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关于信息学和数学之间密码学的未插入的教学情况新的有机无机杂交离子材料
Mourad Latoui，Hakima Chenafa Aityoucef，Fatiha Benghanem，Vincent Dorcet，Riadh Bourzami。新的有机无机杂化离子材料Tris（三聚磷酸二氢 - 磷酸二氢四氢基水平）：合成，单晶结构，赫希菲尔德表面分析，光谱表征和热行为。分子结构杂志，2024，1300，pp.137312。10.1016/j.molstruc.2023.137312。hal-04356015
特刊 - 生物信息学在微生物组中的应用...
基因对我们对生物学的理解至关重要，诸如基因组学和基因组编辑之类的现代进步一直保持遗传学为一个充满活力，多样和快速发展的领域。在该领域需要高质量的开放访问期刊，基因团队旨在在整个遗传学学科中提供专家手稿处理，认真的同行评审和快速发表。从2010年开始，该期刊现在已得到充分确认和认可。为什么不考虑下一篇遗传学纸的基因？
医疗保健的分子建模和生物信息学
准备系统：使用gromacs/namd/amber分析轨迹运行MD模拟的蛋白质，配体和溶剂设置轨迹：RMSD，RMSF，氢键和SASA自由能计算（MM-PBSA/MM-GBS）和案例研究
抑制甲基腺苷磷酸化酶可保护免受实验性急性肾损伤 Startrace：个性化医学的多重器官Avatar药物测试平台 MAO-B抑制剂在鼠中的功能功效 抗血管病原体的水力发电 一种基于CRISPR-CAS9的工具，用于研究DSB剂量依赖性 农药暴露对神经炎症和小胶质细胞2 的影响 肠道3凝胶：一种用于培养人肠道菌群nataliasuárezvargas 1 *的高吞吐量粘液模型，Miguel Antunes 1 *; JoãoSobral1， 生物信息学分析确定了PHARC相关脂肪酶ABHD12 的酶活性序列决定因素 自闭症中E/I不平衡的验证和分析 NeuroDisk：一种自动化神经成像遗传学中连续询问驱动的发现的AI方法 用壳测量 与嗜性粒细胞增生的心脏病的病理生理学 通过功能 - 进行有效的K-MER设置操作 从文学到生物多样性数据：带有机器学习的采矿节肢动物和生态特征 颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体 小鼠人类遗传变异的计算建模 基于微型微镜的哺乳动物脑组织的密集连接组重建 创新的Nitinol Lumbar椎骨植入物
此预印本版的版权持有人于2025年2月23日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.19.639065 doi：Biorxiv Preprint
红外：生物信息学的声明树分解供电框架
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发布者校正：重新利用Raltegravir来减少炎症和治疗癌症：生物信息学分析
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生物信息学分析L-天冬酰胺酶结构（枯草芽孢杆菌），中嗜（Kibdelosporangium）和嗜热（Thermoco
抽象背景：L-天冬酰胺酶在治疗急性淋巴细胞白血病（ALL）方面用作抗癌药。此外，它在医学，食品和制药行业中广泛应用。方法：源自枯草芽孢杆菌的L-天冬酰胺酶的核苷酸和氨基酸序列最佳7613，kibdelosporangium sp。MJ126-NF4和kodakarensis kod1是从GenBank和NCBI数据库中获得的。使用Clustalw 1.83进行了浮雕水的成对序列比对。使用瑞士模型软件进行了研究的不同L-天冬酰胺酶分子的二级和三级蛋白质结构的预测。此外，使用Prosite软件分析了源自三种细菌的L-天冬酰胺酶的蛋白质结构域。使用蛋白质PI计算器（http：// isoelectric.ovh.org/）预测理论等电点（PI），分子量和氨基酸组成。结果：尽管三种细菌菌株中L-天冬酰胺酶的结构差异，但其功能特征没有差异，包括分子量，PI和功能域。结论：分析结构差异并找到功能相似性可用于设计具有较高稳定性和生物半衰期的药物。我们的分析表明，具有不同结构的蛋白质可能具有相似的功能特征，这证明了密码子使用假设。关键字：天冬酰胺酶，淋巴细胞白血病，生物信息学
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。