XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System化合
针对多靶点药物的靶向化合物选择性……
大多数药物分子会调节多种靶蛋白，从而产生治疗效果或不良副作用。这种靶标混乱在一定程度上导致了高流失率，并导致当前药物发现过程中成本和时间的浪费，并使化合物选择性评估成为药物开发和再利用工作中的一个重要因素。传统上，化合物的选择性以其靶标活性谱（宽或窄）为特征，可以使用各种统计和信息理论指标进行量化。尽管现有的选择性指标被广泛用于表征化合物的整体选择性，但它们无法量化化合物对特定靶标蛋白（例如感兴趣的疾病靶标）的选择性。因此，我们将化合物选择性的概念扩展到靶标特异性选择性，定义为化合物与其他潜在靶标相比与特定蛋白质结合的效力。我们将目标特异性选择性分解为两个部分：1）化合物针对目标的效力（绝对效力），2）化合物针对其他目标的效力（相对效力）。然后将最大选择性的化合物-靶标对确定为双目标优化问题的解，该双目标优化问题同时优化这两个效力指标。在使用代表广泛多药理活性的大规模激酶抑制剂数据集进行的计算实验中，我们展示了基于优化的选择性评分如何提供一种系统的方法来寻找针对给定激酶靶标的有效和选择性化合物。与现有的选择性指标相比，我们展示了目标特异性选择性如何为多靶向激酶抑制剂的目标选择性和混杂性提供更多见解。尽管选择性得分对于缺失的生物活性值和数据集大小都具有相对稳健性，但我们进一步开发了一种基于置换的程序来计算经验 p 值，以评估给定生物活性数据集中化合物-靶标对观察到的选择性的统计意义。我们提出了几个案例研究，展示了靶标特异性选择性如何区分
使用筏聚合方法创建分支和纳米凝胶型共聚物
摘要：本综述旨在强调使用可逆的加法裂片转移（RAFT）聚合化合成分支共聚物和纳米凝胶领域的最新进展。筏聚合是一种可逆的失活自由基聚合技术（RDRP），由于其多功能性，与大量功能单体的兼容性以及轻度的聚合条件，它引起了极大的关注。这些参数导致最终聚合物对摩尔质量和狭窄的摩尔质量分布有良好的控制。可以将分支聚合物定义为将次级聚合物链掺入原代主链中，从而产生各种复杂的大分子结构，例如星形，移植物和超支聚合物和超支聚合物和纳米凝胶。这些子类别将在本综述中详细讨论，主要在解决方案中。
通过基因组解码的内生策略和fusarium nematophilum菌株NQ8GII4
结果：我们的发现表明NQ8GII4在遗传上与F. solani密切相关，这表明它与拟菌病的分歧。在共生建立的早期阶段，编码糖基转移酶（GTS），真菌细胞壁降解酶（FCWDES）和类固醇14α-甲基酶（CYP51）的基因显着下调，潜在地下降，潜在地下降，潜在地下降，抑制了弹ant的潜在抑制。一旦建立了共生，NQ8GII4分泌的效应子激活了植物免疫，进而可以减慢真菌的生长。涉及继发代谢产物生物合成的基因，例如I型聚酮化合酶合酶（T1PK）和非核糖体肽合酶（NRPS），显着下调。自噬相关基因（包括ATG1，ATG2，ATG11等）的同源物也被下调，这表明降解植物毒素的产生和自噬抑制作用降低是NQ8GII4共生的结果。
THCR2SI2 -RSC Publishing中的半导体黑羊
最常见的结构类型之一是Thcr 2 Si 2 -type家族，这是Ban和Sikirica在1965年报告的。1,2该结构类型的一般公式为O and表示为AM 2 x 2（a =碱，碱 - 地球，稀土或早期过渡金属； m =过渡金属或主要组元素； x =主组元素或晚期元件或晚期转换金属）。THCR 2 Si 2 -type化合物主要在四方I 4/ mmm空间组中结晶。[m 2 x 2] - 层沿着层间阳离子的晶体学[001]方向堆叠，位于层间空间中的a位阳离子。这些材料的独特结构特征产生了各种特性，例如超导性，3 - 6磁性，7 - 9，以及最近的热电学。10 - 12个元素的选择性偏好，以占据m-座或x-点。例如，Al更喜欢诸如CEGA 2 Al 2，
实施AI动力解决方案以在数字银行业务中进行监管合规性，以促进金融包容
金融包容性是经济发展的基石，但由于传统银行系统中的结构性和可及性障碍，数百万美元仍在服务。由AI授权的数字银行业务有可能弥合这些差距。但是，AI的采用还引入了与监管合规性，算法偏见，数据隐私和道德问题有关的挑战。数字银行业务彻底改变了金融服务，可大大提高未银行和账户不足的人口的可及性。遵守严格的监管框架通常是可扩展性和包容性的瓶颈。AI驱动的解决方案提供了一种创新的途径，可以通过自动化合规流程，提高准确性和降低运营成本来应对这些挑战。AI解释复杂的监管文本并分析大型数据集的能力与行业实现合规效率和促进财务包容的目标保持一致。数字银行业务的快速发展正在重塑金融服务行业，为将服务扩展到服务不足的人群提供了前所未有的机会。这种转变要求机构在确保包容性的同时浏览复杂的监管景观。人工智能（AI）已成为关键推动者，提供了自动化合规流程，减轻风险和促进金融包容性的工具。例如，AI驱动的信用评分模型分析了非传统数据源，使银行能够在没有正式信用历史的情况下为客户提供服务，这是迈向弥合财务差距的重要一步。尽管取得了这些进步，但监管合规性仍然是一个重大挑战，尤其是在新兴经济体和服务不足的社区中。旨在确保公平性，透明度和稳定性的监管框架通常会施加较高的合规成本，这可以阻止金融机构为低收入或无银行人口提供服务。人工智能（AI）是一种变革性的解决方案，能够在促进金融包容的同时应对这些挑战。AI算法通常在“黑匣子”模型中运行，使决策过程不透明，并提出了对公平和问责制的担忧。研究表明，用于训练AI系统的历史数据中的偏见可以无意间加强歧视，对边缘化的群体产生不成比例的影响。广泛使用敏感的客户数据对人工智能操作增加了数据泄露的风险，并需要严格遵守GDPR和CCPA等隐私法规。
印鼠客蚤唾液腺中的 FS48 通过阻断电压门控 K + 通道对 NCI-H460 细胞产生体外抗癌作用
电压门控钾通道在多种癌细胞（包括肺癌细胞）的细胞过程中发挥作用。我们前期鉴定并报道了一种来自印鼠客蚤唾液蛋白FS48，在HEK 293T细胞中检测时，其对K v 1.1-1.3通道表现出抑制活性。但FS48是否对表达K v 通道的癌细胞有抑制作用尚不清楚。本研究旨在通过膜片钳、MTT、划痕愈合、transwell、明胶酶谱、qRT-PCR和WB检测方法揭示FS48对K v 通道和NCI-H460人肺癌细胞的影响。结果表明，FS48虽然不能抑制NCI-H460细胞的增殖，但能以剂量依赖性方式有效抑制K v 电流、迁移和侵袭。此外，发现K v 1.1和K v 1.3 mRNA和蛋白质的表达显著降低。最后，FS48降低了MMP-9的mRNA水平，同时增加了TIMP-1的mRNA水平。本研究首次揭示了吸血节肢动物唾液衍生蛋白可以通过K v 通道抑制肿瘤细胞的生理活动。此外，FS48可以作为针对表达K v 通道的肿瘤细胞的靶向化合物。
乳腺癌治疗：黄金案例（一）
摘要：乳腺癌 (BC) 的诊断结果可能非常惊人，既因为治疗无效，又因为患者寿命有限。对于这类肿瘤，寻找新药是当务之急。人们普遍认为，金化合物具有高活性，可作为抗癌剂对抗多种癌细胞系。金属的存在对激活这些配位化合物的细胞毒性起着至关重要的作用，如果这些配位化合物的活性仅限于配体，则不会存在。另一方面，金表现出复杂的生物化学性质，其变化很大程度上取决于中心金属周围的化学环境。本综述回顾了过去 6-7 年对两类含有膦或卡宾配体的金 (I) 化合物的科学发现。除了这类 Au(I) 化合物外，还报道了金诺芬在 BC 方面的应用的最新进展。金诺芬是一种三乙基膦-硫糖化合物，是经 FDA 批准的药物，因此得到了广泛的研究，它是一种有趣的铅金化合物，可以作为了解结构相关的 Au(I) 化合物活性的良好比较对象。
基于机器学习的化学蛋白质组学方法，用于识别复杂蛋白质组中的药物靶标和结合位点
化学蛋白质组学是表征药物作用方式的关键技术，因为它可以直接识别生物活性化合物的蛋白质靶点，并有助于开发优化的小分子化合物。目前的方法无法识别化合物的蛋白质靶点，也无法在未事先标记或修改的情况下检测配体和蛋白质靶点之间的相互作用表面。为了解决这一限制，我们在此开发了 LiP-Quant，这是一种基于有限蛋白水解与质谱相结合的药物靶点反卷积流程，可跨物种（包括人类细胞）工作。我们使用机器学习来辨别指示药物结合的特征，并将它们整合成一个分数，以识别小分子的蛋白质靶点并估算它们的结合位点。我们展示了跨化合物类别的药物靶点识别，包括靶向激酶、磷酸酶和膜蛋白的药物。 LiP-Quant 估计整个细胞裂解物中化合物结合位点的半最大有效浓度，正确区分药物与同源蛋白质的结合，并识别杀菌剂研究化合物迄今为止未知的目标。