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World File Search System机理模型
使用机器学习和与SARS-COV-2感染相关的信号转导电路的机械模型的COVID-19的药物重新利用
亲爱的编辑，当在意外的医疗情况下需要新药的需求和新兴病原体的情况一样，药物重新利用是一种方便的选择。近年来，基于网络生物学的方法已证明优于基因。1 Here, we use an innovative methodology that combines mechanistic modeling of the signal transduction circuits related to SARS-CoV-2 infection (the COVID-19 disease map) with a machine-learning algorithm that learns potential causal interac- tions between proteins, already targets of drugs, and speci fi c signaling circuits in the COVID-19 disease map, to suggest potentially repurposable drugs.途径的机理模型提供了自然桥，从基因活性（转录）的变化到表型的变化（在细胞，组织或生物体的水平上）。实际上，人类信号通路的机理模型已成功地用于发现不同疾病背后的特定分子机制，以揭示药物的作用模式，并建议个性化治疗方法。然而，机械模型的最有趣的特性是它们可用于预测干预措施的后果，例如靶向药物的影响。2可用性19疾病图3可用于构建SARS-COV-2感染的现实机理模型以及宿主细胞中发生的所有下游功能后果。这些受影响的电路最终会触发细胞功能，其病毒的扰动会导致199症状或疾病标志。3此疾病图是一组信号转导电路，其中包含与病毒蛋白及其上游和下游连接相互作用的人类蛋白质（请参阅补充结果和补充表S1，共有277个来自49个KEGG途径的电路）。此处用于正确拟合定义电路功能的UNIPROT注释中的主要标志是：（1）宿主 - 病毒相互作用，（2）（2）炎症反应，（3）免疫活性，（4）抗病毒防御，（4）抗病毒防御，（5）内部局部症状，（5）内部局部情况，（（6）复制，（6）复制和（7）ELOLTICES和（7）ELOTICS。由于疾病地图社区产生了新的生物学知识，该疾病图将动态更新。
过氧化氢细菌消毒反应动力学
在充分混合的间歇反应器中研究了在 20 ◦ C 和 pH = 7 的条件下使用过氧化氢对大肠杆菌的灭活反应。就灭活程度而言，当 H2O2 浓度高于 100 ppm（1 ppm = 2.94 × 10 − 5 mmol cm − 3）时，可达到预期目标，但与其他消毒技术相比，反应时间太长。氧化剂浓度低于 40 ppm 时，灭活实际上无效。使用改进的系列事件和多目标机理模型分析结果。在浓度高于 100 ppm 时，细菌浓度与时间的半对数图中的诱导时间减少。使用这两个修改模型发现，相对于过氧化氢浓度的反应级数不为 1。这两种数学描述都能很好地表示消毒剂浓度范围内的实验结果，并确认了一种使反应动力学表达式的起点可用于进一步研究优化操作条件（例如 pH 值和温度），包括与其他高级氧化技术的结合。还包括根据威布尔类模型 [1] 对数据的解释。© 2007 Elsevier BV 保留所有权利。