XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结构建模
技术文本分析的结构建模和...
现代乌克兰语科学技术术语发展的一个特点是对其真实性的兴趣日益浓厚，因为从历史上看，该术语已不再为用户所用 [1-4]。该术语已从官方词典和教科书中被撤回，被禁的词典被放到图书馆的专门仓库中，只有获得特别许可才能发行 [12-16]。到目前为止，1920-1930 年的词典只有单行本，或者根本没有出版——它们已丢失或被毁。甚至许多术语词典的存在，现在也只有一小部分专家知道 [2, 5-11, 17-20]。据估计，每种语言中出现的新词中约有 90% 是术语。现代乌克兰语术语也在积极更新，主要是从英语借用的词汇或从俄语中追溯的词汇。尽管乌克兰语部分吸收了其他民族的词汇，但大量借用词汇仍然对国家术语系统的清晰度构成威胁，并经常对教育过程的速度产生负面影响。令人欣慰的是，乌克兰语术语中的一些新借用词已经出现了对应关系，例如：трастове товариство – довірче товариство ， апроксимація – наближення ， детектор – виявляч 等。如果这种趋势继续下去，大多数“时髦”借用词将进入被动储备状态 - 仍然意味着
金属增材制造的微观结构建模
图 2. 在各种增材制造的金属合金中观察到的柱状晶粒；a) 316L 不锈钢，b) Ti6Al4V 和 c) Inconel 625，“通过电子和激光束熔化制备的镍基高温合金（合金 625）的微观结构和性能比较”由 K. Amato 等人撰写，根据 CC BY 4.0 获得许可（Amato、Hernandez 等人，2012 年）。
Covid-19：生物网络和结构建模...
莱姆毛毛虫病是北半球最常见的载体传播疾病，是由螺旋体伯氏伯氏菌SL引起的，该疾病是由ixodes tick传播的。疫苗接种将是预防莱姆病的有效方法。目前没有人类疫苗。疫苗可防止伯氏伯氏菌感染感染，可以通过两种方式起作用：杀死病原体以阻止感染或靶向载体以防止成功传播。因此，研究着重于源自病原体，B。burgdorferisl或载体的保护性抗原，ixodes tick（1）。专注于伯氏菌的可能的保护性抗原时，人类疫苗研究中最有希望的候选者是外表面蛋白。尤其是OSPA，主要由Borrelia在未用壁虱中表达的OSPA已被广泛研究，并且是退出的人Lymerix™疫苗的主要组成部分（2-6）。在从壁虱到宿主的传播过程中，伯氏螺旋体下调了OSPA并上调外表面蛋白C，这对于促进迁移到滴答唾液腺，并且在哺乳动物宿主的螺旋体感染中起作用。OSPC也被证明是有效的疫苗靶标，但在不同的B. burgdorferi sl物种和菌株之间具有很高的异质性（7，8）。在针对壁虱向量的替代方法中，tick唾液可以发挥关键作用。tick唾液中包含几种蛋白质，通过使用抗炎，抗凝蛋白和免疫抑制能力，可促进tick传播病原体的传播和存活（9，10）。dai等。Borrelia burgdorferi Sl利用tick唾液腺蛋白来促进其从tick到宿主的传播，反之亦然，以增加其在tick中的生存机会（11，12）。例如，OSPC与ixodes capularis唾液蛋白salp15结合，该蛋白质Salp15可保护螺旋体免受抗体介导的杀伤的侵害（12-14）。此外，SALP15在抑制CD4 + T细胞和树突状细胞活化方面还具有免疫抑制特性（15，16）。有趣的是，针对SALP15的疫苗已显示出部分阻断B. burgdorferi Ss感染（14，17）。还表征了tick组胺的释放因子，这是tick唾液中的，对于滴答喂食很重要（18）。当RNA干扰沉默时，他们显示出对小鼠的滴答物的显着受损。在THRF免疫小鼠中也显着减少了B. burgdorferi Ss的滴答喂养和传播（18）。Schuijt等。识别tick虫唾液凝集素途径抑制剂（TSLPI），一种肩cap骨唾液蛋白，该蛋白质被证明会损害补体介导的爆发爆发芽孢杆菌。B. Burgdorferi传输是
使用原始/对偶数据结构建模和分析 3D 建筑物 ∗
虽然 CityGML 允许我们表示 3D 城市模型，但它在需要空间分析和/或实时修改的应用中的使用受到限制，因为目前存储元素之间拓扑关系的可能性相当有限，而且通常没有得到利用。我们在本文中介绍了一种新的拓扑数据结构，即对偶半边 (DHE)，它允许我们表示 3D 建筑物（包括其内部）和周围地形的拓扑。它基于同时存储 3D 空间中的图形及其对偶图并将两者链接起来的想法。我们提出了欧拉型运算符来逐步构建 3D 模型（用于在同时更新对偶结构的同时向模型添加各个边、面和体积），我们还提出了导航运算符来从给定点移动到所有连接的平面或多面体。DHE 还允许我们将属性存储到任何元素。我们已经实施了 DHE，并使用不同的 CityGML 模型对其进行了测试。我们的技术使我们能够处理重要的查询类型，例如在灾害管理规划中查找给定房间最近的外部出口。由于结构是局部可修改的，因此当特定路径不再可用时，模型可能会进行调整。提出的 DHE 结构为日益流行的 CityGML 模型增加了重要的分析价值。
使用原始/对偶数据结构建模和分析 3D 建筑物 ∗
虽然 CityGML 允许我们表示 3D 城市模型，但它在需要空间分析和/或实时修改的应用中的使用受到限制，因为目前存储元素之间拓扑关系的可能性相当有限，而且通常没有得到利用。我们在本文中介绍了一种新的拓扑数据结构，即对偶半边 (DHE)，它允许我们表示 3D 建筑物（包括其内部）和周围地形的拓扑。它基于同时存储 3D 空间中的图形及其对偶图并将两者链接起来的想法。我们提出了欧拉型运算符来逐步构建 3D 模型（用于在同时更新对偶结构的同时向模型添加各个边、面和体积），我们还提出了导航运算符来从给定点移动到所有连接的平面或多面体。DHE 还允许我们将属性存储到任何元素。我们已经实施了 DHE，并使用不同的 CityGML 模型对其进行了测试。我们的技术使我们能够处理重要的查询类型，例如在灾害管理规划中查找给定房间最近的外部出口。由于结构是局部可修改的，因此当特定路径不再可用时，模型可能会进行调整。提出的 DHE 结构为日益流行的 CityGML 模型增加了重要的分析价值。
人工智能在冷冻电镜中从头分子结构建模方面的进展
低温电子显微镜（cryo-EM）已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术，2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进，可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维（3D）图谱，但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时，手动从头建模非常耗时。近年来，使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用，其成果令人印象深刻，对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此，我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言，本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。
在弗里德里希共济失调中人类frataxin蛋白的遗传变异和结构建模的计算机分析
摘要：弗里德里希（Friedreich）的共济失调（FRDA）是最普遍的遗传性共济失调形式，以渐进的运动性共济失调，振动敏感性的丧失和骨骼畸形为标志，严重影响了日常功能。迄今为止，唯一可用于治疗FRDA的药物是最近获得FDA批准的Omaveloxolone（Skyclarys®）。负责细胞内铁稳态调节的人frataxin（FXN）基因内的错义突变与FRDA发育有关。这些突变会诱导FXN功能障碍，促进线粒体铁的积累并增强氧化应激，最终触发神经元细胞死亡途径。这项研究合并了来自文献和数据库搜索的226个FXN遗传变异，并只有18个先前表征。预测分析表明，FXN突变的有害和不稳定预测的发生率显着，主要影响对蛋白质功能至关重要的保守残基。此外，构建了人类FXN的准确，全面的三维模型，是生成遗传变异I154F和W155R的基础。这些变体的严重临床意义，进行了分子动力学（MD）模拟，在其N末端段中揭示了灵活性和基本动态变化，其中包括FXN42，FXN56和FXN78领域的蛋白质成熟。因此，我们的发现表明在I154F和W155R突变引起的FXN42，FXN56和FXN78域中的潜在相互作用曲线干扰，与现有文献保持一致。
大脑和大型fMRI数据中功能性脑网络的层次结构建模
大规模脑成像数据集的一个主要目标是提供用于研究异质弹出的资源。从这些数据集中为各个受试者提供功能性脑网络的表征将具有预测认知或临床特征的巨大潜力。我们第一次提出了一种技术，即概率的功能模式（sprofumo），该技术可扩展到英国生物库（UKB），有预期的100,000名参与者，并且在个人和人群中层次估算了层次的功能性脑网络，同时对两种信息之间的双向流量进行了影响。使用仿真，我们显示了模型的效用，尤其是在涉及显着的跨主题可变性的情况下，或者需要在网络之间划定细粒度的差异。随后，通过将模型应用于4999名UKB受试者的静止状态fMRI，我们将静止状态网络（RSN）绘制为单个受试者，其详细范围比以前在UKB（> 100 rsns）中可能绘制了，并证明这些RSN可以预测somecorimotor andsocorimotor and somecorimotor and Emperife and Elighe colesions and Level Consoge。此外，我们证明了该模型的几个优点，而不是独立的组件分析与双重回归（ICA-DR）相结合，尤其是在估计RSN的空间配置和认知性状的预测能力方面。所提出的模型和结果可以为将来从大数据中对个性化的脑功能纤维进行调查打开新的门。
