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游离和 gRNA 结合的 FnCas9 和 SpCas9 蛋白的比较结构和动力学研究
基于 CRISPR/Cas9 的基因编辑的引入大大加速了治疗性基因组编辑。然而，CRISPR/Cas9 蛋白的脱靶 DNA 切割阻碍了其临床转化，从而阻碍了其作为可编程基因组编辑工具的广泛使用。尽管已经开发出具有更好错配识别能力的 Cas9 变体，但它们的靶向 DNA 切割率明显较低。在这里，我们将来自新凶手弗朗西斯菌 (FnCas9) 的更特异性的天然 Cas9 与最广泛使用的 SpCas9 蛋白的动力学进行了比较。对两种 Cas9 蛋白的游离形式和 gRNA 结合形式进行了长期原子 MD 模拟，并比较了它们的域重排和与 gRNA 的结合亲和力，以揭示 FnCas9 蛋白特异性增强的可能原因。与 SpCas9 相比，FnCas9 与 gRNA 的结合亲和力更大、域静电更大、波动性更大，这可以解释其特异性增强和对错配的容忍度更低。
锂离子电池的循环寿命预测
摘要 - 电池是动态系统，具有复杂的非线性老化，高度依赖于细胞设计，化学，制造和操作条件。对蝙蝠周期寿命的预测和衰老状态的估计对于使用电池研发，测试以及进一步了解电池降解方式很重要。除了测试之外，电池管理系统还依靠实时型号，并在机上诊断和预后进行安全操作。估计电池的健康状况和剩余的寿命对于优化性能和最佳使用资源很重要。本教程以第一原理，机器学习和混合电池模型的概述开始。然后，解释并展示了用于开发可解释的机器学习模型的典型管道，以从实验室测试数据中进行循环寿命预测。我们强调了机器学习模型的挑战，激发了物理在混合建模方法中的融合，这是破译电池老化轨迹所需的，但需要更多数据并进一步研究电池降解物理。教程结束了有关概括和进一步研究方向的讨论。
表达数量性状基因座分析的简要指南
近几十年来，全基因组关联研究 (GWAS) 通过识别人类群体中存在的因果变异，增进了我们对疾病和复杂性状遗传基础的理解 ( Buniello 等人，2019 年；Visscher 等人，2017 年；Wang 等人，2022 年；)。为了揭示潜在机制并发现潜在的治疗靶点，人们越来越需要解释遗传变异的功能相关性 ( Cano-Gamez 和 Trynka，2020 年)。随着高通量测序技术的快速发展，越来越多的研究采用了综合方法，将遗传信息与各种分子表型相结合，例如基因表达、剪接、蛋白质丰度和染色质修饰/可及性。这些综合策略为分子数量性状基因座 (molQTL) 作图（ Aguet 等，2023）铺平了道路，这是一种强大的统计框架，可以识别与分子表型数量变异相关的基因座，从而深入了解遗传变异的功能后果。
利用人工智能实现 IT 支出透明度
BERT：一种多功能的 AI 工具，可自动执行 TBM 分类法分类 从历史上看，计算机很难“理解”文本形式的语言。虽然这些机器可以非常有效地收集、存储和读取文本输入，但它们缺乏基本的语言背景或意图。幸运的是，自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU) 可以帮助完成这项任务。这种语言学、统计学、机器学习和人工智能的结合过程不仅可以帮助计算机“理解”人类语言，还可以破译和解释特定文本的意图。 BERT 体现了 NLP 和 NLU 的最新进展，它由 Google 开发并向公众开源。 BERT 依赖于 Transformer 模型架构 [3] 的编码器部分，该架构也是由 Google 开发的。它使用自注意力机制来捕捉单词的语义。该机制使用优雅而简单的线性代数运算来建立单词（或在 BERT 上下文中为标记）之间具有不同权重的关系。权重决定了标记之间的接近度并捕获序列的上下文。
ORAI1/stims肺血管疾病中的调节剂
钙（Ca 2 +）是调节各种细胞过程的次级信使。但是，CA 2 +不当行为可能导致病理状况。ORAI1是CA 2 +通道，有助于商店经营的钙进入（SOCE），并且在几种细胞类型的Ca 2 +稳态中起着至关重要的作用。ORAI1的失调导致严重的免疫缺陷综合征，一些癌症，肺动脉高压（PAH）和其他心肺疾病。 在其激活过程中，Orai1主要由基质相互作用分子（STIM）蛋白，尤其是stim1调节。但是，最近还描述了许多其他监管伙伴。 对这些调节伙伴的知识越来越多，可以更好地了解SOCE的下游信号传导途径，并提供了一个绝佳的机会，可以使Orai1失调在这些disse中解密。 这些蛋白质参与其他细胞功能，使其具有吸引力的治疗靶标。 本综述主要关注ORAI1调节伙伴在肺循环和炎症的生理和病理条件下。导致严重的免疫缺陷综合征，一些癌症，肺动脉高压（PAH）和其他心肺疾病。在其激活过程中，Orai1主要由基质相互作用分子（STIM）蛋白，尤其是stim1调节。但是，最近还描述了许多其他监管伙伴。对这些调节伙伴的知识越来越多，可以更好地了解SOCE的下游信号传导途径，并提供了一个绝佳的机会，可以使Orai1失调在这些disse中解密。这些蛋白质参与其他细胞功能，使其具有吸引力的治疗靶标。本综述主要关注ORAI1调节伙伴在肺循环和炎症的生理和病理条件下。
视觉解码从逆转人类视觉系统
在这项工作中，我们提出了梦想，这是一种fMRI到图像的方法，用于重建从大脑活动中查看的图像，基于人类Vi-Sual System的基本知识。我们制作的反向途径模仿了人类如何看待视觉世界的高度和平行性质。这些量身定制的途径专门用于fMRI数据的解密语义，颜色和深度线索，反映了从视觉刺激到fMRI录音的前进途径。这样做，两个组件模仿了人类视觉系统中的反向过程：反向Vi-Sual Toalsosis Cortex（R-VAC）逆转了该大脑区域的途径，从fMRI数据中提取语义；反向平行的PKM（R-PKM）组件同时预测fMRI信号的颜色和深度。实验表明，从外观，结构和语义的一致性方面，我们的方法优于最新模型。代码将在https://github.com/weihaox/dream上提供。
蛋白质结构预测，结构生物信息学和深度学习
蛋白质结构预测对于理解蛋白质稳定性和相互作用至关重要。它具有巨大的药物发现和蛋白质工程潜力。然而，尽管结构生物信息学和人工智能方面取得了进步，但仍需要确定结构预测的标准化模型。即使像Alphafold这样的突出模型也经常发生建筑变化。为了解决这一差距，已经介绍了最新进展和深度学习蛋白质结构预测的挑战的全面细节。此外，还引入了用于用户提供的蛋白质序列的结构预测和可视化的基准系统。，人们已经引入了有效，准确的方法来破译蛋白质结构及其生物学作用，而已引入了葡萄蛋白。该模型利用了变压器结构的有效表示学习能力，可以直接预测整数编码的氨基酸序列的次级和三级结构。结果证明了摄取蛋白在二级结构预测中的作用。对于增强其在预测高阶结构方面的性能是必要的进一步完善。现在
基于血液的系统生物学生物标志物用于下一步...
阿尔茨海默氏病（AD） - 一种复杂的疾病，表现出多种致病力学改变，这是由遗传/表观遗传和环境风险因素的非线性动态相互作用触发的，最终会融合到生物学上异质性疾病中。为了解决早期临床前阶段的AD负担，目前正在开发可访问的血液生物标志物。具体来说，下一代临床试验有望将基于预测的血液标志物整合到研究设计中，以在单个水平上评估目标药物可药用和潜在的耐药性机制。在这种情况下，系统生物学有望加快使用临床试验环境的验证和资格，包括机械验证，患者选择，治疗效率和安全率的评估以及预后评估。尽管在婴儿期，基于系统生物学的方法有望通过多因素和个体间的变异性来识别相关的AD“签名”，从而使我们能够破译疾病的病理生理学和病因。希望，创新的生物标志物代码开发策略将成为有效改善疾病的药物的道路。
kalbitor®（ecallantide）
Gleason等级）来自RP标本。构成解密分类器的生物标志物包括细胞周期。prolaris™是一种基于RNA的测定法，测量了31个细胞周期进展（CCP）基因的表达和15个“家政”基因，可作为每个患者样本中内部对照和标准化标准的表达。该测定是对福尔马林固定石蜡填充（FFPE）前列腺癌块进行的。分析结果报告为数值得分以及随附的解释信息。该测试产生风险评分，以帮助预测患有局部前列腺癌男性疾病进展的可能性。ONCOTYPEDX®前列腺癌测定法是前列腺活检的17基因RT-PCR分析，代表四个分子途径（雄激素信号传导，细胞组织，基质反应和增殖），可提供对癌症侵略性的生物学测量。该测定法针对被认为是主动监视的候选者（患有NCCN®非常低风险和低风险前列腺癌）的男性。该测定旨在为AS和立即治疗之间的决定提供信息。II。 标准：CWQI HCS-0225II。标准：CWQI HCS-0225
不同生态系统中多种物种生物膜的概述
在各种天然生态系统中，细菌最常生活在梗塞的状态下，该状态在自我生产的细胞外基质中形成生物膜。由于它们对我们日常生活的不同方面的负面影响或积极影响，专门研究生物膜的研究数量正在增加。大多数研究是基于单个细菌物种形成的生物膜。这些简单的模型允许理解涉及的生物膜的机制。这同样有助于开发几种控制生物膜形成的方法。然而，这些模型并未密切模仿自然生物膜，称为生化和微生物学上异质和动态结构。出于这个原因，当前的研究更多地集中于使用复杂模型的多物种生物膜，以最好地近似自然环境。在这篇综述中，我们介绍了不同领域中多物种生物膜的可用样本，以说明财团内生活的复杂性和组织。最后，我们回顾了研究多物种生物膜的最常用的分析技术，强调了需要多尺度策略以更好地破译这种复杂的生活方式。