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在Nafepo4阴极中采用Na2Co3和NaCl作为钠的来源：关于结构和电化学性质的比较研究
摘要：受到磷酸锂（Lifepo 4）的巨大成功的鼓励，类似的Nafepo 4被预测显示出与LifePo 4相同的特性。使用具有钙化温度的变化和起始材料作为Na 2 Co 3和NaCl的来源的SOL-GEL方法，在Maricite相中的Nafepo 4材料合成。根据X射线衍射法（XRD）表征，所得的Nafepo 4 maricite相具有40％至85％的纯度。通过扫描电子显微镜（SEM）观察到的样品中颗粒的形态和晶粒大小倾向于在较高温度下钙化时增大。钙化温度的增加增加了样品中的Nafepo 4 Maricite相。阻抗数据分析表明，使用Na 2 CO 3的Na +离子的扩散系数和样品的电导率高于NaCl。这项全面的研究提供了一种可行的方法，并为连续研究NA-ON电池开辟了新的机会。
使用基于结构的药物发现方法
摘要：我们使用了一种基于结构的药物发现方法来鉴定人二二氢烷脱氢酶（DHODH）的新型抑制剂，这是治疗癌症，自身免疫性和炎症性疾病的治疗靶标。在急性髓细胞性白血病的情况下，先前发现的Dhodh抑制剂尚未在此临床应用中取得成功。因此，对于可以用作当前护理标准的替代品的新抑制剂仍然非常需要。我们的目标是识别Dhodh的新型抑制剂。，我们在该项目的最早阶段实施了预滤步骤，以省略痛苦和违规者。在数据集中具有更高潜力的口服吸毒性的富集化合物。在Glide SP对接得分的指导下，我们发现了Chembridge Express-Pick库中20种结构独特的化合物，它们用IC 50抑制Dhodh，DhoDH值在91 nm和2.7μm之间，其中10种这些化合物中的10种化合物降低了Molm-13的Molm-13细胞稳定性，用IC 50降低了2.3和2.3和50.6μm。50.6μm。50.6μm。50.6μm。50.6μm.。在生化特征期间，Dhodh比已知的Dhodh抑制剂Teriflunomide（IC 50，Dhodh = 130 nm）更有效，并为未来的命中率优化工作提供了有希望的脚手架。化合物17（IC 50，Molm-13 =2.3μm）在降低MOLM-13细胞系的存活方面最为成功，与我们的其他命中相比。发现的化合物代表了新型Dhodh抑制剂开发和优化的出色起点。2这种分化障碍 - 在多种突变事件中达到顶点，使AML成为高度异质性疾病。■引言急性髓样白血病（AML）是一种毁灭性的癌症，可能影响任何年龄段，但最高的发病率是65岁以上的人。尽管在过去30年中进行了预后改善，但超过一半的年轻患者和约90％的老年患者仍死于这种疾病。1在健康的患者中，髓样细胞从自我更新祖细胞转变为以较低的增殖率的终极分化细胞，以限制细胞的寿命。AML的标志是这种正常成熟过程的破坏，该过程导致白血病细胞在增殖的未分化阶段停止。3在几乎所有AML病例中，都必须使用治疗范例的组合。即使采用涉及细胞毒性化学疗法的积极方法，实现持久的缓解也是一个挑战。4现有治疗范围取决于年龄的范围；通常为60岁以下的AML患者获得35-40％的治疗，但在60岁以上的成年人中，它仅为5-15％。5因此，需要新的治疗途径，具有新型的作用机理，从当前用作现有标准的护理机理。Sykes及其同事的先前工作确定二氢甲酸脱氢酶（Dhodh）是一种有吸引力的治疗
mTOR抑制剂是继发于结节性硬化症的肾血管肌瘤的首选疗法
结核性硬化症是由TSC1和TSC2基因的致病变异引起的常染色体显性疾病，分别编码Hamartin和tuberin蛋白。这些蛋白质的功能丧失会导致MTOR途径的异常激活，从而导致细胞周期修饰，蛋白质合成，生长因子和脂质的合成变化，最终导致细胞增殖的加剧，肿瘤的发育和生长3。mTOR抑制剂被认为是多种结节性硬化症表现的首选疗法，包括生长直径超过3 cm的肾血管肌层瘤。从肾脏的角度来看，它们的潜在好处是：血管肌肌瘤大小的减少，由于肿瘤内动脉瘤的减少而导致出血的风险降低，对手术干预的需求较小，肾功能保留3,4。队列研究
b'功能陶瓷对于电池的可扩展生产固体电解质至关重要。 Li-Garnet Li 7 La 3 Zr 2 O 12 D（LLZO），尤其是其立方相（Cllzo），由于其较高的Li + conductitivity和广泛的电化学稳定性窗口引起了人们的注意。但是，高烧结温度引起了对阴极界面稳定性，生产成本和可扩展制造能源消耗的担忧。我们显示了一种替代性\ xe2 \ x80 \ x9csinter-free \ xe2 \ x80 \ x9d路线，以使Cllzo稳定为薄膜的一半，以稳定其烧结温度。具体而言，我们建立了一个时间温度的转换（TTT）图，该图捕获了基于结晶焓分析的无定形至晶体llzo转换，并确认薄膜cllzo的稳定在500 \ xc2 \ xc2 \ xb0的低频中，可以通过diacutation cove be fingation cove be fingation findings tage tage tavivan finge cove fivan tivation fivation。用于电池电池设计，以减少制造的碳足迹。
b'功能陶瓷对于电池的可扩展生产固体电解质至关重要。li-garnet li 7 la 3 Zr 2 O 12 D（LLZO），尤其是其立方相（Cllzo），由于其高LI + conductitivity和广泛的电化学稳定性窗口而引起了人们的注意。但是，高烧结温度引起了对阴极界面稳定性，生产成本和可扩展制造能源消耗的担忧。我们显示了一种替代\ Xe2 \ x80 \ x9csinter-free \ xe2 \ x80 \ x9d途径，以稳定Cllzo作为其烧结温度的一半胶片。具体而言，我们建立了一个时间温度的翻译（TTT）图，该图可捕获基于结晶焓分析的非晶态 - 结晶的LLZO转换，并确认在500 \ xc2 \ xc2 \ xb0的低温下进行薄膜薄膜的稳定稳定。可用于针对生产中碳足迹减少的电池电池设计。
基于结果的教学大纲和考试方案-ABVV
人力资源发展部（HRD），政府。印度，已经启动了在我国制定新的教育政策（NEP）的过程，以进行印度教育体系的改革。大学赠款委员会（UGC）更积极地参与制定国家教育政策，其执行和促进我国的高等教育。UGC已经启动了几个步骤，以在国家高等教育系统中带来公平，效率和学术卓越。重要的包括课程的创新和改进 - 学习和教学教学法的范式转移，考试和教育系统。教育在建立一个国家中起着至关重要的作用。有大量的教育机构在我国接受教育。他们中的大多数最近进入了学期系统，以与国际教育模式相匹配。但是，我们目前的教育体系使年轻的思想缺乏知识，信心，价值观和技能。可能是因为传统教育系统中的教育，就业和技能发展之间完全缺乏关系。目前令人震惊的情况需要对教育系统进行转型和/或重新设计，这不仅是通过引入创新，而且还开发了以“以实现为中心的教育交付机制”和全球遵循的评估系统。只有在采用基于选择的信用系统（CBC）（一种国际确认的系统）时，才有可能。大多数印度高等教育机构都遵循标记或基于百分比的评估系统，这阻碍了学生研究自己选择的学科/课程以及对不同机构的流动性的灵活性。需要允许教育系统的灵活性，以便学生取决于他们的兴趣和目标，可以选择跨学科，基于学科和基于技能的课程。
转移学习和常规机器学习的比较应用于结构性大脑MRI，以早期诊断和预后的阿尔茨海默氏病
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，老年人群患病率为10％。常规机器学习（ML）被证明有效地支持了AD的诊断，而很少有研究研究了这项复杂任务中深度学习和转移学习的表现。在本文中，我们评估了集合转移学习技术的潜力，在通用图像上预估计，然后转移到结构性大脑MRI，以供AD的早期诊断和预后，以基于基于支持矢量机的传统ML方法的融合，直接应用于结构性大脑MRI。特别是从ADNI存储库中获得了600多名受试者，包括AD，轻度认知障碍转化为AD（MCIC），轻度认知障碍不会转化为AD（MCINC）和认知正常（CN）受试者。我们使用T1加权大脑-MRI研究来训练：（1）在通用图像上预测的五个转移学习结构的集合； （2）在MRI体积上从头开始训练的3D卷积中性网络（CNN）； （3）两个常规ML分类器的融合，这些分类器来自不同特征提取/选择技术与SVM的融合。研究了AD-VS-CN，MCIC-VS-CN，MCIC-VS-MCINC比较。整体转移学习方法能够有效地从CN区分为90.2％AUC的CN，MCIC，来自CN，为83.2％的AUC，MCIC和MCIC的MCIC和70.6％AUC的MCIC具有70.6％的AUC，显示出可比或稍低的结果，与CN的融合融合了93.1％AUC，MCIC，来自CN的MCIC，以及89.6％AUC，以及89.6％AUC，以及89.6％AUC，以及89.6％的AUC，以及89.6％的AUC，以及89.6％的AUC，以及89.6的MCIC。 69.1–73.3％）。由于用于训练的图像的样本有限，从头开始训练的深度学习网络比常规ML系统的融合和集合转移学习的融合较低。这些结果为使用转移学习与神经图像结合起来开放了新的前瞻性，即使在通用图像上进行了预估计，也可以自动对AD进行自动诊断和预后。
无细胞的蛋白质结晶用于结构分析
本质上，一些蛋白质自发地在活细胞中结晶。这些晶体具有生物学功能，例如蛋白质储存，病毒保护，异质催化和免疫系统激活[1,2]。由于Polyhedra的结构（其中一种细胞蛋白晶体）在2007年确定[3] [3]，因此，在下一代结构生物学工具中引起了人们的注意，因为它不需要多步纯化过程或大规模结晶筛选。已经开发了几种ICPC方法，包括高通量筛选和细胞培养过程的优化。然而，在获得ICPC结构的各种蛋白质晶体方面仍有待解决的重大问题尚待解决，因为晶体通常在细胞中偶然形成。因此，将这种方法应用于蛋白质结构分析时必须克服几种技术挑战。如果可以建立一种新的ICPC方法，则预计它将成为一种更容易访问的结构分析技术。无细胞蛋白合成（CFP）是一种用于合成生物学的蛋白质制备技术，非常有效地筛选蛋白质合成[4]。但是，它被认为不适合需要大量蛋白质（例如结晶）的结构生物学工作。在这里，我们报告了使用CFPS的直接蛋白质结晶方法的无细胞蛋白质结晶（CFPC）的发展[5]。翻译反应是通过双层法进行的。1（a））。1（b））。我们（1）使用CFPS建立了小规模和快速结晶，（2）通过添加化学试剂来操纵结晶。通过用细胞质多角质病毒（CPV）感染在昆虫细胞中产生的多面体晶体（PHC）是研究最多的细胞内蛋白质晶体之一。CFPC的最关键优势是可以将反应量表和时间最小化，并且可以在反应过程中添加各种试剂。使用小麦生殖蛋白合成试剂盒（WEPRO7240表达试剂盒）进行多面体单体（PHM）的结晶，因为这些提取物已被鉴定为真核系统中蛋白质表达的最高蛋白表达活性。将含有10 m L的WEPRO7240和10 m m的mRNA溶液的20 m L反应混合物放在1.5 mL微管中，用200 m l亚amix SGC溶液覆盖，并在20°C下孵育24小时（图离心反应混合物，并收集白色沉淀（图结晶
基于结构性大脑的基于深度学习的BMI推论反映了生活方式干预后的大脑改变
引言胚胎发育似乎遵循了每个物种的高度优化方案，但是在某种程度上，可以通过细胞调节网络来调整发育事件的速度和轨迹，而环境通常会表现出收敛的表型。经典的胚胎学为揭示发展过程的步伐和顺序奠定了基础（Dollé等，1989; Maienschein，2014; Palmeirim等，1997）。最近的动态体外模型和单细胞幻象方法有望揭示发育事件的定量性质（Azhar and Sonnen，2021； Yu等，2021）。古典和现代发展生物学的结合使发展被视为概率结果的集合，而不是预定的事件流。以这种方式，我们可以开始真正理解发展中的时间，并在发展生物体中建立时间和生物学时代之间的关系。在这本焦点文章中，我们讨论了已知的机制，这些机制使细胞在开发过程中的时间进展，指向事件时机改变的因素，并提出一个生物学时间的概念，并编织成“分子织物”。
基于结构的发现针对人多巴胺转运蛋白的新型变构抑制剂
摘要：人多巴胺转运蛋白（HDAT）调节细胞外多巴胺（DA）的再摄取，是中枢神经系统（CNS）疾病的必不可少的治疗靶标。数十年来已经确定了HDAT的变构调制。然而，运输基础的分子机制仍然难以捉摸，这阻碍了变构调节剂对HDAT的合理设计。在这里，进行了一种基于系统的结构方法，以探索内向开放（IO）构象中HDAT上的变构位点，并筛选具有变构亲和力的化合物。首先，基于最近报道的人类5-羟色胺转运蛋白（HSERT）和高斯加速分子动力学（GAMD）仿真的模型构建了HDAT结构的模型。然后，处理了HDAT上潜在的可药物变构位点，处理了七个Enamine化学库的虚拟筛查（〜440,000种化合物），导致10化合物用于体外测定法，并发现了Z1078601926，并发现了Z1078601926，发现了hdate hdat（IC 500.527）。 Nomifensine被引入为正构体配体。最后，使用额外的GAMD模拟和延迟自由能分析探索了Z1078601926和Nomifensine对HDAT的变构抑制的协同作用。■简介多巴胺转运蛋白（DAT）是属于较大的神经发射器钠钠共孢子（NSSS）的溶质载体6（SLC6）家族的成员。6这项工作中发现的命中化合物不仅为铅优化提供了一个良好的起点，而且还证明了该方法基于结构的发现的可用性，可以发现其他治疗靶标的新型变构调节剂。1 DAT功能通过将突触裂缝的多巴胺（DA）回收为突触前神经元，从而降低了多巴胺能系统的活性。2 DAT的失调被认为与抑郁症，注意力缺陷多动障碍（ADHD）和帕金森氏病（PD）等精神疾病有关。3，4此外，可卡因和甲基苯丙胺的药物滥用，这是一个广泛关注的公共卫生问题，也是由DAT功能障碍引起的。5因此，DAT被视为中枢神经系统（CNS）疾病的基本治疗靶点。
Barbara Zaparoli Cunha、Christophe Droz、Abdelmalek Zine、Stéphane Foulard、Mohamed Ichchou。应用于结构动力学和振动声学的机器学习方法综述。 2022. hal-03563614v2
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。