة لتمثيل الإنسان ، مثل تقنيات العضيات وتقنيات الأعضاء على رقاقة ، أملًا في سد هذه الفجوات. ومع ذلك ، لكي تكون مفيدة في اكتشاف مسببات الأمراض الجديدة ، فإنها لا تزال تتطلب إنتاجية أكبر بكثير وتكاليف أقل بكثير. تسعى DARPA إلى تقنيات تقضي على عنق الزجاجة في تحديد الإمراضية للبكتيريا غير المعروفة من خلال تحقيق تعقيد نموذج في الجسم الحي مع مطابقة السرعة والإنتاجية للمقايسات القائمة على الموائع الدقيقة.

  • أن تكون قائمة على الخلايا والأنسجة البشرية
  • الحفاظ على التنوع الخلوي والتسلسل الهرمي
  • إظهار الاستجابات التفاضلية لمسببات الأمراض المشابهة للنماذج الموجودة في الجسم الحي ، مما ينتج عنه معلومات أكثر من خلايا زراعة الأنسجة.

سيكون ذا أهمية خاصة هو النظام الذي يلتقط التنوع الجيني للسكان ، على عكس التنوع المقيد لخطوط الخلايا الخالدة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تكون التكنولوجيا التي تم تطويرها من خلال SBIR عالية الإنتاجية ، وقادرة على اختبار ما لا يقل عن 1000 تفاعل بين مسببات الأمراض / المضيف في يوم واحد ، ولديها القدرة على تكرار الاستجابات على مستوى الأنسجة ، وتكون مصغرة من أجل فحوصات النظام الأساسي عالية الإنتاجية. يجب أن تكون التكنولوجيا متاحة "عند الطلب" عن طريق إعادة التكوين من مخزون الخلايا المجمدة. أخيرًا ، يجب أن تكون التكنولوجيا قابلة للنقل للمستخدمين الجدد وقابلة للتكيف مع التقنيات عالية الإنتاجية المرتبطة بفحص العوامل الممرضة والمخدرات

يجب أن تطور المرحلة الأولى تقنية تكرر استجابة المضيف لاثنين على الأقل من الكائنات المسببة للأمراض واثنين من الكائنات غير المسببة للأمراض. يجب أن يتجاوز تعقيد النظام تعقيد زراعة الأنسجة ويمثل الإمراضية مقارنة بالنماذج الموجودة في الجسم الحي. أخيرًا ، يجب على مقدمي العروض تحديد المفاهيم والأساليب لتوسيع نطاق الاختبار عالي الإنتاجية ، وتقديم خطة للنشر العملي للتكنولوجيا المقترحة.

  • الشهر 1: تقرير يقارن التكنولوجيا النامية مع كل من نموذج خلية زراعة الأنسجة ذات الصلة والأنماط الظاهرية الفعلية أو المبلغ عنها للإنسان والحيوية باستخدام & أنواع الأنسجة البكتيرية المسببة للأمراض ذات الصلة.
  • الشهر 3: تقرير الدراسات لتحديد وتعريف العلامات التفاضلية لحساسية المضيف بما يتفق مع تحديد أهداف الأداء.
  • الشهر الرابع: قم بتوضيح وتقديم تقرير عن نموذج أولي للمقايسة يمكنه التفريق بين البكتيريا المسببة للأمراض والبكتيريا غير المسببة للأمراض مع التقدير الكمي لمعدل الخطأ والإشارة والضوضاء.
  • الشهر الخامس: تقرير مؤقت يقارن الاستجابة للعوامل الممرضة بين الخلايا قبل وبعد ذوبان الجليد.
  • الشهر 6: تقرير المرحلة الأولى الأول يلخص مقارنة النهج لكيفية تكرار استجابة التكنولوجيا لتعقيد المضيف بشكل كبير مقارنة بخلايا زراعة الأنسجة مقارنة بأحدث المنهجية الأخرى لتقدير الدقة الكمي للقوة للأخطاء والضوضاء والنموذج أو تقييم الحدود المطلوبة لتحقيق أهداف الأداء.

ستركز المرحلة الثانية على تطوير أداء التكنولوجيا - زيادة اتساع نطاق علامات المضيف / الممرض ، وإظهار النشر السريع للتكنولوجيا عند الاستلام ، وتوسيع نطاق التكنولوجيا للتسويق. ستكون نتيجة SBIR نموذجًا أوليًا يمكن اختباره بسهولة لتحليل الإنتاجية العالية ولسهولة التشغيل بواسطة مختبر منفصل. يجب على مقدمي العروض إثبات الجدارة التجارية والجدوى التجارية للتكنولوجيا التي سيتم نشرها على المستخدمين النهائيين.

يجب أن يُظهر النظام النهائي القدرة على تحديد استجابات المضيف لمسببات الأمراض بإنتاجية اختبار لا تقل عن 1000 من مسببات الأمراض في اليوم. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تثبت التكنولوجيا القدرة على نقلها عبر الإنترنت بسرعة من طرق الحفظ المجمدة أو الأخرى لمعالجة ما لا يقل عن 5000 من مسببات الأمراض في الأسبوع.

تتضمن المرحلة الثانية من سنة الخيار العمل مع شركاء أكاديميين أو تجاريين لإثبات التكنولوجيا.

  • الشهر 2: تقرير القدرات الجديدة ، الذي يحدد الإضافات والتعديلات التي سيتم البحث عنها وتطويرها وتخصيصها لإدراجها في العرض التوضيحي التجريبي.
  • الشهر 4: تقرير قرار مؤقت حول تقنية العلامات يصف نقاط القوة والضعف النسبية للمراسلين المختارين ، ونتائج الاختبارات التي توضح قدرتهم على تحقيق أهداف الإنتاجية.
  • الشهر 12: شرح وتقديم تقرير لنظام نموذج أولي يمكنه تحديد 3 على الأقل استجابات للمضيف / الممرض ذات الصلة بالعثور على مكان مناسب أو تهرب الجهاز المناعي أو تدهور الأغشية ويتوافق مع معالجة العينات عالية الإنتاجية واتخاذ القرار من أجل ما لا يقل عن 3 مسببات الأمراض ذات الصلة بالنسيج المستهدف.
  • الشهر الخامس عشر: تقرير يصف فحص أنواع الأنسجة الإضافية للتوسع التكنولوجي بما في ذلك فحص التنوع الخلوي والتسلسل الهرمي ومقارنة القدرة على التمييز بين العوامل الممرضة وغير الممرضة.
  • الشهر الثامن عشر: تقرير عن عرض للتكنولوجيا مع نماذج لما لا يقل عن 3 أنواع أخرى من الأنسجة ذات الصلة مشتقة من ثلاثة على الأقل من الأنسجة المتميزة وراثيًا.
  • الشهر الرابع والعشرون: شرح وتقديم تقرير لنظام نموذج أولي يمكنه تحديد 10 استجابات على الأقل للخلايا المضيفة لمسببات الأمراض. يجب أن يكون النهج متوافقًا مع معالجة العينات عالية الإنتاجية ، ويجب أن يُظهر مجموعة من الاستجابات ، ويجب أن ينبع من التفاعلات مع ما لا يقل عن 3 مسببات الأمراض ذات الصلة بالنسيج المستهدف.

المرحلة الثانية من الخيار المرحلة الثانية ستركز السنة الاختيارية على تحسين الأداء من خلال العمل مع شركاء أكاديميين أو تجاريين لزيادة عدد الأنسجة التي يمكن نشرها والسرعة التي يمكن استخدامها بها. يجب أيضًا تحسين التكنولوجيا وتوسيع نطاقها للتسويق.

  • الشهر 30: تقرير عن العرض الناجح للتكنولوجيا من قبل فريق بدون خبرة سابقة مع التكنولوجيا. من شأن العرض التوضيحي الناجح أن يحدد التفاعل البيولوجي الذي كشف عنه التركيب متعدد الخلايا الذي لا يُرى في الخلايا الفردية أو في مزارع الخلايا الخالدة.
  • الشهر 36: تقديم تقرير عن العرض الناجح للتكنولوجيا من قبل فريق دون خبرة سابقة بالتكنولوجيا. سيحدد العرض التوضيحي الناجح ما لا يقل عن 3 تفاعلات بيولوجية مختلفة تم الكشف عنها بواسطة التركيب متعدد الخلايا الذي لا يُرى في الخلايا الفردية أو في مزارع الخلايا الخالدة. يجب إجراء الاختبار على النموذج الأولي للجهاز باستخدام المكونات التي تم تسليمها وتخزينها بطريقة تتماشى مع التسويق المستقبلي ، مثل الذوبان من المخزون الذي تم تجميده وشحنه.

المرحلة الثالثة: يشمل العملاء المحتملون الوكالات الحكومية التي لها اهتمامات في الكشف عن مسببات الأمراض عالية الإنتاجية بالإضافة إلى شركاء حكوميين وغير حكوميين آخرين يعملون في مجالات من الأبحاث الأساسية إلى التطبيقات السريرية. قد يتم نقل التكنولوجيا المطورة مباشرة كأدوات أو علاجات متقدمة ، أو يتم ترخيصها كملكية فكرية لتسريع تطوير العلاجات المتقدمة من قبل الآخرين.

الكلمات الرئيسية: تعقيد الأنسجة عالية الإنتاجية لاكتشاف العوامل الممرضة. التسلسل الهرمي الخلوي البديل في النماذج المجراة

[1] Simian، M.، and Bissell، M. Organoids: منظور تاريخي للتفكير في ثلاثة أبعاد. مجلة بيولوجيا الخلية. (2017) 216 (1): 31-40. DOI: 10.1083 / jcb.201610056

[2] فتح الله ، أ ، تان ، إتش إس ، وباركر ، ن. عضويات كنموذج في المختبر للتطور البشري والمرض. بيولوجيا خلية الطبيعة. (2016) 18 (3): 246-254. DOI: 10.1038 / ncb3312

التصنيع السريع والمرن لجزيئات الحمض النووي للبيولوجيا التركيبية والتطبيقات العلاجية

مجال (مجالات) التكنولوجيا: الطب الحيوي ، الدفاع البيولوجي الكيميائي

الهدف: تطوير قدرة تصنيع DNA اصطناعي سريع وفعال من حيث التكلفة.

هناك حاجة ماسة إلى وزارة الدفاع لتكون قادرة على تصنيع تركيبات الحمض النووي بطول زوج كيلوباز دقيق للغاية (kb) بسرعة وكفاءة للإجراءات الطبية المضادة وتطبيقات البيولوجيا التركيبية. الحمض النووي الاصطناعي وتوليد البنى الجينية ومعالجتها وتسليمها في الوقت المناسب. إن الإنتاج الحالي للحمض النووي التركيبي مكلف ويستغرق وقتًا طويلاً ويتطلب خبرة ومعدات تقنية عالية التخصص. وبالتالي ، فإن القليل من الموردين التجاريين قادرون على إنتاج الحمض النووي الاصطناعي بطول مناسب لتقنيات DARPA (أي> 2500 زوج أساسي (bp)) في فترة زمنية طويلة تستغرق أيامًا للاستجابة السريعة. أولاً ، نظرًا لقاعدة القدرة المحدودة ، تواجه المصادر التجارية تراكمًا كبيرًا في خدمات إنتاج الحمض النووي التركيبي ، وتمديد الجداول الزمنية للبحث والتطوير التي تعتمد على المنتجات المشفرة بالجينات ، وزيادة التكاليف على المستهلك. ثانيًا ، غالبًا ما تكون الطرق الحالية لتوليف أو تجميع تركيبات طول قاعدة الكيلوباس عرضة للخطأ ، وتتطلب تنقية يدوية و / أو خطوات تحليلية لتحقيق المنتج النهائي. ثالثًا ، مع زيادة الطلب على إنتاج الحمض النووي الاصطناعي ، فإن أي زيادات محققة في الإنتاجية ستحتاج إلى الحفاظ على التكلفة لكل زوج أساسي أو حتى خفضها.

يجب أن تعمل مقترحات المرحلة الأولى على تطوير علم تخليق DNA de novo وتطوير منصة قادرة على توليد قليل النوكليوتيدات بدقة تسلسل كافية وطول وتنوع وكمية للتجميع النهائي في أجزاء كاملة الطول. للتقدم من جهود المرحلة الأولى إلى المرحلة الثانية ، يجب على القائمين على الأداء إثبات تجميع المنتج النهائي (> 2500 نقطة أساس) من الأوليغنوكليوتيدات المُصنَّعة باستخدام إما منهجية متاحة تجاريًا أو طريقة جديدة لتجميع الحمض النووي. يجب أن تتضمن مقترحات المرحلة الثانية المباشرة تطوير كل من منصات تجميع وتركيب DNA de novo.

  • المرحلة الأولى: يجب أن تتمتع منصة تخليق الحمض النووي de novo بالقدرة على تصنيع كمية كافية ، خلال أسبوعين ، كمية كافية تزيد عن 150 زوجًا من أليغنوكليوتيدات بدقة> 99٪ ، والتي عند تجميعها ستولد ما لا يقل عن 96 قطعة فريدة> 2500 زوج قاعدي ( على سبيل المثال ، يتطلب تجميع 96 تسلسلًا فريدًا من 2500 زوج قاعدي إما 1600 قليل النوكليوتيدات بمقدار 150 نقطة أساس ، أو 960 قليل النوكليوتيدات بمقدار 250 نقطة أساس)
  • المرحلة الأولى ، الانتقال إلى المرحلة الثانية: يجب إثبات تجميع المنتج النهائي إما باستخدام طريقة التجميع المتاحة تجاريًا أو طريقة التجميع الخاصة الجديدة 96 منتجًا فريدًا بقوة 2500 نقطة أساس مجمعة بدقة 99٪ بعد تطبيق منهجيات تصحيح الخطأ
  • المرحلة الأولى والثانية: يجب تحديد دقة المنتج باستخدام تقنية التسلسل
  • المرحلة الأولى والثانية: يجب أن تكون الكواشف غير خطرة وأن تكون مائية بشكل مثالي
  • المرحلة الثانية: يجب أن تكون تكلفة النوكليوتيدات في المنتج النهائي 99٪> 99٪> 99٪

منصة تصنيع الحمض النووي لـ De novo: سيطور المؤدون منصة تخليق DNA سريعة de novo قادرة على توليد أليغنوكليوتيدات أطول من 150 نقطة أساس بدقة> 99٪. قوالب أكبر ، على الرغم من أن الابتكار في تجميع الحمض النووي ليس مطلوبًا في المرحلة الأولى ، وعلى وجه التحديد ، يجب أن تنتج منصة تخليق الحمض النووي de novo منتجًا كافيًا خلال إطار زمني إنتاجي لمدة أسبوعين لتمكين تجميع 96 قطعة فريدة> 2500 نقطة أساس. يجب على القائمين على الأداء إثبات قدرة النظام الأساسي على إنتاج قليل النيوكليوتيدات بناءً على أهداف محددة من قبل DARPA في أقل من أسبوعين. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على القائمين على الأداء إثبات تجميع قليل النوكليوتيدات في 96 منتجًا فريدًا من منتجات الحمض النووي أكبر من 2500 نقطة أساس باستخدام إما طريقة متاحة تجاريًا أو طريقة ملكية جديدة.

الجدول الزمني / المعالم / التسليمات لمنصة تصنيع DNA de novo المرحلة الأولى: تصميم النموذج الأولي الأساسي لمنصة تخليق DNA de novo وطريقة التجميع المرتبطة بها في تقرير نهائي يجب أن يتضمن: (1) مقاييس أداء النموذج الأولي (2) نتائج عرض القدرة (3) طرق مقترحة لتوسيع نطاق تخليق de novo DNA نحو مستويات الإنتاج القادرة على توليد أكثر من 192 تسلسلًا فريدًا في أسبوع واحد و (4) تقييم تنافسي للسوق.

يجب أن تتضمن خطط المرحلة الثانية أهداف تصميم التحسين والمعالم التكنولوجية الرئيسية لتوسيع نطاق ما لا يقل عن 192 أو أكثر من جزيئات الحمض النووي الفريدة 2500 زوج قاعدي أو قليل النوكليوتيدات المكافئة لتجميعها في أسبوع واحد.

يجب على مقدمي العروض المهتمين بتقديم اقتراح مباشر إلى المرحلة الثانية (DP2) تقديم توليف الحمض النووي من جديد ووثائق منصة التجميع لإثبات تلبية الجدارة العلمية والتقنية والجدوى الموصوفة أعلاه ووصف التطبيقات التجارية المحتملة. يجب أن تتضمن الوثائق جميع المعلومات ذات الصلة بما في ذلك ، على سبيل المثال لا الحصر: التقارير الفنية وبيانات الاختبار وتصميمات النماذج الأولية / النماذج وأهداف / نتائج الأداء. للحصول على معلومات مفصلة عن متطلبات DP2 والأهلية ، يرجى الرجوع إلى القسم 4.2 ، متطلبات مباشرة إلى المرحلة الثانية (DP2) ، والملحق ب من HR001120S0019.

  • الشهر الأول: اجتماع البداية والتقرير الأولي عن حالة منهجية تخليق الحمض النووي لـ de novo ونهج تلبية متطلبات المرحلة الأولى
  • الشهر 6: إظهار القدرة على تخليق> 150 زوج قاعدي قليل النوكليوتيدات بدقة> 99٪ توضح التجميع الأولي لتلك الأوليغنوكليوتيدات في جزيئات DNA أطول
  • الشهر الحادي عشر: إظهار القدرة على قياس تخليق قليل النوكليوتيد للتجميع في 96 جزيء DNA فريدًا يزيد طولها عن 2500 زوج قاعدي في أسبوعين
  • الشهر 12: تقرير المرحلة الأولى النهائي الذي يلخص تقرير نهج تخليق DNA de novo الذي يلخص القدرة على تجميع 96 تسلسلًا فريدًا للحمض النووي يزيد طولها عن 2500 زوج قاعدي باستخدام منهجية متاحة تجاريًا أو مملوكة ملكية جديدة.

منصة تركيب وتجميع De novo: تطوير وإثبات منصة مرنة ومتعددة الإرسال للتوليف السريع de novo لجزيئات DNA استنادًا إلى النموذج الأولي الأساسي الذي تم تطويره خلال المرحلة الأولى. ما لا يقل عن 2500 نقطة أساس. في نهاية المرحلة الثانية ، سيُظهر المؤدون جدوى إنتاج 192 تسلسلًا فريدًا من الحمض النووي استنادًا إلى أهداف محددة من DARPA في أسبوع واحد. يجب أن تكون التتابعات المنتجة لكل معلم في هذه المرحلة أكثر من 99٪ من الدقة وأقل من 0.03 لكل نيوكليوتيد .

مخرجات المرحلة الثانية: نموذج عمل أولي للنظام متعدد الإرسال وتقرير نهائي يتضمن: (1) مقاييس أداء النظام (2) نتائج عرض القدرة و (3) توقعات لإنتاج وتكاليف التصنيع على نطاق تجاري.

    الشهر 13: إظهار القدرة على تخليق وتجميع ما لا يقل عن 96 تسلسلًا فريدًا من الحمض النووي أكبر من 2500 زوج أساسي بدقة تزيد عن 99٪ في أسبوعين وإغلاق

تصميم مستشعر حيوي معزز بالذكاء الاصطناعي

مجال (مجالات) التكنولوجيا: الطب الحيوي ، الدفاع البيولوجي الكيميائي

الهدف: تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) لتسريع تصميم المؤشرات الحيوية شديدة التحديد والمصممة للكشف السريع عن الفيروسات.

الوصف: يسعى SBIR هذا إلى الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي لتسريع تطوير أجهزة الاستشعار الحيوية القائمة على aptamer والتي ترتبط على وجه التحديد بالهياكل الجزيئية الحيوية. الأبتاميرات عبارة عن سلاسل قصيرة من الأحماض النووية أحادية السلسلة قادرة على ربط الهياكل الجزيئية الحيوية ثلاثية الأبعاد بطريقة مشابهة للأجسام المضادة. تتمتع Aptamers بالعديد من المزايا مقارنة بالأجسام المضادة ، بما في ذلك العمر الافتراضي الطويل ، والثبات في درجة حرارة الغرفة ، وانخفاض / عدم المناعة ، والتكلفة المنخفضة. تعتمد تصميمات aptamer الحديثة بشكل كبير على الأساليب المختبرية مثل SELEX (التطور المنهجي للروابط بواسطة الإثراء الأسي) وتنوعاته المتقدمة. SELEX هي عملية دورية تتضمن جولات متعددة من الاختيار والتضخيم على عدد كبير جدًا من المرشحين (> 10 ^ 15). تجعل الطبيعة التكرارية والتجريبية لـ SELEX يستغرق وقتًا طويلاً (أسابيع إلى شهور) للحصول على مرشحين aptamer ، والاحتمال الإجمالي للحصول على aptamer مفيد في النهاية منخفض (30٪ -50٪). محاولات لتحسين أداء SELEX الأصلي تؤدي العملية عمومًا إلى زيادة تعقيد النظام وتكلفة النظام بالإضافة إلى زيادة الطلب على خبرة المجال الخاصة لاستخدامها. علاوة على ذلك ، يمكن أن يؤثر عدد كبير من المعلمات على عملية SELEX. لذلك ، هذا مجال جاهز للذكاء الاصطناعي. أظهرت أبحاث الذكاء الاصطناعي الحديثة إمكانية قيام تقنيات التعلم الآلي بتشفير معرفة المجال لتقييد بشكل كبير مساحة الحل لمشاكل البحث عن التحسين مثل حل المشكلات المعكوسة الجزيئية الحيوية. تقدم مثل هذه التقنيات في السيليكو بالتالي إمكانية توفير بديل فعال من حيث التكلفة لجعل عملية تصميم aptamer أكثر موثوقية ، وبالتالي ، أكثر كفاءة. يسعى SBIR هذا إلى الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة لتطوير قدرة تصميم aptamer المدعومة بالذكاء الاصطناعي المستندة إلى سطح المكتب والتي تسرع تحديد الأبتامرات عالية الأداء لاكتشاف المستضدات البيولوجية الجديدة.

المرحلة الأولى: يقبل SBO مقترحات مباشرة إلى المرحلة الثانية فقط. يجب أن يُظهر المُقترحون جدوى نموذج أولي للخوارزمية يمكن أن يساعد في التصميم المختبري للأباتمير مع إمكانية ربط محسّنة على النهج الأساسي في المختبر. يجب أن يُظهر نموذج الخوارزمية الأولي هذا قدرة aptamer المصمم للكشف عن بروتين / ببتيد فريد ذي تقارب عالٍ (ثابت تفكك التوازن ، K_d 1015) ويمكن أن يحقق الهدف الفعال للمرحلة الثانية.

ستركز جهود المرحلة الثانية على تعزيز أداء الخوارزمية الحسابية وتحسين الكفاءة الحسابية لتكون قابلة للتنفيذ باستخدام موارد الحوسبة المكتبية وقابلة للتطوير إلى مساحات بحث كبيرة جدًا (عدد المرشحين التسلسلي> 1015). ستعمل المرحلة الثانية أيضًا على تطوير عملية تكامل تجمع بين خوارزميات السيليكو والعمليات المختبرية التي تعمل على تحسين اتساق التصميم واستقلاليته بشكل كبير. مطلوب التعاون مع مصمم aptamer في المختبر. سيوضح النهج المشترك تحديدًا سريعًا لمستشعرات aptamer الحيوية الواعدة (بالأيام مقابل الأسابيع / الأشهر المطلوبة للنُهج المختبرية وحدها) لاكتشاف العوامل البيولوجية عبر فئات البروتينات / الببتيدات المستهدفة ، مع احتمال النجاح في تحديد التقارب العالي (KD قريب

التشفير للبنى فائقة الحجم في إنترنت قوي للأشياء (CHARIOT)

الهدف: ستقوم CHARIOT بتطوير مناهج ثورية لعمليات تشفير سريعة وفعالة ومقاومة للكم لأجهزة إنترنت الأشياء (IoT). يجب إثبات الاتصالات السرية وسلامة الرسائل وعضوية المجموعة وإدارة المفاتيح القابلة للتطوير.

إن التحسينات الهائلة في السعر / الأداء في تقنية أشباه الموصلات الناشئة عن قانون مور تُمكّن حتى أصغر الأجهزة وأكثرها تحديدًا ، مثل أجهزة الاستشعار والمشغلات ، لتشمل قدرات الشبكات. ستكون الغالبية العظمى من هذه الأجهزة رخيصة ومحدودة الطاقة. تسمح تكاليف الجهاز المنخفضة بالنشر بأعداد غير مسبوقة ، مع بعض التقديرات التي تصل إلى تريليون جهاز ، وهو ما نسميه بالنسبة لـ CHARIOT "النطاق الفائق". إن دعم الاتصال بين هذه الأجهزة في شبكات 5G اللاسلكية أو استخدامها يجعلها "متصلة بشكل كبير" وتشكل مجتمعة ما يسمى بإنترنت الأشياء (IoT).

هناك حاجة إلى تقنيات أمان ثورية لأجهزة إنترنت الأشياء. ظهور تشفير المفتاح العام ، مثل مخطط RSA (Rivest-Shamir-Adleman) المستند إلى صلابة العوملة ، والمفاهيم النظرية المستخدمة لاشتقاق بروتوكولات الاتصالات السرية ، والتحقق من الهوية باستخدام التوقيعات الرقمية ، والتحقق من سلامة الرسائل باستخدام التجزئة الآمنة ، إلخ. برز تحدٍ لوجستي ، مع ذلك ، لأن هذه البروتوكولات تفترض شرعية المفتاح العمومي المستخدم. في حين لا توجد بنية تحتية عامة للمفتاح العام (PKI) ، أصبحت الشرعية الآن "معتمدة" باستخدام سلسلة من التوقيعات الرقمية تبدأ من سلطة موثوقة مثل وزارة الدفاع.

يُتوقع عمر نشر يزيد عن 10 سنوات لبعض أنواع أجهزة إنترنت الأشياء. اليوم ، الطاقة (مثل طاقة البطارية) التي تستهلكها عمليات التشفير تقلل من عمر النشر ، مما يثني الشركات المصنعة عن تضمين الأمان. علاوة على ذلك ، فإن خوارزمية شور ، التي تستخدم الحوسبة الكمية لتسريع عملية العوملة ، تقوض نموذج الأمان للتشفير القائم على RSA ، وقد تظهر الحوسبة الكمية قبل انتهاء عمليات النشر اليوم ، وهدف CHARIOT هو الحلول السريعة والفعالة والمقاومة للكم حتى على أرخص الأسعار. الأجهزة.

ستقوم CHARIOT بوضع نماذج أولية لتقنيات تشفير منخفضة التكلفة ومنخفضة الأثر وما بعد الكم مع الحد الأدنى من استخدام الطاقة للأجهزة في إنترنت الأشياء. يجب أن يكون للمتطلبات الفنية نشأتها في حالات الاستخدام المتوقعة. ذات أهمية خاصة ، على سبيل المثال ، الاستخدامات ضمن سيناريو أكبر لركاب مجهزين يمكن ارتداؤهم يدخلون ويسافرون ويغادرون مركبة مثل ناقلة القوات أو الحافلة المدرسية.

  1. تقارير فنية تصف نتائج واستنتاجات العمل الحالي ، لا سيما فيما يتعلق بالفرصة التجارية أو فرصة إدخال وزارة الدفاع ، وتقييمات المخاطر / التخفيف
  2. مواد العرض و / أو الأوراق البيضاء
  3. أوراق فنية
  4. بيانات الاختبار والقياس
  5. تصاميم / نماذج النماذج الأولية
  6. توقعات الأداء أو الأهداف أو النتائج على الأنظمة عند نقاط سعر متعددة و ،
  7. توثيق الموضوعات ذات الصلة مثل كيف يمكن لحل CHARIOT المقترح تمكين شبكات الثقة الصفرية.

ستتحقق هذه المجموعة من المواد من إتقان المحتوى المطلوب للنظر في DP2.

يجب على مقترحي DP2 أيضًا إثبات المعرفة والمهارات والقدرة في مجال الأمن السيبراني وتطبيقات التشفير المتقدمة وعلوم الكمبيوتر والرياضيات وهندسة البرمجيات.

للحصول على معلومات مفصلة عن متطلبات DP2 والأهلية ، يرجى الرجوع إلى القسم 4.2 ، متطلبات مباشرة إلى المرحلة الثانية (DP2) ، والملحق ب من HR001120S0019.

  1. وصف تصميمًا / معمارية مقترحة لتحقيق هذه الأهداف ، جنبًا إلى جنب مع واجهات برمجة التطبيقات التي تتيح نظامًا بيئيًا آمنًا لإنترنت الأشياء (على سبيل المثال ، نظام يعتمد على مبادئ عدم الثقة)
  2. تقديم خطة لنضج الهيكل إلى نظام نموذج أولي لإثبات الاتصالات السرية ، وسلامة الرسائل ، وعضوية المجموعة ، وإدارة المفاتيح القابلة للتطوير ،
  3. تفاصيل خطة الاختبار ، كاملة مع المقاييس والنطاق المقترحين (على سبيل المثال ، هيكل الشبكة ، أنواع / أعداد الأجهزة ، إلخ) ، للتحقق من تشفير النظام والتحقق منه.

ستبلغ المرحلة الثانية ذروتها في عرض توضيحي للنظام باستخدام واحدة أو أكثر من حالات استخدام إنترنت الأشياء التي تتوافق مع الفرص التجارية و / أو الإدراج في برنامج DARPA / I2O Open Programmable Secure 5G (OPS-5G).

يتم توفير الجدول الزمني أدناه للمعالم والتسليمات لتحديد التوقعات والنتائج المرجوة / المنتجات النهائية لجهود المرحلة الثانية.

الجدول الزمني / المعالم / المخرجات خلال المرحلة الثانية سوف ينفذ مقترحو البحث والتطوير (R&D) كما هو موضح في الاقتراح.

  • الشهر الأول: ملخص انطلاق المرحلة الثانية (مع الشرائح المشروحة) إلى مدير مكتب داربا (شخصيًا أو افتراضيًا ، حسب الحاجة) بما في ذلك: أي تحديثات على الخطة المقترحة والنهج التقني ، والمخاطر / التخفيفات ، والجدول الزمني (بما في ذلك التبعيات) مع التخطيط معالم القدرة والتسليمات ، والمقاييس المقترحة ، وخطة عرض / التحقق من النموذج الأولي.
  • الأشهر 4 و 7 و 10: تقارير مرحلية فنية ربع سنوية توضح بالتفصيل التقدم التقني الذي تم إحرازه ، والمهام التي تم إنجازها ، والمخاطر الرئيسية / التخفيفات ، وخطة فنية لبقية المرحلة الثانية (في حين أن هذا عادةً ما يقدم تقريرًا عن التقدم المحرز مقابل الخطة المفصلة في الاقتراح أو المقدمة في موجز البداية ، من المفهوم أن الاكتشافات العلمية والمنافسة والتغييرات التنظيمية قد يكون لها جميعًا تأثيرات على العمل المخطط له ويجب أن تكون داربا على دراية بأي مراجعات تنتج عنها) والأنشطة المخطط لها وملخصات الرحلة وأي مشكلات محتملة أو مجالات مشكلة التي تتطلب اهتمام DARPA PM.
  • الشهر 12 إحاطة مرحلية عن التقدم التقني (مع شرائح مشروحة) إلى DARPA PM (شخصيًا أو افتراضيًا حسب الحاجة) يوضح بالتفصيل التقدم المحرز (بما في ذلك التقييم الكمي للقدرات التي تم تطويرها حتى الآن) ، والمهام المنجزة ، والمخاطر الرئيسية / التخفيفات ، والأنشطة المخطط لها والتقنية خطة للنصف الثاني من المرحلة الثانية ، وخطة العرض التوضيحي / التحقق لنهاية المرحلة الثانية ، وملخصات الرحلة ، وأي مشكلات محتملة أو مجالات مشاكل تتطلب اهتمام DARPA PM.
  • الشهر 15 و 18 و 21: تقارير مرحلية فنية ربع سنوية توضح بالتفصيل التقدم التقني الذي تم إحرازه ، والمهام المنجزة ، والمخاطر / التخفيفات الرئيسية ، وخطة فنية لبقية المرحلة الثانية (مع التحديثات الضرورية كما في الملاحظة الأصلية للأشهر 4 و 7 و 10 ) والأنشطة المخططة وملخصات الرحلة وأي مشكلات محتملة أو مجالات مشكلة تتطلب اهتمام DARPA PM.
  • الشهر 24 / المرحلة النهائية II التسليمات: بنية الأمان مع تفاصيل إدارة المفاتيح الموثقة ، مما يدل على الاتصالات الآمنة بين العديد من المجموعات الفرعية المستقلة والمتداخلة واجهات برمجة التطبيقات الموثقة وأي وثائق ضرورية أخرى (بما في ذلك ، على الأقل ، أدلة المستخدم ووثيقة تصميم نظام مفصلة و نهاية خطة تسويق المرحلة).

سيتم توجيه عمل المرحلة الثالثة نحو انتقال وتسويق تكنولوجيا الأمن المتقدمة. يتعين على مقدم العرض الحصول على تمويل إما من القطاع الخاص ، أو مصدر حكومي غير تابع لـ SBIR ، أو كليهما ، لتطوير البرنامج النموذجي إلى منتج قابل للتطبيق أو خدمة غير R & D للبيع في أسواق القطاع العسكري أو القطاع الخاص. تشير المرحلة الثالثة إلى العمل الذي ينشأ من أو يمتد أو يكمل جهدًا تم بذله بموجب اتفاقيات تمويل سابقة لـ SBIR ، ولكن يتم تمويله من مصادر أخرى غير برنامج SBIR.

سيكون دعم CHARIOT الأساسي للجهود الوطنية لتطوير نهج لحماية البنية التحتية للشبكة والتكنولوجيات (على سبيل المثال ، 5G). النتائج لديها القدرة على إفادة وزارة الدفاع والعديد من الكيانات التجارية بشكل كبير من خلال توفير قدرات محمية ومرنة. على وجه التحديد ، في الفضاء التجاري ، تحتوي تقنيات أمان CHARIOT على تطبيقات للشركات التي تطور كيانات رقمية (على سبيل المثال ، الشبكات والسحابات والأجهزة المشاركة في إنترنت الأشياء ، وما إلى ذلك) في مساحة DoD ، فإن تقنيات أمان CHARIOT لها قيمة لجميع مكونات الخدمة بسبب الاستخدام الواسع والانتقال إلى هذه الكيانات الرقمية لدعم عمليات البعثة.

الكلمات الرئيسية: إنترنت الأشياء (IoT) ، إدارة المفاتيح ، أمان ما بعد الكم ، الأجهزة المتصلة بـ 5G ، المشاركة الرقمية الآمنة ، البنى ذات الثقة الصفرية ، تشفير النظام


المقدمة

يعد إنتاج البروتين المؤتلف شرطًا أساسيًا للإنتاج الفعال من حيث التكلفة ومتعدد الاستخدامات للبيولوجيا المعقدة والتي يمكن استخدامها كسقالات لعرض البروتينات والببتيدات التي يمكن أن تمثل حواتم مستضدية من مسببات الأمراض بما في ذلك الفيروسات التي تسبب الأمراض المعدية. تتميز الفيروسات بقشرة بروتينية تغلف وتحمي المادة الوراثية الفيروسية التي يتم إطلاقها وتكرارها عند إصابة كائن الخلية المضيفة. عادةً ما يصعد الجهاز المناعي للمضيف دفاعه ضد الهياكل السطحية المسببة للأمراض التي تمثل حواتم مستضدية بهدف هزيمة العامل الممرض والقضاء عليه. في وقت مبكر ، تم التعرف على أن إعطاء مثل هذه الحواتم المستضدية ، على سبيل المثال في شكل أنواع مسببة للأمراض الفيروسية معطلة بالحرارة ، يمكن أن يؤدي إلى استجابات وقائية تمهد الطريق للتلقيح - يمكن القول إن التدخل الأكثر نجاحًا من حيث إنقاذ الأرواح البشرية حتى الآن. ينشأ البديل الجذاب لإعطاء الفيروس المعطل أو الموهن من إنتاج المؤتلف للقشرة البروتينية ، أو أجزاء منها ، مما يؤدي إلى جزيئات تشبه الفيروسات (VLPs). يمكن أن تكون VLPs متشابهة جسديًا أو حتى متطابقة مع الفيروس الحي ، ولكنها خالية من المعلومات الوراثية وبالتالي فهي آمنة ، حيث لا يمكن أن يحدث النسخ المتماثل. تُستخدم VLPs للتطعيم ضد مجموعة من الأمراض المعدية بما في ذلك الأنفلونزا والأورام الخبيثة القائمة على العدوى الفيروسية مثل سرطان عنق الرحم الناجم عن فيروس الورم الحليمي (Charlton & Lua، 2017 Cox & Hollister، 2000 Jeong & Seong، 2017 Pouyanfard & Müller، 2017 Schiller & Lowy، 2006 Temchura & berla، 2017).

الإشريكية القولونية إلى حد كبير هو النظام المهيمن للتعبير عن البروتين المؤتلف في البيولوجيا الجزيئية ، ومع ذلك ، لا يمكن التعبير عن البيولوجيا المعقدة مثل VLPs بشكل فعال في كثير من الأحيان بكتريا قولونية بسبب عدد كبير من الأسباب ، بما في ذلك التعديلات اللاحقة للترجمة أو آليات الطي المتخصصة غير الموجودة في بكتريا قولونية ولكن ما هي أنظمة التعبير حقيقية النواة التي يمكن أن تتحملها (Nettleship et al.، 2015 Nettleship، Assenberg، Diprose، Rahman-Huq، & Owens، 2010 Nie et al.، 2009 Nie et al.، 2016 Vijayachandran et al.، 2011).

برز نظام ناقل التعبير عن الفيروسات الباكية (BEVS) كتقنية قوية بشكل خاص لإنتاج بيولوجيا البروتين المعقدة التي يتم استهدافها بشكل أصلي وتعديلها بعد الترجمة بما في ذلك تكوين رابطة ثنائي كبريتيد والجليكوزيل. لقد قمنا بتطوير MultiBac ، وهو نظام تعبير معياري قائم على فيروسات baculovirus مناسب بشكل خاص لإنتاج مجموعات بروتين صعبة بكفاءة لمجموعة واسعة من التطبيقات ، كما وصفنا نحن وآخرون بتفصيل كبير (على سبيل المثال ، Barford ، Takagi ، Schultz ، & Berger ، 2013 Berger et al.، 2013 Berger، Fitzgerald، & Richmond، 2004 Bieniossek، Imasaki، Takagi، & Berger، 2012 Bieniossek، Richmond، & Berger، 2008 Fitzgerald et al.، 2006 Fitzgerald et al.، 2007 Nie et al.، 2009 Sari et al.، 2016 Trowitzsch، Bieniossek، Nie، Garzoni، & Berger، 2010 Trowitzsch، Palmberger، Fitzgerald، Takagi، & Berger، 2012 Vijayachandran et al.، 2011). تم اعتماد MultiBac على نطاق واسع في الأوساط الأكاديمية والصناعية ، مما أدى إلى تسريع البحث والتطوير في جميع أنحاء العالم ، مع التركيز في السنوات الأخيرة على تخصيص النظام للمهام المتخصصة بما في ذلك ، على سبيل المثال ، إنتاج البروتين السكري المتوافق مع البشر (Palmberger و Klausberger و Berger و Grabherr ، 2013 Palmberger، Wilson، Berger، Grabherr، & Rendic، 2012) أو توسيع الشفرة الوراثية (Koehler et al.، 2016) أو توصيل الحمض النووي متعدد الوظائف في الخلايا والأنسجة البشرية والثديية ، من بين أمور أخرى (Aulicino، Capin، & Berger، 2020 المنصوري وآخرون ، 2016 ساري وآخرون ، 2016).

في هذه المقالة ، نصف VLP-factory ™ ، وهو نظام MultiBac مخصص مصمم خصيصًا للتعبير عالي المستوى عن VLP استنادًا إلى بروتين كابسيد الإنفلونزا M1. تم دمج الجين المشفر M1 من سلالة الأنفلونزا H1N1 ، وكذلك الجين المشفر لبروتين mCherry الفلوري لمراقبة مسار تضخيم الفيروس وإنتاج VLP في ثقافة الخلية ، في العمود الفقري الفيروسي (الشكل 1). تم إنتاج مجموعة من VLPs للإنفلونزا بما في ذلك مجموعات من الطفرات في مجال يحتمل أن يكون مثبطًا للمناعة (ISD) داخل بروتين سطح الإنفلونزا Hemagglutinin (HA) باستخدام VLP-factory ™. تم اكتشاف ISDs في الفيروسات القهقرية ، وتشير الأدلة إلى أن HA الإنفلونزا تشتمل أيضًا على ISD متداخلة مع شريحة الببتيد الانصهار ، مما قد يؤثر على الاستجابات المناعية الفطرية في الخلايا الضامة والخلايا المتغصنة (Bahrami، Laska، Pedersen، & Duch، 2016 Holm et al.، 2012). يقع ISD في الجزء الحساس من الناحية الهيكلية من HA ، وهو أمر بالغ الأهمية لدمج الغشاء. ومن ثم ، فإن أي تصميم في هذا الجزء من شأنه أن يلغي قمع المناعة ويعزز مولد الضد يجب أن يتم صياغته بعناية للحفاظ على وظيفة HA في اندماج الغشاء. لتحديد مثل هذه الطفرات ، كانت هناك حاجة إلى مجموعة من VLPs للأنفلونزا تحتوي على أحماض أمينية عشوائية في مواقع معينة في ISD (Sari-Ak et al. ، 2019). يمكن اختبار متغيرات الإنفلونزا VLP الناتجة (طفرات HA أو HA ISD من النوع البري) وظيفيًا لنشاط اندماج الغشاء في المختبر وكذلك النشاط المثبط للمناعة في الجسم الحي في النماذج الحيوانية. سيكون من المفيد جدًا أن يكون لديك VLPs للإنفلونزا تحتوي على طفرات ISD لاستخدامها كمستضدات مفرطة المناعة تعتمد على VLP والتي يمكن أن تمثل لقاحات الإنفلونزا الواقية بقوة وعلى نطاق واسع. من المرجح أن تؤدي طفرات ISD المشتملة على HA والتي تم تحديدها على أنها الأكثر فاعلية في إلغاء قمع المناعة وزيادة مستضد HA إلى زيادة عيار الأجسام المضادة المعادلة عند الإعطاء مقارنةً بـ HA غير المعدل. يتم هنا تفصيل عملية إعداد VLPs للإنفلونزا المستندة إلى M1 والتي تشتمل على HA مع سلسلة من طفرات ISD. على نفس المنوال ، يمكن عرض البروتينات السكرية الفيروسية أو غير الفيروسية الأخرى ، أو مجالاتها ، أو الحلقات المنظمة أو البروتينات المستهدفة المختارة بكفاءة باستخدام مصنع VLP ، من خلال توفير مجال غشاء أصلي أو غير متجانس لترسيخ البروتينات التي سيتم عرضها على سطح VLP المغلف.

تم تفصيل نقل توليد البلازميد وإدخاله في جينوم MultiBac في منشوراتنا السابقة (Bieniossek et al.، 2008 Fitzgerald et al.، 2006 Haffke، Viola، Nie، & Berger، 2013). لذلك ، في هذه المقالة ، نركز على عملية إنتاج وتنقية وتحليل مصفوفة الإنفلونزا VLP باستخدام VLP-factory ™ ، أداة التعبير البكتيري المخصصة لدينا المشتقة من MultiBac. بروتين الإنفلونزا M1 هو العنصر الأساسي في VLP-factory ™. حددنا M1 من سلالة الأنفلونزا H1N1 على أنها مناسبة بشكل خاص للتجميع الذاتي وتشكيل القفيصة (Sari-Ak et al. ، 2019). علاوة على ذلك ، يتم تحرير الكبسولات المكونة من H1N1 M1 بسهولة من الخلايا في ثقافة التعبير ، والحصول على غلاف ثنائي الطبقة الدهنية يشتمل على بروتينات غشائية معبر عنها بشكل غير متجانس أثناء عملية التبرعم. نظرًا لخصائص H1N1 M1 ، لا يقتصر VLP-factory ™ على أنفلونزا VLPs مع HA في الظرف ، ولكن يمكن استخدامه لإنتاج VLPs التي تعرض بروتينات غلاف فيروسي متنوعة ، واحدًا أو أكثر في وقت واحد ، من أنواع فرعية متنوعة من الأنفلونزا أو حتى من مسببات الأمراض الأخرى ، التي يتم التعبير عنها من الجينات التي تم إدخالها بالإضافة إلى M1 و mCherry في VLP-factory ™ baculovirus. سيتم بعد ذلك دمج هذه البروتينات بنجاح في غشاء الخلية وبالتالي في غلاف VLPs المستندة إلى M1 أثناء التبرعم ، كما هو موضح هنا لـ HA. وبالتالي ، فإن VLP-factory ™ لديها إمكانات كبيرة كأداة إنتاج مرنة لمجموعة واسعة من لقاحات VLP التي تعرض مستضدات البروتين السطحي لمسببات الأمراض الفيروسية.

تمثل VLPs غير المغلفة التي تفتقر إلى غشاء دهني أيضًا مرشحين شائعين لقاحات جديدة وأفضل (Bachmann et al. ، 2013 Draper ، وآخرون ، 2010 Frietze ، Peabody ، & Chackerian ، 2016 Fuenmayor ، Gòdia ، & Cervera ، 2017 Unzueta et al. . ، 2015). هناك عيب كبير في VLPs المغلفة ، ولكن أيضًا للعديد من VLPs المتوفرة حاليًا بالبروتين فقط ، وفي الواقع في معظم اللقاحات المنتشرة حاليًا ، ينشأ من افتقارها للثبات الحراري ، مما يستلزم سلسلة تبريد متقنة من الإنتاج إلى نقطة الرعاية للحفاظ عليها التبريد ، والذي غالبًا ما يكون صعبًا أو مستحيلًا في المناطق الفقيرة والنائية ، مما يؤدي إلى خسائر كبيرة (Ashok، Brison، LeTallec، 2016).

للتغلب على هذه القيود ، قمنا بتطوير ADDomer © ، سقالة عرض الببتيد التركيبي متعدد الأنابيب ذاتية التجميع للتحصين عالي الكفاءة (Vragniau et al. ، 2019) (الشكل 2). يُشتق ADDomer © من أحد مكونات الفيروس الغدي البشري ، وهو ما يسمى بروتين قاعدة بنتون. تستخدم فيروسات Adenovirus على نطاق واسع في العلاج الجيني وتعتبر آمنة (Crystal ، 2014). تتكون قفيصة الفيروس الغدي من سداسيات وخماسيات وألياف مقذوفة. من المثير للاهتمام أن البروتين الأساسي المكون للبنتون لبعض الأنماط المصلية للفيروسات الغدية يمكن أن يتجمع تلقائيًا في جسيم متماثل يتكون من 60 بروتومرًا (نوربي ، 1966). تتجمع هذه البروتومرات في 12 بنتونًا مكونة من اثني عشر وجهًا ، مما يحافظ على القدرة الشبيهة بالفيروس الغدي لاختراق الخلايا الظهارية (Fender ، Boussaid ، Mezin ، & Chroboczek ، 2005). من خلال استغلال هذه الخصائص ، قمنا بتطوير ADDomer © ، منصة لدينا ثنائية السطوح الاصطناعية القابلة للحرارة لعرض متعدد الأنابيب عالي الكفاءة ، كمنصة VLP من الجيل التالي للقاحات وعلاجات البروتين (Vragniau et al. ، 2019). يتم إنتاج ADDomer © بمستويات عالية باستخدام نظام التعبير عن الفيروس البكتيري MultiBac الخاص بنا. يمكن عرض مجموعة واسعة من الحلقات باستخدام ADDomer ، بما في ذلك ، حتى الآن ، حواتم قصيرة مثل عدد قليل من الأحماض الأمينية أو تشمل عدة مئات من بقايا الأحماض الأمينية ، بما في ذلك المجالات المهيكلة (Vragniau et al. ، 2019).

تقدم هذه المقالة إرشادات مفصلة لتوليد ، باستخدام VLP-factory ™ ، مصفوفة إنفلونزا VLP تعرض طفرات بروتين سكري HA. علاوة على ذلك ، تقدم هذه المقالة النهج القائم على MultiBac لـ ADDomer © المشتق من Ad3 لعرض حلقات الببتيد المتعددة. يوفر البروتوكول الأساسي 1 إرشادات لتوليد الجينوم الفيروسي البكتيري في مصنع VLP. يحدد البروتوكول الأساسي 2 مراحل إعداد صفيف VLP للإنفلونزا باستخدام VLP-factory ™. يصف البروتوكول الأساسي 3 تنقية الأنفلونزا VLPs. يتم توضيح الأجزاء المختلفة من المشروع في مخطط سير العمل (الشكل 3). يوضح البروتوكول الأساسي 4 كيفية تصميم وإنتاج وتنقية ADDomer © باستخدام نظام MultiBac. أخيرًا ، في البروتوكول الأساسي 5 ، تم شرح نهج هندسة منصة ADDomer © لتطوير لقاح ضد مرض معد.


كتاب تمهيدي عن تسلسل الجينوم

يتكون الجينوم من كل الحمض النووي الموجود في نواة الخلية. يتكون الحمض النووي من أربع كتل بناء كيميائية أو "قواعد" (للبساطة ، يختصر G و A و T و C) ، مع تحديد المعلومات البيولوجية المشفرة داخل DNA بترتيب تلك القواعد. تحتوي الكائنات ثنائية الصبغة ، مثل البشر وجميع الثدييات الأخرى ، على نسخ مكررة من كل حمضها النووي تقريبًا (أي أزواج من الكروموسومات مع كروموسوم واحد من كل زوج موروث من كل والد). يعتبر حجم جينوم الكائن الحي بشكل عام هو العدد الإجمالي للقواعد في نسخة تمثيلية واحدة من الحمض النووي الخاص به. في حالة الكائنات ثنائية الصبغيات (مثل البشر) ، فإن هذا يتوافق مع مجموع أحجام نسخة واحدة من كل زوج كروموسوم.

تختلف الكائنات الحية بشكل عام في أحجام الجينوم الخاصة بها. على سبيل المثال ، جينوم بكتريا قولونية (بكتيريا تعيش في أمعائك) هي

5 ملايين قاعدة (وتسمى أيضًا القواعد الضخمة) ، وهي قاعدة ذبابة الفاكهة

123 مليون قاعدة ، وإنسان هو

3 مليارات قاعدة). هناك أيضًا بعض الظواهر المتطرفة المدهشة ، مثل شجرة الصنوبر Loblolly - جينومها كذلك

23 مليار قاعدة في الحجم ، أكبر بسبع مرات من قاعدتنا. من الواضح أن تكلفة تسلسل الجينوم تعتمد على حجمه. تركز المناقشة أدناه على الجينوم البشري ، ضع في اعتبارك أن نسخة واحدة "تمثيلية" من الجينوم البشري هي

3 مليارات قاعدة في الحجم ، في حين أن الجينوم الفعلي (ثنائي الصبغة) لشخص ما هو

الجينوم كبير ، وعلى الأقل مع طرق اليوم ، لا يمكن قراءة قواعدها بالترتيب (أي التسلسل) من طرف إلى طرف في خطوة واحدة. بدلاً من ذلك ، لتسلسل الجينوم ، يجب أولاً تقسيم الحمض النووي الخاص به إلى قطع أصغر ، مع كل قطعة ناتجة ثم إخضاعها لتفاعلات كيميائية تسمح باستنتاج هوية وترتيب قواعدها. غالبًا ما يُطلق على الترتيب الأساسي المستمد من كل قطعة من الحمض النووي `` قراءة تسلسل '' ، ثم يتم تجميع مجموعة المجموعة الناتجة من قراءات التسلسل (غالبًا ما تكون بالمليارات) معًا لاستنتاج تسلسل الجينوم الأولي. . يتم دعم تسلسل الجينوم البشري في الوقت الحاضر من خلال توافر التسلسلات "المرجعية" المتاحة للجينوم البشري ، والتي تلعب دورًا مهمًا في عملية التجميع الحسابي. تاريخيًا ، كانت عملية تحطيم الجينوم ، وتسلسل الأجزاء الفردية من الحمض النووي ، ثم إعادة تجميع القراءات الفردية لتوليد سلسلة من الجينوم الأولي تسمى `` تسلسل البندقية '' (على الرغم من أن هذا المصطلح يستخدم بشكل أقل اليوم). عندما يتم ترتيب تسلسل الجينوم بأكمله ، تسمى العملية "تسلسل الجينوم الكامل". انظر الشكل 2 لمقارنة طرق تسلسل الجينوم البشري خلال وقت مشروع الجينوم البشري وحوالي

بديل لتسلسل الجينوم الكامل هو التسلسل المستهدف لجزء من الجينوم. في أغلب الأحيان ، يتضمن هذا فقط تسلسل مناطق ترميز البروتين في الجينوم ، والتي توجد داخل أجزاء من الحمض النووي تسمى "exons" وتعكس الجزء "الأفضل فهمًا" حاليًا من معظم الجينومات. على سبيل المثال ، تتوافق جميع exons في الجينوم البشري ("exome" البشري) مع

1.5٪ من إجمالي الجينوم البشري. الأساليب متاحة الآن بسهولة "لالتقاط" (أو عزل) الإكسونات تجريبيًا ، والتي يمكن بعد ذلك ترتيبها لتوليد "تسلسل كامل الإكسوم" للجينوم. يتطلب التسلسل الكامل للإكسوم معالجات مخبرية إضافية ، لذلك لا يكلف تسلسل كامل إكسوم

1.5٪ من تسلسل الجينوم الكامل. ولكن نظرًا لأن تسلسل الحمض النووي أقل بكثير ، فإن تسلسل الإكسوم الكامل (على الأقل حاليًا) أرخص من تسلسل الجينوم الكامل.

محرك مهم آخر للتكاليف المرتبطة بتوليد تسلسل الجينوم يتعلق بجودة البيانات. تعتمد هذه الجودة بشكل كبير على متوسط ​​عدد المرات التي يتم فيها `` قراءة '' كل قاعدة في الجينوم فعليًا أثناء عملية التسلسل. أثناء مشروع الجينوم البشري (HGP) ، كانت المستويات النموذجية للجودة التي تم أخذها في الاعتبار هي: (1) "تسلسل مسودة" (يغطي

دقة 99.9٪) و (2) "تسلسل نهائي" (يغطي & gt95٪ من الجينوم عند

99.99٪). يعد إنتاج تسلسل "نهائي" عالي الجودة بالفعل بهذا التعريف مكلفًا للغاية ، وعملية "إنهاء التسلسل" تتطلب عمالة مكثفة للغاية وبالتالي فهي مرتبطة بالتكاليف المرتفعة. في الواقع ، معظم تسلسلات الجينوم البشري المنتجة اليوم هي "تسلسلات مسودة" (أحيانًا أعلى وأحيانًا أقل من الدقة المحددة أعلاه).

وبالتالي ، هناك عدد من العوامل التي يجب مراعاتها عند حساب التكاليف المرتبطة بتسلسل الجينوم. هناك العديد من الأنواع المختلفة ومستويات الجودة لتسلسل الجينوم ، ويمكن أن يكون هناك العديد من الخطوات والأنشطة المتضمنة في العملية نفسها. يتطلب فهم التكلفة الحقيقية لتسلسل الجينوم معرفة ما تم تضمينه وما لم يتم تضمينه في حساب تلك التكلفة (على سبيل المثال ، إنشاء بيانات التسلسل ، وإنهاء التسلسل ، والأنشطة الأولية مثل رسم الخرائط ، وإطفاء المعدات ، والنفقات العامة ، والمرافق ، والرواتب ، وتحليل البيانات ، إلخ.). في الواقع ، غالبًا ما توجد اختلافات في ما يتم تضمينه عند تقدير تكاليف تسلسل الجينوم في المواقف المختلفة.

فيما يلي معلومات موجزة حول: (1) التكلفة المقدرة لتسلسل الجينوم البشري الأول كجزء من HGP (2) التكلفة التقديرية لتسلسل الجينوم البشري في عام 2006 (أي منذ عقد تقريبًا) و (3) المقدرة تكلفة تسلسل الجينوم البشري في عام 2016 (أي الوقت الحاضر).

يتكون الجينوم من كل الحمض النووي الموجود في نواة الخلية. يتكون الحمض النووي من أربع كتل بناء كيميائية أو "قواعد" (للبساطة ، يختصر G و A و T و C) ، مع تحديد المعلومات البيولوجية المشفرة داخل DNA بترتيب تلك القواعد. تحتوي الكائنات ثنائية الصبغة ، مثل البشر وجميع الثدييات الأخرى ، على نسخ مكررة من كل حمضها النووي تقريبًا (أي أزواج من الكروموسومات مع كروموسوم واحد من كل زوج موروث من كل والد). يعتبر حجم جينوم الكائن الحي بشكل عام هو العدد الإجمالي للقواعد في نسخة تمثيلية واحدة من الحمض النووي الخاص به. في حالة الكائنات ثنائية الصبغيات (مثل البشر) ، فإن هذا يتوافق مع مجموع أحجام نسخة واحدة من كل زوج كروموسوم.

تختلف الكائنات الحية بشكل عام في أحجام الجينوم الخاصة بها. على سبيل المثال ، جينوم بكتريا قولونية (بكتيريا تعيش في أمعائك) هي

5 ملايين قاعدة (وتسمى أيضًا القواعد الضخمة) ، وهي قاعدة ذبابة الفاكهة

123 مليون قاعدة ، وإنسان هو

3 مليارات قاعدة). هناك أيضًا بعض الظواهر المتطرفة المدهشة ، مثل شجرة الصنوبر Loblolly - جينومها كذلك

23 مليار قاعدة في الحجم ، أكبر بسبع مرات من قاعدتنا. من الواضح أن تكلفة تسلسل الجينوم تعتمد على حجمه. تركز المناقشة أدناه على الجينوم البشري ، ضع في اعتبارك أن نسخة واحدة "تمثيلية" من الجينوم البشري هي

3 مليارات قاعدة في الحجم ، في حين أن الجينوم الفعلي (ثنائي الصبغة) لشخص ما هو

الجينوم كبير ، وعلى الأقل مع طرق اليوم ، لا يمكن قراءة قواعدها بالترتيب (أي التسلسل) من طرف إلى طرف في خطوة واحدة. بدلاً من ذلك ، لتسلسل الجينوم ، يجب أولاً تقسيم الحمض النووي الخاص به إلى قطع أصغر ، مع كل قطعة ناتجة ثم إخضاعها لتفاعلات كيميائية تسمح باستنتاج هوية وترتيب قواعدها. غالبًا ما يُطلق على الترتيب الأساسي المستمد من كل قطعة من الحمض النووي `` قراءة تسلسل '' ، ثم يتم تجميع مجموعة المجموعة الناتجة من قراءات التسلسل (غالبًا ما تكون بالمليارات) معًا لاستنتاج تسلسل الجينوم الأولي. . يتم دعم تسلسل الجينوم البشري في الوقت الحاضر من خلال توافر التسلسلات "المرجعية" المتاحة للجينوم البشري ، والتي تلعب دورًا مهمًا في عملية التجميع الحسابي. تاريخيًا ، كانت عملية تحطيم الجينوم ، وتسلسل الأجزاء الفردية من الحمض النووي ، ثم إعادة تجميع القراءات الفردية لتوليد سلسلة من الجينوم الأولي تسمى `` تسلسل البندقية '' (على الرغم من أن هذا المصطلح يستخدم بشكل أقل اليوم). عندما يتم ترتيب تسلسل الجينوم بأكمله ، تسمى العملية "تسلسل الجينوم الكامل". انظر الشكل 2 لمقارنة طرق تسلسل الجينوم البشري خلال وقت مشروع الجينوم البشري وحوالي

بديل لتسلسل الجينوم الكامل هو التسلسل المستهدف لجزء من الجينوم. في أغلب الأحيان ، يتضمن هذا فقط تسلسل مناطق ترميز البروتين في الجينوم ، والتي توجد داخل أجزاء من الحمض النووي تسمى "exons" وتعكس الجزء "الأفضل فهمًا" حاليًا من معظم الجينومات. على سبيل المثال ، تتوافق جميع exons في الجينوم البشري ("exome" البشري) مع

1.5٪ من إجمالي الجينوم البشري. الأساليب متاحة الآن بسهولة "لالتقاط" (أو عزل) الإكسونات تجريبيًا ، والتي يمكن بعد ذلك ترتيبها لتوليد "تسلسل كامل الإكسوم" للجينوم. يتطلب التسلسل الكامل للإكسوم معالجات مخبرية إضافية ، لذلك لا يكلف تسلسل كامل إكسوم

1.5٪ من تسلسل الجينوم الكامل. ولكن نظرًا لأن تسلسل الحمض النووي أقل بكثير ، فإن تسلسل الإكسوم الكامل (على الأقل حاليًا) أرخص من تسلسل الجينوم الكامل.

محرك مهم آخر للتكاليف المرتبطة بتوليد تسلسل الجينوم يتعلق بجودة البيانات. تعتمد هذه الجودة بشكل كبير على متوسط ​​عدد المرات التي يتم فيها `` قراءة '' كل قاعدة في الجينوم فعليًا أثناء عملية التسلسل. أثناء مشروع الجينوم البشري (HGP) ، كانت المستويات النموذجية للجودة التي تم أخذها في الاعتبار هي: (1) "تسلسل مسودة" (يغطي

دقة 99.9٪) و (2) "تسلسل نهائي" (يغطي & gt95٪ من الجينوم عند

99.99٪). يعد إنتاج تسلسل "نهائي" عالي الجودة بالفعل بهذا التعريف مكلفًا للغاية ، وعملية "إنهاء التسلسل" تتطلب عمالة مكثفة للغاية وبالتالي فهي مرتبطة بالتكاليف المرتفعة. في الواقع ، معظم تسلسلات الجينوم البشري المنتجة اليوم هي "تسلسلات مسودة" (أحيانًا أعلى وأحيانًا أقل من الدقة المحددة أعلاه).

وبالتالي ، هناك عدد من العوامل التي يجب مراعاتها عند حساب التكاليف المرتبطة بتسلسل الجينوم. هناك العديد من الأنواع المختلفة ومستويات الجودة لتسلسل الجينوم ، ويمكن أن يكون هناك العديد من الخطوات والأنشطة المتضمنة في العملية نفسها. يتطلب فهم التكلفة الحقيقية لتسلسل الجينوم معرفة ما تم تضمينه وما لم يتم تضمينه في حساب تلك التكلفة (على سبيل المثال ، إنشاء بيانات التسلسل ، وإنهاء التسلسل ، والأنشطة الأولية مثل رسم الخرائط ، وإطفاء المعدات ، والنفقات العامة ، والمرافق ، والرواتب ، وتحليل البيانات ، إلخ.). في الواقع ، غالبًا ما توجد اختلافات في ما يتم تضمينه عند تقدير تكاليف تسلسل الجينوم في المواقف المختلفة.

فيما يلي معلومات موجزة حول: (1) التكلفة المقدرة لتسلسل الجينوم البشري الأول كجزء من HGP (2) التكلفة التقديرية لتسلسل الجينوم البشري في عام 2006 (أي منذ عقد تقريبًا) و (3) المقدرة تكلفة تسلسل الجينوم البشري في عام 2016 (أي الوقت الحاضر).


أساليب

مجموعة بيانات بلازميد

تم الحصول على تسلسل DNA البلازميد والبيانات الوصفية في شكل ملف JavaScript Object Notation (JSON) تم الحصول عليه بناءً على طلب من Addgene ، بتاريخ فبراير 2016. قمنا بتحليل هذا الملف لتسجيل معرف PubMed المرتبط بكل بلازميد (PMID) ومعرف الكائن الرقمي (DOI) . لتحديد سنة نشر البلازميد ، حاولنا أولاً تحديد موقع PMID داخل ملف تحويل معرف المخطوطة المخزنة محليًا (ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/pmc/PMC-ids.csv.gz). إذا لم يتم العثور على PMID ، فقد حاولنا بعد ذلك تحديد موقع DOI المقابل. إذا تم العثور على PMID أو DOI ، فسيتم تخزين سنة النشر. إذا لم يتم العثور على أي منهما داخل الملف المخزن محليًا ، فسيتم استخدام أداة بحث PubMed (https://pypi.python.org/pypi/pubmed-lookup) لطلب المعلومات من خادم NCBI. بينما أبطأ من النهج المحلي ، تمكنا من تحديد جميع تواريخ النشر المتبقية باستثناء 15 بلازميدًا ، والتي لم تقدم معلومات عن التاريخ وتم استبعادها من الشكل 1 ب. قمنا أيضًا بتحليل ملف JSON لتخزين معمل إيداع كل بلازميد وتسلسلات الحمض النووي المرتبطة به. بالنسبة للبلازميدات التي تحتوي على مختبرات إيداع متعددة مدرجة ، تم التعامل مع تركيبة المختبر على أنها المودع الفريد الخاص بها. تم تصنيف جميع المودعين الفريدين بناءً على عدد البلازميدات المودعة (الشكل 1 ج). تم تصنيف تسلسلات DNA البلازميد في ملف JSON على أنها إما: (1) "مستودع كامل" ، حيث تم تقديم تسلسل الحمض النووي بالكامل بواسطة Addgene ، (2) "المودع الكامل" ، حيث قدم مختبر الإيداع تسلسل الحمض النووي بالكامل ، (3) ) "المستودع الجزئي" ، حيث تم تقديم قسم واحد أو أكثر من البلازميد بواسطة Addgene ، أو (4) "المودع الجزئي" ، حيث تم تقديم قسم واحد أو أكثر من البلازميد بواسطة مختبر الإيداع. قمنا بتلخيص العدد الإجمالي للـ nts المرتبطة بالبلازميد في كل فئة (وكذلك مجموع الفئات الأربع) ثم صنفنا البلازميدات وفقًا لذلك (الشكل 1 د).

إدخال المعالجة المسبقة والتشفير

من أجل الحصول على تسلسلات بلازميد كافية لتعلم معمل المنشأ ، قمنا أولاً بإزالة أي مختبرات والبلازميدات المرتبطة بها إذا كان المختبر قد أودع أقل من تسعة بلازميدات. إذا كان البلازميد مرتبطًا بتسلسل الحمض النووي المصنف على أنه مستودع كامل ، فقد استخدمنا فقط تسلسل الحمض النووي هذا للتدريب وتجاهلنا جميع معلومات التسلسل الأخرى المرتبطة. إذا لم يكن هناك تسلسل الحمض النووي للمستودع الكامل ، ولكن بدلاً من ذلك كان هناك تسلسل كامل للودائع ، فقد استخدمنا فقط تسلسل الحمض النووي هذا للتدريب وتجاهلنا التسلسلات الأخرى. إذا كان هناك بدلاً من ذلك تسلسل الحمض النووي للمستودع الجزئي و / أو المودع الجزئي للبلازميد (غالبًا ما ينتج عن قراءات تسلسل سانجر) ، فقد قمنا بربط كل هذه التسلسلات الجزئية مفصولة بتسلسل فاصل من 48 نانوثانية لإنشاء تسلسل التدريب.

بعد ذلك ، لتقليل وقت التدريب ، قمنا باقتطاع تسلسل الحمض النووي الطويل إلى 8000 نانومتر. في الحالة النادرة التي لم تكن فيها أحرف تسلسل الحمض النووي A ، أو T ، أو G ، أو C ، أو N ، تم تحويل الحرف إلى N ، وقمنا بتبطين التسلسلات الناتجة بـ N إلى إجمالي طول 8000 نقطة أساس ، ثم ربطنا عكس التسلسل تكمل نفسها مفصولة بتسلسل فاصل من 48 نيوتن. أخيرًا ، قمنا بترميز كل nt في التسلسل النهائي كمتجه واحد ساخن حيث A = [1 0 0 0] ، T = [0 1 0 0] ، G = [0 0 1 0] ، C = [0 0 0 1] ، و N = [0 0 0 0] (الشكل 2 أ). وبالمثل ، تم أيضًا ترميز هوية معمل الإيداع كمتجه واحد ساخن بطول 827. تم استخدام مدخلات تسلسل المتجه الواحد الساخن وتسميات المودع لتدريب الشبكة العصبية.

الشبكة العصبية التلافيفية

قمنا بتنفيذ وتدريب بنى الشبكات العصبية باستخدام Keras (الإصدار 2.0.4) باستخدام Tensorflow backend (الإصدار 1.1.0) في Python (الإصدار 3.5.2) مع NumPy (الإصدار 1.13.0) و SciPy (الإصدار 0.19.0). تتضمن الحزم الأخرى Pickle لتسلسل البيانات و json (الإصدار 2.0.9) لتحليل ملف بيانات Addgene و pubmed_lookup (الإصدار 0.2.1). تم تدريب الشبكات العصبية على وحدة معالجة الرسومات NVIDIA GRID K520 باستخدام Amazon Web Services Elastic Cloud Compute (EC2) التي تعمل بنظام Ubuntu 16.04.1 LTS.

تتألف بنية CNN من المدخلات إلى المخرجات: طبقة إدخال تسلسل الحمض النووي المتجه واحد 16،048 × 4 ، وطبقة تلافيفية واحدة مع مرشحات متعددة ، وطبقة تجميع قصوى لكل مرشح على طول الإدخال بالكامل ، وطبقة تسوية دفعية ، و طبقة متصلة بالكامل ، وطبقة تسوية للدفعة الثانية ، وطبقة ثانية متصلة بالكامل حيث تتوافق كل عقدة مع معمل إيداع ، وتحويل إلى احتمال باستخدام وظيفة softmax. يتم حساب Softmax بأخذ الإشارة ضي تم إنشاؤه لكل عقدة مخرجات معمل ي والتحويل إلى احتمال باستخدام المعادلة: ( sigma left ( حق) = فارك <<>>> << mathop < sum> nolimits_k e ^>>) .

بالنسبة للطبقة التلافيفية ، استخدمنا وضع الحدود Keras نفس لتوليد ناقلات الإخراج بنفس حجم المدخلات. تم عرض طبقات التطبيع الدفعية (المستخدمة بعد طبقة التجمع القصوى والطبقة الأولى المتصلة بالكامل) لتسريع تدريب الشبكة العميق عن طريق تقليل التحول المتغير 74. استخدمنا وظيفة تنشيط الوحدة الخطية المصححة (ReLU) للطبقات التلافيفية والمتصلة بالكامل ، و آدم وظيفة المُحسِّن للتدريب ، ووظيفة فقدان الانتروبيا الفئوية لإعادة نشر الأخطاء من المخرجات ، وحجم دفعة صغيرة من 8 مدخلات لكل تحديث. للتعويض عن أرقام إيداع البلازميد المنحرفة عبر المختبرات ، استخدمنا Keras class_weight متغير لوزن دالة الخسارة أثناء التدريب عن طريق تبادل رقم بلازميد التدريب لهذا المختبر.

تم تقسيم بيانات التدريب إلى ست مجموعات فرعية بسبب قيود الذاكرة ، وتم تحميل مجموعات فرعية وتدريبها بالتتابع خلال كل فترة. بعد التدريب لمدة 100 حقبة ، قمنا بتخزين بنية الشبكة العصبية النهائية والمعلمات للاستخدام في المراحل النهائية. لقد تصورنا أوزان المرشح (الشكل 2 أ) عن طريق تحويل أوزان مرشح nt لكل موضع (ث) لعوامل Boltzmann باستخدام الصيغة التالية ، حيث معلمة درجة الحرارة تي بالعين لتعظيم التباين في خريطة الحرارة: (f left (w right) = e ^ <- w / T> )

لحساب عدد تسلسلات الحمض النووي التي يمكن تحليلها في الثانية ، استخدمنا مجموعات التحقق والتحقق المتبادل التي تحتوي كل منها على 2481 تسلسل بلازميد. قبل التوقيت ، قمنا بمعالجة بيانات الإدخال مسبقًا ، وسلسلنا التسلسل بـ 48 نيوتن متبوعًا بالتسلسل التكميلي العكسي ، ثم قمنا بتشفيرها كمتجهات واحدة ساخنة (القسم السابق). باستخدام بنية الشبكة العصبية المخزنة من الأعلى ، توقعنا معمل المنشأ للتحقق الكامل من صحة التشفير ومجموعات التحقق من الصحة أثناء تتبع الثواني المنقضية. استغرق التقييم 40.5 ثانية لعمل تنبؤات لكلتا المجموعتين ، وهو ما يتوافق مع 4962 سلسلة من 8000 نقطة أساس لكل منهما ، أو بمعدل 980 ألف برميل في الثانية.

التحسين البايزي للمعلمات الفائقة

لاستكشاف مجموعات المعلمات الفائقة المختلفة لطول المرشح ، وعدد المرشحات ، وعدد العقد المتصلة بالكامل ، استخدمنا تقنية تحسين Bayesian التي تصمم أداء التعميم لمشهد hyperparameter كعملية غاوسية 75. استخدمنا حزمة Python لتحسين Bayesian المتاحة على Github (https://github.com/fmfn/BayesianOptimization).

لقد قمنا بتحسين دقة التحقق من الصحة لكل وقت على مدار الساعة في نهاية 5 فترات باستخدام استراتيجية استكشاف "الحد الأقصى من الثقة" مع ألفا يساوي 10 −5 و كابا يساوي 5. قمنا بتغيير عدد المرشحات التلافيفية بين 1 و 512 ، وطول المرشحات الالتفافية بين 1 و 48 nts ، وعدد العقد في الطبقة المتصلة بالكامل بين 1 و 256. قيود الذاكرة. أسفر تدريب 23 بنية مختلفة عن مجموعة من دقة التدريب ودقة التحقق من الصحة وأوقات ساعة الحائط. فشلت العديد من الأبنية في التعلم بعد خمس عهود ، وتميزت بمرشحات قليلة أو طول مرشح صغير أو كليهما. تم اختيار المعلمات الفائقة التي أدت إلى أعلى دقة في التحقق من الصحة لكل وقت تدريب (128 مرشحًا ، وطول مرشح 12 nt ، و 64 عقدة متصلة بالكامل) للتدريب الممتد.

التقليب في تأليف البلازميد

كعنصر تحكم إضافي لاختبار التجهيز الزائد ، قمنا بتشويش تسميات الإيداع عبر جميع البلازميدات ثم قسمناها إلى مجموعات تدريب وتحقق من الصحة والتحقق من الصحة. لم يتم تعديل تسلسل DNA البلازميد. تم الحفاظ على معدل تكرار كل معمل من مجموعة البيانات غير المختلطة في مجموعة البيانات المخفوقة واستخدمنا class_weight متغير بنفس الطريقة المذكورة أعلاه لتعويض الاختلافات في تردد الإيداع في المختبر. قمنا بتدريب الشبكة على 100 حقبة ، وبعدها كانت دقة التحقق 0.04٪ ، مقارنة بما يمكن توقعه من الاختيار العشوائي لمختبر من القائمة (0.12٪).

محاكاة وحساب ص القيم

لتحديد الأهمية الإحصائية لأنشطة الخلايا العصبية قبل softmax التي تم إنشاؤها بواسطة CNN ، قمنا بحساب ص القيم من توزيع النشاط لتسلسل الحمض النووي العشوائي 51،52. أنشأنا أولاً 10 4 تسلسلات DNA عشوائية بطول nt مع نفس الترددات A و T و G و C مثل مجموعة تدريب Addgene. كررنا هذا لأطوال تسلسل الحمض النووي 1000 nt و 3685 nt (طول pCI-YFP) و 8000 nt (أقصى طول مسموح به في هندستنا). لكل تسلسل DNA عشوائي ، قمنا بتبطين وتسلسل التكملة العكسية للتسلسل بنفس طريقة مجموعة Addgene (انظر أعلاه) ، قبل تحويل التسلسل إلى ترميز واحد ساخن. ثم استخدمنا شبكة CNN المدربة لحساب أقصى نشاط عصبي قبل softmax عبر جميع المعامل لكل تسلسل. يمكن تقريب المدرج التكراري المعياري للأنشطة القصوى عن طريق توزيع القيمة القصوى ، والذي يحتوي على دالة توزيع تراكمية ذ = exp (−exp (-λ(xميكرومتر))). احتمال مراقبة نشاط ما ، أ، أكثر من x لذلك ص(أ & GT x) = 1 − exp (−exp (-λ(xميكرومتر)))، أين λ هي معلمة الانحدار و ميكرومتر هو تعويض التوزيع من 0. نحن نلائم التوزيعات التجريبية مع هذه المعادلة ، والتي تم استخدامها بعد ذلك لحساب ص قيمة النشاط العصبي قبل softmax لتسلسل الحمض النووي بطول N.

تحليل بلاست

لمحاذاة ملف pCI-YFP التسلسل للتسلسل في Genbank ، تم إجراء BLAST مقابل مجموعة nr / nt nt باستخدام واجهة الويب (https://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi). تم استخدام المعلمات الافتراضية باستثناء استعلام Entrez "ليس جينوم" ، وكان الحد الأقصى لتسلسل الهدف 20000 ، وكان الحد الأقصى للتوقع 0.1 ، وكان الحد الأقصى للمطابقات في نطاق الاستعلام 5000. وكانت درجات التطابق / عدم التطابق هي 1 و 2 والفجوة كانت التكلفة خطية. لميزات البلازميد كانر, ص 15 أ، و YFP، تم إجراء Web BLAST مقابل مجموعة nr / nt باستخدام المعلمات الافتراضية الضخمة وعدد المحاذاة التي تم الإبلاغ عنها. بالإضافة إلى ذلك ، تم إجراء BLAST محليًا لكل ميزة مقابل مجموعة التدريب وعدد المحاذاة في ملف الإخراج المسجل. للقيام بذلك ، تم إنشاء ملفات FASTA لكل ميزة ، وتم إنشاء قاعدة بيانات BLAST من ملف FASTA مع جميع تسلسلات الحمض النووي الخاصة بتدريب Addgene. لملف FASTA يحتوي على كامل pCI-YFP التسلسل ، تم إجراء BLAST مقابل مجموعة تدريب Addgene وتم تسجيل الدرجات لأفضل 10 مختبرات (الشكل 3 ب). محاذاة كامل pCI-YFP عاد البلازميد إلى مجموعة التدريب Addgene & GT10 4 مباريات. وجدنا أصغر عدد غير صفري ه- القيمة (4 × 10 −180) ثم عد عدد المحاذاة مع ه- قيمة الصفر لاستنتاج أن 11369 محاذاة بلازميد لها ه- القيمة & lt 10 −180.

المسارات الطفرية

تم إدخال طفرات نقطة إلى pCI-YFP تسلسل الحمض النووي بشكل متكرر على مدى 1000 جيل لمسار واحد. تم إجراء كل طفرة نقطية في المسار في موضع فريد مقارنة بجميع الطفرات السابقة (على سبيل المثال ، تم اختيار مواقع الطفرة بدون استبدال). كانت هوية nt post-mutation واحدة من ثلاث nts غير موجودة في هذا الموضع قبل الطفرة. بعد كل طفرة ، تم تقييم تسلسل الحمض النووي الجديد من قبل الشبكة العصبية المدربة بالكامل وتم تسجيل توقع احتمالية لمختبر كريستوفر فويجت. تم إجراء ثلاثين مسارًا طفريًا ، كل منها يبدأ من الأصل pCI-YFP تسلسل. تم حساب المتوسط ​​الهندسي للاحتمالات في كل خطوة طفرة.

مسح التسلسل لتحديد التوقيع

من أجل تحديد أهمية المناطق المختلفة داخل البلازميد تجاه التنبؤات ، تم مسح نافذة من 50 نانوثانية عبر البلازميد لإخفاء التسلسل الأساسي في كل موضع. بالنسبة لكل بلازميد ، كان تسلسل الحمض النووي هو تسلسل الحمض النووي للتدريب قبل أن يتم تبطينه بطول 8000 نقطة أساس ومسلسل مع مكمله العكسي. باستخدام هذا التسلسل ، تم تطبيق شرط الحدود الدورية بحيث ، عندما يمتد أي من Ns في نافذة المسح 50 N إلى ما بعد حدود نهاية تسلسل الحمض النووي ، تم وضع تلك Ns مرة أخرى في بداية تسلسل الحمض النووي. لكل موضع من مسح النافذة ، تم تبطين تسلسل الحمض النووي المقنع الناتج إلى 8000 نقطة أساس ، متسلسلًا بفاصل 48 نيوتن متبوعًا بالمكمل العكسي ، وتحويله إلى متجه واحد ساخن ، وإدخاله في الشبكة العصبية المدربة بالكامل. تم تقييم الأنشطة العصبية السابقة لـ softmax واحتمالات softmax لأفضل المختبرات المتوقعة. لكل nt في البلازميد ، تنبؤات CNN من جميع الإطارات الخمسين حيث حجبت النافذة المنزلقة تلك nt وتم تصورها (الشكل 4 ، آثار الخطوط). تم أيضًا تصور أعلى تنبؤات المختبر لكل موضع من نافذة الإخفاء (الشكل 4 ، الأشرطة الملونة ، العروض التي لم يتم قياسها).

توافر الكود

توافر البيانات

يعلن المؤلفون أن جميع البيانات التي تدعم هذه الدراسة متوفرة داخل المقالة وملف المعلومات التكميلية الخاص بها أو أنها متاحة من المؤلف المقابل عند الطلب.


شظايا الجينات gBlocks

gBlocks & trade شظايا الجينات عبارة عن شظايا DNA مزدوجة الشريطة يبلغ طولها 125 و ndash3000 نقطة أساس.إنها المعيار الصناعي لشظايا الجينات المزدوجة ، المصممة لبناء أو تعديل الجينات الميسورة التكلفة والسهلة ، وتطبيقات مثل أبحاث الأجسام المضادة وتحرير الجينوم بوساطة كريسبر ، ومعايير qPCR ، والمزيد.

تم تحسين أجزاء جين HiFi Gene الجديدة (بطول 1000 و ndash3000 bp) لتجميع التركيبات الكبيرة. اختر عددًا أقل من المستعمرات وادفع مشروعاتك إلى الإنجاز بشكل أسرع باستخدام هذه الأجزاء عالية النقاء.

  • دقة ونقاوة عالية لتجميع الجينات
  • متوافق مع جميع طرق الاستنساخ النهائية
  • جاهز للاستخدام مع عدم وجود تسلسلات إضافية للإزالة

مميزة الاقتباس

يزيد تشابك التسلسل التركيبي من استقرار واحتواء المعلومات الوراثية في الخلايا

Blazejewski T، Ho HI، Wang HH.
علم. دوى: 10.1126 / science.aav5477 (2019)

الترتيب

شظايا جينية في الأنابيب

بقايا A و T و C و G فقط. يتم تسليمها جافة ومعايرة إلى 250 أو 500 أو 1000 نانوغرام ، حسب الطول.

كتل شظايا الجينات في الأطباق

تتطلب الطلبات ما لا يقل عن 24 شظية لكل لوحة. معلق في 25 ميكرولتر من الماء الخالي من نوكلياز (التركيز: 10 نانوغرام / ميليلتر). يتم شحنها على الجليد الجاف في غضون 10 أيام عمل من تأكيد الطلب (باستثناء أيام الجمعة).

تحميل.

GBlocks شظايا الجين HiFi في الأنابيب

لا يوجد حد أدنى للطلب للأنابيب. يشحن جافًا خلال 6 & ndash10 أيام عمل من تأكيد الطلب (باستثناء أيام الجمعة).

مكتبات شظايا الجينات في الأنابيب

يسلم جافًا ، طبيعيًا إلى 200 نانوغرام. المكتبات غير متوفرة في شكل لوحة.

1 دينار بحريني ، أيام عمل. يعتمد وقت الشحن على طول وتعقيد أجزاء gBlocks المطلوبة. في حالات قليلة ، قد يتجاوز وقت الشحن الوقت المقدر.

تفاصيل المنتج

شظايا الجينات gBlocks

شظايا الجينات gBlocks عبارة عن شظايا DNA مزدوجة السلسلة 125 & ndash3000 نقطة أساس في الطول بمتوسط ​​معدل خطأ أقل من 1: 5000. يتم تصنيعها باستخدام نفس التركيبات الكيميائية التوليفية عالية الدقة والرائدة في الصناعة والتي تم تطويرها من أجل Ultramer وتجارة الحمض النووي Oligos.

يخضع كل جزء من كتل gBlocks لعملية مراقبة الجودة ، والتي تشمل التحقق من الحجم عن طريق الرحلان الكهربائي الشعري وتحديد التسلسل عن طريق قياس الطيف الكتلي. يضمن هذا الاختبار الصارم أن معظم الطوائف المؤتلفة التي تم الحصول عليها من استنساخ كل جزء من كتل gBlocks الجينية سوف تحتوي على الإدخال المطلوب. قد تحتاج التسلسلات الأكثر تعقيدًا إلى المستخدم النهائي لتسلسل النسخ الإضافية.

شظايا جين HiFi الجديدة من gBlocks

gBlocks HiFi Gene Fragments عبارة عن شظايا DNA مزدوجة الشريطة بأحجام تتراوح بين 1000 و ndash3000 نقطة أساس وتم التحقق منها بمتوسط ​​معدل خطأ أقل من 1: 12000 عبر NGS. تسهل هذه التركيبات عالية الجودة وعالية الدقة تجميع التسلسلات الكبيرة والمعقدة ، بحيث تتطابق مع الطول والدقة اللازمتين لتقليل إدخال أخطاء الاستبدال أو الحذف غير المرغوب فيها.

باستخدام إما gBlocks أو gBlocks HiFi Gene Fragments ، يمكنك بسهولة تجميع جزء الحمض النووي الخاص بك واستنساخه في المتجه الذي تختاره باستخدام مجموعة متنوعة من طرق الاستنساخ ، بما في ذلك طريقة Gibson Assembly & reg (Synthetic Genomics، Inc.) و blunt- أو co. بروتوكولات إنهاء الاستنساخ. لمزيد من المرونة ، يمكنك طلب gBlocks Gene Fragments مع أو بدون مجموعة 5 & prime-phosphate.

مكتبات جزء الجينات gBlocks

مكتبات أجزاء الجينات gBlocks عبارة عن أجزاء مجمعة من كتل gBlock من 251 إلى 500 نقطة أساس في الطول الإجمالي. تعد مكتبات شظايا الجينات gBlocks مثالية لتوليد الأجسام المضادة المؤتلفة أو لهندسة البروتين ، مما يسمح للباحثين بتوليد مئات الآلاف من التركيبات في حدود ميزانية معقولة. يمكن أن يصل طول المناطق المتغيرة إلى 18 قاعدة N أو K متتالية ويجب أن تكون 125 نقطة أساس على الأقل من أي من طرفي جزء الجين (الشكل 1).

الشكل 1. ترتيب تنسيق مكتبات أجزاء الجينات gBlocks. يؤدي وضع قاعدة مختلطة K في الموضع الثالث من الكودونات إلى القضاء على كودونات TAA و TGA التي تمنع تضمينها في مكتبات أجزاء الجينات ، تاركًا TAG فقط ككودون إيقاف محتمل.

بالنسبة لمكتبات أجزاء الجينات gBlocks ، يتم التحقق من كل منطقة ثابتة بشكل مشابه لشظايا جين gBlocks القياسية. يتم التحقق من حجم المنتج النهائي للمكتبة عن طريق الرحلان الكهربائي الشعري.


الثورة الصناعية السيبرانية البيولوجية

هذا التغيير الثقافي لديه القدرة على تمكين ثورة صناعية. لقد أدرك المنتدى الاقتصادي العالمي مؤخرًا ظهور النظم السيبرانية الفيزيائية كمحفزات للثورة الصناعية الرابعة [51]. الأنظمة السيبرانية الفيزيائية هي أنظمة هجينة تتكون من عدد من الكيانات المادية المتصلة بالبرمجيات التي تقوم بتشغيل خوارزميات التحكم لتوجيه الأجهزة الفردية استجابةً للبيانات الواردة من مختلف الخلاصات. تعمل تطبيقات الملاحة التي تعمل على الأجهزة المحمولة (خرائط Google و Waze) على إنشاء نظام نقل إلكتروني مادي يستخدمه العديد من الأشخاص بشكل يومي. توفر الهواتف الذكية معلومات الموقع والمرور لخادم مركزي. يتم تحليل المعلومات التي توفرها شبكة الأجهزة هذه في الوقت الفعلي جنبًا إلى جنب مع مصادر البيانات الأخرى لتوفير توجيهات فردية لكل مستخدم. إلى جانب النقل ، أصبحت شبكة الكهرباء والتصنيع وتجارة التجزئة والرعاية الصحية ومراقبة الحركة الجوية تشمل الآن العديد من الأنظمة الفيزيائية الإلكترونية.

مع تركيزها القوي على علم الأحياء القائم على النموذج ، تشمل البيولوجيا التركيبية أيضًا الأنظمة الفيزيائية السيبرانية. على سبيل المثال ، يعتبر تصنيع جزيئات الحمض النووي المخصصة عملية فيزيائية مدفوعة بعدة طبقات من البرامج. المختبرات الافتراضية مثل Transcriptic أو Emerald Cloud Labs هي أيضًا أمثلة على الأنظمة الفيزيائية الإلكترونية في التكنولوجيا الحيوية. ومع ذلك ، فإن البيولوجيا التركيبية تتجاوز هذا من خلال ترميز خوارزميات التحكم داخل جزيئات الحمض النووي ، وهندسة الكائنات الحية التي يمكنها التكاثر ، والتواصل مع بعضها البعض ، أو الاستفادة من شبكات معقدة من التفاعلات بين المضيفين ومسببات الأمراض والفرائس والحيوانات المفترسة ، وما إلى ذلك. هناك مستوى غير مسبوق من التعقيد في هذه الأنظمة البيولوجية المهندسة التي تجعلها مختلفة عن الأنظمة الفيزيائية السيبرانية. يمكن وصفها على أفضل وجه بأنها "سيبرانية بيولوجية" (الشكل 2).

من المؤكد أن البيولوجيا التركيبية ليست ناضجة مثل التقنيات التي حفزت ظهور الأنظمة الفيزيائية السيبرانية. لا يزال معظمه حرفية للغاية ولكن هناك مؤشرات مبكرة على أن الأنظمة البيولوجية الإلكترونية لديها القدرة على تحفيز الثورة الصناعية الخامسة في النصف الثاني من القرن الحادي والعشرين. من المهم أن نتذكر أن الإنترنت وأنظمة تحديد المواقع العالمية ، وهما تقنيتان رئيسيتان مكّنتا من تطوير الأنظمة الفيزيائية السيبرانية اليوم ، قد طورتهما وزارة الدفاع الأمريكية منذ أكثر من أربعين عامًا [52]. يساعد هذا المنظور التاريخي المرء على تقدير أهمية الاستثمارات التي تقوم بها وكالة مشروع الأبحاث الدفاعية المتقدمة (DARPA) في البيولوجيا التركيبية على مدى السنوات القليلة الماضية. وضع برنامج "المسابك الحية" [53] رؤية لصناعة جديدة تعتمد على النظم البيولوجية الإلكترونية. هذه الحدود مهمة جدًا لداربا لدرجة أنها أنشأت مؤخرًا مكتبًا جديدًا للتقنيات البيولوجية [54].

هناك أيضًا دليل على أن مركز ثقل مجتمع البيولوجيا التركيبية يتحول تدريجياً نحو الصناعة. قامت شركات مثل Amyris أو Synthetic Genomics أو Gingko Bioworks أو Intrexon أو Twist Biosciences بجمع الموارد التي تسمح لها بتطوير بنى تحتية بحثية على نطاق صناعي بعيدًا عن متناول مجموعات البحث الأكاديمي. لقد ألهم برنامج الصناعة الناجح للغاية لشركة SynBERC بعض الشركات الناضجة لتطوير مبادرات البيولوجيا التركيبية في المنزل أو من خلال التعاون مع الشركات الناشئة في مجال البيولوجيا التركيبية.


الفصل الحادي عشر - التركيب الجيني للمقياس الصناعي

تضيف أحدث التطورات في مجال التسلسل العميق للحمض النووي والتحليل الكمي والوظيفي بعدًا جديدًا لفهم المسارات الكيميائية الحيوية والاعتماد المتبادل الأيضي. تمهد هذه الأفكار المتزايدة الطريق لتصميم استراتيجيات جديدة تلبي الاحتياجات العامة ، بما في ذلك التطبيقات البيئية والاختراعات العلاجية ، أو مصانع الخلايا الجديدة من أجل مصادر الطاقة أو المواد الكيميائية المستدامة والقابلة للتوفيق. إضافة مستوى آخر هو البناء على الشبكات والمسارات التي تحدث بشكل غير طبيعي. خلقت التطورات الأخيرة في البيولوجيا التركيبية خيارات اقتصادية وموثوقة لتصميم وتوليف الجينات والأوبرونات ، وفي النهاية الجينوم الكامل. وفي الوقت نفسه ، تطور التصميم عالي الإنتاجية وتوليف تسلسل الحمض النووي الشامل للغاية إلى تقنية تمكينية لا غنى عنها بالفعل في مختلف قطاعات علوم الحياة اليوم. هنا ، نصف المنظور الصناعي للتخليق الجيني الحديث وعلاقته بالبيولوجيا التركيبية. ساهم التخليق الجيني بشكل كبير في ظهور البيولوجيا التركيبية ليس فقط من خلال توفير المادة الوراثية بجودة وكمية عالية ولكن أيضًا تمكين تجميعها ، وفقًا لمبادئ التصميم الهندسي ، في شكل موحد. من ناحية أخرى ، أضافت البيولوجيا التركيبية الحاجة إلى تجميع الدوائر المعقدة والمجمعات الكبيرة ، وبالتالي تعزيز تطوير الأساليب المناسبة وتوسيع نطاق التطبيقات. لقد حفزت البيولوجيا التركيبية أيضًا التعاون متعدد التخصصات بالإضافة إلى تكامل الجمهور الأوسع من خلال معالجة الفرص والمخاوف الاجتماعية والاقتصادية والفلسفية والأخلاقية والسياسية والقانونية. إن الإنجازات التكنولوجية التي يحركها الطلب لتخليق الجينات والعمليات المنفذة تتجلى في الإعداد الصناعي لتخليق الجينات على نطاق واسع ، والذي يصف الإنتاج من الأمر إلى التسليم.


جهاز تسلسل الحمض النووي باليد

جهاز تسلسل الحمض النووي باليد

Larry H. Bernstein ، MD ، FCAP ، أمين المعرض

يمكن أن يساعد MinION في تحقيق هدف المعاهد الوطنية للصحة المتمثل في تخصيص 1000 دولار لتسلسل الجينوم البشري وفي العيادات البعيدة ومناطق تفشي المرض ، يحول الاختبار بعيدًا عن المختبرات الطبية

تقترب تقنية تسلسل الحمض النووي لنقطة الرعاية من الاستخدام التجاري على نطاق واسع حيث أن مُسلسِل أكسفورد نانوبور مينيون يستحوذ على الثناء ويسجل النجاحات في اختبار ما قبل الإصدار.

يمكن لآلة التسلسل الجيني ذات الجيوب مثل MinION أن تحول السوق عن طريق تحويل اختبار الحمض النووي إلى العيادات البعيدة ومناطق تفشي المرض مع التخلص من الحاجة إلى إعادة العينات إلى المختبرات السريرية لتحليلها. ومن المتوقع أيضًا أن تزيد هذه الأجهزة من الحاجة إلى أخصائيي علم الأمراض الوراثي والتقنيين الطبيين المدربين.

بعد الكثير من الترقب ، يفي المينيون بالوعود

إن جهاز MinION ، الذي أنتجته شركة Oxford Nanopore Technologies ومقرها المملكة المتحدة ، هو أداة مصغرة حول حجم شريحة ذاكرة USB التي يتم توصيلها مباشرة بجهاز كمبيوتر شخصي أو بمنفذ USB بجهاز كمبيوتر محمول. على عكس أجهزة التسلسل على مقاعد البدلاء ، يستخدم MinION "تسلسل حبلا وتكنولوجيا # 8221 النانو لتوصيل بيانات تسلسل جزيء واحد بطول قراءة طويل للغاية.

"يحتوي جهاز التسلسل الذي يعمل بواسطة USB على آلاف الآبار ، كل منها يحتوي على مسامات نانوية - قنوات بروتينية ضيقة لا تتسع إلا لشريط واحد من الحمض النووي. عندما يدخل الحمض النووي القنوات ، تعطي كل قاعدة توقيعًا إلكترونيًا فريدًا يمكن أن يكتشفه النظام ، مما يوفر قراءة لتسلسل الحمض النووي ، "

بعد عدة سنوات من الوعود التي لم يتم الوفاء بها ، بدأت أكسفورد في تسليم MinION في ربيع عام 2014 للباحثين المشاركين في برنامج الوصول المبكر المسمى MAP. مقابل رسم وصول بقيمة 1000 دولار ، يتلقى المشاركون مجموعة أدوات بدء التشغيل ويمكنهم شراء مستلزمات قابلة للاستهلاك. يتراوح السعر الحالي لخلايا التدفق الإضافية من 900 دولارًا أمريكيًا إلى 500 دولار أمريكي للقطعة الواحدة عند شرائها بكميات مكونة من 48 وحدة.

تساءل نيك لومان ، زميل أبحاث مستقل في معهد علم الأحياء الدقيقة والعدوى بجامعة برمنغهام بالمملكة المتحدة ، عما إذا كان وعد MinION سيتحقق على الإطلاق. لكن جهاز التسلسل بحجم USB فاز به بعد أن استخدمه للكشف عن السالمونيلا في غضون 15 دقيقة في العينات المرسلة من مستشفى محلي.

تلقى لومان MinION في مايو 2014 كجزء من برنامج MAP واختبر فائدته بسرعة. بعد استخدام الجهاز لتسلسل سلالة من Pseudomonas aeruginosa ، وهي عدوى شائعة مكتسبة من المستشفى (HAI) ، ساعد بعد ذلك في حل لغز انتشار عدوى السالمونيلا في مستشفى برمنغهام الذي أثر على 30 مريضًا وموظفًا.

قال لومان: "أراد المستشفى أن يفهم بسرعة ما كان يحدث". لكن تسلسل الجينوم الروتيني بطيء للغاية. عادةً ما يستغرق الأمر أسابيع أو حتى شهورًا لاستعادة المعلومات ".

باستخدام MinION ، اكتشف لومان السالمونيلا في بعض العينات المرسلة من المستشفى في أقل من 15 دقيقة. في النهاية ، تم تتبع المصدر الرئيسي لتفشي المرض إلى مورد بيض ألماني.

صرح لومان في Wired: "لقد أذهلني المينيون بعيدًا". "فكرة أنه يمكنك القيام بالتسلسل على نوع من عصا USB التي يمكنك التخلص منها يزيد من السذاجة."

التسلسل المحمول يفتح إمكانيات مثيرة للاهتمام لعلماء الأمراض

في مايو 2015 ، أصدرت أكسفورد الإصدار الثاني من الجهاز ، MinION MkI. وفقًا لموقع الشركة على الويب ، فإن MinION المحدث هو "جهاز إنتاج كامل يتميز بتحسينات في الأداء وسهولة الاستخدام" ، مثل التحكم المحسن في درجة الحرارة والآلية المحدثة لإشراك الجهاز مع خلايا التدفق القابلة للاستهلاك.

يقول لومان: "فتحت أجهزة التسلسل على مقاعد البدلاء السوق إلى درجة معينة". لقد بدأت في رؤيتهم في مجموعات بحثية مكثفة وفي العيادة. ولكن ماذا لو كان بإمكان أي شخص تعليق هذا من حلقة المفاتيح الخاصة به ويذهب للقيام بالتسلسل؟ هذه فكرة مجنونة ، ولا نعرف حقًا ما ستعنيه من حيث التطبيقات المحتملة. نحن في بداية التفكير في ما قد نكون قادرين على القيام به ، إذا كان بإمكان أي شخص تسلسل أي شيء ، في أي مكان يكون ".

يعتقد جوشوا كويك ، طالب دكتوراه في جامعة برمنغهام بالمملكة المتحدة ، أن جهاز أكسفورد نانوبور تكنولوجيز المحمول وغير المكلف سيغير مشهد التسلسل الجيني.

دقة المقايضة الواحدة لقابلية النقل

أظهر مختبرو بيتا أن الجهاز المصغر يمكنه قراءة امتدادات طويلة نسبيًا من التسلسل الجيني بدقة متزايدة ، ولكن وفقًا للتقرير في المجلة طبيعة سجية ، سيحتاج MinION MkI إلى تصحيح العديد من أوجه القصور الموجودة في جهاز التسلسل الأصلي:

• ليس من العملي ترتيب تسلسل الجينوم الكبير مع الجهاز ، حيث قدّر بعض الخبراء أن الأمر سيستغرق عامًا للإصدار الأصلي لتسلسل ما يعادل الجينوم البشري.

• الجهاز به معدل خطأ مرتفع مقارنة بتلك الموجودة في أجهزة التسلسل كاملة الحجم الحالية ، حيث أخطأ في تحديد تسلسل الحمض النووي بنسبة 5٪ إلى 30٪ من الوقت.

• لديه أيضًا صعوبات في قراءة أقسام الجينوم التي تحتوي على امتدادات طويلة من قاعدة DNA واحدة.

ومع ذلك ، يظل الباحثون الذين استخدموا الجهاز متحمسين بشأن مستقبل تقنية التسلسل من الجيل الرابع ، والتي قد يكون لها القدرة على تحقيق هدف الجينوم البالغ 1000 دولار لكل إنسان والذي حددته المعاهد الوطنية للصحة (NIH).

قال جوشوا كويك ، طالب دكتوراه في جامعة برمنغهام ، لمجلة Nature: "هذا هو إضفاء الطابع الديمقراطي على التسلسل". "لا يتعين عليك الاعتماد على البنية التحتية باهظة الثمن والمعدات باهظة الثمن."

لم تقدم حسابات الأخبار معلومات حول خطط Oxford Nanopore للحصول على علامة الاتحاد الأوروبي لجهاز MinION الخاص بها. ستكون هذه هي الخطوة التالية لإثبات أن الجهاز جاهز للاستخدام السريري على نطاق واسع. في الوقت نفسه ، يجب على مديري المختبرات السريرية وأخصائي علم الأمراض أن يأخذوا في الاعتبار قدرات MinION MkI كما هو موضح أعلاه. وجد الباحثون بالفعل أنه من المفيد تحديد الأمراض المعدية في البيئة السريرية حيث لم تحدد طرق التشخيص الأخرى العامل المسبب للعدوى.


الشركات المدرجة

تم ذكر الشركات والمنظمات التالية في التقرير.

  1. القاعدة الأولى
  2. 23 و مي
  3. أبفي
  4. AbCellera
  5. الحافز الفعال
  6. أكتيفيوميكس
  7. Adaltis
  8. أدميرا هيلث
  9. أجيوميكس
  10. AgriGenome Labs
  11. AKESOgen
  12. مجموعة الماك
  13. الرابطة الأمريكية لأبحاث السرطان
  14. أمجين
  15. تقنية جين أنورواد
  16. انتيسيل
  17. المواد البيولوجية التطبيقية
  18. معهد أريزونا للجينوم
  19. مشاريع أريزونا للتكنولوجيا
  20. أبحاث التهاب المفاصل في المملكة المتحدة
  21. مختبرات ARUP
  22. أسبر بيوجين
  23. أسترازينيكا
  24. أسوراجين
  25. أوراجين
  26. مرفق أبحاث الجينوم الأسترالي
  27. BaseClear
  28. باير
  29. BGI
  30. بيو بيسك
  31. مختبر الخدمات التحليلية الحيوية (جامعة ماريلاند)
  32. بيوفيدال
  33. علم الجينوم Bionano
  34. تقنيات البحث الحيوي
  35. مركز التكنولوجيا الحيوية (جامعة ويسكونسن)
  36. بورينجر إنجلهايم
  37. بريستول مايرز سكويب
  38. معهد واسع
  39. C-Camp (منشأة الجينوم من الجيل التالي)
  40. علم الجينوم القرص المضغوط
  41. CeGaT
  42. علاجات مئوية
  43. CEN4GEN
  44. مركز علم الجينوم التطبيقي (مستشفى الأطفال ومستشفى # 39 في فيلادلفيا)
  45. مركز دعم البحوث الطبية الحيوية (جامعة تكساس)
  46. سينتوجين
  47. مركز بيولوجيا الجينوم (جامعة بولونيا)
  48. مركز أبحاث الجينوم (جامعة ليفربول)
  49. كروموس
  50. مختبر كولد سبرينج هاربور للجيل القادم من الجينوميات الأساسية
  51. مركز كولومبيا للجينوم
  52. جامعة كولومبيا
  53. علم الجينوم الكامل
  54. علم الحاسوب
  55. علم الجينوم السياقي
  56. CosmosID
  57. دايتشي سانكيو
  58. مختبرات دانتي
  59. علم الجينوم DBS (جامعة دورهام)
  60. علاجات DC3
  61. دي نوفو جينوميكس
  62. علم الوراثة deCODE
  63. دياكارتا
  64. التشخيص
  65. متنوع
  66. جينوتيك DNA
  67. ارتباط الحمض النووي
  68. مركز تسلسل الحمض النووي والتنميط الجيني معهد ديلاوير للتقنية الحيوية
  69. مركز تسلسل الحمض النووي وتحليل الجينات (جامعة واشنطن)
  70. مركز تسلسل الحمض النووي (جامعة بريغهام يونغ)
  71. DNAnexus
  72. DNAVision
  73. داو للزراعة
  74. معهد ايرلهام
  75. ادنبره جينوميكس
  76. Epigenomics الأساسية
  77. يوروفينز جينوميكس
  78. أسرع
  79. فيرينج للادوية
  80. فياليس
  81. خمسة علاجات رئيسية
  82. مؤسسة الطب
  83. Frasergen Bioinformatics
  84. علم الوراثة Fulgent
  85. الجينوم الكامل
  86. مركز علم الجينوم الوظيفي في زيورخ (جامعة Z & Uumlrich)
  87. جينابسيس
  88. جينكوف
  89. الجين بواسطة الجين
  90. جينينتيك
  91. GenePlanet
  92. جينتك
  93. جنيويز
  94. جينيا تكنولوجيز
  95. جينياليس
  96. الجينوم
  97. مركز ابتكار جينوم كيبيك
  98. مركز الوصول إلى تكنولوجيا الجينوم (جامعة واشنطن)
  99. جينوم
  100. فحص الجينوم
  101. جينومستريم
  102. مركز علم الجينوم والتسلسل (جامعة رود آيلاند)
  103. تبادل المعلومات حول الأورام الجينومية
  104. طب الجينوم أيرلندا
  105. صحة الجينوم الشخصية
  106. مركز خدمة تسلسل الجينوم (طب ستانفورد)
  107. جينوميكس فور لايف
  108. جينوبتيكس
  109. الكرم
  110. تكنولوجيا النمط الجيني
  111. جلعاد للعلوم
  112. جلاكسو سميث كلاين
  113. جريل
  114. علاجات الهالوزيم
  115. جامعة هارفرد
  116. مركز الصحة وادزورث
  117. شبكة iNet للرعاية الصحية والعلوم البيولوجية
  118. HistoGenetics
  119. هورايزون ديسكفري
  120. مركز تسلسل الجينوم HudsonAlpha
  121. علوم الجينوم البشري
  122. طول العمر البشري
  123. معهد Icahn لعلوم البيانات وتكنولوجيا الجينوم
  124. إلومينا
  125. إينوترم
  126. معهد سلامة الأغذية والصحة (معهد إلينوي للتكنولوجيا)
  127. جوهر الجينوم التكاملي (مدينة الأمل)
  128. الاتحاد الدولي لتسلسل جينوم القمح
  129. جان ويليم دي جير (جامعة ستوكهولم)
  130. جامعة جونز هوبكنز
  131. جونسون وجونسون
  132. جوفين
  133. كابا بيوسيستمز
  134. معهد Kazusa DNA Research
  135. مختبر تسلسل KCCG (معهد جارفان للبحوث الطبية)
  136. علوم LC
  137. حلقة الجينوم
  138. علم الأورام Loxo
  139. لوسيجن
  140. ماكروجين
  141. علم الجينوم ماريلاند
  142. مستشفى ماساتشوستس العام
  143. معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
  144. خدمة جينوم ماسي (جامعة ماسي)
  145. ماكس بلانك-جينوم سنتر كولونيا
  146. معهد ماكدونيل للجينوم (جامعة واشنطن)
  147. جامعة ماكجيل
  148. MedGenome
  149. MedImmune (شركة تابعة لشركة AstraZeneca)
  150. ميديفير
  151. ميرك
  152. MGI Tech
  153. ميكروبا
  154. علم الميكروجينوم
  155. ميكروسينث
  156. مختبرات MNG (علم الوراثة الطبية)
  157. موجين
  158. حلول MolDiag
  159. جوهر البيولوجيا الجزيئية وعلم الجينوم (جامعة ولاية واشنطن)
  160. MongoDB
  161. وحدة الجينات البشرية في MRC (جامعة إدنبرة)
  162. myGenomics
  163. عدد لا يحصى من علم الوراثة
  164. نابسيس
  165. البنية التحتية الوطنية للجينوم (جامعة أوبسالا)
  166. المركز الوطني للأجهزة للإدارة البيئية
  167. علم جينوم السديم
  168. مركز جينوم نيويورك
  169. مركز تسلسل الجيل التالي (مؤسسة أوكلاهوما للبحوث الطبية)
  170. مرفق تسلسل الجيل القادم (جامعة ليدز)
  171. نوفارتيس
  172. نوفوجين
  173. النواة
  174. نوكليوم
  175. تراث المحيط الجينوم
  176. Okairos و Conatus
  177. خدمات أوميغا الحيوية
  178. Oncimmune
  179. OpGen
  180. Otogenetics
  181. مركز أكسفورد للجينوم
  182. أكسفورد نانوبور تكنولوجيز
  183. اتحاد جامعة أكسفورد
  184. علوم المحيط الهادئ
  185. الطب المخصص لشركاء الرعاية الصحية للرعاية الصحية
  186. علم الجينوم PerkinElmer
  187. فايزر
  188. الكتائب التكنولوجيا الحيوية
  189. تصاميم فينيكس الجزيئية
  190. بيير فابر
  191. مرفق البروتين والأحماض النووية
  192. بسماجين
  193. حلول Q2
  194. QIAGEN
  195. علم الأحياء السريع
  196. معهد رادي للأطفال والطب الجيني
  197. مركز Ramaciotti لعلم الجينوم (UNSW Sydney)
  198. علم الجينوم RAPiD
  199. ريبروسيل
  200. روش
  201. RTL الجينوم
  202. مركز الكمبيوتر العملاق سان دييغو
  203. سانوفي
  204. معهد سكريبس للعلوم متعدية
  205. الجينوم الثاني
  206. SeqLL
  207. SeqMatic
  208. مركز التسلسل
  209. شنغهاي OE Biotech
  210. المصدر BioScience
  211. SRM
  212. جامعة ستانفورد
  213. StarSEQ
  214. ستراتوس جينوميكس
  215. تقنيات Synbio
  216. مركز التكنولوجيا لعلم الجينوم والمعلوماتية الحيوية (UCLA)
  217. Texas A & ampM AgriLife
  218. ثيراجين إتيكس بيو
  219. ثيرمو فيشر العلمية
  220. علم الوراثة Toldot
  221. يو سي بي
  222. مركز الجينوم السريري بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس
  223. مؤسسة الأبحاث الطبية في المملكة المتحدة و 39 ثانية
  224. يونايتد ثيرابيوتكس
  225. جامعة كاليفورنيا
  226. جامعة ليستر
  227. جامعة لندن
  228. مركز الجينوم بجامعة مينيسوتا
  229. جامعة نوتنغهام
  230. جامعة يوتا هيلث
  231. الحقيقة، الصدق
  232. معهد واكسمان لعلم الأحياء الدقيقة (جامعة روتجرز)
  233. معهد ويلكوم سانجر
  234. WuXi NextCODE
  235. مختبرات Xcelris
  236. Yaazh Xenomics
  237. مركز ييل لتحليل الجينوم (كلية الطب بجامعة ييل)
  238. Yikon Genomics

تجزئة

تم تحليل الفرصة المالية البالغة 19 مليار دولار أمريكي (بحلول عام 2030) في سوق الجيل التالي من التسلسل عبر القطاعات التالية:


شاهد الفيديو: عراقية أجرت تحليل الحمض النووي لمعرفة تاريخ عائلتها والنتيجة مفاجأة - DNA test? - HIND DEER (قد 2022).