Abstract Background Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an emerging serious global health problem. Gastrointestinal symptoms are common in COVID-19 patients, and severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 RNA has been detected in stool specimens. However, the relationship between the gut microbiome and disease remains to be established. Methods We conducted a cross-sectional study of 30 patients with COVID-19, 24 patients with influenza A(H1N1), and 30 matched healthy controls (HCs) to identify differences in the gut microbiota by 16S ribosomal RNA gene V3–V4 region sequencing. Results Compared with HCs, COVID-19 patients had significantly reduced bacterial diversity; a significantly higher relative abundance of opportunistic pathogens, such as Streptococcus, Rothia, Veillonella, and Actinomyces; and a lower relative abundance of beneficial symbionts. Five biomarkers showed high accuracy for distinguishing COVID-19 patients from HCs with an area under the curve (AUC) up to 0.89. Patients with H1N1 displayed lower diversity and different overall microbial composition compared with COVID-19 patients. Seven biomarkers were selected to distinguish the 2 cohorts (AUC = 0.94). Conclusions The gut microbial signature of patients with COVID-19 was different from that of H1N1 patients and HCs. Our study suggests the potential value of the gut microbiota as a diagnostic biomarker and therapeutic target for COVID-19, but further validation is needed.

INTRODUCTION It has long been an interesting question whether a living cell can be constructed from scratch in the lab, a goal that may not be realized anytime soon. Nonetheless, with advances in DNA synthesis technology, the complete genetic material of an organism can now be synthesized chemically. Hitherto, genomes of several organisms including viruses, phages, and bacteria have been designed and constructed. These synthetic genomes are able to direct all normal biological functions, capable of self-replication and production of offspring. Several years ago, a group of scientists worldwide formed an international consortium to reconstruct the genome of budding yeast, Saccharomyces cerevisiae . RATIONALE The synthetic yeast genome, designated Sc2.0, was designed according to a set of arbitrary rules, including the elimination of transposable elements and incorporation of specific DNA elements to facilitate further genome manipulation. Among the 16 S. cerevisiae chromosomes, chromosome XII is unique as one of the longest yeast chromosomes (~1 million base pairs) and additionally encodes the highly repetitive ribosomal DNA locus, which forms the well-organized nucleolus. We report on the design, construction, and characterization of chromosome XII, the physically largest chromosome in S. cerevisiae. RESULTS A 976,067–base pair linear chromosome, synXII, was designed based on the native chromosome XII sequence of S. cerevisiae , and chemically synthesized. SynXII was assembled using a two-step method involving, successive megachunk integration to produce six semisynthetic strains, followed by meiotic recombination–mediated assembly, yielding a full-length functional chromosome in S. cerevisiae. Minor growth defect “bugs” detected in synXII were caused by deletion of tRNA genes and were corrected by introducing an ectopic copy of a single tRNA gene. The ribosomal gene cluster (rDNA) on synXII was left intact during the assembly process and subsequently replaced by a modified rDNA unit. The same synthetic rDNA unit was also used to regenerate rDNA at three distinct chromosomal locations. The rDNA signature sequences of the internal transcribed spacer (ITS), often used to determine species identity by standard DNA barcoding procedures, were swapped to generate a Saccharomyces synXII strain that would be identified as S. bayanus. Remarkably, these substantial DNA changes had no detectable phenotypic consequences under various laboratory conditions. CONCLUSION The rDNA locus of synXII is highly plastic; not only can it be moved to other chromosomal loci, it can also be altered in its ITS region to masquerade as a distinct species as defined by DNA barcoding, used widely in taxonomy. The ability to perform “species morphing” reported here presumably reflects the degree of evolutionary flexibility by which these ITS regions change. However, this barcoding region is clearly not infinitely flexible, as only relatively modest intragenus base changes were tolerated. More severe intergenus differences in ITS sequence did not result in functional rDNAs, probably because of defects in rRNA processing. The ability to design, build, and debug a megabase-sized chromosome, together with the flexibility in rDNA locus position, speaks to the remarkable overall flexibility of the yeast genome. Hierarchical assembly and subsequent restructuring of synXII. SynXII was assembled in two steps: First, six semisynthetic synXII strains were built in which segments of native XII DNA were replaced with the corresponding designer sequences. Next, the semisynthetic strains were combined withmultiple rounds ofmating/sporulation, eventually generating a single strain encoding fulllength synXII.The rDNA repeats were removed, modified, and subsequently regenerated at distinct chromosomal locations for species morphing and genome restructuring.

Pear (Pyrus) is a globally grown fruit, with thousands of cultivars in five domesticated species and dozens of wild species. However, little is known about the evolutionary history of these pear species and what has contributed to the distinct phenotypic traits between Asian pears and European pears.

Abstract Precise segmentation of infant brain MR images into gray matter (GM), white matter (WM), and cerebrospinal fluid (CSF) are essential for studying neuroanatomical hallmarks of early brain development. However, for 6-month-old infants, the extremely low-intensity contrast caused by inherent myelination hinders accurate tissue segmentation. Existing convolutional neural networks (CNNs) based segmentation models for this task generally employ single-scale symmetric convolutions, which are inefficient for encoding the isointense tissue boundaries in baby brain images. Here, we propose a 3D mixed-scale asymmetric convolutional segmentation network (3D-MASNet) framework for brain MR images of 6-month-old infants. We replaced the traditional convolutional layer of an existing to-be-trained network with a 3D mixed-scale convolution block consisting of asymmetric kernels (MixACB) during the training phase and then equivalently converted it into the original network. Five canonical CNN segmentation models were evaluated using both T1- and T2-weighted images of 23 6-month-old infants from iSeg-2019 datasets, which contained manual labels as ground truth. MixACB significantly enhanced the average accuracy of all five models and obtained the most considerable improvement in the fully convolutional network model (CC-3D-FCN) and the highest performance in the Dense U-Net model. This approach further obtained Dice coefficient accuracies of 0.931, 0.912, and 0.961 in GM, WM, and CSF, respectively, ranking first among 30 teams on the validation dataset of the iSeg-2019 Grand Challenge. Thus, the proposed 3D-MASNet can improve the accuracy of existing CNNs-based segmentation models as a plug-and-play solution that offers a promising technique for future infant brain MRI studies.

Cold plasma is a nonthermal process used for modification of proteins. The objective of this study was to investigate the effect of cold plasma technology on the phosphorylation degree, functional and oxidation properties, and structure of casein in sheep milk. Cold plasma treatment for 3-4 min significantly increased the phosphorylation degree and enhanced functional properties, including water-holding capacity, solubility, foaming capacity and stability. Besides, plasma treatment time profoundly influenced protein oxidation, and treatment for 2 and 3 min could be the preferred conditions to minimize protein change. The protein conformation became unstable with the extension of treatment time. Particle size, polymer dispersity index, and microscopy images confirmed alterations in the protein structure following 3 min of processing. Consequently, using cold plasma treatment at 10 kHz 20 kV for 3 min could be suggested for milk protein modification, providing a basis for the application of high-quality caseins in food processing.

With the conflict between the promise of ageing in health and longevity and the limited availability of health resources and social support, older adults in China inevitably experience anxieties surrounding health risks. This study aims to investigate how older adults perceive the health risks that come with getting older, explore the degree to which health risks affect older adults, and advocate for active engagement in practices for managing health risks.

ABSTRACT Introduction There is still a lack of clinical evidence comprehensively evaluating the effectiveness of antiviral treatments for COVID‐19 hospitalized patients. Methods A retrospective cohort study was conducted at Beijing You'An Hospital, focusing on patients treated with nirmatrelvir/ritonavir or azvudine. The study employed a tripartite analysis—viral dynamics, survival curve analysis, and AI‐based radiological analysis of pulmonary CT images—aiming to assess the severity of pneumonia. Results Of 370 patients treated with either nirmatrelvir/ritonavir or azvudine as monotherapy, those in the nirmatrelvir/ritonavir group experienced faster viral clearance than those treated with azvudine (5.4 days vs. 8.4 days, p < 0.001). No significant differences were observed in the survival curves between the two drug groups. AI‐based radiological analysis revealed that patients in the nirmatrelvir group had more severe pneumonia conditions (infection ratio is 11.1 vs. 5.35, p = 0.007). Patients with an infection ratio higher than 9.2 had nearly three times the mortality rate compared to those with an infection ratio lower than 9.2. Conclusions Our study suggests that in real‐world studies regarding hospitalized patients with COVID‐19 pneumonia, the antiviral effect of nirmatrelvir/ritonavir is significantly superior to azvudine, but the choice of antiviral agents is not necessarily linked to clinical outcomes; the severity of pneumonia at admission is the most important factor to determine prognosis. Additionally, our findings indicate that pulmonary AI imaging analysis can be a powerful tool for predicting patient prognosis and guiding clinical decision‐making.