XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解聚酶
使用天然序列群框架宠物解聚酶的景观概况
此预印本的版权持有人（此版本发布于2024年4月1日。; https：//doi.org/10.1101/2024.04.04.044.01.587509 doi：biorxiv Preprint
Deposcope：使用大语言模型
噬菌体（噬菌体）是感染细菌的病毒。其中许多产生了称为解聚酶的特定酶，以分解外部多糖结构。由于其固有的序列多样性，这些解聚酶的准确注释和域的识别是具有挑战性的。因此，我们提出了Deposcope，这是一种机器学习工具，将微调的ESM-2模型与卷积神经网络相结合，以精确地识别分解序列及其酶促域。为了实现这一目标，我们从Inphared Phage基因组数据库中策划了一个数据集，创建了一个多糖 - 脱落域数据库，并应用了顺序过滤器来构建一个高质量的数据集，该数据集随后用于训练解镜。我们的工作是与氨基酸级预测进行序列级预测的第一种方法，以进行准确的去聚合物ASE检测和功能域鉴定。以这种方式，我们认为Deposcope可以极大地增强我们对噬菌体宿主相互作用的理解。
deporanker：使用机器学习预测克雷伯菌解放酶的网络工具
背景：噬菌体疗法显示出治疗抗生素耐药性克雷伯菌感染的希望。识别噬菌体的噬菌体去聚合物酶，使毛发囊囊多糖获得至关重要，因为这些胶囊对生物膜形成和毒力构成了贡献。但是，基于同源的搜索在新型解聚酶发现中存在局限性。目标：开发用于识别和对针对克雷伯氏病的潜在噬菌体解放酶进行排名的机器学习模型。方法：我们开发了Deporanker，这是一种机器学习算法，以蛋白质的可能性为蛋白质。该模型在5种新表征的蛋白质上进行了实验验证，并与BLAST进行了比较。结果：驱动器在识别潜在的解聚酶时表现出较高的性能。实验验证证实了其对新蛋白质的预测能力。结论：Deporanker提供了一种准确且功能上的工具，可以加快对克雷伯氏菌的噬菌体疗法发现的去聚合酶发现。它可作为网络服务器和开源软件提供。可用性：WebServer：https：//deporanker.dcs.warwick.ac.uk/源代码：https：//github.com/wgrgwrgrght/deporanker
基于微管蛋白靶点的抗肿瘤药物研究进展
解聚。这种特性被称为微管的动态或动态不稳定性，主要发生在微管末端（7）。因此，这种动态不稳定性是指微管末端的解聚和生长变化。微管的动力学和特定功能主要受微管结合蛋白、微管蛋白翻译后修饰和微管蛋白亚型的调节（8,9）。其中包括微管聚合酶、微管解聚酶、乙酰化、酪氨酸化/去酪氨酸化、解聚蛋白和微管剪接蛋白（10,11）。GTP水解是调节微管动态不稳定性的能量来源。当微管蛋白添加到微管末端时，与微管蛋白结合的GTP水解为微管蛋白-GDP和无机磷酸盐Pi（12）。然后，Pi 从微管中分离出来，留下由 GDP 和微管组成的微管核心 (13)。含有微管蛋白结合 GTP 或 GDP-Pi 的微管末端对于解聚是稳定的。同时，微管蛋白-GDP 和无机磷酸盐 Pi 的释放会诱导微管蛋白分子构象的变化，从而产生微管聚合物。由此产生的聚合物是不稳定的，这会导致微管受损或缩短 (14)。由 GTP 水解驱动的微管末端构象变化为各种微管结合蛋白提供了理想的结构，以精确调节微管的动态不稳定性 (12)。
chatel处理的CVD石墨烯的表面表征
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