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摘要:通过乙酰胆碱酯酶(ACHE)和丁酰基胆碱酯酶(Buche)抑制增强胆碱能功能被认为是治疗阿尔茨海默氏病的有价值的治疗策略。这项研究旨在评估锌390718的体外效应,锌390718先前使用计算方法对胆碱酯酶进行了研究,并使用分子动力学(MD)仿真来表征该化合物内部胆碱酯酶酶内部的结合模式。还使用富含星形胶质细胞的神经胶质细胞培养研究了体外细胞毒性效应。ZINC390718在高度旋转范围(IC 50 = 543.8 µm)和对Buche(IC 50 = 241.1 µM)的体外双重抑制活性以浓度依赖性方式对ACHE表示,具有较大的活性,具有较大的活性。MD模拟显示锌390718与两个靶标上的催化残基位点形成了重要的疏水性和H键相互作用。促进ACHE靶标的疏水相互作用和H键的残基是Leu67,Trp86,Phe123,Tyr124,Ser293,Phe295和Tyr341,以及在Buche目标上,它们是ASP70,Tyr332,Tyr332,Tyr128,ile442,trp82,trpy197。通过细胞活力评估的Z390718的细胞毒性作用表明该分子的体外毒性低。体外和计算机结果表明,锌390718可以用作对新的双胆碱酯酶抑制剂优化和鉴定的化学型。

体外和计算机研究 心房尿液肽的类似物(C-ANP4-23)调节人分化脂肪细胞中的葡萄糖代谢 双酚A暴露会影响特定的肠道分类单元,并驱动儿童肥胖症中的微生物群 量子机学习实现:建议和实验 研究基于电阻开关设备的量化硬件深神经网络,常规方法和卷积方法 在与数字社会交流时,人脑面临一些挑战 Sigma-1受体 蔗糖溶液中的一个等离子体传感器 文章在大学生中有问题的互联网使用及其与社交技能的关系 Agassi模型的数字量子模拟 孕妇外周血的表观基因组广泛的研究鉴定了潜在的代谢 开放量子系统用于量子机学习的好处 寡核苷酸合成的P(V)平台 微生物接种剂和有机肥料的联合应用改善了不利的土壤条件下的植物生长 结合了上的1/F斜率和脑模拟

体外和计算机研究
心房尿液肽的类似物(C-ANP4-23)调节人分化脂肪细胞中的葡萄糖代谢
双酚A暴露会影响特定的肠道分类单元,并驱动儿童肥胖症中的微生物群
量子机学习实现:建议和实验
研究基于电阻开关设备的量化硬件深神经网络,常规方法和卷积方法
在与数字社会交流时,人脑面临一些挑战
 Sigma-1受体
蔗糖溶液中的一个等离子体传感器
文章在大学生中有问题的互联网使用及其与社交技能的关系
 Agassi模型的数字量子模拟
孕妇外周血的表观基因组广泛的研究鉴定了潜在的代谢
开放量子系统用于量子机学习的好处
寡核苷酸合成的P(V)平台
微生物接种剂和有机肥料的联合应用改善了不利的土壤条件下的植物生长
结合了上的1/F斜率和脑模拟PDF文件第1页

体外和计算机研究
心房尿液肽的类似物(C-ANP4-23)调节人分化脂肪细胞中的葡萄糖代谢
双酚A暴露会影响特定的肠道分类单元,并驱动儿童肥胖症中的微生物群
量子机学习实现:建议和实验
研究基于电阻开关设备的量化硬件深神经网络,常规方法和卷积方法
在与数字社会交流时,人脑面临一些挑战
 Sigma-1受体
蔗糖溶液中的一个等离子体传感器
文章在大学生中有问题的互联网使用及其与社交技能的关系
 Agassi模型的数字量子模拟
孕妇外周血的表观基因组广泛的研究鉴定了潜在的代谢
开放量子系统用于量子机学习的好处
寡核苷酸合成的P(V)平台
微生物接种剂和有机肥料的联合应用改善了不利的土壤条件下的植物生长
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体外和计算机研究
心房尿液肽的类似物(C-ANP4-23)调节人分化脂肪细胞中的葡萄糖代谢
双酚A暴露会影响特定的肠道分类单元,并驱动儿童肥胖症中的微生物群
量子机学习实现:建议和实验
研究基于电阻开关设备的量化硬件深神经网络,常规方法和卷积方法
在与数字社会交流时,人脑面临一些挑战
 Sigma-1受体
蔗糖溶液中的一个等离子体传感器
文章在大学生中有问题的互联网使用及其与社交技能的关系
 Agassi模型的数字量子模拟
孕妇外周血的表观基因组广泛的研究鉴定了潜在的代谢
开放量子系统用于量子机学习的好处
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微生物接种剂和有机肥料的联合应用改善了不利的土壤条件下的植物生长
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体外和计算机研究
心房尿液肽的类似物(C-ANP4-23)调节人分化脂肪细胞中的葡萄糖代谢
双酚A暴露会影响特定的肠道分类单元,并驱动儿童肥胖症中的微生物群
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用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系,邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系,邮编 新泽西州普林斯顿 08544,美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系,邮编 BC 温哥华,邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要:由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器,其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此,这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究,这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务,同时消耗更少的能量。我们假设 [3],我们可以利用光子学的高并行性和速度,将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用,而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合,光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍,同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制;这是一项非常具有挑战性的任务,涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用,因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。

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