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计算材料科学有数据问题
计算材料科学工具生成的数据量不断增加，这推动了新机器学习模型的发明，并随后协助发现了新材料。在这里，我们提出了对数据本身的逾期质疑：它适合培训机器学习模型吗？通过检查材料项目数据集中的凸壳（E H），电子带隙和形成能数据的能量，我们发现E H是一个不稳定的数量，这是因为数据库没有足够的化学空间表示化学空间，这是计算晶体分解所必需的。E H的不稳定也适用于DFT计算的电压，因为计算的电压是从已知的阳离子不足稳定材料获得的电压的平均值。我们还显示了材料项目数据库中报告的电子带隙值的差异，并且由于分层材料的间层间距离的任意变化或找到减少在数据库中沉积值以下结构的能量的优化参数，因此形成能量数据可能会改变。我们讨论了减轻这些数据问题的可能方法。
计算工具映射开发和疾病中细胞的起源和旅程
“ Cell2Fate是一种创新的工具，因为它深入研究了细胞成熟的时间特异性阶段的复杂性，并且在之前尚未实现。较旧的模型倾向于过度简化细胞轨迹的过程，因此，我们很高兴能够共享一个尖端的工具，可以将其应用于新数据集并以更详细，更准确的方式发现发现，” Alexander Aivazidis博士说：“ Alexander Aivazidis博士说：“欧洲分子生物学实验室（EMBL）和以前的Systute sistute sistute sistute sistute sangercome。
颗粒水凝胶作为脆性屈服应力流体
小鼠模型代表了研究与人类疾病相关的基因和变体的强大平台。虽然基因组编辑技术提高了模型开发的速率和精度，但在小鼠中预测和安装了模仿本地人类遗传环境的小鼠中特定类型的突变。计算工具可以识别和对齐来自不同物种的直系同源野生型遗传序列；但是，反映人类变体的核苷酸和/或多肽变化效应的等效小鼠变体的预测建模和工程仍然具有挑战性。在这里，我们提出了H2M（人类到鼠标），这是一种计算管道，用于分析人类遗传变异数据以系统地建模并预测等效小鼠变体的功能后果。我们表明，H2M可以使用精确的基因组编辑管道来整合鼠标到人类和旁系同源物变体映射分析分析，以制定针对小鼠中特定变体的模型定制的策略。我们利用这些分析来建立一个包含> 300万型人鼠的等效突变对，以及在计算机设计的基础和主要编辑库中的数据库，以设计4,944个经常性变体对。使用H2M，我们还发现，预测的致病性和免疫原性评分在人鼠变体对之间高度相关，这表明具有相似序列变化效应的变体也可能表现出广泛的种间功能保护。可以在https://human2mouse.com上访问H2M数据库（包括软件包和文档）。总体而言，H2M通过建立一个强大而多功能的计算框架来识别和建模物种之间的同源变体，同时提供关键的实验资源来增强功能遗传学和精确医学应用，从而填补了现场的空白。
B的计算设计，N-取代的石墨烯丝带，表现出准排气
发现无金属有机色彩团可以作为有机光发射二极管（OLEDS）中有效发射器的发现，近年来改变了光电设备的材料科学。在OLED发射器中，根据自旋统计数据，最低的单线（S 1）和激发电子状态通过注射电子和孔的重组填充，根据自旋统计量。T 1状态的高种群不利于实现高荧光量子产率。但是，如果S 1 -T 1能隙，δST= E S1 - E T1足够小（即在热能范围内），则可以通过在室温下通过反向间间交叉（RISC）的过程从下层t 1状态填充S 1状态。三胞胎群体向单线种群的热转化增强了荧光产量。依靠RISC工艺的发射器是由Adachi和同事开创的，被称为热活化的延迟荧光（TADF）发射器。1–4一类特殊的TADF发射器是由Hatakeyama和同事合成的。5–9在这些平面异源化合物中，B和N杂原子以某种方式排列，以至于最高占用的分子轨道（HOMO）和最低的无分子轨道（LUMO）位于交替原子上，称为“多重谐振效应”。5,9这些化合物中HOMO和LUMO的特殊空间重叠会导致一个小的交换矩阵元素，因此在小的S 1 -T 1间隙中产生了一个小的空间重叠。5典型的Hatakeyama化合物（DABNA-1）是二氮杂的抗抗浓度，表现为0.15 eV的ΔST。
计算材料物理（E024122）
可观察的材料特性由各个长度尺度上的物理现象确定。在量子标尺上，核与电子之间的相互作用决定了化学键，这又导致材料的特定晶体结构，可压缩性或颜色。在微观范围内，材料特性取决于晶格缺陷的集体行为，例如空位，位错或晶界。数学方程式描述这些现象已有很长时间了。这些可以是微观尺度上的第一原理表达式（量子尺度），现象学或热力学表达式。由于有效的算法和更快的计算机，这些方程式可以有效地解决越来越多的情况。以这种方式，在进行实验之前，可以通过模拟来解释和/或预测材料的可观察性能。通过动手练习，您将在本课程中学习如何在一个或多个长度尺度上计算固体的不同特性。案例研究将概述用于材料科学家的计算工具，并凝结物理学家在原子层及以上可以理解材料，甚至可以设计它们。
青少年和年轻人的皮质回旋和睡眠之间的关联
抽象序列特异性的DNA结合蛋白（DBP）在生物学和生物技术中起关键作用，并且对具有基因组编辑和其他应用的新特异性的DBP的工程引起了极大的兴趣。尽管使用选择方法对自然发生的DBP进行重新编程，但识别任意目标位点的新DBP的计算设计仍然是一个杰出的挑战。我们描述了一种用于设计小型DBP的计算方法，该方法通过与主要凹槽中的碱基相互作用识别特定目标序列，并将这种方法与实验筛选结合使用，以生成5个不同DNA靶标的粘合剂。这些粘合剂表现出特异性，与目标DNA序列的计算模型紧密匹配，在多达6个基础位置和低至30 - 100 nm的亲和力下。设计的DBP-TARGET站点复合物的晶体结构与设计模型密切一致，突出了设计方法的准确性。设计的DBP在大肠杆菌和哺乳动物细胞中的功能都抑制和激活相邻基因的转录。我们的方法是迈向通往小型途径的重要步骤，因此很容易用于基因调节和编辑的可交付序列特异性DBP。
关于手语姿态高级计算技术的调查
摘要： - 手语动作的解释对于改善聋人和听力障碍者的交流可访问性至关重要。本研究提出了一个全面的计算框架，用于特征提取和长期记忆（LSTM）网络，以捕获跨手势序列的时间动态。CNN体系结构用于评估视觉输入，成功地识别和分类了对正确手势解释至关重要的手动形状，面部表情和身体姿势。通过添加LSTM，我们的方法有效地复制了手语的顺序性质，从而识别了先前运动影响的连续手势。我们使用众多创新策略来处理手语检测问题，例如签名样式，周围噪声以及实时处理的需求。多模式数据融合包含视觉，上下文和语言信息，以提高模型鲁棒性。旋转，缩放和时间变化被用作数据增强程序，以增加训练数据集并提高各种签名设置的模型适用性。混合CNN-LSTM体系结构通过超级参数调整，辍学正则化和批准化来增强，以减少过度拟合，同时保持出色。
利用 RNA 测序数据分析，构建阿尔茨海默病药物再利用和 microRNA 识别流程
引言：阿尔茨海默病 (AD) 是一种进行性神经退行性疾病，全球至少有 2700 万人受其影响。这种疾病不仅严重影响患者及其家人的生活，还给社会带来沉重的经济负担。目前尚无明确的疾病改良疗法，各种疗法已被开发用于控制 AD 的症状。药物再利用是一种有价值的替代方法，可以发现已获批或正在研究的药物在其原有适应症之外的新用途。RNA 测序 (RNA-seq) 是发现疾病异质性基因表达的一种实用方法。因此，我们的研究应用了一种计算药物再利用流程，基于从 RNA-seq 数据中提取的 AD 差异基因表达特征来探索候选药物。方法与材料：从 GEO 数据库 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/) 获取了 10 例对照和 8 例 AD 死后人类海马脑组织（登录号为 GSE173955）的表达谱。使用 GEO2R 识别 AD 与正常组织之间的差异表达基因 (DEG)。接下来，使用 LINCS 数据库识别 AD 疾病的潜在候选药物。然后，通过大量文献综述和药物研究，筛选出排名靠前的 FDA 批准药物。反过来，将 DEG 导入 STRING 数据库，以识别蛋白质之间的相互作用关联。之后，选择所有显著性综合评分为 0.7 的相互作用进行进一步分析。选择连接度最高的合适基因作为枢纽基因。靶标扫描数据库是一个专门收集 microRNA-mRNA 靶向关系的数据库。这些数据库用于获取枢纽基因相关的 miRNA。结果：本研究鉴定出 1,878 个 |log2FC| ≥ 1 且 p 值 ≤ 0.05 的基因为 DEG：909 个基因上调，969 个基因下调。能够逆转 AD 表达模式的显著改变的药物谱包括奥沙利德、莫米洛替尼和恩扎妥林。此外，S100A8 已被确定为 Cytoscape 中最突出的枢纽基因之一，在 AD 的背景下它可以被 miR-98-5p 抑制。结论和讨论：在本研究中，我们提出了几种潜在的可重新利用的候选药物，莫沙必利、莫米洛替尼和恩扎斯塔林，以及 miR-9-5p，用于治疗 AD 进展。莫沙必利目前用于治疗 2 型糖尿病、功能性消化不良、功能性便秘和上腹痛综合征。莫米洛替尼是一种 Janus 激酶 1 和 2 抑制剂，用于治疗骨髓纤维化。恩扎斯塔林已用于治疗复发性多形性胶质母细胞瘤。我们的研究结果可能指导针对不同疾病进展阶段的进一步重新利用研究。此外，我们报告 S100A8 充当炎症介质，其水平随着大脑年龄的增长而增加。MiR-98-5p 有可能抑制 AD 中的 S100A8 表达。
