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基于配体的外泌体亲和纯化 (LEAP) 柱...
摘要 外泌体是纳米级的细胞外囊泡，在细胞间通讯中起着重要作用，携带可影响生理和病理过程的蛋白质、脂质和 RNA 等生物分子。纯外泌体的分离对于基础研究和临床应用（包括诊断和治疗）都至关重要。传统的外泌体分离技术（例如超速离心）缺乏特异性并且可能产生不纯的样品，因此显然需要先进的分离技术。基于配体的外泌体亲和纯化 (LEAP) 柱层析是一种利用针对外泌体表面标志物的特定配体的新方法，为外泌体分离提供了一种高度特异性、温和且可扩展的方法。这篇小型综述探讨了 LEAP 层析的机制、优点和临床应用潜力，强调了其在基于外泌体的诊断和治疗中日益增长的重要性。
114-药物目标亲和力的定量预测模型...
关键字：ENROFLOXATIN，牛血清白蛋白，绑定相互作用1。引言属于氟喹诺酮类药物组的Enrorofloxin（EFLX）已被发现抑制包括铜绿假单胞菌和肠杆菌科在内的大多数革兰氏阴性病原体。在医学方面，它可用于呼吸道感染，淋病，细菌性胃肠炎，皮肤软组织感染，简单和复杂的尿路感染，尤其是由革兰氏阴性和革兰氏阳性引起的感染[1]。作为循环系统中最丰富的蛋白质之一，血清白蛋白是血液中的主要传输蛋白，可以可逆地与小分子结合，例如脂肪酸，氨基酸，药物和无机离子[2]。胆红素，激素和外源或内源性配体。HSA的X射线晶体学分析表明，此HSA的X射线晶体学分析表明，此
Affinity Environmental Consulting, LLC 2024 年 6 月 5 日......
免责声明：由于 EPA 600 方法的性质，在含有低水平石棉的样品中可能无法检测到石棉。我们强烈建议通过 TEM 分析地砖、蛭石和/或异质土壤样品，以确认 PLM 的“未检测到”。本报告仅与测试的样品有关，未经 SAI 书面批准，不得复制（完整复制除外）。客户不得使用此报告声称产品获得 NVLAP 或美国政府任何其他机构的认可。分析不确定性可根据要求提供。科学分析研究所参与了 NVLAP 能力测试计划。除非另有说明，否则未进行空白样品校正。估计 MDL 为 0.1%。
基于一致性评价的药物-靶标亲和力预测方法...
摘要 - 药物发现的第一步是找到具有针对特定靶标的药用活性的药物分子部分。因此，研究药物靶标蛋白与小化学分子之间的相互作用至关重要。然而，传统的发现潜在小药物分子的实验方法劳动密集且耗时。目前，人们对使用药物分子相关数据库建立计算模型来筛选小药物分子非常感兴趣。在本文中，我们提出了一种使用深度学习模型预测药物靶标结合亲和力的方法。该方法使用改进的GRU和GNN分别从药物靶标蛋白序列和药物分子图中提取特征以获得它们的特征向量。组合向量用作药物-靶标分子对的向量表示，然后输入到完全连接的网络中以预测药物-靶标结合亲和力。该提出的模型证明了其在DAVIS和KIBA数据集上预测药物-靶标结合亲和力的准确性和有效性。
裸露的二氧化硅作为亲和纯化的替代基质/...
基于低成本、储量丰富且环保的亲和基质的“绿色”蛋白质纯化/固定工艺非常可取。未改性的二氧化硅基质非常适合这些需求。由于富含组氨酸的二氧化硅结合肽经常在生物淘选实验中分离，因此这项工作旨在评估使用裸露二氧化硅作为纯化/固定 His 标记蛋白质的替代基质的可行性。对纯化的 His6 标记 EGFP 进行的吸附和解吸研究表明，在测试条件下，不同大小和孔隙率的裸露二氧化硅颗粒会结合，并且可以使用含有 L-精氨酸/L-赖氨酸的环保洗脱液进行洗脱。未标记的 EGFP 不会与这些基质结合。小规模批量纯化方案使用 Davisil 643 或 646 级硅胶作为亲和基质，Tris 缓冲盐水洗脱液中含有 0.5 M L-精氨酸 (pH 8.5)，仅经过一个洗脱步骤，便可从大肠杆菌裂解物中纯化出纯度高达 96% 的 His6-EGFP，回收率约为 70%。用二氧化硅结合肽 Car9 标记的 EGFP 以类似的纯度和产量回收。其他 His 标记蛋白也可以纯化到类似的纯度水平。该批量纯化方案的规模被证明是可扩展的。这些结果表明，未改性的二氧化硅基质可用于有效纯化 His 标记蛋白。由于双标记 His6-EGFP-Car9 的回收率仅为 30 – 55%，因此标签组合对于固定化目的而言是有利的。
使用 GAN 预测药物-靶标结合亲和力
药物与靶标之间相互作用的计算预测是药物发现领域的长期挑战。最先进的药物-靶标相互作用预测方法主要基于具有已知标签信息的监督机器学习。然而，在生物医学中，获取标记的训练数据是一个昂贵且费力的过程。本文提出了一种基于半监督生成对抗网络 (GAN) 的方法来预测结合亲和力。我们的方法包括两部分，两个用于特征提取的 GAN 和一个用于预测的回归网络。半监督机制使我们的模型能够学习标记和未标记数据的蛋白质药物特征。我们使用多个公共数据集评估我们方法的性能。实验结果表明，我们的方法在利用免费提供的未标记数据时实现了具有竞争力的性能。我们的结果表明，利用这种未标记数据可以大大帮助提高各种生物医学关系提取过程的性能，例如药物-靶标相互作用和蛋白质-蛋白质相互作用，特别是在这些任务中只有有限的标记数据可用时。据我们所知，这是第一个基于半监督 GAN 的预测结合亲和力的方法。
主题标签#CharlaSeducativas作为Twitter上的教师亲和力空间
摘要Twitter将自己定位为教师最使用的社交网络之一，为他们创造了教师亲和力空间以共享和协作。这项研究分析了#CharlaSeducativas主题标签，以探索它是否代表了该社交网络上的教学亲和力空间。这是一个与西班牙创建的教育项目相关的主题标签，并以交叉切割方式与所有教育阶段有关。使用混合方法研究，分析了2020年1月至2022年7月在2020年1月至7月之间发表的6073条带有#CharlaSeducativas标签的推文，其中包括总共761个Twitter配置文件。使用软件MAXQDA，开发了类别系统来对交互中最常见的主题进行分类并研究话语的音调。社交网络分析软件GraphExt用于对参与最高的配置文件进行深入分析。已经确认，满足了亲和力空间的特征（协作，水平自然，社区的创建，层次结构的存在和非正式学习的来源）。与此主题标签相关的互动是积极的，友好的，并且具有紧密而放松的语气，这有利于群体的感觉，促进非正式学习。此外，该空间具有强大的层次结构，并带有领导角色，可以使信息流动并连续提供。
无需仪器的蛋白质微阵列制造，实现准确的亲和力测量
摘要：蛋白质微阵列已成为药物和生物标志物开发以及诊断等各个领域的一种有吸引力的工具。因此，以微阵列形式进行多重结合亲和力测量变得至关重要。基于微阵列的蛋白质测定的制备依赖于探针溶液的精确分配，以有效固定在活性表面上。微阵列制造所需的设备成本过高，并且需要经过培训的人员来操作高复杂性的机器人点样器，这对研究人员来说是重大的不利因素，尤其是对于资源有限的小型实验室而言。在这里，我们提出了一种低成本、无需仪器的分配技术，通过该技术，熟悉微量移液的用户可以手动创建多重蛋白质测定，与机器人点样测定相比，该测定的捕获效率和噪音水平有所提高。在本研究中，我们使用干涉反射成像传感器平台，通过分析与抗 α -乳清蛋白抗体相互作用获得的结合动力学，比较了手动和机器人分配 α -乳清蛋白探针点的效率。我们表明，通过微量移液器手动点样制备的蛋白质阵列达到并超过了通过最先进的机器人点样器制备的蛋白质阵列的性能。与通过平均 75 个机器人点（对应于相同有效传感器表面积）获得的数据相比，这些无需仪器的蛋白质测定具有更高的结合信号（改善了约 4 倍）和结合曲线中的信噪比 (SNR) 提高了约 3 倍。我们展示了以 24 多路复用芯片格式确定抗原-抗体结合系数的潜力，测量误差小于 5%。
氮化铝和金刚石的负电子亲和表面
宽带隙半导体有可能表现出负电子亲和势 (NEA)。这些材料可能是冷阴极电子发射器的关键元素，可用于平板显示器、高频放大器和真空微电子等应用。结果表明，表面条件对于获得负电子亲和势至关重要。在本文中，角度分辨紫外光发射光谱 (ARUPS) 用于探索金刚石和 AlGaN 表面的影响。紫外光发射在表征电子发射方面的价值在于该技术强调了发射过程的影响。为了充分表征电子发射特性，还需要采用其他测量方法，例如场发射的距离依赖性和二次电子发射。最近，这些测量方法已用于比较 CVD 金刚石膜的特性。[l] 半导体的电子亲和势定义为将电子从导带最小值移到距离半导体宏观较远的距离（即远离镜像电荷效应）所需的能量。在表面，该能量可以示意性地显示为真空能级与导带最小值之间的差异。电子亲和力通常不依赖于半导体的费米能级。因此，虽然掺杂可以改变半导体中的费米能级，并且功函数会相应改变，但电子亲和力不受以下因素的影响