Abstract Azadirachta indica (neem), an evergreen tree of the Meliaceae family, is a source of the potent biopesticide azadirachtin. The lack of a chromosome-level assembly impedes the understanding of in-depth genomic architecture and the comparative genomic analysis of A. indica . Here, a high-quality genome assembly of A. indica was constructed using a combination of data from Illumina, PacBio, and Hi-C technology, which is the first chromosome-scale genome assembly of A. indica . The genome size of A. indica is 281 Mb anchored to 14 chromosomes (contig N50=6 Mb and scaffold N50=19 Mb). The genome assembly contained 115 Mb repetitive elements and 25,767 protein-coding genes. Evolutional analysis revealed that A. indica didn’t experience any whole-genome duplication (WGD) event after the core eudicot γ event, but some genes and genome segment might undergo recent duplications. The secondary metabolite clusters, TPS genes, and CYP genes were also identified. Comparative genomic analysis revealed that most of the A. indica -specific TPS genes and CYP genes were located on the terpene-related clusters on chromosome 13. It is suggested that chromosome 13 may play an important role in the specific terpene biosynthesis of A. indica . And the gene duplication events may be responsible for the terpene biosynthesis expansion in A. indica . This will shed light on terpene biosynthesis in A. indica and facilitate comparative genomic research of the family Meliaceae.

Abstract Palladium nanosheets (Pd NSs) are widely used as electrocatalysts due to their high atomic utilization efficiency, and long‐term stability. Here, the electronic structure modulation of the Pd NSs is realized by a femtosecond laser irradiation strategy. Experimental results indicate that laser irradiation induces the variation in the atomic structures and the macrostrain effects in the Pd NSs. The electronic structure of Pd NSs is modulated by laser irradiation through the balancing between Au–Pd charge transfer and the macros‐strain effects. Finite element analysis (FEA) indicates that the lattice of the nanostructures undergoes fast heating and cooling during laser irradiation. The structural evolution mechanism is disclosed by a combined FEA and molecule dynamics (MD) simulation. These results coincide well with the experimental results. The L‐AuPd NSs exhibit excellent mass activity and specific activity of 7.44 A mg‐1 Pd and 18.70 mA cm −2 toward ethanol oxidation reaction (EOR), 4.3 and 4.4 times higher than the commercial Pd/C. The 2500‐cycle accelerated durability (ADT) test confirms the outstanding catalytic stability of the L‐AuPd NSs. Density functional theory (DFT) calculations reveal the catalytic mechanism. This unique strategy provides a new pathway to design the ultrathin nanosheet‐based materials with excellent performance.

Abstract How to resolve the metabolic dark matter of microorganisms has long been a challenging problem in discovering active molecules. Diverse omics tools have been developed to guide the discovery and characterization of various microbial metabolites, which make it gradually possible to predict the overall metabolites for individual strains. The combinations of multi-omic analysis tools effectively compensates for the shortcomings of current studies that focus only on single omics or a broad class of metabolites. In this review, we systematically update, categorize and sort out different analysis tools for microbial metabolites prediction in the last five years to appeal for the multi-omic combination on the understanding of the metabolic nature of microbes. First, we provide the general survey on different updated prediction databases, webservers, or software that based on genomics, transcriptomics, proteomics, and metabolomics, respectively. Then, we discuss the essentiality on the integration of multi-omics data to predict metabolites of different microbial strains and communities, as well as stressing the combination of other techniques, such as systems biology methods and data-driven algorithms. Finally, we identify key challenges and trends in developing multi-omic analysis tools for more comprehensive prediction on diverse microbial metabolites that contribute to human health and disease treatment.

Abstract Microbes compete and cooperate with each other via a variety of chemicals and circuits. Recently, to decipher, simulate or reconstruct microbial communities, many researches have been engaged in engineering microbiomes with bottom-up synthetic biology approaches for diverse applications. However, they have been separately focused on individual perspectives including genetic circuits, communications tools, microbiome engineering, or promising applications. The strategies for coordinating microbial ecosystems based on different regulation circuits have not been systematically summarized, which calls for a more comprehensive framework for the assembly of microbial communities. In this review, we summarize diverse cross-talk and orthogonal regulation modules for de novo bottom-up assembling functional microbial ecosystems, thus promoting further consortia-based applications. Firstly, we review the cross-talk communication-based regulations among various microbial communities from intra-species and inter-species aspects. Then, orthogonal regulations are summarized at metabolites, transcription, translation, and post-translation levels, respectively. Furthermore, to give more details for better design and optimize various microbial ecosystems, we propose a more comprehensive design-build-test-learn (cDBTL) procedure including function specification, chassis selection, interaction design, system build, performance test, modelling analysis, and global optimization. Finally, current challenges and opportunities are discussed for the further development and application of microbial ecosystems.