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采购计划（文本零件）
一般信息国家 /地区：乌兹别克斯坦银行的原始采购计划批准日期2021-08-18修订计划日期：（逗号划定，保留空白2025-02-05项目ID：P171683 GPN GPN GPN GPN GPN日期：项目名称：项目名称：电力部门转换和电力传输贷款 / Creditient No.1 no：tf / b377877.tf / b377787.47.88， 69430，TF / B5948执行机构（I Uzbekistan National Power Grid Grid < / div>
尼日利亚卫生系统上的人力资本祸害
摘要。这项工作旨在对Gabapentin（GPN）（GPN）的Mn（II），Co（ii），Ni（ii）和Cu（II）复合物进行计算研究，并将其配置为[M（GPN）（H 2 O）3（Cl）]。n H 2 O复合物（其中n = 2-6），使用DFT方法。它们以前是合成和表征的。DFT计算与实践研究非常吻合。金属络合物的键长降低或增加，而不是由于络合而不是配体的键长。复合物的键角预测中央金属离子周围的八面体环境预测SP 3 D 2或D 2 SP 3杂交。计算出的能量参数为负，表明金属复合物的稳定性。化合物的小能带间隙预测了电子转移的较高生物学活性和高趋势。理论和实验IR的可比频率可能归因于测量的不同阶段。药物的分子相互作用（GPN）及其金属（II）络合物的诱导拟合对接SP G得分表明，所有研究的化合物都与音白氨酸受体5-HT2C和D2多巴胺受体蛋白具有良好的相互作用。co（ii）-GPN与静脉受体5-HT2C的活性位点残基相互作用，其出色的码头得分为-7.370 kcal/mol，rmsd =1.581Å。另一方面，Ni（ii）-GPN的最佳码头得分为-6.638 kcal/mol，RMSD =1.995Å，D2多巴胺受体。
采购计划（文本零件）
一般信息国家：埃塞俄比亚银行的原始采购计划的批准日期2024-12-24修订的计划日期：（逗号划定，保留空白2024-12-24项目ID：P172479 GPN日期：P172479 GPN日期：2022-05-05-30协调局
采购计划（文本零件）
一般信息国家：塞拉利昂银行的原始采购计划的批准日期2022-03-28修订的计划日期：（逗号划分，划分，留空时间2025-01-08项目ID：P177077 GPN GPN GPN日期：项目名称：项目名称：项目名称：Sierra Leone Digital Transform Project lo：IDA / V4 MIN MIN MIN / V4 MIN MIN / V4 MIN MIN MIN / V4 / V4 / eDA / iDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA / EDA（IDA / V4220）
采购计划（文本零件）
一般信息国家：东部和南部非洲银行的原始采购计划的批准日期2021-12-15修订的计划日期：（逗号划定，保留空白2024-08-14项目ID：P180171 GPN GPN日期：项目名称：项目名称：项目名称：东部和南部非洲的区域性释放 / ID / DID / ida / d9 4：ID9110，ID9110，机构（I国家水资源管理局
采购计划（文本零件）
一般信息国家：塞拉利昂银行的原始采购计划的批准日期2022-03-28修订的计划日期：（逗号被划定，保留空白2024-08-27项目ID：P177077 GPN GPN日期：项目名称：项目名称：项目名称：Sierra Leone Digital Transform Project lo：IDA / VIRAINTIAN：IDA / V4 MIM IDA和IDA MIN IDA / IDA IDA IDA / EDA IDA IDA（I IDA）
DNA语言模型是基因组的有力预测指标 -
全基因组关联研究的扩展目录（GWAS）提供了各种物种的生物学知识，但是识别这些关联背后的因果变异仍然是一个重大挑战。实验验证既是劳动密集型又昂贵的验证，强调了需要准确，可扩展的计算方法来预测整个基因组遗传变异的影响。受到自然语言处理的最新进展的启发，在大型蛋白质序列数据库中无监督的预训练已证明在提取与蛋白质有关的复杂信息方面取得了成功。这些模型展示了使用无监督方法在编码区域中学习变异效应的问题。扩展了这一想法，我们在这里介绍了G Innomic P重新训练的N ETWORK（GPN），该模型旨在通过对基因组DNA的无监督预训练来学习全基因组变体效应。我们的模型还成功地学习了基因结构和DNA基序，而无需进行任何关注。为了证明其效用，我们对Arabidopsis thaliana的不和谐参考基因组进行了训练，在铜管序内训练了七个相关物种，并评估了其对拟南芥中植物变异的功能影响的abil，通过利用来自1001 Genomes genomes Project的拟南芥的功能影响。值得注意的是，GPN的表现优于基于流行的保护分数，例如门类和PHASTCON的预测因子。我们对拟南芥的预测可以可视化为UCSC基因组浏览器（https://genome.ucsc.edu/s/gbenegas/gbenegas/gpn-arabidopsis）中的序列徽标。我们仅使用其DNA序列提供代码（https://github.com/songlab-cal/gpn）为任何给定的物种训练GPN，从而实现了整个基因组中对变异效应的无监督预测。
