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PolypharmDB 是一种基于深度学习的资源，可快速识别 COVID-19 的再利用候选药物
迫切需要发现治疗 COVID-19（由 SARS-CoV-2 病毒引起的流行病）的方法。考虑到发现、开发和临床测试的时间表，从库筛选开始的标准小分子药物发现工作流程是不切实际的。为了加快患者测试的时间，我们在此探索了在临床环境中经过一定程度测试的小分子药物（包括已批准的药物）作为 COVID-19 的可能治疗干预措施的治疗潜力。我们这个过程的动机是一个称为多药理学的概念，即可能具有治疗潜力的脱靶相互作用。在这项工作中，我们使用了深度学习药物设计平台 Ligand Design 来查询获得联邦批准或正在进行临床试验的内部小分子药物集合的多药理学概况，目的是识别预计会调节与 COVID-19 治疗相关的靶标的分子。我们努力的成果是 PolypharmDB，这是一种药物资源，以及它们在人类蛋白质组中预测的蛋白质靶标结合。挖掘 PolypharmDB 产生了预测与 COVID-19 的人类和病毒药物靶标相互作用的分子，包括与病毒进入和增殖相关的宿主蛋白以及与病毒生命周期相关的关键病毒蛋白。此外，我们收集了针对两个特定宿主靶标 TMPRSS2 和组织蛋白酶 B 的优先批准药物集合，最近显示它们的联合抑制可以阻止 SARS-CoV-2 病毒进入宿主细胞。总体而言，我们证明了我们的方法有助于快速响应，确定了 30 种优先候选药物，用于测试它们可能用作抗 COVID 药物。使用 PolypharmDB 资源，可以在一个工作日内为新发现的靶标确定重新利用的候选药物。我们正在免费向合作伙伴提供我们确定的分子的完整列表，以便合作伙伴能够对它们的功效进行体外和/或临床测试。关键词：SARS-CoV-2 病毒、COVID-19、冠状病毒、TMPRSS2、组织蛋白酶 B、宿主-靶标、多药理学、脱靶相互作用 缩写：SARS-CoV-2：严重急性呼吸综合征相关冠状病毒 COVID-19：冠状病毒病-2019 3CLpro：木瓜蛋白酶样蛋白酶 PLpro：主要蛋白酶 RdRp：非结构蛋白 ACE2：血管紧张素转换酶 2 TMPRSS2：跨膜蛋白酶丝氨酸 2
MaineDOT：截至 2021 年 12 月 31 日的 DBE 企业列表
Cynthia S Gilchrest 持牌现场专业 (LSP) 服务、石棉检查、计划和紧急环境评估、第一阶段、第二阶段、地下调查、储罐关闭、对石油/危险材料泄漏的紧急响应的直接监督和管理、第三方对评估和补救方法及成本的审查、废水许可、场地补救的规划、设计和实施、补救系统运行、维护和优化、泄漏预防控制和对策 (SPCC) 计划、雨水污染预防 (SWPP) 计划、二级审计和提交、许可、RCRA 合规性和废物清单以及 RCRA 员工培训、环境
犬骨肉瘤的突破性新免疫疗法
ECI 是一种疫苗引发的过继性 T 细胞疗法，已被开发用于治疗犬骨肉瘤，并可能用于治疗其他类型的犬癌症。ECI 不使用基因操纵 T 细胞或直接从肿瘤组织中获取这些细胞，而是使用由手术切除的宿主癌组织制成的自体减毒癌细胞疫苗。这些自体疫苗用于将宿主 T 细胞调节至癌症抗原。疫苗引发的单核细胞随后通过血液分离术收获，并在体外扩增和激活，然后制造针对癌细胞并导致细胞凋亡的杀伤性 T 细胞输注。
24-25 GDB限制选修课指南.docx
正式选择GDB限制选修课的时间是您服用GDB 187的季度。作为此类课程的一部分，您将最终确定并提交限制选修课列表，以及计划参加（或已经参加或已参加）这些课程的时间表，并为您选择课程的简洁理由。GDB将在您的GDB 187季度结束时审查您的提交。它将评估以符合下面所述的规则以及理由的力量和逻辑。如果其中任何一个问题，您将有机会提交经修订的限制选修课清单。重要的是要根据GDB 187期末考试日期审查清单：没有审查，就无法获得批准，未经批准，您可能会收到GDB 187的不完整。可以通过您的最新课程和理由列表向GDB建议团队（gdb-advise@ucdavis.edu）提交新表格（gdb-advise@ucdavis.edu），进行更改或更新。此过程是提交新表格以批准您更新的RE列表。重要的是要记住，您应该在倒数第二季度结束之前获得最终的重新表格。例如，如果您打算毕业春季季度，则应在冬季季度结束时获得最终认可的RE表格。记住，学生有责任在课程安排中检查RES是否有可能发生冲突。
国家十字形
计算机科学和工程系于2010年与NIT Delhi的基础一起成立。最初，只有技术学士学位的进气口30，目前已增加到60。现在，除了B以外。Tech。，该部门还提供技术硕士（CSE＆Analytics）和博士学位。涵盖计算机科学和工程许多重要领域的程序。根据计算机科学的应用和理论基础，该系为学生提供了广泛的本科和研究生课程。部门的教职员工和学生参加了跨学科研究。该部门设想生产优质毕业生，能够领导世界的技术领域。该部门配备了带有HI-SPEED Internet设施的最新配置和高计算系统。该研究所的计算机科学计划致力于教育学生并推进计算机和信息技术的研究。该部门拥有所有相关教学和研究工作的设施。
BHHS 2024-25 Master -CDB- Bloomfield Hills高中
GENERAL INFORMATION 1 GRADUATION REQUIREMENTS 2 ADDITIONAL INFORMATION 3 Course Selections 3 Report Cards 3 Progress Reports 3 Summer School 3 Importance of Course Selection 3 Level Changes 4 Advanced Courses 4 Pass/Fail 4 Virtual Learning 4 Postsecondary Enrollment Options Act/Dual Enrollment 4 Naviance Student will allow students and families to: 5 Bloomfield Hills Schools Middle Years Programme 6 The IB Diploma Programme 6 COURSES TO MEET COLLEGE ENTRANCE REQUIREMENTS 8 SERVICE AS ACTION 9 EARLY COMPLETION OF HIGH SCHOOL 10 NCAA票房信息11业务/工程15 AP（高级安置）计算机科学原理15商业和个人法15 CAPSTONE/职业实习15土木工程和建筑15网络工程与建筑15网络安全15工程学 - 工程原理 - 工程原理16探索计算机科学16游戏16游戏设计16游戏设计16介绍16工程介绍16商务设计16介绍17个数字世界营销17次访问17次访问17次社交活动：17沟通：17个营销：17沟通：17个营销：17年17号（17）法医18广播简介18报纸18
确保 RDBMS 中的 AI 数据访问控制
访问控制是关系数据库管理系统 (RDBMS) 中数据安全的一个关键方面，尤其是在人工智能 (AI) 应用环境中。本文全面回顾了确保 RDBMS 中 AI 数据访问控制的技术和策略。回顾涵盖了各个方面，包括基于角色的访问控制、基于属性的访问控制以及针对 AI 驱动环境量身定制的动态访问控制机制。此外，本文还探讨了 AI 数据访问控制中的挑战和新兴趋势，强调了集成 AI 技术以增强 RDBMS 安全性和隐私性的重要性。通过综合现有文献和研究成果，本文旨在为在 RDBMS 环境中有效实施 AI 数据访问控制提供见解和建议。
ADB项目的性别平等结果评估的准确评估指南
A.指南的目标1。亚洲发展银行（ADB）的项目性别分类系统旨在促进所有ADB主权和非主权行动中的性别主流。ADB的长期企业战略（战略2030）及其中期审查1认识到在韧性和授权战略重点领域下需要缩小性别差距和赋予妇女权能的需求。所有ADB项目的性别主流类别都在进入时确定。2在项目退出项目中，对项目的性别绩效和发展影响进行了单独评估（对主权行动的“完成”，对非裁员行动的“评估”）对所有ADB项目3进行了分类为性别平等目标（GEN）或有效性别主流（EGM）。2。根据ADB的开发结果 - 完整的操作质量，评估“完成预期性别平等结果的完整操作（Sovereeign和Nonsovereign），这项AT-EXIT评估的发现有助于ADB的公司结果框架（CRF）2025–2030，这是评估“完成预期性别平等结果的完整操作””。4退出项目性别平等结果的评级在区域部门，部门部门和私营部门运营部（PSOD）之间汇总，并每年在发展有效性审查中报告。3。这些准则的目的是对ADB项目的性别平等结果评估（“指南”）的目的是向ADB员工和顾问提供有关性别平等结果的标准和要求的信息。这些发现还为ADB开发结果的指标做出了贡献 - 战略2030发展结果，三个支柱，星球和繁荣的支柱，报告的结果是“受益于更大的性别平等（数量，成就率）受益的妇女和女孩”，定义为妇女和女孩的总数（i）总数（i）具有增强的经济授权（例如，访问财务技能）； （ii）受益于变革性的性别平等倡议（例如，节省时间，获得基于性别的暴力（GBV）服务，获得解决性和生殖健康和权利（SRHR）的医疗服务以及领导力和决策的医疗服务）。此评估是一个独特的过程，与对项目的整体成功评级的评估不同，该评估由有关部门部门与有关区域部门以及有关区域部门以及相关区域部门以及非主权部门一起在主权运营项目完成报告（PCR）中进行，而非主持人运营扩展了PSOD的扩展年度审查报告（XARRS），并由独立评估部门进行了验证。5性别平等结果的评估是基于项目设计和监视框架中包含的性别绩效指标的实现
![arxiv：2503.02688v1 [cs.db] 2025年3月4日](/simg/e/e1b3ec47375fb7128e0e2a4cb440ff1bb327ed0a.webp)
arxiv：2503.02688v1 [cs.db] 2025年3月4日
通过在网络上部署公共查询端点，近几十年来，数据的语义网络已经大大增长。例如，Yummydata.org目录超过55个SPARQL端点，对生物医学界来说是最重要的。但是，SPARQL端点通常缺乏基于直观的网络接口，该接口有效地帮助Sparql精通用户编写查询，特别是缺少自动完整[3]。诸如Stardog 1和GraphDB 2之类的几家三重商店提出了查询编辑器，但它们是专有和三重依赖于商店的解决方案，或者它们没有基于数据吸引的模式的自动完整解决方案（即，在现有数据上构建的数据架构）。另外，QLEVER UI查询编辑器是开源3，并提供自动完整，但仅在Qlever Triple Store上工作。在[1]中，作者描述了Qlever自动完成方法，该方法需要为每个自动完成请求发送SPARQL查询。结果，如果通过非QLEVER端点实现此方法，则每个自动完整请求可能需要几秒钟损害可用性并增加端点服务器负载。存在其他开源查询编辑器；但是，它们是针对特定数据集（例如Wikidata查询服务[5]）量身定制的，或者缺乏基本的相关功能，例如