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切碎折叠共源共栅体驱动 OTA
本文使用的核心 OTA 是体驱动 OTA [4]，其中与模拟电路有关的一个重要因素是，未来标准 CMOS 技术的阈值电压预计不会比目前的阈值电压低很多。为了克服阈值电压，人们使用了体驱动 MOSFET，众所周知，阱源结上的反向偏置会导致阈值电压增加 [5]，[6]。同样，此结上的正向偏置会导致阈值电压降低。
折叠家庭调查的贝叶斯优化针对有向蛋白的进化
定向进化（DE）是一种蛋白质工程技术，涉及诱变和筛选以搜索优化给定特性的序列（例如将有效绑定到指定目标）。不幸的是，潜在的优化问题不确定，因此引入的突变以提高指定特性可能是以未定的，但重要的属性为代价的（例如，亚细胞定位）。我们试图通过将折叠的正则化因子纳入优化问题来解决这个问题。正则化因子偏向于类似于蛋白质所属折叠族的序列的设计的搜索。我们将方法应用于具有与IgG-FC的官能测量值的大型蛋白质GB1突变体库。我们的结果表明，正则化优化问题会产生更多类似天然的GB1序列，而结合效率仅略有下降。特别是，在GB1折叠族的生成模型下，我们的设计的对数比没有正则化的生成模型高41-45％，而结合效果仅下降了7％。因此，我们的方法能够在竞争性状之间进行交易。此外，我们证明了我们的主动学习驱动方法可将湿lab负担降低，以识别最佳的GB1设计，相对于Arnold Lab在同一数据上的最新结果。
单分子福斯特共振能量转移在蛋白质折叠中的应用
1. 简介 只有借助原子力显微镜 (AFM) (1 , 2) 和光学单分子光谱 (3–9) 等新方法，才能直接研究单个蛋白质分子的折叠。这些技术除了直接描述分子过程之外，还提供了根本性的优势：它们可以解析和量化单个分子或亚群的属性，而这些属性在经典的集合实验中是无法获得的，在经典的集合实验中，信号是许多粒子的平均值。荧光光谱是一种特别有吸引力的技术，因为它具有极高的灵敏度和多功能性 (5 , 10 , 11) 。与 Förster 共振能量转移 (FRET) (12–14) 相结合，它使我们能够研究单个蛋白质的分子内距离分布和构象动力学。时间分辨的集合 FRET 还可用于分离亚群并获取有关距离的信息
JRSEEK：人工智能符合病毒中的果冻roll折叠分类
jrseek：人工智能在病毒中遇到果冻卷折叠分类，杰森·E·桑切斯（Jason E. Sanchez）1，温汉·朱2（Wenhan Guo 2），丘奇安格李3，林李3 *，chuan xiao 2 * 1计算科学系，德克萨斯大学El Paso，El Paso，El Paso，El Paso，TX 2德克萨斯大学埃尔帕索分校的物理学，德克萨斯州埃尔帕索 *通信：电子邮件：lli5@utep.edu; cxiao@utep.edu关键字病毒；人工智能;机器学习；果冻卷；病毒结构摘要果冻卷（JR）折叠是病毒的衣壳和核蛋白质中发现的最常见的结构基序。其在许多不同病毒家族的动机中的普遍性开发了一种工具来预测其从序列中的存在。在当前的工作中，在六个不同的大语模型（LLM）嵌入训练的逻辑回归（LR）模型在将JR与非JR序列区分开时表现出超过95％的精度。用于训练和测试的数据集包括来自单个JR病毒，非JR病毒和非病毒免疫球蛋白样β-三明治（IGLBS）蛋白的序列，这些蛋白与JR结构上非常相似。鉴于病毒家族之间的低序列相似性和数据集的平衡性质，高精度尤其显着。同样，模型的准确性与LLM嵌入无关，这表明预测病毒JR折叠的峰精度更多地取决于数据质量和数量，而不是使用所使用的特定数学模型。鉴于许多病毒式衣壳和核素结构尚未解决，因此使用基于序列的LLMS是一种有前途的策略，可以轻松地应用于可用数据。Bert-U100嵌入的主成分分析表明，大多数IGLBS序列和JR和非JR序列的一个子集甚至在应用LR模型之前也可以区分，但是LR模型对于区分更歧义序列的子集是必要的。应用于双JR折叠时，BERT-U100模型能够为某些病毒家族分配JR图案，从而提供了该模型可推广性的证据。对于其他家庭而言，没有观察到这种概括性，激发了未来开发以双JR折叠告知的其他模型的需求。最后，BERT-U100模型还能够预测未分类病毒数据集中的序列是否产生JR倍数。给出了两个示例，JR预测由AlphaFold3证实。总的来说，这项工作表明JR折叠可以从其序列中预测。
高通量DNA熔体测量值可改善DNA折叠热力学模型
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年4月20日。; https：//doi.org/10.1101/2024.01.01.08.574731 doi：biorxiv Preprint
针对核糖体蛋白质折叠活性的抗朊病毒药物可减少 PABPN1 聚集
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
折叠至：对机器人和无人机的深度学习技术和计算机视觉的调查
摘要。在万伦大都会地区，城市森林（UFS）在提供景观服务方面起着至关重要的作用，尤其是在巴巴卡·西里瓦吉（Babakan Siliwangi）城市森林（BSUF）内。BSUF目前正面临多重发展挑战，需要科学证据来阐明其在万隆城市景观中的作用。这项研究分析了BSUF在碳存储，碳固存和氧气产生中的功能，并制定了管理建议以提供最佳的未来收益。在14个样本图中进行了数据收集，并使用I-Tree Eco来分析景观服务并根据计划的种植预测未来的植被结构。调查结果表明，（1）BSUF具有较高的树木多样性，鉴定出3.3香农指数和41种树种； （2）它储存381吨碳，每年隔离25.17吨碳，每年产生65.07吨的氧气； （3）为了提高未来30年的景观服务价值，每年必须至少种300棵树。这些结果表明了BSUF的重要性以及树木多样性在维持UF提供的景观服务中的重要性。此外，这项研究介绍了I-Tree Eco作为进行植被分析的宝贵工具，可帮助利益相关者监视和制定改进的景观管理策略。
CRISPR-Cas介导的未折叠蛋白反应控制增强植物抗逆性
植物不断遭遇环境胁迫，这些胁迫对其生长发育产生负面影响。为了缓解这些挑战，植物已经开发出一系列适应性策略，包括未折叠蛋白反应 (UPR)，这使它们能够应对由各种不利条件引起的内质网 (ER) 胁迫。CRISPR-Cas 系统已成为植物生物技术的强大工具，具有提高植物对生物和非生物胁迫的耐受性和抗性以及通过靶向特定基因（包括与 UPR 相关的基因）来提高作物生产力和品质的潜力。本综述重点介绍了 UPR 信号通路和 CRISPR-Cas 技术的最新进展，特别关注 CRISPR-Cas 在研究植物 UPR 中的应用。我们还探讨了 CRISPR-Cas 在改造 UPR 相关基因以改良作物方面的潜在应用。将 CRISPR-Cas 技术整合到植物生物技术中有望通过生产出具有更强的环境胁迫抵抗力、更高生产力和更优质品质的作物来彻底改变农业。
利用晶体管折叠布局作为RHBD技术针对单个事件瞬变
随着晶体管特征大小的降低，对能量颗粒的敏感性会增加[1-3]。由于电子系统在恶劣的环境中的广泛使用，对辐射效应的缓解技术已在文献中得到了大量研究[4-7]。可以从制造过程修改到不同设计实现的辐射硬化策略。修改掺杂曲线，对沉积过程的优化和使用不同材料的使用是按过程（RHBP）技术众所周知的辐射硬化的示例。但是，除了其较高的成本外，RHBP通常是最先进的CMOS流程后面几代人，导致低级性能。另一方面，通过设计（RHBD）进行辐射硬化可有效提供对辐射效应的硬度[7]。这些技术可以从电路布局到系统设计的不同级别的抽象级别实现。单事件效应（SEE）的产生机制与综合电路（ICS）的物理布局密切相关，例如，在晶体管的P-N连接中，能量沉积和电荷收集之间的关系。因此，可以在电路布局级别上应用几种硬化方法，例如封闭的布局晶体管（ELT），防护环，虚拟晶体管/门或双互锁存储单元（DICE）[6-9]。
蛋白质序列结构图的未探索区域通过折叠语言模型库揭示了
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月13日。 https://doi.org/10.1101/2023.12.22.573145 doi：Biorxiv Preprint