我们是一家医疗保健公司,在开发药物方面具有100多年的创新历史,以治疗严重的慢性疾病,例如糖尿病和肥胖症。通过科学,患者见解和伙伴关系,我们相信我们可以通过帮助改善健康并发挥自己最大的人类潜力来推动改变人们的生活。Semaglutide的发展是我们对慢性疾病患者的创新承诺的一个例子。semaglutide是基础分子,它是Novo Novo Novo的仅处方,FDA批准的药物的主要成分:Wegovy®(Semaglutide)注射2.4毫克的成人2.4毫克,适用于成人和12岁以上的儿童,肥胖或有些成年人患有肥胖症或有范围的儿童。毫克,1 mg或2 mg和2 mg和rybelsus®(semaglutide)片剂为2型糖尿病的成年人7 mg或14毫克。我们认为,Semaglutide分子代表了一个重大的科学进步,自2018年推出以来,许多人都实现了他们的治疗目标。在Novo Nordisk,患者安全至关重要。我们一直在密切监视Semaglutide(尤其是Ozempic®和Wegovy®)如何在主流和社交媒体中广泛讨论。由于这些前所未有的动态和对Semaglutide产品的高需求,我们认为继续提高认识,增强负责任的药物以及最终支持患者安全和积极的临床结果是我们的责任。关于Semaglutide产品这样,我们担心公共媒体和社交渠道的某些帐户,包括标签不使用Semaglutide来纯种化妆品或美学减肥的报告;市场上出售未知来源的“ semaglutide”的未授权版本; Ozempic®和Wegovy®被第三方促进,因为其使用不一致,其批准的指示;以及一些远程医疗提供商促进基于Semaglutide产品以减轻体重的临床评估。
1柔性电子学研究所(SIFE,FUTURE TECHNOGIES),FUJIAN柔性电子的主要实验室,福建师范大学和柔性电子海峡实验室(Slofe),富州,福建350117,中国。2福建师范大学物理与能源学院,富州,福建350117,中国。3功能纳米结构设计和组装的关键实验室,以及福建省纳米材料的省级主要实验室福吉安物质研究所,中国科学院,中国科学院,富士,富士,富士,中国350002。4 Xiamen稀土光电功能材料的主要实验室,Xiamen稀土材料研究所,海克西研究所,中国科学院,Xiamen 361021,中国。5物理,化学和生物学系(IFM),瑞典LinköpingLinköpingUniversity,瑞典。
必要时。2022年,Novo Nordisk进一步加强了其劳工行为守则,该法规为所有员工提供了一组最低劳动标准,包括以下各项:所有员工在没有罚款或制裁威胁的情况下自愿为公司工作。不接受童工,18岁以下的人受到任何危险工作和夜班的保护。Novo Nordisk的所有员工在标准工作周中的生活工资高20%,以满足其基本需求(及其家庭的需求)。此外,Novo Nordisk的全球最低标准是非班子父母的8周带薪假。此外,为了继续成为可持续的雇主,Novo Nordisk致力于多样性和包容性,以确保建立包容性的工作文化,并在所有管理层层面上实现平衡的性别代表。
在药物发现过程中,具有治疗所需生物学靶标的潜力的生物活性药物分子的从头设计是一项艰巨的任务。iSting方法倾向于利用靶蛋白的口袋结构来调节分子的产生。但是,即使是目标蛋白的口袋区域也可能包含冗余信息,因为口袋中的所有原子都构成与配体相互作用的原因。在这项工作中,我们提出了Pharmacobridge,这是一种通过扩散桥产生诱导所需的生物产生性的候选药物设计方法。我们的方法适应了扩散桥,可在SE(3)含量转化的方式下有效地将空间空间中的小麦克层布置转化为分子结构,从而提供了对生成分子上最佳生物化学特征布置的复杂控制。phar-macobridge被证明可以产生与蛋白质靶标具有高结合亲和力的命中率。
⁎神经塑性与疼痛中心,健康科学技术系,阿尔堡大学,阿尔堡大学,丹麦,丹麦,†胃肠病学和肝病学系,临床研究所,阿尔堡大学医院,阿尔伯格大学医院,阿尔伯格,阿尔伯格,丹麦,丹麦,丹麦 Complutense University of Madrid, Madrid, Spain, § Grupo InPhysio, Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Clínico San Carlos (IdISSC), Madrid, Spain, ¶ Danish Center for Health Services Research, Department of Clinical Medicine, Aalborg University, Aalborg, Denmark, ∥ Department of Physical Therapy, Occupational Therapy, Physical Medicine and Rehabilitation, Universidad Rey Juan Carlos(URJC),马德里,西班牙,⁎⁎Steno糖尿病中心北丹麦,临床研究所,奥尔堡大学医院,奥尔堡,丹麦,
1 美国农业部植物科学研究中心,美国明尼苏达州圣保罗 55108 2 明尼苏达大学植物精准基因组学中心,美国明尼苏达州圣保罗 55108 3 明尼苏达大学基因组工程中心,美国明尼苏达州圣保罗 55108 4 明尼苏达大学农学与植物遗传学系,美国明尼苏达州圣保罗 55108 5 马里兰大学植物科学与景观建筑系,美国马里兰州帕克分校 6 马里兰大学生物科学与生物技术研究所,美国马里兰州罗克维尔 7 植物发育激素控制实验室。生物科学系,高级农业学校“Luiz de Queiroz”,圣保罗大学,CP 09, 13418-900,皮拉西卡巴,圣保罗,巴西 8 马克斯普朗克分子植物生理学研究所,Am Muëhlenberg 1, 14476波茨坦戈尔姆,德国 9 Departamento de Biologia Vegetal,Universidade Federal de Vic¸osa,Vic¸osa,米纳斯吉拉斯州,CEP 36570-900,巴西
高通量的短读RNA-seq协议通常会产生成对的末端读数,其中片段的中部未延迟。我们探索是否可以在没有参考基因组的情况下从测序的两个末端重建全长片段,这是我们称为从头桥接的问题。解决此问题提供了更长,更具信息性的RNA-seq读取,并有益于下游RNA-Seq分析,例如转录本组装,表达量化和拼接不同分析。然而,由于替代剪接,成绩单噪声和测序错误,从头桥接是一项挑战且复杂的任务。尚不清楚数据是否为准确的桥接提供了SU CIENT信息,更不用说确定真正桥梁的E CIENT算法了。方法已被提出在存在参考基因组(称为基于参考的桥接)的情况下桥接成对的末端读取,但是由于后者使用的基础组合de Bruijn图(CDBG),算法远离从头桥接的缩放范围,后者通常包含数百万个角色和Edges和Edges和Edges和Edges。我们为此问题设计了一种新的截断的Dijk- Stra的算法,并提出了一种新型算法,该算法将最短的路径树重复使用,以避免从scratch中运行所有顶点的截断的di-jkstra的算法,以进一步加速。这些创新技术会产生可扩展的算法,这些算法可以在CDBG中桥接所有配对端的读数,并具有数百万个顶点。我们的实验表明,成对的RNA-seq读数可以在很大程度上准确地桥接。所得工具可在https://github.com/shao-group/rnabridge-denovo上免费获得。
人们经常提到的一个事实是,到本世纪中叶,全球人口增长率可能会超过全球农业生产增长率。此外,全球各地的生产力差异很大,但农业的大部分负担却落在少数物种的栽培上,这些物种大多位于不同于其驯化起源地的地方,而且往往受到截然不同的环境条件的影响( Fernie 和 Yan,2019 年)。最近的技术发展——主要是下一代测序技术的可及性和可负担性的增强——已经使我们能够鉴定出 100 多个驯化基因( Fernie 和 Yan,2019 年)。其中许多基因,例如与碎裂性、种子大小和休眠丧失相关的基因,在我们的作物物种中都得到了保留( Gross 和 Olsen,2010 年; Lenser 和 Theissen,2013 年)。然而,其他基因似乎只针对某些作物或作物类型,例如果实形状的改变(Xiao 等人,2008 年)或块茎的进化(Cheng 等人,2016 年;Hardigan 等人,2017 年)。确定基因后,它们可用于从头驯化,即对很少栽培或尚未驯化的物种进行遗传改良。关键是要确定表现出特定期望特性的物种,例如更高的产量和肥料利用率
蛋白质靶标的药物发现是一个非常费力,漫长且昂贵的过程。机器学习方法,尤其是深层生成网络可以大大减少开发时间和成本。然而,大多数方法意味着蛋白质粘合剂的先验知识,其物理化学特征或蛋白质的三维结构。这项工作中提出的方法生成具有预测能力结合靶蛋白的新分子,仅依靠其氨基酸序列。,我们将靶标特异性药物设计视为氨基酸“语言”和简化分子输入线进入系统表示分子的转化问题。为了解决这个问题,我们应用了变压器神经网络体系结构,这是一种序列转导任务的最新方法。变压器基于一种自我发项技术,该技术允许按顺序捕获项目之间的远程依赖性。该模型具有结构性新颖性的逼真的多样化化合物。药物发现中使用的计算出的物理化学特性和常见的指标属于合理的药物相似的值范围。
。cc-by 4.0国际许可(未经Peer Review尚未获得认证)是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人,该版本发布于2025年1月24日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.21.634218 doi:Biorxiv Preprint