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World File Search System相互作用
蛋白质 - 聚糖相互作用的原子级机器学习糖生物学中的蛋白质 - 聚糖相互作用和跨性识别
糖生物学中的跨性识别是生物学上常规蛋白质与生物聚糖的对映异构体之间的相互作用（例如，L蛋白与L-己糖结合的L蛋白质与L-Hexoses结合）与生命王国的生物体中的相互作用。通过对称性，它还描述了手性镜面蛋白与正常D-聚糖的相互作用。跨性识别的知识对于理解现有生命形式与人造镜像形式的潜在相互作用至关重要，但是目前已知的蛋白质 - 聚糖相互作用规则不足。为了构建一种学习这种相互作用的方法，我们构建了机器学习模型，以预测代表原子图的蛋白质和聚糖之间的结合强度，而不是单糖。基于聚糖的基于原子Q -gram和Morgan指纹（MF）表示，可以训练ML模型，以预测所有天然聚糖的聚糖，糖化化合物和对映异构体的凝集素结合特性。对此训练的关键是将不同的数据合并 - 某些数据与来自Glycan微阵列的相对荧光单元（RFU），而来自ITC的K d值的其他数据则是在特定的凝集素浓度下使用通用的“分数结合”参数F。MCNET是一个完全连接的神经网络体系结构，将MF和浓度（C）作为输入，并返回147个凝集素的F。MCNET的性能与Glynet模型相媲美，并且通过代理与其他最新的最先进的模型来预测蛋白质 - 聚糖相互作用的强度。MCNET有效预测了糖化化合物与甘叶蛋白1、3和7的结合。糖化化合物）。从基于单糖的描述中脱离，使MCNET可以预测跨性识别。我们使用液态聚糖阵列来验证一些预测，例如L-甘露糖与D-Mannose结合凝集素，纯化的CONA和DC-SIGN显示在细胞上的DC-SIGN以及L-MAN与半乳糖糖结合的凝集素的弱结合。MCNET的原子级输入使得从生活和非聚糖结构的所有王国中的各种聚糖中结合蛋白质 - 聚糖数据是可能的（例如，通用分数结合参数使得可以统一不同的定量观测值（K D / IC 50，RFU，色谱保留时间等）。我们认为，这种方法将有助于从不同的糖生物学数据集中合并知识，并预测与当前ML模型无法获得的不常见/不自然的聚糖的蛋白质相互作用。
遗传敏感性和体育活动之间的加性相互作用占多余T2D风险的三分之一
。cc-by 4.0国际许可证是根据作者/资助者提供的，他已授予MedRxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审认证）
金属离子稳定寡聚二肽的相互作用...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2025-vcwq2 orcid：https：//orcid.org/000000-0001-5564-0679 consect consect consect notect content contem许可证：CC BY-NC-ND 4.0
与抗逆转录病毒药物的相互作用
药效学：药效学描述的是药物与人体受体作用之间的关系，受受体数量和亲和力、药物浓度和遗传因素的影响。此外，基因多态性会影响特定药物的受体数量和受体亲和力的表达和可用性。药代动力学：药代动力学是指药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄，通常受各种生物、生理和化学因素的影响。[1] 药代动力学研究确定了特定药物的稳态浓度，同时考虑了剂量、生物利用度和清除率，以及可能改变共同给药全身浓度的药物相互作用。[1] 在抗逆转录病毒药物和其他药物的吸收、代谢或消除阶段，可能会发生药代动力学相互作用。表 1。
利用遗传区块相互作用研究的分层结构1
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint Preprint the版权所有此版本，该版本于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.18.24317486 doi：medrxiv preprint
分子基础和下游免疫后果的宿主相互作用
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件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。
自稳定激光金属沉积中粉末收集效率与层高之间的相互作用
在激光金属沉积 (LMD) 中，沉积轨道的高度会在层内和层间发生变化，从而导致工艺演变过程中出现显著偏差。先前的研究表明，在某些条件下会出现一种自稳定机制，保持高度有规律地增长，并保持零件和沉积喷嘴之间的恒定距离。在这里，我们分析了粉末收集效率和沉积高度稳定性之间的联系。为此，开发了一种监测系统来研究不同工艺条件下的沉积，使用在线测量样品重量并结合同轴光学三角测量获得的层高信息。使用分析模型根据高度监测和工艺参数实时估算沉积效率，并通过直接质量测量对其进行了验证。结果表明，轨道高度稳定与粉末收集效率降低有关，而粉末收集效率受熔池相对于粉末锥和激光束的相对位置控制。对于给定的一组参数，可以估算出间距以实现最高的粉末收集效率和通过构建方向的规则高度。
alphafold2预测蛋白在结构兼容性混淆中是否相互作用
表1-用IPTM分数作为预测变量获得的AUC值和不同的AlphaFold2选项。AUC值之间的差异在不同的MSA配对和回收模式（在最后一行中）或由不同网络生成的模型（在每个列中）获得的最佳模型之间的差异在统计学上没有统计学意义。
寡透明质酸修饰脂质体的合成及其与肺癌细胞的相互作用
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在MPIMP Potsdam的植物病毒相互作用上的博士位置
我们该怎么办？实验室的主要兴趣是了解植物干细胞和种系部署的有效抗病毒防御。这些免疫机制允许植物保持关键的再生和生殖组织，没有致病性病毒，最终阻止了疾病的转世传播。在基本病毒学和植物生物学方面，以及作物疾病保护方面的特征非常重要。有关该主题的更多信息：https：//doi.org/10.1093/plcell/koab140。博士项目的目的是研究干细胞在感染不同病毒后如何重新连接其基因表达，以鉴定新型的抗病毒药物分子途径，以维持这些细胞无病毒。在此处找到我们的最新研究文章：https：//doi.org/10.1073/pnas.2302069120