科学家们确定了34,000岁的东亚早期混合欧亚血统尼安德特人在一项新的研究中，德国马克斯·普朗克进化人类学研究所和蒙古科学院的研究人员对迄今在蒙古发现的最古老的人类化石进行了基因组分析。他们表明，这名34,000岁的女性从西方欧亚人那里继承了大约25％的DNA，表明人们在欧亚大陆首次由当今人口的祖先定居后不久便迁移到整个欧亚大陆。这项研究还表明，这个人以及一个来自中国的40,000岁的人都携带了Denisovans的DNA，Denisovans是人类在人类到来之前就已居住在亚洲的一种灭绝的人类激素。在蒙古东部的索尔基特山谷发现的黄cap属于一个活在34,000年前的女性。分析表明：她从西方欧亚大陆继承了大约25％的DNA。 ©蒙古科学院考古研究所2006年，矿工在蒙古东部诺罗夫林县的索尔基特河谷中发现了具有特殊形态特征的人均黄skull。它最初被称为Mongolanthropus，被认为是穴居人，甚至是直立人。“ Salkhit”个体的遗体代表了该国唯一的更新世人化石化石。从无边便帽中提取的古代DNA显示，它属于一个生活在34,000年前的现代女性女性，与亚洲人比与欧洲人的关系更多。与迄今为止唯一的其他东亚早期个体进行基因研究的比较表明，这是一个来自中国北京郊外天元洞的40,000岁男性，这两个个体彼此相关。但是，它们之间的区别在于，萨尔基特人的祖先有四分之一来自西方的欧亚大陆，可能是通过与古代西伯利亚人混合而成的。迁移与互动研究人员Diyendo Massilani分析了Salkhit和Tianyuan个体的基因组，并发现了灭绝的人类激素的DNA痕迹。 ©MPI f。进化人类学马克思·普朗克进化人类学研究所的主要作者，研究者迪扬多·马西拉尼说：“这直接证明东亚的现代人类社区早在34,000年前就已经具有国际化性。” “这一罕见的标本表明，大约35,000年前，欧亚大陆各地人口之间的迁移和互动已经频繁发生”。研究人员使用了马克斯-普朗克进化人类学研究所开发的一种新方法，从萨尔基特和天元基因组中已灭绝的人类素中找到DNA片段。他们发现，这两个基因组不仅包含尼安德特人的DNA，而且还包含来自Denisovans的DNA，Denisovans是一个难以捉摸的亚洲尼安德特人的亲戚。“令人着迷的是，我们已经能够从中获得遗传数据的东亚最古老人类的祖先已经与Denisovans混合在一起，Denisovans是一种已灭绝的人类激素，已为当今亚洲和大洋洲的人口做出了贡献”，蒙古科学院考古研究所研究员Byambaa Gunchinsuren说。“这是Denisovans和现代人类在4万多年前相遇和融合的直接证据”。有趣的是，这些非常古老的东亚人中的Denisovan DNA片段与东亚当今人口基因组中的Denisovan DNA片段重叠，但在大洋洲中却与Denisovan DNA片段不重叠。这支持了Denisovans和现代人类之间多重独立混合事件的模型。” Massilani说。 点击：查看其他分类文章 查看天文学文章 使用文档翻译功能免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息，仅代表作者个人观点，与本网无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。来源：MPG

帕特里克·H·布拉德利＆凯瑟琳·S·波拉德 什么决定了人类血液的化学成分？从遗传学到生活方式等各种因素的贡献的测量现已确定，饮食和肠道微生物是血液分子组成的关键预测因子。 除了氧气和二氧化碳，我们的血液还输送许多化学物质。这些分子中的一些提供了我们健康状况的有用指标。确实，测量此类生物标记物是临床血液测试的普遍特征。存在的其他分子，例如激素和药物，会通过调节新陈代谢和免疫反应等过程直接影响健康。Bar等人在《自然》中写作。阐明了影响人血化学酿造配方的因素。大多数血源性分子的起源以及它们在个体之间浓度变化的原因尚不清楚。可能的调节剂清单很长：对于任何给定的分子，饮食，药物，医疗状况和病史，遗传变异和肠道微生物都可能起作用。此外，这些因素可以相互作用，就像三甲胺氧化物一样。由于微生物及其宿主代谢了某些富含红肉的饮食化合物，因此该分子产生了促进动脉狭窄疾病的动脉粥样硬化分子。对于直接影响健康的此类分子，了解其代谢调控可能有助于产生新的临床治疗方法。阅读论文：人血清代谢组潜在决定因素的参考图 Bar等。描述他们为解决哪些因素控制血液中存在的分子的问题所做的努力。这项工作不仅需要测量可能涉及的许多变量，还需要使用能够捕获复杂性的分析方法（例如变量之间的相互作用），同时仍要确保可以为研究人群以外的个体做出有效的预测。作者首先详细描述了来自491个健康个体的血液样本的特征。他们对血清中的分子进行了定量，这是除去凝固所需蛋白质后残留的血液中的液体成分。研究参与者提供了详细的健康信息，并回答了有关饮食和生活方式的问卷。他们还提供了粪便样本，用于DNA测序，以确定存在的肠道微生物（也称为微生物组）的遗传特征。正如作者所承认的那样，这是一个基于全基因组关联研究的标准的小型研究小组，旨在寻找基因与疾病之间的联系。Bar等。也不是第一个链接血清分子遗传变异或微生物组。但是，作者对这组个体的分析在系统收集以调查血清成分的数据类型数量上是独一无二的。接下来，Bar等。使用机器学习方法将人类遗传学和微生物组信息等因素与血液中的分子联系起来。通过进行许多分析，省略了不同的数据子集，作者发现饮食，微生物组和临床变量（如处方药使用和血压）与血清分子的关联最大。尽管作者发现了一些遗传关联，并确认了先前报道的46个基因与代谢物之间的联系，但他们得出的结论是，遗传因素的关联效应小于饮食，临床变量和微生物组的关联效应。这些不同的数据类型无法完全比较，但是作者对遗传效应的估计与之前的研究结果一致，饮食可以影响微生物组的组成，因此饮食和微生物组可以预测某些具有相似准确度水平的分子的数据。但是Bar及其同事表明，这些数据类型也提供了不重叠的信息。例如，饮食信息独特地预测了与柑橘类水果的消费有关的特定代谢产物，而属于链霉菌科的一种微生物的存在强烈地预测了吲哚酚硫酸盐的存在-氨基酸色氨酸的细菌分解产物，先前与之相关。肾脏和血管系统疾病。为了对血液样本中存在的分子浓度做出预测，Bar等人。使用了一种称为梯度增强决策树的机器学习方法，该方法可以捕获复杂的交互。决策树学习简单的“先有先后”规则进行预测（图1）。该方法对单个决策树进行分层，通过训练专门针对减少旧决策树的预测误差的新模型来逐步改善决策树。 图1 一种预测血液分子组成的方法。Bar等。1获得了人类血液样本并鉴定出许多存在的分子。作者还收集了有关可能影响所发现分子的一系列因素的信息，例如饮食和肠道微生物。Bar及其同事使用一种称为梯度增强决策树的计算方法，预测了个体血液的分子组成。一个，在该假设的例子中，数据点示出任意单位的分子X（Au）和一种类型的肠道细菌Y的的相对丰度的个体的浓度b，该模型使用“ if-then”分类来预测（黑色水平线）细菌丰度与X浓度之间的关系。这种情况下的预测是，如果细菌丰度大于0.1，则X的浓度为2，并且如果此丰度小于0.1，则X的浓度为0.1。虚线表示预测误差。c，然后通过考虑其他因素来精炼模型，例如该人是否吃红肉（红色）（不吃蓝色肉）。d，在包含该饮食因素的另一个“如果-那么”分类之后，该模型会生成精炼的预测（红色和蓝色水平线），并具有较低的误差，从而将X的预测浓度与饮食和细菌因素联系起来。Bar及其同事使用一种称为特征归因分析的方法来解释这些模型。这产生了关于个体因素（例如微生物，食物和遗传变异）如何影响特定预测（此处为血液分子组成）的特定假设。更复杂的模型可能容易“过度拟合”，即基于噪声或不相关的细节做出错误的预测。因此，作者保守地拟合和评估了他们的模型，但更重要的是，他们在两个独立的大型研究小组中确认了许多预测的微生物与代谢物的联系。最后，Bar等。在一项较小的研究中测试了一组预测，确定了与全麦面包食用相关的分子（胞嘧啶和甜菜碱），然后表明随机分配食用该面包的个体在这些代谢产物中具有预期的变化。这项研究是综合性的，但仍有大量空间可供将来探索。作者使用经过充分验证和标准化的Metabolon平台来测量血清代谢物，但没有这种代谢组学分析方法能够涵盖所有血源性化合物。因此，某些类型的分子（例如血脂）可能与其他类型的相比欠采样。这也许可以解释为什么作者大多是检测的代谢物的关联，只有肠道细菌的两个最丰富的谱系之一，7。代谢组学可以检测分子量超出其分子量未知的分子，实际上，作者报告了与这种未知代谢物的多种关联。尽管这些可能指向生物学先前未知的方面（例如，有趣的是，这种关联与参与者的年龄有关），但没有代谢物鉴定，只能得出有限的结论。作者的微生物组数据提供了粪便提取物中存在的所有基因组的DNA信息。然而，Bar等。将这些数据分解到细菌种类丰富的水平，不包括酵母或原生动物等非细菌。将分析限制在物种水平上也掩盖了相同细菌物种的菌株基因含量可能不同的事实。例如，地高辛药物的代谢体内由细菌Eggerthella桦需要一个基因，该基因存在于只有某些菌株E.桦。最后，作者无法将血清代谢物与负责其生成的特定细菌酶联系起来，这将有助于将相关联系与潜在的分子机制联系起来。这些限制不应减损本文最有用的方面。通过将完整的数据集提供给研究团体，Bar及其同事可以帮助实现未来计算方法的开发，有可能解决其中的一些局限性，甚至提供回答新问题的方法。对于对饮食，微生物组和遗传学影响我们的生物化学和生理学的机制感兴趣的科学家而言，他们的数据可能是丰富而宝贵的资源。点击：查看更多医学文章 查看文献翻译文章 使用文档翻译功能 免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息，仅代表作者个人观点，与本网无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。 来源：nature

来源：MarketWatch 发布时间：2020年11月10日，美国东部时间上午11:42巴伦周刊 通过 雅各布·桑嫩辛 参考符号SPX-0.99％  在六天内上涨10％或更多被视为股票的看涨信号。Johannes Eisele /法新社通过Getty Images 如果有历史经验的话，明年股票应该会出现爆炸性增长。 根据策略师的说法，过去一周左右的时间里，标准普尔500指数的大幅回报表明来年会有更多回报。在10月30日至周一的6个交易日中，鉴于本周初达到的盘中水平，标准普尔500指数上涨多达11.3％，尽管到当天结束时，涨幅仅为8.5％。由于科技股的跌幅抵消了指数其他部分的涨幅，周二上午该指数跌至8.1％。根据机构股权负责人Tavis C. McCourt的说法，从历史上看，在六天内达到10％或更高的回报率，导致股市在接下来的12个月中有95％的时间看到“压倒性的正数”回报。雷蒙·詹姆斯（Raymond James）的战略。在此期间的中值回报约为22.7％。而且这种情况的样本量很大。历史上有25次标普500指数连续六天上涨10％以上。第一次发生是在1980年。它在2008年至2010年间发生了七次，当时市场正在寻找立足点并寻求2008-2009年金融危机带来的经济反弹。在稳定的牛市期间，这在2011年至2019年之间从未发生过。然而在动荡的2020年已经发生了四次。麦考特说，尽管下一年的平均回报率很高，但差异很大。在连续六天上涨10％之后的最糟糕的一年中，标准普尔500指数下跌了25％。最好的一年里上涨了53％。最近，很快将Covid-19疫苗投放市场的可能性大大增加，从而推高了库存。人们再次希望国会今年批准另一项财政刺激计划，人们对经济从大流行中恢复的势头普遍抱有乐观态度，并且鉴于总统大选已经结束，对未来的更大把握也推动了这一增长。SunTrust Advisory首席市场策略师Keith Lerner在一份报告中写道：“我们今天所看到的是，到了明朗化的时候，市场已经发生了变化。” “从定位的角度来看，我们维持相对于固定收益的股权偏向。” 勒纳还指出，在如此大规模的快速反弹之后，股票往往会获得强劲的回报。估值似乎有些捉襟见肘，标准普尔500指数股票的平均价格为来年预期收益的21.8倍。但是，许多策略师认为，尽管10年期美国国债收益率仍低于1％，这是有道理的，尽管其倍数略高于许多策略师的目标价格。问题的关键是：如果经济继续反弹，则要争取更多的收益，但是如果经济复苏受到重大干扰，则要坚持到底。 免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息，仅代表作者个人观点，与本网无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。 点击：查看更多国外财经文章 查看巴菲特致股东的信 试用文档翻译免费功能

来源：PHYS 罗格斯大学 Todd Bates着DNA双螺旋的三种构象：A（左），B（中）和左手Z（右）。图片提供：David S. Goodsell和RCSB PDB 罗格斯大学的科学家们认为，达尔文的进化理论应该扩展到包括考虑DNA稳定性的“能量代码”（所谓的“分子达尔文主义”），以进一步说明物种特征在地球上的长期生存。根据罗格斯（Rutgers）合着的研究，标志性遗传密码可被视为遵循热力学定律（能量流）演化的“能量密码”，导致其进化最终以几乎所有生物物种的奇异密码产生。发表在“生物物理学季刊”上。高级作者肯尼思·J·布雷斯劳尔，莱纳斯·鲍林杰出大学化学系教授和高级研究员肯尼斯·布雷斯劳尔说：“这些启示之所以重要，是因为它们提供了分析人类基因组和任何活着物种的基因组的全新方法，是生命的蓝图。”罗格斯大学-新不伦瑞克艺术与科学学院的化学生物学。他还隶属于新泽西州罗格斯癌症研究所。“ DNA遗传密码的进化起源和所有生物物种的进化都嵌入了其分子DNA蓝图的不同能量谱中。在热力学定律的影响下，这种能量密码从天文数字中演化而来。替代的可能性，转化为所有生物物种几乎相同的代码。”科学家们研究了这种所谓的“普遍之谜”，探究了惊人发现的起源，即遗传密码演变成几乎统一的蓝图，该蓝图源于数万亿种可能性。科学家将具有里程碑意义的“适者生存”达尔文进化论的基础扩展到了“分子达尔文主义”。达尔文的革命理论基于物种物理特征的世代持久性，这些特征使物种能够通过“自然选择”在给定的环境中生存。分子达尔文主义指代持续存在的物理特征，因为编码这些特征的分子DNA区域异常稳定。Breslauer说，不同的DNA区域可以表现出不同的能量特征，这些特征可能有利于能够实现特定生物学功能的生物体的物理结构。下一步包括将人类基因组化学序列重铸并绘制到“能量基因组”中，从而使具有不同能量稳定性的DNA区域与物理结构和生物学功能相关联。这将能够为基于分子的治疗方法更好地选择DNA靶标。 点击：查看更多生物学文章 查看更多医学文章 使用双语译文翻译免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的，仅代表作者个人观点，与本网站无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。

细菌可以通过复制另一个基因来补偿tRNA基因的丢失来源：MPG 2020年11月3日位于布隆（Plön）的马克斯·普朗克（Max Planck）进化生物学研究所的科学家利用实验室中细菌种群的实验性进化，直接观察到了tRNA基因的诞生。tRNA分子示意图。反密码子将密码子（在遗传信息中）与氨基酸（构成蛋白质）匹配。©MPI f。进化生物学 翻译是将遗传信息转化为蛋白质（细胞的主要力量）的过程。称为转移RNA（“ tRNA”）的小分子在翻译中起着至关重要的作用。它们是使密码子与氨基酸匹配的衔接子分子。生物携带多种类型的tRNA，每种均由一个或多个基因（“ tRNA基因集”）编码。广义上讲，tRNA基因集的功能（将61种密码子翻译成20种不同的氨基酸）在整个生物体中都是保守的。但是，tRNA基因集的组成在不同生物之间可能有很大差异。这些差异如何产生以及为什么产生，一直是科学家们长期关注的问题。 实验室中细菌tRNA集的进化 一个tRNA基因（红色X）的缺失可通过另一个tRNA基因（绿色）的复制来补偿。 马克斯·普朗克进化生物学研究所研究组负责人詹娜·加里（Jenna Gallie）和她的研究小组结合了数学建模和实验室实验，研究了荧光假单胞菌细菌的tRNA基因组如何进化。”我们首先从细菌基因组中去除一种类型的tRNA，从而导致细菌菌株缓慢生长。在实时进化实验中，我们为这种生长缓慢的菌株提供了改善其生长的机会。我们看到压力反复不断地改善。这种改善是由于大量细菌遗传信息的重复，每次重复都包含一个补偿性tRNA基因。最终，一种tRNA类型的消除通过增加另一种不同的tRNA类型的数量来补偿。” 珍娜·加莉（Jenna Gallie）说。复制的tRNA类型可以补偿，因为它能够以较低的速率执行消除的tRNA类型的密码子氨基酸匹配功能。相关基因组中tRNA基因的比较以前为整个进化史中某些tRNA基因的重复提供了证据。这里描述的实验提供了直接的经验证据，证明tRNA基因组可以通过复制事件进化。点击：查看更多生物学文章 查看更多医学文章 试用双语译翻译功能 免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息，仅代表作者个人观点，与本网无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。

来源：MarketWatch 上次更新时间：2020年11月9日，美国东部时间下午2:17首次发布时间：2020年11月9日，美国东部时间上午10:02巴伦周刊 通过艾伦·鲁特参考符号TSLA-1.28FSR+ 1.42％ ％ 道家-1.08％ SPX-0.99％ 骑-3.69％ 海尔+ 0.04％ NKL-3.02％ Fisker的Ocean SUV有大约9000笔定金。Courtesy图片 电动汽车初创公司 菲斯克（Fisker）周一在华尔街获得了第一评级-被科恩（Cowen）分析师杰弗里·奥斯本（Jeffrey Osborne）买入，该股飞涨。他认为股价将达到22美元，约为其交易价的两倍。奥斯本称该公司的旗舰产品Ocean SUV引人注目。它被称为是道路上最可持续的车辆，因为它不使用化石燃料，并且在设计中采用了可回收材料。菲斯克（代号：FSR）大约有9000笔定金，奥斯本（Osborne）预计到2021年将增加。星期一报告。“我们预计这将在[2021]年带动存款基数的上升，并在生产前期成为股票的催化剂。”奥斯本认为，到2022年海洋开始接触客户时，该公司的销售额将达5.56亿美元，到2023年将升至32亿美元。他的22美元的价格目标是2023年销售额的2倍。 相比之下，特斯拉（TSLA）的股票交易价格约为2023年预估销售额的6倍。特斯拉对于任何电动汽车的启动都是有用的比较。但是，特斯拉是有利可图的，当然比包括Fisker在内的新电动汽车初创公司要大得多。Fisker股价上涨32％至14.34美元。该股一直在狂骑最近，交易高达$ 21.60回落到$ -11的射程之前。进入周一交易时段的股票在过去一个月下跌了约25％。的 道琼斯工业平均和普500 ，为了进行比较，均在相同的跨度基本持平。EV股巴伦周刊轨道是高达约400％，今年迄今平均。通过与特殊目的收购公司或SPAC合并，大多数美国电动汽车制造商已成为公开交易的实体。分析师通常不会覆盖SPAC公司，并且通常不会在合并完成后才开始覆盖SPAC合并的公司。这意味着华尔街需要花费一些时间来评估估值，这要比新公司在首次公开募股中出现时要长。一些SPAC合并已经结束，评级也开始下降。电动卡车制造商 Lordstown Motors （RIDE）的评级为BTIG分析师Gregory Lewis买入。电动卡车公司 Hyliion （HYLN）具有两个等级，均为“持有”。燃料电池卡车先驱 尼古拉 （NKLA）于6月完成了SPAC合并。Nikola有五位分析师对此公司进行了调查。买入两个评级股份，持有两个评级股份，卖出两个。投资者仍在等待Canoo和QuantumScape等的评级。那些SPAC合并尚未结束。未来，美国电动汽车的初创公司的股票将与执行量有关。现在的销售量很小或不存在。随着车辆的引进，投资者将寻求公司在设计和生产方面达到里程碑。点击：查看更多国外财经文章 查看“巴菲特致股东的信” 使用图片翻译功能免责声明：福昕翻译只充当翻译功能，此文内容及相关信息仅为传递更多信息，仅代表作者个人观点，与本网无关，版权归原始网站所有。仅供读者参考，并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等，请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。