Potato (Solanum tuberosum L.) is the world’s most important non-grain food crop and is central to global food security. It is clonally propagated, highly heterozygous, autotetraploid, and suffers acute inbreeding depression. Here we use a homozygous doubled-monoploid potato clone to sequence and assemble 86% of the 844-megabase genome. We predict 39,031 protein-coding genes and present evidence for at least two genome duplication events indicative of a palaeopolyploid origin. As the first genome sequence of an asterid, the potato genome reveals 2,642 genes specific to this large angiosperm clade. We also sequenced a heterozygous diploid clone and show that gene presence/absence variants and other potentially deleterious mutations occur frequently and are a likely cause of inbreeding depression. Gene family expansion, tissue-specific expression and recruitment of genes to new pathways contributed to the evolution of tuber development. The potato genome sequence provides a platform for genetic improvement of this vital crop. The genome of the potato (Solanum tuberosum L.), a staple crop vital to food security, has been sequenced. The Potato Genome Sequencing Consortium sequenced a homozygous doubled-monoploid potato clone as well as a heterozygous diploid clone. Genome analysis reveals traces of at least two genome duplication events and genes specific to Asterids, a large clade of flowering plants of which the potato is the first to be sequenced. Gene presence/absence variants and other potentially deleterious mutations are frequent and may be the cause of inbreeding depression. The genome sequence will facilitate genetic improvements in the potato with a view to improving yield and to increasing disease and stress resistance of this crop, which is a now a significant component of worldwide food production and is becoming increasingly important in the developing world.

ABSTRACT Genomic information has already been applied to prokaryotic species definition and classification. However, the contribution of the genome sequence to prokaryotic genus delimitation has been less studied. To gain insights into genus definition for the prokaryotes, we attempted to reveal the genus-level genomic differences in the current prokaryotic classification system and to delineate the boundary of a genus on the basis of genomic information. The average nucleotide sequence identity between two genomes can be used for prokaryotic species delineation, but it is not suitable for genus demarcation. We used the percentage of conserved proteins (POCP) between two strains to estimate their evolutionary and phenotypic distance. A comprehensive genomic survey indicated that the POCP can serve as a robust genomic index for establishing the genus boundary for prokaryotic groups. Basically, two species belonging to the same genus would share at least half of their proteins. In a specific lineage, the genus and family/order ranks showed slight or no overlap in terms of POCP values. A prokaryotic genus can be defined as a group of species with all pairwise POCP values higher than 50%. Integration of whole-genome data into the current taxonomy system can provide comprehensive information for prokaryotic genus definition and delimitation.

A bacterium Gymnodinialimonas sp. 57CJ19, was isolated from the intertidal sediments of Aoshan Bay, and further assays showed that it has the ability to degrade the antibacterial preservative 4-hydroxybenzoate. The complete genome sequence was sequenced, and phylogenomic analyses indicated that strain 57CJ19 represents a potential novel species in the genus Gymnodinialimonas (family Rhodobacteraceae). Its genome contains a 3,861,607-bp circular chromosome with 61.25% G + C content. Gene prediction revealed 3716 protein-encoding genes, 41 tRNA genes, 3 rrn operons, and 3 non-coding RNA genes. Functional annotation revealed a complete metabolic pathway for 4-hydroxybenzoate. The genome sequence of strain 57CJ19 provides new insights into the potential and underlying genomic basis of aromatic compound pollutant degradation by marine bacteria.

This paper primarily explores the modeling method of n-level complex helical structures with coal mining machine cables as the research object. The paper first elaborately introduces the modeling method of n-level helix curves based on parametric equations and coordinate transformations, and compensates for the n-level helix curves with corrected pitch, which can obtain more accurate n-level helix curves and improve the accuracy of n-level helix curves modeling. Subsequently, based on this high-precision n-level helix curves modeling method, the paper elaborates on the method of solving pitch and twisting radius of multi-layer helical structure. Calculation scripts were written based on the above methods, which can be used to batch calculate the twisting radius and pitch of each layer structure in multi-layer structures when satisfying the conditions of in-layer tangency, inter-layer tangency, and extrusion deformation, and retain the actual results through logical judgment. Then, based on the above two methods, the paper developed a modeling method for braided structures based on piecewise functions containing fifth-order polynomials, which can effectively avoid the problem of insufficiently dense arrangement of braided lines and easy interference in traditional methods. Finally, a set of modeling tools was developed using C# and Python in Grasshopper to implement the modeling algorithm. Taking the MCPT-1.9/3.3 3120 + 170 + 4 * 10 coal mining machine cable as an example. The cable was modeled using both the method proposed in this paper and the traditional method. Comparative data shows that the method proposed in this paper can reduce errors by 3.31E6 times in the second-level and above helical structures. In addition this paper compares the standard line length, measured line length, and the line length established by the proposed model, showing that the relative errors are both less than 0.1941%. This paper provides a new, systematic, high-precision, and full-process cable modeling method, in which all parameters except the process parameters are accurately solved by equations. It lays a theoretical foundation for the high-precision simulation and intelligent sensing cables, which is of great significance for improving the safety, stability, and efficient development of the coal mining industry. The research results of the paper can not only be applied to the modeling of coal mining machine cables but also can be extended to the modeling of other complex multi-layer helical structures.

Rice bran is an important byproduct of the rice polishing process, rich in nutrients, but it is underutilized and often used as feed or discarded, resulting in a huge amount of waste. In this study, rice bran was fermented by Lactobacillus fermentum MF423 to obtain a product with high antioxidant activity. First, a reliable and efficient method for assessing the antioxidant capacity of the fermentation products was established using high-performance liquid chromatography (HPLC), which ensured the consistency of the batch fermentation. The fermented rice bran product (FLRB) exhibited significant antioxidant activity in cells, C. elegans, and hyperlipidemic mice. Transcriptome analysis of mouse livers showed that the expression of plin5 was upregulated in diabetic mice administered FLRB, thereby preventing the excessive production of free fatty acids (FFAs) and the subsequent generation of large amounts of reactive oxygen species (ROS). These studies lay the foundation for the application of rice bran fermentation products.