朊病毒和类朊病毒蛋白经典上与蛋白质错误折叠相关，但淀粉样变性序列也可能参与宿主防御。本研究利用深度学习，对来自2,897个经整理的朊病毒相关蛋白的1,930万个片段进行了筛选，鉴定出1,179个候选抗菌肽，并将其命名为prionins（朊病毒素）。在合成的75个prionins中，59个抑制了细菌病原体，53个扰乱了细胞膜，其中2个在小鼠模型中降低了鲍曼不动杆菌（）的感染负荷。关键词：深度学习；抗

除了本文构建的CCycDB外，针对氮（N）、磷（P）、硫（S）、甲烷（CH₄）等关键元素的循环过程，研究人员已开发了一系列专门化的数据库。针对这一挑战，研究人员系统性地构建了CNPS与甲烷循环功能基因数据库系列，包括NCycDB（氮循环）、PCycDB（磷循环）及相应的碳、硫、甲烷循环数据库。这些专门化的数据库与CCycDB共同构成了一个强大的工具集，使得研究人员能够从宏基因组数据中更精确地挖掘微

温和噬菌体（Temperate bacteriophages）是与细菌宿主共同进化的普遍存在的病毒，其定义特征在于能够经历两种截然不同的生命周期：裂解循环（lytic cycle）和溶原循环（lysogenic cycle）。长期以来，温和噬菌体一直是微生物学、遗传学和进化生物学研究的基础模型，其生命周期是病毒学中表征最为透彻的领域之一。历史上，噬菌体生命周期主要从基因组切除、复制和包装如何驱动感

与此同时，AlphaFold革命及超过2亿个蛋白质结构模型的发布，也推动了基于结构的聚类工具（如FoldSeek）的发展，进一步丰富了蛋白家族的多样性。其SP分数在所有工具中下降幅度最小，显示出最佳的稳定性。值得注意的是，FAMSA2的Medoid树模式所需时间比次优的Clustal Omega少227倍，而唯一具有可比执行时间的Kalign所产生的比对质量明显较低。为了测试比对工具在包含无关序列

Mermaid是一个基于 JavaScript 的图表绘制工具，可渲染 Markdown启发的文本定义以动态创建和修改图表，允许使用文本和代码创建图表和可视化。

通过将从当前可用的基因组和 MAG 中识别的大规模全球 BGC 集合作为数据源，BiG-FAM 提供了可探索的微生物次生代谢多样性“图集”，以浏览和搜索跨类群的生物合成多样性。

为了在解决共线性的同时提高模型简洁性，研究人员使用与BMI最严格相关的267种代谢物训练了一个岭回归模型，所得的预测值即为metBMI。在调整了年龄、性别和BMI后，提取每个参与者的metBMI残差。残差大于+2.5的个体被定义为高metBMI（HmetBMI），小于-2.5的个体被定义为低metBMI（LmetBMI），各占队列约10%。

结果显示，海洋MAGs的防御库有限，这可能源于多种因素：开放海洋中普遍存在基因组精简的类群、浮游生活方式的普遍性、低细胞密度、水平基因转移频率较低，以及现有防御系统HMM模型主要基于可培养细菌（与全球海洋微生物组亲缘关系较远）开发。在防御岛中，多个防御家族的过表达并未转化为与防御组其余部分更高的共定位可能性，这提示了防御岛内部分选定基因家族间可能存在未被认识的上位相互作用或功能多样化。在不同环境中

针对其中最具潜力的核糖体合成和翻译后修饰肽类生物合成基因簇，研究人员开发了基于蛋白质大语言模型的深度学习框架，用于从EEMC中预测基因组编码的、非毒性的候选抗菌肽，共鉴定出3,032个候选肽。综上所述，EEMC为发掘新的微生物谱系和生物合成能力奠定了资源基础，其整合人工智能与实验验证的管线，为未来的药物发现和生物技术应用提供了强大的工具与洞见。其次，大多数BGCs，尤其是来自宏基因组组装基因组的B

目前微生物学和环境微生物学中，有很大一部分微生物尚未被成功培养（即“不可培养”微生物）。这部分原因在于难以确定其适宜的培养条件（如氧气要求、最适温度、pH、盐度等）。虽然有方法可以通过基因组中注释出的代谢基因来预测碳源或能量代谢方式，但对于诸如氧气耐性、温度、pH、盐度等“培养条件参数”，基于功能基因的预测比较困难，特别是在基因注释不完整或未知功能基因广泛存在的情况下。如果能从基因组层面（不依赖于