XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHolo
Holo/Or 的衍射光学元件
德国及其他国家：LASER COMPONENTS GmbH，电话：+49 8142 2864 0，传真：+49 8142 2864 11，info@lasercomponents.com 美国：LASER COMPONENTS IG, Inc.，电话：+1 603 821 7040，传真：+1 603 821 7041，info@laser-components.com 英国：LASER COMPONENTS (UK) Ltd.，电话：+44 1245 491 499，传真：+44 1245 491 801，info@lasercomponents.co.uk 法国：LASER COMPONENTS SAS，电话：+33 1 3959 5225，传真：+33 1 3959 5350，info@lasercomponents.fr
阿萨姆电子发展公司有限公司
- 打印服务，例如键入，翻译，封面设计，偏移打印，屏幕截图，年度报告的安全印刷，信息手册，新闻信，传单，访问卡，i卡，邀请卡，信号，信件，证书，证书，表格，表格，海报，海报，LEDGERS，LEDGERS，LEDGERS，LEDGERS，LEDGERS，登记册，日历，vinyl/flex banner，vinyl/flex banner，holo -gram- grop <<
相互作用的相互作用机制
（2020年7月31日收到； 2020年12月21日修订； 2020年12月23日接受）摘要。在这项研究中，对Covid-19的七种药物进行了构象分析。使用药物分子的最稳定构象体作为对接分析的初始数据。使用CavityPlus程序，确定了SARSCOV-2受体的COVID-19主要蛋白酶（M Pro）的Apo和Holo形式的最活跃的结合位点（M Pro）和Spike糖蛋白。使用Autodock Vina计划检查了7种FDA批准的药物（Arbidol，corchicine，Dexamethasone，favipiravir，Galideivir，hydroxychoroquine，Remdesivir）的相互作用机制。发现这七种药物中的六种在与APO形式的covid-19 m Pro和Spike糖蛋白结合结合方面更加稳定。此外，对研究的药物 - 蛋白质系统进行了一组分子力学（MM）Poisson-Boltzmann（PB）表面积（SA）计算，并进行了remdesivir的估计结合自由能和M Pro
1 TetR 型阻遏物的发散定向进化...
图 1 RolR 诱变、选择和半自动化高通量筛选工作流程。a. 全构象的 RolR 二聚体（PDB：3AQT），以及配体结合口袋的结构，其中残基 D149 为黑色，间苯二酚为青色，5Å 内选择用于诱变的 19 个残基为橙色，5Å 和 8Å 之间的残基为紫色。b. 组合活性位点饱和度测试 (CAST) 的笛卡尔结合口袋图。c. 六个氨基酸组组成了要用于诱变的 19 个残基。d. 生物传感器 TetA 双重选择的原理，使用 NiCl 2 对转录抑制能力进行负向选择，使用四环素对目标配体进行正向选择。e. 半自动化高通量筛选。在第 1 天，为每个候选分子挑选约 500 个菌落。第二天，使用声学液体处理器将 IPTG 和小分子分配到 384 孔板中。生长的菌落被稀释并分配到 384 个孔板中，使用液体处理工作站测试传感器的不同状态。第三天，荧光
FlowDock：生成蛋白质配体对接和亲和力预测的几何流量匹配
最近已经提出了动机的强大生成模型，但这些方法中很少有支持柔性蛋白质配体对接和亲和力估计。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。 导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。 此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。 对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。 此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。没有人可以直接对多种结合配体进行同时建模，也可以根据药理学相关的药物靶标进行严格的标准，从而阻碍了它们在药物发现工作中的广泛采用。导致这项工作，我们提出了FlowDock，这是一种基于条件流量匹配的深几何生成模型，该模型学会了将其直接映射到其绑定的（Holo）对应物中，以将其映射到任意数量的结合配体中。此外，Flowdock与其每种生成的蛋白质配体复杂结构中提供了预测的结构置信度评分和结合亲和力值，从而实现了新（多配体）药物目标的快速虚拟筛选。对于常用的PoseBusters基准数据集，Flotdock使用Unbound（APO）蛋白质输入结构实现了51％的盲区对接成功率，而没有任何来自多个序列比对的信息，并且对于具有挑战性的新Dockgen-E数据集，FlotDock与单次序列Chai-1的性能相匹配。此外，在第16个社区范围内的结构预测技术批判性评估（CASP16）的配体类别中，Flowdock在140种蛋白质配体复合物中的药理学结合亲和力估计的前5位方法中排名，证明了其在虚拟筛选中的学位表达的功效。可用性和实现源代码，数据和预训练的模型可在https://github.com/ bioinfaramefaraminelearning/flowdock上找到。
pinder：蛋白质相互作用数据集和评估资源
蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）是理解生物学过程并在治疗进步中起关键作用的基础。作为PPI增益吸引力的深度学习对接方法，基准测试协议和针对有效培训的数据集，用于有效培训和评估其在现实世界情景中的一般性功能和绩效。旨在克服现有方法的局限性，我们引入了Pinder，这是一个全面的注释数据集，该数据集使用结构聚类来得出非冗余接口的数据拆分和In-Incon-Includes holo（bound），apo（Unbound），apo（Unbound）和组合预测的结构。Pinder由2,319,564个二聚体PPI系统（最高2500万个增强PPI）和1,955个高质量测试PPI组成，并删除了接口数据泄漏。在方面，Pinder提供了一个带有180个二聚体的测试子集，可与Alphafold-Multimer进行比较，而没有任何接口泄漏其训练集。毫不奇怪，Pinder-Bench-Mark表明，在漏水测试集评估时，现有对接模型的性能被高估了。最重要的是，通过在Pinder界面聚集的分裂上重新培训，我们表明训练分裂的基于接口群集的采样，以及多样化且较少的漏水验证拆分，可实现强大的概括改进。