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World File Search System戈罗
格雷戈里·W·凯罗
我是耶鲁大学化学系的博士生，也是美国国家科学基金会的研究员。我的研究涉及机器学习方法在药物发现中的开发和应用。我创建了 HAC-Net，这是目前最先进的预测蛋白质-配体结合亲和力的机器学习模型。我开源了所有代码，创建了一个 Python 包和笔记本以及相应的演示视频，并发表了一篇论文，以便更广泛的科学界可以轻松使用此工具。尽管该模型是最近才开发的，但据报道，它有助于识别一种用于治疗耐药性葡萄球菌感染的潜在抗毒力药物。不久之后，我创建了 ChemSpaceAL，这是第一种针对特定蛋白质靶标微调分子生成模型的主动学习方法，特别适用于创建蛋白质靶标特异性分子库以用于药物发现中的虚拟筛选。最近，我创建了 CardioGenAI，这是一个基于机器学习的框架，用于重新设计开发中和上市的药物，以降低心脏毒性，同时保留其药理活性。该框架结合了新颖的最先进的判别模型，用于预测 hERG、Na V 1.5 和 Ca V 1.2 通道活性，这些模型也可以独立作为早期虚拟筛选流程的有效组成部分。此外，我还开发了一种描述蛋白质内信息传递的方法，即静电耦合在基于二级结构元素的网络中传播，这种方法为了解 CRISPR-Cas9、咪唑甘油磷酸合酶和 D-多巴色素互变异构酶等多种重要生物系统的变构机制提供了宝贵的见解。此外，我还为基于量子计算的小分子研究方法的开发做出了贡献，并在一家世界知名的科学软件公司开发了用于 PROTAC 筛选的软件。我在顶级学术期刊上发表了多篇论文，在多个会议上展示了我的工作，创建了多个 Python 包，与世界各地的实验室建立了各种合作关系，并在耶鲁大学成立了生物物理学会分会。出于这些原因，我获得了多个极负盛名的奖项，并多次出现在耶鲁新闻中。教育
奥列格·罗戈津 - Skoltech
2015–2017 博士研究。{ 开发和并行实施用于解决玻尔兹曼方程的保守投影离散速度法 { 稀薄气体流动的数值和渐近分析，包括受大温度变化驱动的流动 2009–2014 博士研究，莫斯科物理技术学院，多尔戈普鲁德内。{ 设计和开发高性能计算的问题解决环境 { 开发动力学和流体动力学型方程的数值方法和算法 { 一些经典分子气体动力学问题的计算机模拟
格雷戈里罗森塔尔 - 计算机科学
会议论文 Rosenthal, Gregory。“通过一个查询实现高效的量子态合成”。在：2024 年 ACM-SIAM 离散算法研讨会 (SODA) 论文集。2024 年，第 2508-2534 页。doi：10.1137/1.9781611977912。arXiv：2306.01723。Rosenthal, Gregory 和 Henry Yuen。“用于合成量子态和幺正的交互式证明”。在：第 13 届理论计算机科学创新会议 (ITCS 2022)。第 215 卷。2022，112：1-112：4。doi：10.4230/LIPIcs.ITCS.2022.112。 arXiv: 2108.07192 。Rosenthal, Gregory。“近似奇偶校验的 QAC 0 复杂度的界限”。在：第 12 届理论计算机科学创新会议 (ITCS 2021)。第 185 卷。2021 年，32：1-32：20。doi：10.4230/LIPIcs.ITCS.2021.32。arXiv：2008.07470。最佳学生论文奖。Rosenthal, Gregory。“击败平均情况子图同构的树宽”。在：第 14 届参数化和精确计算国际研讨会 (IPEC 2019)。第 148 卷。2019 年，24：1-24：14。 doi：10.4230/LIPIcs.IPEC.2019.24。arXiv：1902.06380。最佳学生论文奖。
神经退行性疾病相关淀粉样蛋白的液-液相分离罗韵怡1,2
神经退行性疾病是由细胞和神经元在大脑和周围神经系统的功能丧失引起的疾病，包括阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD），杏仁核外侧硬化症（ALS）以及额叶摄取症状（FTD）和其他。由于对神经退行性疾病的病理机制不完全理解，目前可用的治疗方法只能减轻某些相关症状，并且仍然缺乏有效的治疗方法。大多数神经退行性疾病具有常见的细胞和分子机制，这是淀粉样蛋白样蛋白聚集体和包含体的形成。神经退行性疾病中蛋白质聚集体的广泛存在表明它们在疾病发生和进展中的特殊作用。长期以来，成核和聚集被认为是蛋白质骨料形成的唯一途径。然而，最近的研究表明，这些蛋白可能会经历另一个聚集过程，即液相分离介导的聚集。相分离是生物分子通过弱的多价相互作用形成动态凝结的过程。在这些冷凝物中，生物分子浓度高度富集，并且仍然与外部环境保持动态交换。相分离是由弱的多价相互作用（例如静电，π相关，氢键和疏水相互作用）介导的。对于特定分子，它们的相分离行为可能主要由一个或某些相互作用介导。但是，生活系统中的相互作用更为复杂。有很多工作着眼于在各种系统中做出重大贡献的相互作用类型。这些发现可能有助于我们进一步了解序列上的小扰动者如何改变相位分离行为，以及为什么自然发生的突变会产生重要的生理和生物物理效应。在活生物体中进行相分离的蛋白质通常包含本质上无序的区域（IDR）或本质上无序的蛋白质（IDP）。淀粉样蛋白通常具有这种特征。这样的IDR/ IDP没有稳定的折叠结构，并且以动态形式存在于解决方案中。由于缺乏清晰的三维结构，IDR/IDP具有更高的动力和灵活性，因此为分子间接触和相互作用提供了更多机会。近年来，研究人员表明，许多神经退行性疾病与淀粉样淀粉样蛋白样蛋白可以进行相分离，这表明淀粉样蛋白样蛋白和病理学的相行为之间存在潜在的关联。在这里，我们总结了有关几种神经退行性疾病相关的淀粉样蛋白的相分离和聚集的最新研究，包括Aβ，TAU，α-突触核蛋白，TDP-43和SOD1。它们是与神经退行性疾病相关的典型病理蛋白，并且已被证明与过去几十年中相关疾病具有很高的相关性。他们的共同特征是患者中发现的淀粉样蛋白聚集体。最近的研究表明，它们也具有相分离的特性，这可能与病理聚集体的形成相关。因此，我们总结了这些淀粉样蛋白的相位行为的最新研究，这可能带来调节相关病理过程和治疗疾病的潜在机会。我们希望本文可以帮助加深对神经退行性疾病中蛋白质的病理机制的理解，并激发疾病治疗的新思想。
戈尔戈尔电气化可再生混合系统的电位测定
摘要-本文研究了可再生燃烧厂的优化设计，目的是确保 Gorgor 站所需的负荷。本研究的目的是同时最小化所设计的混合装置在设计系统运行期间的成本。获取有关太阳辐射强度和该地区风力强度的信息并将其应用于系统模拟。预期目标函数包括投资成本、更换成本和维护成本。设计阶段结束后，主要目标是检查该项目从电网利用的经济效益，并将其与可再生电力系统进行比较，以及计算可再生电力的初始投资回报。首先，使用可再生电力系统计算该项目用电的初始成本，然后使用国家电网确定项目成本。此外，通过计算每种组合的年当前成本，可以得到每种模式的投资回报。对可再生能源使用的各种选择进行了单独和组合调查。对每个选项进行技术经济分析，最终提出最佳方案。关键词：Gorgor电站，电能审计，优化，设计，经济分析。
招标文件 - 古鲁戈宾德辛格因陀罗普拉斯塔大学
此阶段的目的只是准备一份所有合格申请人的名单。只有那些保证金符合要求的申请人的文件才会被审查，以确定其是否符合初步资格。没有按要求缴纳保证金的投标将被立即拒绝。初步资格（第一阶段）将根据下列初步资格标准，根据申请人提供的证明其资格的文件证据的评估来决定。满足以下要求的个体机构将有资格申请：- 个体机构应在截至收到投标最后一天的过去七年内圆满完成：- i) 三个类似的已完成工程，每个工程的成本不低于估计工程成本的 40%