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分子建模潜在治疗药物发现的关键方法
蛋白质的定义明确和特征的3D晶体结构对于探索蛋白质的拓扑和生理特征很重要。蛋白质的杰出地形有助于医学化学家根据蛋白质的药物特征设计药物。基于结构的药物发现，专门针对导致疾病风险较高的病原逻辑蛋白，利用这一事实。目前用于研究药物蛋白质相互作用的工具包括物理，色谱和电子营养方法。这些技术可以分为非光谱（平衡透析，超滤，超速离心等）或光谱（Fluo恢复光谱，NMR，X射线衍射等）方法。但是，这些方法可能是耗时且昂贵的。另一方面，在分析蛋白质 - 药物相互作用（例如对接，分子模拟和高通量虚拟筛查（HTV））的硅质方法中，核心药物发现劳动力劳动力大量未利用。这些方法具有质量筛查潜在的小药物分子的巨大潜力。研究蛋白质 - 药物相互作用对于理解蛋白质元件的结构构象如何影响整体配体结合亲和力至关重要。通过采用生物信息学方法来分析药物蛋白质相互作用，我们可以大大提高我们确定遗传靶标的潜在药物的速度。
发现和开发被忽视疾病的药物
世界卫生组织（WHO）已列出了二十种热带疾病为被忽视的热带疾病（NTDS）。这些热带疾病被称为“被忽视”，原因有三个主要原因：1）这些疾病在全球范围内广泛存在（被忽视？）社会部分； 2）尽管NTD每年引起的死亡率，发病率，残疾和健康差异的总数远远超过所谓的精英疾病，例如癌症，糖尿病，糖尿病，人体免疫病毒/获得性易于治疗综合征（HIV/AIDS），但不接受NTD的疾病，或者接受了NTD的治疗方法，但人为免疫智能率综合征（HIV/AIDS），或医疗保健专业人员或非政府组织（NGO）； 3）由于不足的资金（可忽略不计），该领域的药物开发研究范围很小，并且由于不明显的是，药物巨头对按时开发有效的NTD药物不感兴趣。开发新的和新颖的药物来抗击这些热带疾病，以延长受NTD影响的社会经济剥夺者的寿命和生活方式，这是极大挑战的（图1）。本研究主题的主要目标是阐明三个主要NTD的全球情况（疾病的当前状态，治疗选择和最近的药物开发工作），即。chagas病（美国锥虫病），人类非洲锥虫病（HAT）和利什曼病。该研究主题包含三个评论和七篇研究文章。大自然可以是利什曼尼剂化合物的绝佳来源。）。一份深入的综述总结了各种原油提取物和针对前抗物剂和amastigote（细胞内和轴突）形式的孤立化合物的利什曼尼尔活性（Gervazoni等人。不同类别的化合物（例如生物碱，萜类化合物，烟碱，香豆素，奎因酮及其各自的生物合成途径）的利什甘脉活性在2000年至2020年之间发表。在本综述中也讨论了各种天然化合物的作用机理（如果已知）。
数据驱动的化学：加速设计和发现
英国伦敦帝国帝国学院的阿伦·沃尔什（Aron Walsh）材料系教授，化学景观正在通过人工智能（AI）社区的新技术和工具的整合而变化。硬件的进度（包括经典的超级计算机和新兴量子计算机）以及包含高级算法和统计机器学习模型的软件进步[1]来促进这些更改。最新的发展（例如大型语言模型和生成扩散技术）正在解锁应用领域，从多模式表征到自动驾驶实验室。本研讨会将介绍数据驱动的化学领域，强调其增强化学发现的潜力，并加快对促进下一代清洁能源技术必不可少的化合物的鉴定[2]。i将包括最新进度的见解，这些进展表征与太阳能应用相关的材料，同时解决诸如可靠的结构 - 专业数据库之类的障碍，以实现更强大的模型，这些模型可重复且可重复[3]。[1]“分子和材料科学的机器学习”自然559，547（2018）[link] [2]“生成人工智能解决了逆材料设计吗？”物质7，2355（2024）[链接] [3]“开放计算材料科学”自然材料23，16（2024）[link]传记阿隆·沃尔什（Aron Walsh）在都柏林三一学院（爱尔兰）开始了他的职业生涯，他的博士学位专注于固体的计算机模拟。在美国国家可再生能源实验室（美国）的博士后住宿后，他在英国巴斯大学（University of Bath）举行了皇家学会大学研究奖学金，并加入了伦敦帝国学院的材料设计主席。他因其在太阳能理论方面的工作和RSC Corday-Morgan奖而被授予EU-40奖，因为他对计算化学的贡献。Aron在Clarivate高度引用的研究人员列表中的特征，并且是《美国化学学会杂志》的副编辑，涵盖了能源材料和人工智能。
发现RNA ADP核糖基化逆转酶揭示了可能针对有毒攻击的防御模块
摘要核酸ADP-核糖基化及其在催化和水解中的杂化酶在生命的所有王国中都普遍存在。然而，目前不Xpleder Xpled ，其在哺乳动物和细菌pH y生物学中的作用包括 - 植物间冲突。 R ecently, se v eral e xamples of enzymatic sy stems f or RNA ADP-ribosylation ha v e been identified, sho wing that all major types of RNA species, including messenger RNA, ribosomal RNA, and transfer RNA, can be targeted by ADP -ribosyltransf erases (ARTs) whic h at tac h ADP-ribose modifications either to nucle- obases, the backbone核糖或磷酸盐末端。 对于属于宏观域，ARH或Nadar Superf Amilies的RNA ADP-核糖基化的可抗性知之甚少。 在这里，我们表征了ADP-核糖基y drolase对RNA物种ADP-核糖基化的drolytic活性。 我们证明了Nadar ADP-核糖基Y drolase是唯一能够在磷酸末端RNA ADP-核糖基上不活跃的同时，唯一能够对鸟氨酸RNA RNA碱基ADP-核糖基化。 此外，我们揭示了含宏域的PARG酶是唯一具有具有2'-H y DRO Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl rNA ADP-核糖基催化催化催化sed b y pseudomonAsAsAsAsuginosa效应的特定和有效性的Drolase类型。 moreo ver，使用Rhsp2 /细菌作为e茎，我们证明了par g酶可以作为对抗Xins抗菌RNA-T的保护性免疫酶的作用。，其在哺乳动物和细菌pH y生物学中的作用包括 - 植物间冲突。R ecently, se v eral e xamples of enzymatic sy stems f or RNA ADP-ribosylation ha v e been identified, sho wing that all major types of RNA species, including messenger RNA, ribosomal RNA, and transfer RNA, can be targeted by ADP -ribosyltransf erases (ARTs) whic h at tac h ADP-ribose modifications either to nucle- obases, the backbone核糖或磷酸盐末端。对于属于宏观域，ARH或Nadar Superf Amilies的RNA ADP-核糖基化的可抗性知之甚少。在这里，我们表征了ADP-核糖基y drolase对RNA物种ADP-核糖基化的drolytic活性。我们证明了Nadar ADP-核糖基Y drolase是唯一能够在磷酸末端RNA ADP-核糖基上不活跃的同时，唯一能够对鸟氨酸RNA RNA碱基ADP-核糖基化。此外，我们揭示了含宏域的PARG酶是唯一具有具有2'-H y DRO Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl Xyl rNA ADP-核糖基催化催化催化sed b y pseudomonAsAsAsAsuginosa效应的特定和有效性的Drolase类型。moreo ver，使用Rhsp2 /细菌作为e茎，我们证明了par g酶可以作为对抗Xins抗菌RNA-T的保护性免疫酶的作用。
基金的中等动态资产优化基金旨在实现媒介至长期的通货膨胀表现。投资组合
基金的中等动态资产优化基金旨在实现媒介至长期的通货膨胀表现。投资组合将投资于中等风险状况（与南非的多项资产中等股权一致），以寻求资本保存和收入的投资者。投资组合的投资目标将通过根据该法案投资集体投资计划来实现。投资组合将使用定量投资策略来选择基础投资组合。投资的分配包含在Cogence Discovery中等动态资产优化基金资金基金中，将适合退休基金。投资组合将符合有关退休投资组合的立法（《养老基金法》第28条），因此适合作为退休投资组合的投资工具。
智能辅导系统中的先决结构发现
近年来，在线教育平台已获得了极大的知名度，从而使人们对推荐教学内容的自动化方法越来越感兴趣。智能辅导系统（ITS）是计算机系统，可提供教育内容的良好建议，以优化学习者的进步，例如以社交机器人的教育[1]或大规模开放的在线课程的形式。an IT通常分解为四个组成部分：（i）有关教育概念，规则和解决问题策略的领域知识。特别包括需要掌握的技能或概念列表，称为知识组成部分（KCS），完成每项练习所需的KC列表以及KCS之间的关系，称为知识结构（KS）； （ii）估计学习者知识状态的演变的学生模型； （iii）一个向学习者推荐教育内容（在我们的案例练习中）的辅导模型，可能是基于领域知识和学生模型； （iv）用户界面。通常是从长远来看最大化学生的学习进步，从而依靠学习者认知技能的发展模型。学习进步既是导师试图最大化的自然外部奖励，又是学习者的内在动机，正如在发育心理学中的理论上一样[2]，而是为发展系统建模[3]。通常，对于学习者而言，最大化学习进步的教学活动（在我们的情况练习中）对于学习者来说不应该太难也不容易。这个想法与近端开发区域的概念一致
Lumi-LAB：一个基础模型驱动的自主平台，可以发现新的电离脂质设计用于mRNA的脂质设计
分子发现的复杂性需要有效地播放庞大而未知的化学空间的自主系统。虽然将人工智能（AI）与16个机器人自动化相结合已加速发现，但其应用程序仍在稀有历史数据的领域17中受到限制。一个这样的挑战是脂质纳米颗粒（LNP）的设计，用于18个mRNA传递，它依赖于专家驱动的设计，并受到有限数据集的阻碍。19在这里，我们介绍了一种自动驾驶实验室（SDL）系统Lumi-LAB，该系统通过将分子基础模型与自动化的21个主动学习实验工作流相结合，从而可以使用最小的湿LAB数据进行有效的学习20。通过十个迭代循环，Lumi-LAB合成22，并评估了1,700多种LNP，与临床认可的基准相比，人支气管细胞中具有优质mRNA转染的可离子脂质23人支气管细胞的效力。出乎意料的是，24个自主透露的溴化脂质尾巴是一种新型功能，从而增强了mRNA递送。25体内验证进一步证实，含有表现最佳的26个脂质Lumi-6的LNP在鼠模型中的肺上皮细胞中的基因编辑功效达到20.3％，27个在我们的知识中，在鼠类模型中27次超过了吸入的LNP介导的CRISPR-Cas9递送28的LNP LNP介导的CRISPR-CAS9递送的效率最高。这些发现证明了Lumi-LAB是一个强大的，数据效率的29平台，用于推进mRNA传递，强调了AI驱动的自主30系统在材料科学和治疗发现中加速创新的潜力。31
通过片段筛选发现TRF1-TIN2蛋白 - 蛋白质相互作用的第一类抑制剂
图2：X射线晶体学通过X射线晶体屏幕。（a）TRF1 TRFH单体的卡通表示，其1286 PANDDA事件被叠加为蓝色球体。每个循环数代表pandda配体结合位点。TIN2 TBM结合位点，站点6，以绿色突出显示。（b）19精制和叠加的TRF1 TRFH结构的卡通表示，其命中片段结合在TIN2 TBM结合位点中。（c）与B中相同的结构，但没有结合的片段命中，显示了与片段结合的四个关键残基的相对位置（R102，E106，Q127，R131）。（d）TRF1 TRFH -TIN2 TBM晶体结构（PDB 3BQO）13的卡通表示，其中四个残基与碎片结合在一起，显示为蓝色棒，而TIN2 TBM显示为洋红色棒。（e）TRF1 TRFH的R131与命中片段的酰胺组之间的H-键的示例（3）。（f）命中片段（6）的示例，其中一个halide组埋在TRF1 TRFH的亮氨酸袋中，用TIN2 TBM肽（PDB 3BQO）13叠加为卡通和L260。（g）TRF1 TRFH的R131与命中片段的芳基（13）之间的阳离子-PI相互作用的示例。（H）Xchem的晶体结构命中片段5与TRF1 TRFH结合，相邻的不对称单元以灰色显示。
AI驱动的PII数据发现和保护
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。3301-3315，文章ID：IJCET_16_01_230在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16＆issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_230©iaeme Publication
用于科学发现的量子计算机系统
1 美国伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室 2 谷歌公司，美国华盛顿州西雅图 3 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学电气与计算机工程系 4 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学化学系 5 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学物理系 6 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学计算机科学系和数学系 7 美国科罗拉多州戈尔登科罗拉多矿业学院物理系 8 美国伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学计算机科学系 9 美国伊利诺伊州厄巴纳-香槟市伊利诺伊大学物理系和 IQUIST 10 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院电气工程与计算机科学系 11 谷歌公司，美国加利福尼亚州威尼斯 12 麻省理工学院物理系，美国马萨诸塞州剑桥 13 美国马里兰州帕克分校马里兰大学联合量子研究所、量子信息与计算机科学联合中心和物理系 14美国国家标准与技术研究所，美国马里兰州盖瑟斯堡 15 普林斯顿大学电气工程系，美国新泽西州普林斯顿 16 IonQ, Inc.，美国马里兰州学院公园 17 米德尔伯里学院计算机科学系，美国佛蒙特州米德尔伯里 18 L3Harris Technologies，美国佛罗里达州墨尔本 19 麻省理工学院机械工程系，美国马萨诸塞州剑桥 20 哈佛大学物理系，美国马萨诸塞州剑桥 21 IBM TJ Watson 研究中心，美国纽约约克敦高地 22 桑迪亚国家实验室，美国新墨西哥州阿尔伯克基 23 加州理工学院量子信息与物质研究所和沃尔特伯克理论物理研究所，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 24 Microsoft Quantum，美国华盛顿州雷德蒙德 25 华盛顿大学核理论研究所和物理系，美国华盛顿州西雅图