高通量的短读RNA-seq协议通常会产生成对的末端读数,其中片段的中部未延迟。我们探索是否可以在没有参考基因组的情况下从测序的两个末端重建全长片段,这是我们称为从头桥接的问题。解决此问题提供了更长,更具信息性的RNA-seq读取,并有益于下游RNA-Seq分析,例如转录本组装,表达量化和拼接不同分析。然而,由于替代剪接,成绩单噪声和测序错误,从头桥接是一项挑战且复杂的任务。尚不清楚数据是否为准确的桥接提供了SU CIENT信息,更不用说确定真正桥梁的E CIENT算法了。方法已被提出在存在参考基因组(称为基于参考的桥接)的情况下桥接成对的末端读取,但是由于后者使用的基础组合de Bruijn图(CDBG),算法远离从头桥接的缩放范围,后者通常包含数百万个角色和Edges和Edges和Edges和Edges。我们为此问题设计了一种新的截断的Dijk- Stra的算法,并提出了一种新型算法,该算法将最短的路径树重复使用,以避免从scratch中运行所有顶点的截断的di-jkstra的算法,以进一步加速。这些创新技术会产生可扩展的算法,这些算法可以在CDBG中桥接所有配对端的读数,并具有数百万个顶点。我们的实验表明,成对的RNA-seq读数可以在很大程度上准确地桥接。所得工具可在https://github.com/shao-group/rnabridge-denovo上免费获得。
最初发表于以下网址:毛罗(Schilling),毛罗(Mauro); Cunha,Richard A;桑德拉(2020)卢伯(Luber)。放大O – O键形成 - 采用增强的采样技术的基本分子动力学研究。化学理论与计算杂志,16(4):2436-2449。doi:https://doi.org/10.1021/acs.jctc.9b01207
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(1)Clarke,J。; Wu,H。C。; Jayasinghe,L。;帕特尔(Patel)里德(S。); Bayley,H。单分子纳米孔DNA测序的连续碱基识别。自然纳米技术2009,4(4),265-270。doi:10.1038/nnano.2009.12。(2)Kasianowicz,J.J。; Brandin,E。; Branton,d。; Deamer,D。W.使用膜通道对单个多核苷酸分子的表征。美国国家科学院的会议录1996年,第93(24)期,13770-13773。doi:10.1073/pnas.93.24.13770。(3)Wang,K。F。;张,S.Y。;周,X。; Yang,X。;李,X. Y。; Wang,Y。Q。; Fan,P。P。; Xiao,Y。Q。;太阳,W。;张,P。K。;等。明确歧视所有20种蛋白质氨基酸及其修饰。自然方法2023。doi:10.1038/s41592-023-02021-8。(4)Ying,Y。L。; Hu,Z。L。;张,S。L。; Qing,Y。J。; fragasso,a。; Maglia,G。;梅勒(Meller) H. Bayley; Dekker,C。; Long,Y。T. Nanobore基于DNA测序的技术。自然纳米技术2022,17(11),1136-1146。doi:10.1038/s41565-022-01193-2。
产生新分子结构的深层生成模型具有促进化学发现的潜力。流量匹配是一个最近提出的生成建模框架,在包括生物分子结构(包括生物分子结构)的各种任务上取得了令人印象深刻的性能。开创性流量匹配框架仅针对连续数据开发。但是,从头分子设计任务需要生成离散数据,例如原子元素或氨基酸残基的序列。最近已经提出了几种离散的流匹配方法来解决此差距。在这项工作中,我们基准了3D从头生成的现有离散流匹配方法的性能,并提供了其不同行为的解释。因此,我们提出了FlowMol-CTMC,这是一种开源模型,可实现3D从头设计的最新性能,其可学习参数比现有方法少。此外,我们提出的指标使用捕获分子质量以外的局部化学价值约束并符合高阶结构基序。这些指标表明,即使满足了基本约束,模型也倾向于在培训数据分布之外产生异常且潜在的有问题的功能组。可用于重现此工作的代码和训练有素的模型,请访问https://github.com/dunni3/flowmol。
经过多天的练习,完成双手控制任务的从头运动学习 Adrian M. Haith 1 、Christopher Yang 2 、Jina Pakpoor 1 和 Kahori Kita 1 约翰霍普金斯大学 1 神经病学系、2 神经科学系,美国马里兰州巴尔的摩 摘要 尽管关于运动学习的许多研究都集中在我们如何调整动作以在面对强加的扰动时保持表现,但在许多情况下,我们必须从头学习新技能,或者从头学习。与适应相比,人们对从头学习知之甚少。部分原因在于学习一项新技能可能涉及许多挑战,包括学习识别新的感觉输入模式和产生新的运动输出模式。但是,即使有了熟悉的感觉线索和练习过的动作,根据当前状态快速选择适当的动作仍然是一个挑战。在这里,我们设计了一个双手手到光标映射来隔离这个控制问题。我们发现,尽管参与者对映射有明确的了解,但他们最初还是难以在这种双手映射下控制光标。然而,经过多天的练习,表现稳步提高。参与者在恢复到真实光标时没有表现出任何后遗症,这证实了参与者是从头开始学习新任务的,而不是通过适应。对目标中途运动扰动的纠正反应最初很弱,但随着练习,参与者逐渐能够对这些扰动做出快速而有力的反应。经过四天的练习,参与者在双手映射下的行为几乎与使用真实映射光标时的表现相匹配。然而,在表现水平上仍然存在微小但持续的差异。我们的研究结果说明了学习新控制器的动态和局限性,并引入了一个有前途的范例,用于研究运动技能学习的这一方面。 通讯作者:Adrian Haith 209 Carnegie 550 North Wolfe Street Baltimore, MD, 21287, USA adrian.haith@jhu.edu 简介
摘要:这项研究引入了一种名为Genera的新型DE Nok Design算法,该算法将深度学习算法的能力结合在一起,用于自动化药物般的模拟设计,称为Dela-Drug,以及用于生成分子与所需目标靶向特性的遗传算法。具体而言,将属应用于血管紧张素转换酶2(ACE2)靶标,该靶标与包括Covid-19在内的许多病理条件中有关。使用两个对接程序,植物和滑行评估了属属从头设计有希望的特定目标候选者的能力。基于计算机植物和GLIDE评分产生的帕累托优势的适应性函数,以证明该算法有效地执行多目标优化的能力。属可以快速生成重点的库,这些库产生更好的分数。这项研究是第一个利用基于DL的算法,该算法专为模拟生成为GA框架中的突变操作员,代表了针对目标的创新方法。■简介
低温电子显微镜(cryo-EM)已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术,2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进,可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维(3D)图谱,但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时,手动从头建模非常耗时。近年来,使用机器学习(ML)和深度学习(DL)的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用,其成果令人印象深刻,对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此,我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言,本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。
结论 • DG 的近似非常粗糙;不适用于氢键、受阻旋转、柔性分子等。 • 隐式溶剂模型非常粗糙;忽略所有定向溶剂相互作用(氢键、盐桥等)。 • 溶剂熵(疏水效应等)被完全忽略。 • 该方法每次只对一个构象异构体有效,没有构象异构体采样 它居然有效,真是令人惊讶!(正如它在数千种出版物中所做的那样……)
作者:Oscar G. Wilkins 1,2 *、Max ZYJ Chien 1,2 †、Josette J. Wlaschin 3,4 †、Simone Barattucci 1 、Peter Harley 1 、2