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乙肝病毒药物研发中的虚拟筛选
Mohcine Elmessaoudi-Idrissi、Arnaud Blondel、Anass Kettani、Marc P Windisch、Soumaya Ben- jelloun 等人。乙肝病毒药物发现中的虚拟筛选：当前的最新进展和未来展望。当代药物化学，2018 年，25 (23)，第 2709-2721 页。�10.2174/0929867325666180221141451�。�pasteur-02528562�
在硅/体外策略中，发现了针对人类病原体活跃的新非透射蛋白肽和聚酮化合物抗生素的发现
摘要：抗生素主要是人类健康的重要分子。抗生素发现黄金时代后，随后发生了下降时期，其特征是同一分子的重新发现。同时，新的培养技术和高通量测序使发现新的微生物，这些生物代表了有趣的新型新抗菌物质的潜在来源。这篇综述的目的是呈现最近发现的非核糖体肽（NRP）和聚酮化合物（PK）分子，具有抗微生物活性针对人类病原体。我们强调了导致其发现的硅/体外策略和方法的不同。由于技术进步以及对NRP和PK合成机制的更好理解，这些新的抗生素化合物为人类医疗方面提供了一种额外的选择，并且可以摆脱抗生素耐药性的潜在方法。
推动改变生活的神经科学发现
除历史事实外，本报告还包含涉及许多风险和不确定性的前瞻性陈述。这些陈述包括但不限于与以下方面相关的陈述：从我们的产品和产品候选物中获得的益处；我们的产品和/或产品候选物可能为患者带来的价值；INGREZZA 的持续成功；成功推出 CRENESSITY；我们的财务和运营业绩，包括我们未来的收入、费用或利润；我们的合作伙伴关系；预期的未来临床和监管里程碑；以及我们和我们的合作伙伴启动和/或完成临床、监管和其他开发活动的时间。可能导致实际结果与前瞻性陈述中明示或暗示的结果大不相同的因素包括但不限于以下因素：与 Neurocrine Biosciences 的业务和财务状况总体相关的风险和不确定性；与 INGREZZA 和 CRENESSITY 商业化相关的风险和不确定性；与我们产品候选物的开发相关的风险；我们对第三方在产品和候选产品的开发、制造和商业化活动中的依赖，以及我们管理这些第三方的能力所带来的风险；FDA 或其他监管机构可能对我们的产品或候选产品作出不利决定的风险；开发活动可能无法按时启动或完成，或者可能由于监管、制造或其他原因而被推迟，可能无法成功或重复以前的临床试验结果，可能无法证明我们的候选产品是安全有效的，或者可能无法预测现实世界的结果或后续临床试验的结果；与我们的合作伙伴达成的协议的潜在利益可能永远无法实现；我们的产品和/或我们的候选产品可能因第三方的专有权或监管权利而被阻止商业化，或者产生意想不到的副作用、不良反应或滥用事件；与政府和第三方监管和/或政策努力有关的风险，这些努力可能对我们的产品实施销售和药品定价控制，或限制我们产品的承保范围和/或报销；与其他疗法或产品竞争相关的风险，包括我们产品的潜在仿制药进入者；以及我们向美国证券交易委员会提交的定期报告中描述的其他风险，包括我们截至 2024 年 9 月 30 日的 10-Q 表季度报告。Neurocrine Biosciences 不承担在本报告日期之后更新本报告所含声明的任何义务，除非法律要求
AI发现与AI开发人员下令产生培训数据
最终，法院同意原告，下令Openai制作完整的本地英语Colang数据集。这意味着Tremblay原告将获得完整的培训数据，但法院显然同情OpenAI在简报和论点期间提出的数据安全问题。法院批准了OpenAI的请求，以密封有关OpenAI认为是专有的英语Colang数据集的某些信息，例如规模和技术规格，并命令当事方在密封下提交更新的安全协议，以确保数据集得到充分保护数据集，以免受到网络漏洞的影响。法院的命令在《纽约时报》和OpenAI之间的备受瞩目的诉讼中回荡了去年的命令，法院允许法院允许发现Chatgpt的源代码，但仅在完全与互联网上完全脱节的安全房间中。
长covid中的因果基因发现的综合多词框架
1* Unisa STEM，南澳大利亚大学，Mawson Lakes，Adelaide 6，5095，SA，澳大利亚。7 2农业和食品，英联邦科学与工业研究8组织，26 Pembroke Rd，Marsfield，2122，新南威尔士州，澳大利亚。9 3澳大利亚精密健康中心，南澳大利亚大学，阿德莱德10号，澳大利亚，5000，澳大利亚。11 4 Unisa Allied Health and Human Expormast，南12澳大利亚大学，阿德莱德，SA，5000，澳大利亚。13 5南澳大利亚卫生与医学研究所（SAHMRI），南澳大利亚大学14号，阿德莱德大学，澳大利亚5000，澳大利亚。15 6南澳大利亚大学未来工业学院，莫森16湖，阿德莱德，5095，澳大利亚，澳大利亚。17 7应用人工智能研究所，迪金大学，75 Pigdons 18 Rd，Victoria，3216，澳大利亚墨尔本。19 8达利大学工程学院，达利2号，达利，671003，中国20号。21
通过基于字符串压缩∗
可以使用不保留文本结构的模型或使用保留文本结构的模型来表示文本数据集。我们的差异是，根据数据集的性质，可以使用一个模型来保留文本结构的优势，而不是该模型的模型，而Viceversa则可以使用。关键是根据数据集本身确定表示术数据集的最佳方法。在这项工作中，我们建议通过基于字符串压缩组合文本失真和算法聚类来研究此问题。具体来说，作者先前开发的一种失真技术逐渐破坏文本结构。之后，基于字符串组合的聚类算法用于分析失真对文本中包含的信息的影响。在文本数据集和人工生成的数据集上进行了几项实验。结果表明，在强大的结构数据集中，随着文本结构被严格破坏，聚类结果恶化。此外，他们表明，使用一个可以选择左字节符号大小的压缩机有助于确定数据集的性质。最后，结果与基于多维投影的方法形成鲜明对比，并获得了类似的结论。
投资者演讲下一代发现
•本文中包含的信息虽然是从我们认为可靠的来源获得的，但不能保证其准确性或完整性。参考文献在本文中涉及包含地质和技术信息的历史信息。从本质上讲，无法验证此信息。合格的人尚未验证历史信息基础的采样，分析和测试数据。kenorland Minerals Ltd.（“公司”和“ Kenorland”）认为，此历史信息在所有物质方面都是准确而完整的，尽管该公司已经仔细审查了所有可用信息，但无法保证其准确性和完整性。本演讲的内容仅用于信息目的，不构成出售的要约或购买此处提到的任何证券的征集。
数字发现-RSC出版
。19进行了有关聚合物从头设计的广泛研究，研究人员采用了各种方法，尤其是用于提出新的假设聚合物结构的方法，如图1（d）。例如，Sharma等。采用聚合物构建块方法和高通量密度功能理论（DFT）来设计具有高能量存储能力的有机聚合物。20最初，使用每个单元中的四个构建块创建重复单元，每个块从一个池中选择 - CH 2 - ， - C 6 H 4 - ， - C 4 H 2 S - ， - ， - NH - - NH - ， - ， - CO - ， - O-， - O-和CS - 。这些块是由于它们在聚合物骨架中的流行而选择的。这是一个多阶段筛选过程，涉及基于量子力学的搜索和分子动力学技术。nal阶段包括合成和测试最有希望的聚体，验证了这种方法进行材料选择。同样，Li等人。通过利用其对已知聚合物结构的知识和功能组的特征来设计新型的多硫酸盐。21然后通过实验合成和特征来调整这些结构的高玻璃过渡温度（T G）和带隙（E G）值。这两项研究的优点是，它们允许控制假设聚合物的结构复杂性，并基于官能团或子结构的特征来预测其整体性质。然而，当有数百万人的顺序获得大量候选人时，这种聚合物构建块的组合方法变得非常具有挑战性。
研究生生物化学/生物化学1发现...
在过去的二十年中，基于荧光蛋白的生物传感器已成为使用显微镜使用空间和时间分辨率的细胞种群监测和测量细胞氯化物的重要工具。由于氯化物转运蛋白在各种生物学过程中的无处不在，研究人员必须配备具有一系列特性的生物传感器。这些包括激发/排放曲线，氯化物结合亲和力和操作pH值。然而，该末端的进展仅限于单个域，强度计和多域，比率传感器。为了扩展氯化物生物传感器工具包，我们正在识别和设计用于细胞成像应用的新的氯化物敏感荧光蛋白。在本演讲中，我将描述1）结构引导的生物信息学如何导致从Hydrozoa clytia glytia Clytia Clytia和2）指导进化如何解锁单个领域，激发率ratiememetric传感器。
利用交叉注意力网络发现成对相互作用来预测药物-靶标亲和力 S. Falahati a、F. Zamani* a、MA Khodamoradi b
在药物发现中，药物-靶标亲和力 (DTA) 被视为至关重要的一步，因为它有助于在开发过程中识别最有前途的候选药物。由于必须考虑药物和靶分子的结构和功能，以及它们复杂而非线性的相互作用，DTA 预测是一项具有挑战性的任务。本研究的目的是提出一种新颖的 DTA 预测框架，该框架利用图神经网络 (GNN) 的交叉注意网络 (CAN) 的优势。然而，使用 GNN 表示图会保留其 3D 结构信息。现有的基于注意力的方法并未充分利用它们。我们的框架使用 CAN 通过分析药物分子的不同部分如何与蛋白质的特定区域相互作用来捕获药物-靶标对的更准确表示。我们在顺序架构中使用 GIN 和 GAT 来捕获药物图分子的局部和全局结构信息。我们在两个基准数据集 Davis 和 KIBA 上评估了所提出方法的性能。其性能令人鼓舞，在均方误差 (MSE) 和一致性指数 (CI) 方面优于许多最先进的方法。具体来说，对于 Davis 数据集，我们实现了 0.222 的 MSE 和 0.901 的 CI，而对于 KIBA，我们获得了 0.144 的 MSE 和 0.883 的 CI。我们的方法提高了相互作用分析的可解释性和特异性，为药物发现过程提供了更深入的见解，并为预测的 DTA 提供了有价值的解释。我们的研究代码可在以下网址获取：https://github.com/fsonya88/CAN-DTA。