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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。
肿瘤创新益处 - 发现
肿瘤创新益处10 Discovery Health Medical计划，注册号1125，受医学计划理事会的监管，并由Discovery Health（PTY）Ltd管理，注册号，1997/013480/07，授权的金融服务提供商。查找医疗保健提供者，Discovery Health应用程序是通过Discovery Health（PTY）Ltd带给您的；注册号1997/013480/07，授权金融服务提供商和医疗计划管理员。
专注于真正的一级铜金矿发现
Nyngan 项目 • 与合作伙伴 AngloGold Ashanti 合作的首次钻探计划的钻探结果 • 2025 年现场活动和 Kincora 管理费的概述（Nyngan 和 Nevertire） Cundumbul 项目： • 合作伙伴 Earth AI 首次钻探计划的钻探结果 • 2025 年现场活动概述 Bronze Fox 项目： • 合作伙伴 Orbminco Limited (OB1.ASX) 首次钻探计划的最新钻探结果显示近地表高品位和广泛的矿化系统 • 申请第二个（完整）采矿许可证 • 2025 年现场活动概述，包括初步地球物理和后续行动、高冲击浅层钻探（进一步资源扩展 + 新发现重点） Wongarbon 项目： • 开始 Fleet Space 多物理勘测 • 首次钻探计划
数据驱动方程发现揭示人类的非线性强化学习
强化学习 (RL) 的计算模型对我们理解人类行为和决策做出了重大贡献。然而，传统的 RL 模型通常采用线性方法来更新奖励预期，这可能会过度简化人类行为与奖励之间的微妙关系。为了应对这些挑战并探索强化学习的新模型，我们利用了一种使用方程发现算法的新型模型发现方法。这种方法目前主要用于物理学和生物学，它试图通过从一系列建议的线性和非线性函数中提出微分方程来捕获数据。使用这种新方法，我们能够识别一种新的 RL 模型，我们称之为二次 Q 加权模型。该模型表明，奖励预测误差服从非线性动力学并表现出负偏差，导致在期望值较低时奖励权重过低，而在期望值较高时奖励缺失权重过高。我们通过将我们的模型与 9 项已发表研究中使用的经典模型进行比较来测试其通用性。在已发布的九个数据集中的八个数据集中，我们的模型在预测准确度方面超越了传统模型，这不仅证明了其普遍性，还表明它有可能为人类学习的复杂性提供新的见解。这项工作展示了将新颖的行为任务与先进的计算方法相结合，作为揭示人类认知复杂模式的有效策略，标志着在开发可解释且广泛适用的计算模型方面迈出了重要一步。
发现小说和高度
考虑到FLT3-ITD突变在急性髓样白血病（AML）发展中的重要作用，FLT3抑制剂的研究和发育具有显着的治疗潜力。在这项研究中，我们鉴定了一种新型的高效小分子抑制剂FLIN-4，通过基于结构的虚拟筛选靶向FLT3。值得注意的是，FLIN-4在激酶活性抑制测定中显示出异常的抑制作用，对FLT3具有有效的抑制作用（IC 50 = 1.07±0.04 nm）。这种效力显着优于已知阳性抑制剂中端素的效力，显示出抑制效力的27倍。分子动力学模拟确定了FLIN-4和FLT3之间的稳定相互作用。此外，细胞毒性测定表明FLIN-4对AML细胞系MV4- 11具有显着的抗增殖活性（IC 50 = 1.31±0.06 nm）。总体而言，这些数据表明，FLIN-4作为AML的潜在治疗候选者，对于进一步的研究和开发非常有价值。
第 9 页 https://doi.org/10.59298/RIJSES/2025/519130 人工智能在加速药物发现创新中的作用
摘要 药物发现是一个复杂、昂贵且耗时的过程，通常需要十多年的时间和数十亿美元的资金才能发现新的治疗化合物。人工智能 (AI) 的最新进展改变了这一领域，使更高效、更具成本效益和创新的方法成为可能。本文探讨了人工智能在药物发现各个阶段的应用，从目标识别到化合物筛选和毒性预测。机器学习和深度学习技术被强调为提高预测准确性、优化分子特性建模和改进高通量筛选过程的关键贡献者。尽管它具有变革潜力，但数据质量、监管障碍和人工智能模型的“黑箱”性质等挑战仍然存在。通过解决这些限制，人工智能驱动的药物发现有望加速救命疗法的开发，同时降低成本和上市时间。关键词：人工智能、药物发现、机器学习、深度学习、高通量筛选。
根本原因通过因果发现而通过加固学习
本文通过将因果发现与增强学习整合到供应链中的产生供应风险的新颖方法是导致供应链中交付风险的归因。随着供应链的越来越复杂，根本原因分析的传统方法难以捕获各种因素之间的复杂相互关系，通常会导致虚假的相关性和次优决策。我们的方法通过利用因果发现来确定操作变量之间的真正因果关系，并加强学习来迭代地完善因果图。此方法可以准确识别后期交付的关键驱动因素，例如运输模式和交货状态，并提供可行的见解以优化供应链性能。我们将方法应用于现实世界中的供应链数据集，证明了其在揭示交付延迟的根本原因方面的有效性，并提供了缓解这些风险的策略。这些发现对提高运营效率，客户满意度和供应链中的整体盈利能力具有重大意义。
富兰克林生物技术发现基金
地区和 2025 年进一步降息的可能性。虽然唐纳德·特朗普的总统胜利以及进一步减税和扩张性财政政策的可能性支撑了美国股市，但美国以外的投资者担心当选总统的关税计划及其对全球贸易的影响。以美元计价的 MSCI 指数衡量，发达市场股票表现好于全球指数，而新兴市场股票表现不及全球指数。2024 年第四季度，全球 11 个股票板块中有 7 个遭到抛售，医疗保健位列第十，排名垫底。生物技术、制药和生命科学工具和服务行业表现最差；这三个行业整体下跌幅度都在 12% 至 13% 之间，不过医疗保健提供商和服务表现更差，而医疗技术是唯一一个上涨的行业。医疗保健板块的轮动归因于几个因素，因为投资者通常将资金从医疗保健领域转移出去，以利用经济中更具周期性的领域，包括 (1) 持续的监管不确定性影响药品定价和审批流程；(2) 医疗保健成本（包括劳动力和材料）的上涨速度快于一般通胀率（从而挤压了许多医疗保健公司的利润率）；(3) 医疗保健支出的增长速度低于整体经济；(4) 人们对当选总统唐纳德·特朗普的新政府和提案可能对医疗保健产生影响的风险有所察觉。预计特朗普将专注于放松管制和政策回滚，其中包括修改或扭转即将离任的总统乔·拜登的政策。这些问题带来了不确定性，尤其是对生物技术和制药公司而言。新政府还计划促进市场竞争和透明度，以帮助改善医疗保健的可及性并降低成本。然而，人们担心公共医疗保险计划可能会被削减，医疗补助计划可能会引入工作要求。由于罗伯特·肯尼迪（Robert F. Kennedy Jr.）等顾问对疫苗持怀疑态度，人们对公共卫生干预措施的变化感到担忧。这可能会影响投资者对参与疫苗生产和公共卫生运动的公司的信心。所有这些政策的具体内容仍不清楚，导致投资者持谨慎态度。生物技术行业在 2023 年获得了美国食品药品管理局 (FDA) 的药品批准数量创下历史新高，这可能会推动相关公司的收入在未来十年或更长时间内增长；该行业在 2024 年也创下了类似的速度，因为 FDA 批准了 50 种新型药物疗法（而 2023 年全年为 55 种）。创新步伐仍在继续，各公司报告了下一波癌症医学进步的临床进展，神经肌肉疾病和自身免疫性疾病。在医疗器械领域，脉冲场消融正在成为一种治疗心房颤动（一种心律不齐）的新模式，比以前的方法更安全、更快捷。同时，机器人手术的采用使手术更准确、疼痛更少、恢复时间更快、效果更好。最新的机器人手术系统的处理速度是前几代的 10,000 倍。整个行业还有更多的例子，预计未来几个月将针对癌症、肥胖症、狼疮和精神分裂症进行重要的临床试验和产品更新。