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A3A 靶向转移治疗计算结果
A3A 靶向转移治疗 A POBEC 3A (A3A) 是人类最重要的脱氨酶之一，可使单链 DNA (ssDNA) 发生超突变。超突变与多种肿瘤-癌症转移进展有关 1-4 5-7 。已报道 APOBEC 依赖性癌症类型，如肺癌 8、9-11 、前列腺癌 12 、尿路上皮癌 13 、膀胱肿瘤 14 、卵巢鳞状癌 15、16 、乳腺癌 17 、子宫内膜异位症/宫颈癌 18、19 和头部 20 ，超突变酶也与某些自身免疫有关 21 。为了使 ssDNA 超突变，A3 酶诱导脱氧胞嘧啶随机脱氨为脱氧尿嘧啶 (dC-to-dU)，这已通过人工模拟得到证实 22 。人类 A3A 抑制已被提议作为一种干扰转移产生的可能治疗方法 23 。然而，A3A 抑制受到其他七种结构相关的人类 A3 酶 (A、B、C 24 、D、F、G 25 、H 和 AID 26 ) 存在的限制，这些酶具有生理/防御功能和可控诱变，例如抗体多样化 27 28 、肠细胞更新 29 30 、衰老 31 或抗病毒活性 32、33 34 。经晶体学和低温电子显微镜测定，大多数人类 A3 酶表现出具有相似 3D 结构的不对称同型二聚体（异型二聚体）结构（A 35 、B 36 、C 24 、F 37 、G 25 、H 38 、AID 26 ，表 S2 和图形摘要）。每个 A3 单体包含 ssDNA 结合所需的结构域和锌依赖性 dC 到 dU 脱氨的独立结构域。由于 A3A ssDNA 结合和二聚体界面的可能抑制剂探索很少 25 ，因此本文使用共同进化对接通过计算探索了这些可能的靶点。最终目标是探索任何与肿瘤转移有关的超突变的计算机干扰。这里采用了基于 Java 的 Data Warrior B uild E volutionary Library (DWBEL) 2-5 协同进化算法，作为筛选超大型类药库 39, 40 或从蛋白质序列 41-43 中预测机器学习对接模型的一种替代方法。具体而言，DWBEL 协同进化标准经过调整，可随机生成数万个原始子代，以选择数百个具有低纳摩尔亲和力的最佳无毒适配子代。类似的协同进化对接预测，当靶向其他蛋白质-配体对时，亲和力会更高。例如，针对耐药葡萄球菌的新型抗生素 44 、针对不动杆菌的 Abaucin 衍生物 45 、非人类抗凝血灭鼠剂 46 、猴痘 Tecovirimat 抗性突变体 47 、内腔 SARS omicron 48 、炎性冠状病毒 ORF8 蛋白 49 、人类 K + 通道的原核模型 50 、VHSV 弹状病毒的内腔 51 、疟疾环子孢子蛋白 47 、RSV 抗性突变体 52 和抗 HIV-Vif A3G 53 。
反潜巡逻机利用圆形声呐浮标阵执行呼叫搜索任务的建模与仿真研究
利用提出的潜艇位置分布模型对圆形声呐浮标阵进行搜索，评估模型计算结果与计算机仿真方法对搜索概率计算结果相一致，证明了模型的正确性，同时也表明潜艇的评估结果与潜艇位置分布密切相关，应根据情况合理选取。实际使用中，可在模型中加入修正项，使模型计算结果与仿真结果更加接近。
ESMA65-8-1776 FIRDS透明度报告说明ESMA65-8-1776 FIRDS透明度报告说明
•公平性透明度参考数据，包含公平 /公平性的其他参考数据 - 像金融工具•公平性透明度定量数据，包含用于公平 /公平 /公平性金融工具的交易活动数据•非平等透明度参考数据•包含非股权的其他参考数据的非公平性贸易工具•非平等性数据量•非平等性数据••非平等性数据•包含股权 /权益状金融工具的计算结果（仅预期通过非延长的NCA，执行计算本身）•透明度计算结果非平等性的结果数据，包含非股权金融工具的计算结果（仅预期可预期，仅通过非统计的NCAS进行计算，
薄层覆盖物的屈曲变形...
结构，使用实体元素来映射实验台组件，使用面元素来映射覆盖段，基于使用物理缺陷，以小值力的形式，允许正确的计算结果，证明与实验结果令人满意地一致。但必须强调的是，非线性分析是一种多价方法，结果的质量取决于边界条件映射的正确性和正确数值方法集的应用。因此，计算结果绝对应该通过适当的实验进行验证，基于设计过程中未经验证的非线性数值分析结果，导致形成不合格的结构缺陷。
