Abstract Conventional environmental health studies primarily focused on limited environmental stressors at the population level, which lacks the power to dissect the complexity and heterogeneity of individualized environmental exposures. Here we integrated deep-profiled longitudinal personal exposome and internal multi-omics to systematically investigate how the exposome shapes an individual’s phenome. We annotated thousands of chemical and biological components in the personal exposome cloud and found they were significantly correlated with thousands of internal biomolecules, which was further cross validated using corresponding clinical data. In particular, our results showed that agrochemicals (e.g., carcinogenic pesticides, fungicides, and herbicides) and fungi predominated in the highly diverse and dynamic personal exposome, and the biomolecules and pathways related to the individual’s immune system, kidneys, and liver were highly correlated with the personal external exposome. Overall, our findings demonstrate dynamic interactions between the personal exposome and internal multi-omics and provide important insights into the impact of the environmental exposome on precision health.

Summary To understand dynamic interplay between the human microbiome and host during health and disease, we analyzed the microbial composition, temporal dynamics, and associations with host multi-omics, immune and clinical markers of microbiomes from four body sites in 86 participants over six years. We found that microbiome stability and individuality are body-site-specific and heavily influenced by the host. The stool and oral microbiome were more stable than the skin and nasal microbiomes, possibly due to their interaction with the host and environment. Also, we identified individual-specific and commonly shared bacterial taxa, with individualized taxa showing greater stability. Interestingly, microbiome dynamics correlated across body sites, suggesting systemic coordination influenced by host-microbial-environment interactions. Notably, insulin-resistant individuals showed altered microbial stability and associations between microbiome, molecular markers, and clinical features, suggesting their disrupted interaction in metabolic disease. Our study offers comprehensive views of multi-site microbial dynamics and their relationship with host health and disease. Study Highlights The stability of the human microbiome varies among individuals and body sites. Highly individualized microbial genera are more stable over time. At each of the four body sites, systematic interactions between the environment, the host and bacteria can be detected. Individuals with insulin resistance have lower microbiome stability, a more diversified skin microbiome, and significantly altered host-microbiome interactions.

Revelation of transport properties in a broad range of carrier concentration is indispensable for thermoelectrics to locate its performance optimum. This signifies inevitable efforts on the syntheses of many samples with various concentrations of dopants. Moreover, the realization of low carrier concentration is usually a great challenge for a precise control. Directional solidification can thermodynamically enable a spontaneous gradient in composition, therefore, naturally offers a convenient pathway to continuously manipulate the dopant concentration thus the carrier concentration by one synthesis. In this work, gradiently sodium-doped PbTe ingots with ~10 mm in diameter are successfully synthesized by a vertical gradient solidification (VGS) technique. Such a composition gradient leads to an efficient manipulation of hole concentration in a broad range as well as a continuous variation in transport properties along the solidification direction. The comparable transport properties to the literatures demonstrate the strategy used here to be highly efficient for the evaluation of transport properties, which is believed to be equally applicable for efficient research of both existing and novel thermoelectric materials.

Adverse Childhood Experiences (ACEs) are very common and presently implicated in 9 out of 10 leading causes of death in the United States. Despite this fact, our mechanistic understanding of how ACEs impact health is limited. Moreover, interventions for reducing stress presently use a one-size-fits-all approach that involves no treatment tailoring or precision. To address these issues, we developed a combined cross-sectional study and randomized controlled trial, called the California Stress, Trauma, and Resilience Study (CalSTARS), to (a) characterize how ACEs influence multisystem biological functioning in adults with all levels of ACE burden and current perceived stress, using multiomics and other complementary approaches, and (b) test the efficacy of our new California Precision Intervention for Stress and Resilience (PRECISE) in adults with elevated perceived stress levels who have experienced the full range of ACEs. The primary trial outcome is perceived stress, and the secondary outcomes span a variety of psychological, emotional, biological, and behavioral variables, as assessed using self-report measures, wearable technologies, and extensive biospecimens (i.e. DNA, saliva, blood, urine, & stool) that will be subjected to genomic, transcriptomic, proteomic, metabolomic, lipidomic, immunomic, and metagenomic/microbiome analysis. In this protocol paper, we describe the scientific gaps motivating this study as well as the sample, study design, procedures, measures, and planned analyses. Ultimately, our goal is to leverage the power of cutting-edge tools from psychology, multiomics, precision medicine, and translational bioinformatics to identify social, molecular, and immunological processes that can be targeted to reduce stress-related disease risk and enhance biopsychosocial resilience in individuals and communities worldwide.

Abstract In the realms of bioengineering and biopharmaceuticals, there exists a critical demand for advanced genetic tools that can interact with specific cell signaling pathways to accurately identify and target various cell types. This research introduces the innovative CRISPR‐ADAReader system, which enables precise manipulation of cell activity through sensing target RNA. Featuring both positive and negative feedback loops, the system allows for tailored regulation across different cell types in response to various internal signals, showcasing exceptional programmability, specificity, and sensitivity. By choosing distinct RNAs as activation signals, the CRISPR‐ADAReader efficiently monitors and alters targeted cell behaviors. In a case study focusing on retinoblastoma treatment, the system distinctively initiates positive feedback and self‐silencing actions by detecting MCYN and Rb transcripts, thus safeguarding normal retinal pigment epithelial cells while promoting apoptosis in cancer cells. Moreover, the CRISPR‐ADAReader demonstrates significant anti‐tumor effectiveness in live models, markedly reducing retinoblastoma cell proliferation through the activation of several cancer‐suppression pathways, outperforming the capabilities of the ADAR‐sensor. Notably, the system also shows an excellent in vivo safety profile. In conclusion, the CRISPR‐ADAReader system represents a groundbreaking method for the detection and editing of RNA, offering a potent instrument for the customized and precise governance of cell behavior.

Lu Xun, as the founder of modern Chinese literature, is known for his profound and sharp language style. Although there are different views on whether and how to teach Lu Xun's works in Chinese as a Foreign Language (CFL) teaching circles, the fact that Lu Xun's works are most frequently included in Chinese language textbooks is enough to emphasize his central position. From the perspective of sociolinguistics, this paper takes the epithets in Lu Xun's Blessing as the object of study, and employs exhaustive statistics and other research methods to systematically analyze the epithets in Blessing. It is found that Blessing contains 54 predicates, which are categorized into two major categories of locution and expressive function and seven subcategories of occupational title and honorific title on the basis of Li Mingjie's classification of predicates. From the study of the predicates in Blessing, we can see that they are characterized by the wide distribution and different colors of predicative elements, and the phenomenon of heteronymity and homonymity, and so on. Finally, from the perspective of the "Three Teachings" (teachers, teaching materials, and teaching methods), the study provides insights for Chinese language teaching and promotes Chinese language learners to better understand the development of Chinese society through the study of Lu Xun's epithets.

In this study, we conducted an in-depth exploration of Alzheimer's Disease (AD) by integrating state-of-the-art methodologies, including single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), weighted gene co-expression network analysis (WGCNA), and a convolutional neural network (CNN) model. Focusing on the pivotal role of microglia in AD pathology, our analysis revealed 11 distinct microglial subclusters, with 4 exhibiting obviously alterations in AD and HC groups. The investigation of cell–cell communication networks unveiled intricate interactions between AD-related microglia and various cell types within the central nervous system (CNS). Integration of WGCNA and scRNA-seq facilitated the identification of critical genes associated with AD-related microglia, providing insights into their involvement in processes such as peptide chain elongation, synapse-related functions, and cell adhesion. The identification of 9 hub genes, including USP3, through the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) and COX regression analyses, presents potential therapeutic targets. Furthermore, the development of a CNN-based model showcases the application of deep learning in enhancing diagnostic accuracy for AD. Overall, our findings significantly contribute to unraveling the molecular intricacies of microglial responses in AD, offering promising avenues for targeted therapeutic interventions and improved diagnostic precision.