XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDISCO
Progrid Smart NH保险丝开关断开
全球电气变电站将在未来十年内进行大规模升级，以使网格在未来的可再生能源系统中可管理。能量过渡正在推动与可再生能源和新型能源消耗（例如EV和热泵）相互联系的微电网的创建。这就是为什么智能产品和数据对于满足向智能电网行业过渡的需求至关重要的原因。凭借我们的预付款，默森（Mersen）通过量身定制的解决方案为分配系统运营商提供支持，以增强低压网络维护，安全性和能源节省，自动化，更快的功率修复，负载和来源管理的灵活性。
采购实践原理迪斯科职位纸
多年来的介绍和背景，行业合作伙伴主要通过向可可小农户和合作社提供服务来推动可持续性。通过采用良好的农业实践（GAP），农民可以增加收益和利润。这将有助于消除贫困，并使小农户能够将孩子送往学校，而不是在田野上工作，还将最大程度地减少森林砍伐。现有领域的生产水平将提供足够的收入来维持家庭的需求，因此不再需要将可可生产扩大到新地块。不幸的是，现实是，如果西非的市场环境和可可贸易做法不变，则这种范式尚未起作用，并且将不起作用。
蛋白质数据库是药物发现的金矿
摘要 蛋白质-配体结合是指小分子（药物，又称配体）与体内的受体或蛋白质结合。这种结合事件会引起生物反应，可能是减轻炎症、缓解疼痛等。通常，这种蛋白质-配体复合物可以呈现的姿势或配置数量有限（或可能只有一种）。识别这种生物活性姿势是药物发现中的巨大挑战。通常，它被认为是蛋白质或配体的最低能量姿势，但通常情况并非如此。复合物可以稳定或弥补配体的更高能量构象等。蛋白质和配体都是三维的且具有柔韧性，因此会不断改变形状。这是一个多步骤问题。从配体开始，必须识别配体的生物活性 3D 构象。然后转到蛋白质，生物活性构象是一个更大的挑战，部分原因是分子更大，可能性更多。最后，如果可以识别配体和蛋白质的生物活性构象，那么就需要将配体置于蛋白质内的正确位置和方向，以产生所需的活性。有很多方法可以生成这些姿势，也有很多方法可以尝试确定哪些姿势是正确的（或可能是正确的）。其中一些计算在计算上成本低廉，而另一些计算可能非常昂贵。解决这个问题的一种方法是使用一种相当便宜的方法生成大量潜在姿势，然后进行更昂贵的计算，按成为生物活性姿势的可能性对它们进行排序。但是，生成比人们能够承受的昂贵方法多得多的潜在姿势仍然很容易。关键词：嵌合体、五法则、配体、对接、蛋白质、药物性、spresi。
人工智能发现和可采性案例法及其他资源
最后一点：有些人可能还记得，在疫情期间，农村和弱势群体在寻找安全、稳定的互联网接入等方面遇到的困难。当我们采用人工智能和 GAI（以及其他任何东西）时，我们应该考虑到这些人群。例如，请参阅 M. Muro 等人的《建设人工智能城市：如何将新兴技术的好处传播到美国更多地区》，布鲁金斯学会（2023 年 7 月 20 日），https://www.brookings.edu/articles/building-ai-cities-how-to-spread-the-benefits-of-an-emerging-technology-across-more-of-america/ 和 M. Reynolds 的《虚拟听证会如何影响数字鸿沟错误一边的人们？》 ABA J.（2023 年 12 月 14 日），https://www.abajournal.com/web/article/how-do-virtual-hearings-affect-people-on-the-wrong-side-of-the-digital-divide#:~:text=Practice%20Technology-How%20do%20virtual%20hearings%20affect%20people%20on,side%20of%20the %20digital%20divide%3F&text=%E2%80%9CYou%20can%20imagine%20how orrible,counsel%20at%20Next%20Century%20Cities。
药物发现和开发综述
摘要 人工智能 (AI) 融入药物发现和开发，开启了制药行业创新和效率的新时代。本综述探讨了人工智能在药物研究中应用的最新进展、挑战和未来的潜在方向，重点介绍了其对靶标识别、化合物筛选、药物设计和临床试验的影响。通过全面审查当前文献和案例研究，我们旨在对人工智能在加速药物发现过程中发挥的变革作用提供细致入微的视角。介绍 传统的药物发现和开发流程是一个耗时且资源密集的过程。然而，随着人工智能技术的出现，药物研究的开展方式发生了范式转变。人工智能有望显着减少将新药推向市场的时间和成本，使其成为寻求更有效和更有针对性的治疗干预措施的关键参与者。开发新药的过程困难、昂贵、耗时，而且流失率很高。i 临床研究药物流失导致大量资源损失，目前，在 I 期临床试验和监管部门批准之间，十分之九的候选药物会失败。ii 在药物发现中，通过使用分子监督学习，困难的化学搜索问题可以自动化。目标是找到能够预测化学属性并可能自动搜索新型药物或材料的高效神经网络模型。iii
药物研发
图 1 用洋葱模型说明了药物发现和开发的阶段。药物开发是一个非常复杂且非常昂贵的过程。当总成本在 10-15 年内接近 10 亿美元时（Dickson & Gagnon，2004；Paul 等人，2010），最后阶段的成本摩擦非常重要，尽可能减少（Rawlins，2004）。药物发现过程始于确定医疗需求，包括决定现有治疗方法是否合适。这分析和评估了目标疾病的现有知识，提出了关于如何潜在地改善治疗的假设 - 即效率、安全性和方法的机械改进，从而为目标疾病患者提供新型药物治疗？基于这些假设，为项目设定具体目标。然后，可以实施预测药物信息学和生理药代动力学模拟（IV 先导识别和优化）来模拟临床前，这通常内置于发现阶段，以降低成本（Tang 等人，2006 年）。接下来的关键步骤包括体外检测结构新颖化合物的相关生物活性（“命中”），然后在适当的动物模型中找到与体内活性相关的药剂，然后在制备类似结构时最大化该活性，最后选择一种药物作为候选药物。根据法律要求，对该候选药物进行了动物毒理学测试（Cooper，2002 年）。如果该物质通过了所有这些测试，则在临床试验开始之前，收集所有累积的研究数据并将其作为新药申请 (IND) 提交给美国食品和药物管理局 (FDA)（或其他国家/地区的同等机构）。临床评估在健康志愿者中评估耐受性（第一阶段）、疗效和患者剂量（第二阶段），随后对数千名患者进行广泛研究，以建立广泛的安全性和有效性数据库。在临床试验中，患者样本是根据生物标志物（基因型或表型）的模式选择的（Eichler 等人，2011 年）。对于通过这一系列开发测试的罕见（4-7%）候选药物，将存档一份包含所有累积研究数据的新药申请 (NDA)，供 FDA 专家进一步审议。只有获得批准的新药才能提供给医生和患者用于治疗其设计疾病（Lombardino 等人，2004 年）。
申请人对州第一次取证请求的第三次补充回应。附有服务证明。相关信函。
特鲁多先生审查和依赖的文件将包括 PFS 安全分析报告、环境报告、RAI 对岩土和土壤问题的回应、进行的岩土和土壤分析以及 Stone & Webster 和其他 PFS 顾问准备的相关报告。此外，特鲁多先生可能会审查和依赖州政府制作的文件，包括 PFS 可能掌握的任何新信息，包括对发现请求的回应。
药物发现和药物开发阶段的回顾
药物发现是确定在治疗和治愈疾病以及治疗效果测试中具有治疗作用的化合物的过程。一旦化合物在这些研究中证明了其价值，它就会在临床试验之前开始药物开发过程。从发现到药物获批大约需要 12 到 15 年的时间，需要投资约 10 亿美元。平均有 100 万个分子被筛选，但只有一个分子在临床试验的后期被探索，最终提供给患者。本文简要概述了新药发现和开发所涉及的过程。这种测试是在细胞（体外）和动物（体内）上进行的，以研究代谢并生产出安全且符合所有监管要求的产品。它可能是一种与疾病状态相关的蛋白质受体，因此了解疾病在分子、细胞和基因水平上是如何发生的非常重要。一旦确定了靶标，下一步就是靶标如何在疾病过程中发挥作用。开发和发现一种治疗疾病的新药是昂贵的，需要长达 14 年的研究和测试。正确的程序需要循序渐进的方法以及完善的文档。这项工作通常从目标识别和验证开始。优化、先导化合物发现和临床前动物测试是临床试验和人体候选药物评估必须遵循的各个阶段。这篇评论文章将涵盖药物发现、药物开发和药物发现临床阶段的关键概念。