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有效的高通量方法利用机器学习原子电位来计算石墨烯 - 聚合物接口的相互作用能量*
信用撰稿人贡献声明Jared Keith Averitt：写作 - 原始草案，评论，可视化，验证，资源，方法，软件，调查，资金获取，正式分析，数据策划，概念化，概念化。sajedeh pourianejad：写作 - 原始草稿，验证，方法论，调查，正式分析，数据策划。Olubunmi O. Ayodele：方法论，概念化。柯比·施密特（Kirby Schmidt）：调查，数据策划。Anthony Trofe：数据策划。Joseph Starobin：写作 - 评论和编辑，监督，资源，资金获取。 Tetyana Ignatova：写作 - 审查和编辑，监督，资源，资金获取，概念化。 致谢J.K.A. 承认，该材料基于国家科学基金会（NSF）研究生研究奖学金的工作， [1945980]和这项工作在匹兹堡超级计算中心使用了桥梁-2通过分配[PHY220034]，来自高级网络网络基础结构协调生态系统：服务与支持（访问）计划，由国家科学基金会＃2138259，＃2138259，＃2138286，21386，＃2133330，及＃21333303.60，由国家科学基金会支持 T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。 图1。Joseph Starobin：写作 - 评论和编辑，监督，资源，资金获取。Tetyana Ignatova：写作 - 审查和编辑，监督，资源，资金获取，概念化。致谢J.K.A.承认，该材料基于国家科学基金会（NSF）研究生研究奖学金的工作，[1945980]和这项工作在匹兹堡超级计算中心使用了桥梁-2通过分配[PHY220034]，来自高级网络网络基础结构协调生态系统：服务与支持（访问）计划，由国家科学基金会＃2138259，＃2138259，＃2138286，21386，＃2133330，及＃21333303.60，由国家科学基金会支持T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。 图1。T.I，J.K.A.，A.T。承认纳米技术的创新合作实验室赋予未来士兵的权力（ICONS），美国国防部[合同＃W911QY2220006]与纳米科学和纳米工程联合学校之间的共同计划。图1。这项工作是在纳米科学和纳米工程联合学校进行的，东南纳米技术基础设施走廊（SENIC）和国家纳米技术协调基础设施（NNCI）的成员，该基础设施（NNCI）得到了国家科学基金会[ECCS-1542174]的支持。J.K.A.，A.T。承认宾夕法尼亚州立大学二维水晶财团 - 材料创新平台（2DCC-MIP），该平台得到了NSF合作协议DMR-203935的支持。 使用NNP：神经网络潜力（机器学习的同义原子间潜在的同义）EDA-FF：能量分解分析 - 使用经典力场（结构优化后）GDAC：依赖性原子电荷BFGS：BROYDEN – FLOYDEN – FLOYDER-GLETCHER – FLETCHER-GOLDCHER-GOLDFARB – SHANNO ATSIS ATSIS ENTICAL DYMANSSSSSSSSSSS， （包含位置，质量，能量和力）DFT：密度功能理论（基于量子力学的电子结构计算方法）PMMA：聚甲基甲基丙烯酸酯（用于石墨烯转移的常用聚合物）ALP：Angelica Lactone Polymer（用于添加剂的生物量聚合物）。 （a）初始化AEV，（B）迭代NNP/MD优化几何（X，Y，Z），直到能量收敛为0.05 MeV，（C）计算表面接触的原子电荷（Q）和VDW面积。J.K.A.，A.T。承认宾夕法尼亚州立大学二维水晶财团 - 材料创新平台（2DCC-MIP），该平台得到了NSF合作协议DMR-203935的支持。使用NNP：神经网络潜力（机器学习的同义原子间潜在的同义）EDA-FF：能量分解分析 - 使用经典力场（结构优化后）GDAC：依赖性原子电荷BFGS：BROYDEN – FLOYDEN – FLOYDER-GLETCHER – FLETCHER-GOLDCHER-GOLDFARB – SHANNO ATSIS ATSIS ENTICAL DYMANSSSSSSSSSSS， （包含位置，质量，能量和力）DFT：密度功能理论（基于量子力学的电子结构计算方法）PMMA：聚甲基甲基丙烯酸酯（用于石墨烯转移的常用聚合物）ALP：Angelica Lactone Polymer（用于添加剂的生物量聚合物）。（a）初始化AEV，（B）迭代NNP/MD优化几何（X，Y，Z），直到能量收敛为0.05 MeV，（C）计算表面接触的原子电荷（Q）和VDW面积。
采用 Orbitrap Astral 质谱仪进行高通量 PROTAC 化合物筛选工作流程，针对目标蛋白质降解进行精确的非标记定量
通用实验室设备。不用于诊断程序。© 2024 Thermo Fisher Scientific Inc. 保留所有权利。除非另有说明，所有商标均为 Thermo Fisher Scientific 及其子公司的财产。Waters 和 MassPREP 是 Waters Corp 的商标。Promega 是 Promega Corp 的商标。IonOpticks 和 Aurora Frontier 是 IonOpticks Pty Ltd 的商标。Spectronaut 和 directDIA 是 Biognosys AG 的商标。MSAID 和 CHIMERYS 是 MSAID GmbH 的商标。Python 是 Python 软件基金会的商标。AN003390-EN 1124
利用高通量感受态细胞提高效率
图 1. 比较类似产品配置中 DH5α 感受态大肠杆菌与 NEB ™ 5-alpha 和 Zymo ™ Mix and Go! ™ 5α 感受态细胞的转化效率。根据制造商推荐的方案，使用 10 pg pUC19 DNA 进行三次转化来测量转化效率。每次转化均进行两次接种。
使用优化的 Slack 模型对晶格热导率进行高通量计算评估
设计及其应用，2,4 其中仅需最少的时间和资源即可快速评估 k 是关键。有很多可用的方法来评估 k 。基于第一性原理的非谐晶格动力学 (ALD) 是过去几年中广泛采用的方法。5 然而，使用大型超胞进行的太多力计算虽然可以部分重建，但非常耗时耗资源，6 这限制了其在高通量计算预测 k 中的实际应用。或者，使用经验模型评估 k 是一种更有效、更可行（计算成本更低）的方法，例如 Debye-Callaway 模型、7-9 Slack 模型、10 等。特别是，Slack 模型已广泛应用于评估许多材料的 k，11-13 显示出快速预测 k 和洞察热传输的潜在能力。14-16
使用高通量测量值在各种情况下开发紧凑的转录效应子
转录效应子是已知激活或抑制基因表达的蛋白质结构域。但是，缺乏对哪种效应域调节转录的系统性理解。在这里，我们开发了DCAS9介导的高通量募集（HT-RECRUIT），这是一种合并的筛选方法，用于量化内源性靶基因的效应子功能和测试效应子功能，用于包含各种环境的5,092个库中的库。我们还使用较大的文库瓷砖调节剂和转录因子来绘制从未注释的蛋白质区域绘制的效应子的上下文依赖性。我们发现许多效应子取决于目标和DBD上下文，例如可以充当激活因子或阻遏物的HLH域。为了实现有效的扰动，我们选择了包括ZNF705 KRAB在内的上下文固定域，从而改善了CRISPRI工具以使启动子和增强子保持沉默。我们通过结合NCOA3，FOXO3和ZnF473结构域来设计一种称为NFZ的紧凑型人类激活剂，该结构域可以通过更好的病毒递送和对嵌合抗原受体T细胞的诱导控制有效的CRISPRA。
基于高通量测序的中和测定法揭示了重复的疫苗接种如何影响滴度对最近的人类H1N1流感菌株
摘要流感病毒的高遗传多样性意味着传统的血清学测定太低，无法测量针对所有相关菌株的血清抗体中和滴度。为了克服这一挑战，我们开发了一种基于测序的中和测定法，该测定法使用类似于传统的中核测定法的工作流量，同时使用小血清体积来测量许多病毒菌株。关键创新是将独特的核苷酸条形码纳入血凝素（HA）基因组段，然后使用许多不同的条形HA变体池病毒，并使用下一代测序同时量化所有这些病毒。使用这种方法，一位研究人员在大约1个月内进行了2,880种传统中和测定（80例血清样品对36个病毒菌株）。我们应用了基于测序的测定法，以量化流感疫苗接种对中和滴度对最近或尚未接受过疫苗疫苗的个体中和H1N1菌株的影响。我们发现，疫苗接种引起的中和抗体的病毒应变特异性在个体之间有所不同，并且疫苗接种导致上一年也接受过疫苗的个体的滴度较小，尽管在接受和没有上年疫苗接种的个体中疫苗接种后6个月相似。，即使在疫苗接种后，我们还确定了近期H1N1的一个子集的一部分。我们提供实验性Pro tocol（dx.doi.org/10.17504/protocols.io.kqdg3xdmpg25/v1）和计算管道（https://github.com/jbloomlab/jbloomlab/seqneut-pipeline）用于基于测序基于序列的中核中源的方法，以其他方法来衡量该方法的其他方法。
高通量 PROTAC 化合物筛选工作流程，用于在 Orbitrap Astral 质谱仪上进行靶向蛋白质降解，并进行准确的无标记定量
靶向蛋白质降解 (TPD) 是药物发现中一种新兴的变革性策略，它利用细胞蛋白质降解过程来选择性消除有害蛋白质。通过实现与泛素化蛋白酶体系统的诱导接近，小分子促进致病蛋白质的降解，为以前所未有的精度和功效针对多种疾病靶向以前无法用药的蛋白质打开了大门 (图 1)。直接设计能够选择性促进诱导接近的化合物在实践中具有挑战性，因此具有可靠定量准确性的化合物筛选是 TPD 领域药物发现的关键阶段。需要对大量化合物进行准确定量筛选，这使得基于高通量质谱的工作流程成为确保准确鉴定先导化合物的不二选择。
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
AI和高通量测试以加速催化剂...
cu：0≤x≤2000sb：0≤y≤2000s：0≤z≤2000cu≤s/4 x+y+z = 2000旋转速度：2500-4000退火：空气中的150 o c或200 o c in Vacuum Furnace
PM 7/151 (1) 高通量测序在植物健康诊断中的应用注意事项 1
高通量测序 (HTS)，也称为下一代测序 (NGS) 或深度测序，是自 20 世纪 80 年代初 PCR 方法问世以来分子诊断领域最重大的进展之一。HTS 可以检测出样品中存在的任何生物的核酸，而无需事先了解样品的植物检疫状况（Hadidi 等人，2016 年；Massart 等人，2014 年）。HTS 可用于有针对性地检测限定害虫，还可以帮助识别导致新疾病或病因不明的害虫，这些害虫可能对植物健康构成潜在威胁（Aritua 等人，2015 年；Barba 等人，2014 年；Malapi-Wight 等人，2016 年；Maliogka 等人，2018 年）。如前所述（Olmos 等人，2018），HTS 技术为常规诊断开辟了新的可能性和机会，可用于（a）通过监测计划了解某个地区有害生物的状况，（b）认证核种群和植物繁殖材料，（c）（入境后）检疫检测以防止有害生物进入某个国家或地区，以及（d）监测进口商品是否存在新的潜在风险。在 HTS 中，目标生物可以是一种或多种变体、物种，