XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFt
摘要该研究采用计算策略来识别对结核分枝杆菌FTSZ的潜在抑制剂，这是一种关键的细胞分裂
摘要该研究采用计算策略来鉴定对结核分枝杆菌FTSZ的潜在抑制剂，这是一种关键的细胞分裂蛋白。对FTSZ的晶体结构进行了精心验证，是基于药效团的虚拟筛选和随后的分子对接模拟的基础。piperine是一种源自黑胡椒的天然配体，指导了三分药团模型的开发，该模型成功筛选了多种化学数据库。十种顶级化合物以有希望的药效分数出现，证明了与FTSZ结合位点的潜在相互作用。分子对接模拟揭示了特定化合物，包括Zinc000012440615和Zinc000014658239，分别显示出对口袋C5和C1的一致偏好。FTSZ的结构分析揭示了一套不同的口袋（C1 – C5），其体积和尺寸不同，强调了蛋白质结构的复杂性。这些发现为潜在的抑制剂提供了至关重要的见解，以进一步实验验证和针对结核分枝杆菌的药物开发。关键词：结核分枝杆菌，FTSZ蛋白，分子对接，药物团筛查，计算药物发现，杂氨酸，晶体结构验证，虚拟筛选，铅化合物，袋装分析。国际药品保证杂志。2024; 15（1）：351-356。支持来源：零。利益冲突：无国际药品保证杂志（2024）； DOI: 10.25258/ijpqa.15.1.56 How to cite this article: Deore S, Wagh V, Thube U, Kayande N, Tare H. In-silico Discovery of Potential Mycobacterium tuberculosis Cell Division Protein FtsZ Inhibitors: A Natural Ligand Piperine-Derived 3-Point Pharmacophore Screening and Structure-Guided Blind Docking Study.
NEB Pocket Guide手工艺食谱
Wyckmans的Annemia贡献者，Judith Borsboom-范·伯登（Van Borden），何塞·罗德里格斯（JoséRodriguez），哈里安（Harian），圣约翰（St. Lyngstad's Ingfrid, Schwai Markus, Youth, Francesco Camilli, Deborah of Navarre, Macha Tomas, Clara Dvorakova, Irene Garophalo, Maria Hansen, Constantine Douka, Marjolein Cremor, Andrew Switzer, Federica Colombo, Leonardo of Cameli, Lantieri, Anna Chiara of Benedetti,塞西莉亚·马佐利（Cecilia mazzoli Janine Verever，Jarnette Deegan，Gerald Walsh，Reeves，Rosie Webb，
bcftools/升降机：转化基因组组件跨基因变异的准确而全面的工具
1医学和人口遗传学计划，麻省理工学院和哈佛大学，马萨诸塞州剑桥市，美国马萨诸塞州剑桥市2142，美国2史丹利中心，麻省理工学院和哈佛大学，马萨诸塞州剑桥大学，美国马萨诸塞州剑桥市，美国3号，美国3号遗传学部，哈佛大学 02130, United States 5 Booz Allen Hamilton Inc, McLean, VA 22102, United States 6 Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, SUNY Downstate Health Sciences University, Brooklyn, NY 11203, United States 7 Institute for Genomics in Health, SUNY Downstate Health Sciences University, Brooklyn, NY 11203, United States 8 Cooperative Studies Program, VA New York Harbor Healthcare System,布鲁克林，纽约州11209，美国和9号精神病学系，罗伯特·伍德·约翰逊医学院，新不伦瑞克省，新泽西州08901，美国 *通讯作者。斯坦利中心，麻省理工学院和哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州02142，美国。电子邮件：giulio.genovese@gmail.com副编辑：Christina Kendziorski电子邮件：giulio.genovese@gmail.com副编辑：Christina Kendziorski
bcftools/升降机
1医学和人口遗传学计划，麻省理工学院和哈佛大学广泛研究所，剑桥，02142，马萨诸塞州，美国，2史丹利中心，哈佛大学和麻省理工学院，剑桥大学，剑桥大学，02142，马萨诸塞州，美国，美国3号，哈佛医学院3，波士顿医学院，美国，美国马萨诸塞州42115，美国42115波士顿，02130，美国马萨诸塞州，5 Booz Allen Hamilton Inc.，麦克莱恩，麦克莱恩，22102，弗吉尼亚州，美国6，精神病学和行为科学系，纽约州立大学健康科学大学，布鲁克林，布鲁克林，11203，纽约州，纽约州，美国，美国7号，纽约州7个研究所。研究计划，纽约港口医疗保健系统，布鲁克林，11209，纽约州，美国和9号精神病学系，罗伯特·伍德·约翰逊医学院，新不伦瑞克省，08901，美国新泽西州，美国，美国
软件工程中的机器学习方法
I.引言热视角包括人工智能（AI），机器学习（ML），数据挖掘和大数据分析。这些领域对于科学交流至关重要。象征着它们对现代文化的影响。机器学习开发了通过经验改进的程序。机器学习算法运行良好。它在许多领域都有用。机器学习领域已提高。用于软件工程中的特征提取和测试。软件开发人员可以更好地了解机器学习方法，并通过评估假设和保证来帮助用户选择和执行最佳方法。未来的软件工程（SE）方法和技术将需要更多的自动化以适应不断变化的软件开发方法。该系统是轻巧，适应性和可扩展性的，可以满足开发人员不断上升的需求并提高生产率。用户的文本增加了对机器学习（ML）应用程序的依赖，需要高级工程技术，以创建一个可以适应未来需求的强，弹性的系统。日益增长的依赖强调了对高级和有组织的工程程序的需求。
不受 Ft Moore 身份证设施支持的单位列表，用于军事 CAC 士兵准备处理 Ft Moore GA（CAC“所有“CAC，PIN 重置或
不受 Ft Moore 身份证设施支持的单位列表 军事 CAC 士兵准备处理 Ft Moore GA（CAC“所有”CAC、PIN 重置或 CAC 相关问题）BLDG 2295 INDIANHEAD RD 仅接受预约 此地点不接待家庭成员 Fort Moore, GA 31905 (706) 545-3173
seizft：可解释的癫痫发作的机器学习
摘要：这项工作提出了Seizft - 一种新型的癫痫发作检测框架，该框架利用机器学习使用可穿戴的Sensordot EEG数据自动检测癫痫发作。受到可预处的睡眠阶段的启发，我们的新方法采用了数据增强，有意义的特征提取和决策树的独特组合，以提高对脑电图变化的弹性，并提高概括以概括为看不见数据的能力。傅立叶变换（FT）替代物被用来增加样本量并改善标记的非塞兹和癫痫发作时期之间的平衡。为了增强模型稳定性和准确性，Seizft通过Catboost Classifier利用决策树的集合来将EEG记录的每一秒分类为癫痫发作或非癫痫发作。SEIZIT1数据集用于培训，SEIZIT2数据集用于验证和测试。使用两个主要指标：使用AINY-ROVERLAP方法（OVLP）和错误的警报（FA）速率（使用基于Epoch的评分（Epoch））评估了用于癫痫发作检测的模型性能。值得注意的是，Seizft在2023年2023年国际声学，言语和信号处理国际会议上（ICASSP）的癫痫发作检测挑战（ICASSP）的一系列最先进的癫痫发作检测算法（ICASSP）。seizft在准确的癫痫发作检测中优于最先进的黑盒模型，并最小化错误警报，总分获得了40.15的总分，在两个任务中结合了OVLP和时期，并且比下一个最佳方法的改善约为30％。Seizft的解释性是一个关键优势，因为它促进了医疗保健专业人员的信任和问责制。从Seizft提取的最预测性的癫痫发作检测特征是：三角波，四分位数范围，标准偏差，总绝对功率，Theta波，三角洲与Theta的比率，BINNED熵，Hjorth Complextity，Delta + Theta + Theta和Higuchi Fractal Fractal Ristermension。总而言之，将Seizft成功应用于可穿戴的Sensordot数据表明，它可能进行实时，连续监测的潜力，以改善个性化医学癫痫。
莱文沃思堡 SFL-TAP-20220608132251 - 陆军驻地
国防部指南要求所有希望参加军事设施活动的学校遵循特定程序。设施访问请求必须通过学术机构 ArmyIgnitED 门户提交。如果您不是教育机构，则无需遵循这些程序。请注意，在设施教育服务官员批准访问之前，不会接受任何学校的活动注册。访问获得批准后，教育服务官员将通知学校 POC 和我的办公室。当学校 POC 收到教育办公室批准通知后，即可提交注册表以预订活动席位。有关学校访问的问题，请联系教育服务官员，电话：913-684-7340，邮箱：karla.a.guardadohope.civ@army.mil。