Background: Many existing methods for estimation of infectious disease transmission networks use a phylogeny of the infecting strains as the basis for transmission network inference, and accurate network inference relies on accuracy of this underlying evolutionary history. However, phylogenetic reconstruction can be highly error prone and more sophisticated methods can fail to scale to larger outbreaks, negatively impacting downstream transmission network inference. Additionally, there are no currently available methods which are able to use within-host diversity to improve phylogenetic reconstruction. Results: We introduce a new method, TreeFix-TP, for accurate and scalable reconstruction of transmission phylogenies based on an error-correction framework. Our method uses intra-host strain diversity and host information to balance a parsimonious evaluation of the implied transmission network with statistical hypothesis testing on sequence data likelihood. The reconstructed tree minimizes the number of required disease transmissions while being as well supported by sequence data as the maximum likelihood phylogeny. We use a simulation framework for viral transmission and evolution to demonstrate that TreeFix-TP improves phylogenetic accuracy and downstream transmission network accuracy. We also use real data from ten HCV outbreaks and demonstrate how error-correction improves source detection. Conclusions: Our results show that using TreeFix-TP can lead to significant improvement in transmission phylogeny inference and that its performance is robust to variations in transmission and evolutionary parameters. Our experiments also demonstrate the importance of sampling multiple strain sequences from each infected host for accurate transmission network inference. TreeFix-TP is freely available opensource from https://compbio.engr.uconn.edu/software/treefix-tp/.

Excellent gas generation and boost rate, low residue rate, and low burning temperature, as well as stable combustion, have always been the key performance of gas generators in the effective functioning of automotive airbag systems. Under the conditions of material properties, formulation, and charge structure being determined, how to safely prepare gas generators with closely contacting component interfaces has become a necessary problem to solve. In this study, vacuum freeze-drying technology was used to prepare KNO3/5 aminotetrazole (5-AT) and KNO3/nitroguanidine (NQ) gas generators. The whole process effectively avoids high temperature and thus ensures operational safety. Compared to physically and mechanically mixed agents, the agents prepared through freeze-drying exhibit stable combustion, with a nearly doubled combustion speed and a reduction of nearly 100°C in combustion temperature. The residual rates of KNO3/5-AT and KNO3/NQ after combustion prepared through freeze-drying are 2.55% and 3.30%, respectively, indicating a more complete combustion process. The maximum combustion pressures reach 97.18 MPa and 88.15 MPa, respectively, with a significant increase in the maximum pressure rise rate. Consequently, the prepared gas generators demonstrate enormous potential in automotive airbag systems.

Abstract Achieving ultra-sensitive detection of DNA is of paramount importance in the field of molecular analytics. Conventional amplification technologies such as polymerase chain reaction (PCR) currently play a leading role in ultrasensitive DNA detection. However, amplicon contamination common in these techniques may lead to false positives. To date, CRISPR-associated nucleases (type V & VI) with their programmable cleavage have been utilised for sensitive detection of unamplified nucleic acids in complex real samples. Nevertheless, without additional amplification strategies, the pM range sensitivity of such CRISPR/Cas sensors is not sufficient for clinical applications. Here, we established a hairpin-locker (H-locker) mediated Cas12-Cas13 tandem biosensing system (Cas12-13 tandem-sensor) for ultrasensitive detection of DNA targets. Without the need for any additional amplification reaction or device, this system is capable of detecting DNA at a notable 1 aM level (<1 copy/uL) sensitivity. In addition, the system was able to distinguish cancer mutations in colorectal cancer (CRC) mice. This is a significant advance for CRISPR/Cas biosensing technology offering simple, highly sensitive, and user-friendly diagnostics for next-generation nucleic acid detection.

Due to its extremely high mass calorific value (52.0 MJ·kg−1) and volume calorific value (131.0 kJ·cm−3), boron carbide (B4C) is a very promising and attractive fuel. However, the surface oxide layer of B4C hinders the adequate reaction of the oxidized components with the internal B4C, resulting in difficult ignition and limiting the oxidation reaction and energy release. In order to solve these problems, the solvent anti-solvent method was used to prepare B4C@PVDF/KNO3 composites simply and efficiently. The diffusion channel formed by the gaseous product CO2/CO of B4C when it diffuses outward in the B2O3 layer contributes to the inward diffusion of oxygen. The fluorine provided by polyvinylidene fluoride (PVDF) decomposition destroys the B2O3 layer, reduces the barrier to oxygen diffusion, and promotes the early decomposition of KNO3. The tight adhesion structure of the B4C@PVDF shortens the diffusion distance between the coating and the fuel, increases the contact area, and increases the heat and mass transfer rate. Therefore B4C@PVDF/KNO3 material reduces the ignition delay of B4C and improves the combustion characteristics of B4C through synergistic multi-effect mechanisms. Compared with B4C/KNO3, the heat release of B4C@PVDF/KNO3 increased by 60.8%, the combustion efficiency increased by 12.5%, and the oxidation reaction temperature decreased by 50.2°C. The ignition combustion experiment shows that the ignition delay time is reduced by 57%-70%, the average combustion rate is increased from the non-flame self-propagation to 12.84 mm/s, and the output peak pressure is increased by 19.1%.