XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOptima
一种新型的生物启发的元疗法用于全局优化
本文介绍了山羊优化算法（GOA），这是一种新型的生物启发的元疗法，灵感来自山羊的适应性行为。从他们的觅食策略，运动模式和逃避寄生虫的能力中汲取灵感，果阿旨在有效地平衡探索和剥削。该算法结合了三种关键机制：用于全球搜索的自适应觅食策略，一种用于精炼解决方案的运动方法以及一种跳跃机制来逃避本地Optima。此外，解决方案过滤过程通过维持人群中的多样性来增强鲁棒性。果阿的性能是针对良好的元启发术评估的，包括颗粒群优化（PSO），灰狼优化器（GWO），遗传算法（GA），鲸鱼优化算法（WOA）和人造Bee Colony（ABC）。比较结果证明了果阿的出色收敛速度，增强的全球搜索效率以及提高的解决方案精度。这些改进的统计意义将通过Wilcoxon Rank-sum检验验证。尽管有效，果阿仍面临一些挑战，包括计算复杂性和对参数设置的敏感性，这为进一步的优化留出了空间。未来的研究将探讨自适应参数调整，与其他元启发式学的杂交以及供应链管理，生物信息学和能量优化的现实应用。调查结果表明，果阿在生物启发的优化技术方面提供了有希望的进步。
纳豆激酶封装纳米药物用于靶向溶栓：开发、改善体内溶栓效果以及超声/光声成像
摘要：纳豆激酶 (NK) 是一种强效的溶栓酶，可溶解血栓，在心血管疾病的治疗中被广泛使用。然而，由于其高分子量和蛋白质性质，稳定性和生物利用度问题使其有效输送仍然很困难。在本研究中，我们通过反相蒸发法开发了新型 NK 负载非靶向脂质体 (NK-LS) 和靶向脂质体 (RGD-NK-LS 和 AM-NK-LS)。通过 Zetasizer、SEM、TEM 和 AFM 进行物理化学表征 (粒度、多分散性指数、zeta 电位和形态)。Bradford 测定和 XPS 分析证实了靶向配体的表面结合成功。通过 CLSM、光子成像仪 optima 和流式细胞术进行的血小板相互作用研究表明，靶向脂质体的血小板结合亲和力明显较高 (P < 0.05)。使用人体血液和 CLSM 成像进行的纤维蛋白溶解研究进行了体外评估，证明了 AM-NK-LS 具有强大的抗血栓功效。此外，出血和凝血时间研究表明靶向脂质体没有任何出血并发症。此外，使用多普勒流量计和超声/光声成像对 Sprague-Dawley (SD) 大鼠体内 FeCl 3 模型进行的体内实验表明，靶向脂质体对血栓部位的血栓溶解率增加且具有强大的亲和力。此外，体外血液相容性和组织病理学研究证明了纳米制剂的安全性和生物相容性。关键词：纳豆激酶、血栓溶解、纤维蛋白溶解、血栓靶向、光声成像
纸的类型（条款）1三种异源乳酸的生化表征2来自乳酸菌，乳酸杆菌和L
摘要：在这项研究中，我们克隆并表征了三个细菌lac酶，来自10个CIES菌株的菌株，Pediococcus pediococcus pediococcus pediococcus pediococcus，paracasei lacticasibacillus paracasei和Lactocococcus乳酸乳酸菌和11个奶酪中分离出来的乳酸乳酸菌，并评估了其生物氨基化的能力，并评估了人类的生物氨基化能力。 2,2'-氮杂（3-乙基苯甲苯二唑啉-6-磺酸（ABTS）或天然（Epicatechin）介体13化合物。尽管已经将一些重组细菌腔酶进行了表征，并揭示了14个是使用或不使用介质来降解生物胺的生物学工具，但以前没有对天然介体的作用进行15项研究，例如在葡萄酒中发现的酚类底物，而在生物基因降解中，在葡萄酒中发现了16个一些蔬菜食品。三个重组细菌lac-17病例表现出乙状结肠动力学，相似的分子质量和不同的K 0.5以及在ABT上的特定活性18。它们是嗜酸的，最佳温度为28ºC，在19个温度高于37ºC的温度下的热稳定性较低。在没有任何20个介体的情况下，这三个laccase能够降解多巴胺，而其余的胺则没有降解。ABT的存在以某种方式改善了21种多巴胺和酪胺降解，而epicatechin的添加并不能改善其DEG 22辐射。这是第一项研究，其中将laccases使用的人工23介质的生物胺降解效率与天然介体进行了比较。24
加速核电 - 通过Burer-Monteiro分解
这项工作提出了一种快速的算法BM-Global，用于核总规化的凸和低级别基质优化问题。bm-Global效率通过低成本步骤来降低客观值，从而利用非概念但光滑的居民 - 蒙特利罗（BM）分解，而有效地逃脱了鞍点，并在saddle点上逃脱了鞍点，并以bm的态度来确保快速的核能速率，以确保快速的全局核能核能，以确保全局的核能范围，以确保全局的全局核能，以确保全局的核定速率，以确保界限的全局效率。在其上，多个近端梯度步骤。所提出的方法可以自适应地调整BM分解的等级，并可以通过多种识别工具在优化过程中自动确定BM分解问题的最佳等级。bm-Global因此，与现有矩阵 - 因子化方法相比，在参数调整上花费的时间少得多，这需要详尽的搜索才能查找此最佳等级。在现实世界中的大型建议系统，正规化内核估计和分子构象方面进行了广泛的实验，以确保BM-全球确实可以有效地呈现出潮汐的局部最小值，以使现有的BM的方法与状态级别相比，这是一个范围较高的核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 核 - 均与核能的核能降低了，均匀的核能是 - 正规化程序。根据这项研究，我们在https://www.github.com/leepei/bm-global/上发布了拟议的BM-Global的开源包。
对矩阵加权状态的半决赛放松 -
摘要 - 近年来，在所谓的可认证感知方法的发展中取得了显着进步，这些方法利用半闪烁，凸出放松，以找到对机器人技术中的感知问题的全球最佳选择。然而，其中许多放松依赖于简化促进问题制定的假设，例如各向同性测量噪声分布。在本文中，我们探讨了矩阵加权（各向异性）状态估计问题的半决赛松弛的紧密性，并揭示了其中潜伏在其中的局限性：基质加权因素会导致凸的松弛因失去紧密度。特别是我们表明，矩阵权重的本地化问题的半决赛松弛仅对于低噪声水平可能很紧。为了更好地理解这个问题，我们引入了状态估计的后验不确定性与通过凸面重新获得的证书矩阵之间的理论联系。考虑到这种联系，我们从经验上探讨了导致这种损失的因素，并证明可以使用冗余约束来恢复它。作为本文的第二项技术贡献，我们表明，当考虑矩阵重量时，不能使用标量加权大满贯的状态放松。我们提供了一种替代配方，并表明其SDP松弛并不紧密（即使对于非常低的噪声水平），除非使用特定的冗余约束。我们在模拟和现实世界数据上证明了制剂的紧密度。
固态发酵，用于链霉菌链球菌生产梅罗帕霉素。菌株MAR01
在链霉菌的自由培养系统中产生了抗生素梅罗帕霉素。菌株MAR01。筛选了五个固体底物（大米，小麦麸，贵格会，面包和玉米玉米），以支持其在固态发酵中支持梅罗帕霉素产生的能力。在批处理培养中，小麦麸皮记录了最高的抗菌活性，残留底物值最低。记录了地面玉米和贵格会的最高残留底物值。另一方面，未检测到水稻作为固体底物的抗菌活性。与自由培养系统相比，淀粉硝酸盐培养基在固态发酵中的原始强度可产生较低的抗菌活性。将这种介质的强度加倍，导致活动的增加，等效于自由培养。培养基的初始pH（7.0）和2 mL的孢子悬浮液（1 mL含5×10 9孢子/ml）是抗生素产生的最佳选择。水是从固态培养物中提取抗生素的最佳洗脱液。十分钟分钟足以使用混合器提取抗生素，而摇动时需要60分钟。使用渗透方法的半连续产生产生梅罗帕霉素，在4次运行（450-480 µ g/ml）上表现出或多或少恒定的抗菌活性。在固定床生物反应器中监测抗生素的半连续产生，并在第四次运行后获得最大活性（510 µg/ml），并且整体过程持续了85天。
使用线性逆建模对大西洋子午模式进行分析：季节性和区域影响
使用线性逆建模（LIM）研究了热带大西洋子午模式（AMM）的可预测性和可变性。使用“能量”规范对LIM进行分析，确定了两种最佳结构，这些结构经历了某些短暂生长，一种与El Nin〜 -Southern振荡（ENSO）有关，另一个与大西洋多年振荡（AMO）/AMM模式有关。使用AMM-norm对LIM进行分析，以识别与第二能量Optima相似结构（OPT2）的“ AMM Optimal”。AMM最佳和OPT2在高纬度大西洋中表现出两个SST异常。AMM最佳选择还包含第一个能量最佳（ENSO）的某些元素，表明LIM捕获了ENSO与AMM之间众所周知的关系。LIM预测与观察到的AMM的季节性相关性在北方弹簧期间的AMM可预测性增强，并且在9月左右初始化的长期（约11-15个月）预测。lims，以确定AMM上的热带pacifip和中纬度和高纬度SST的影响。对区域LIM的分析表明，热带PACIFIC是北方弹簧期间AMM可预测性的原因。中至高纬度SST异常有助于北方夏季和秋季AMM可预测性，并负责从9月的初始条件开始增强可预测性。分析全lim的经验正常模式确定了这些物理关系。结果表明，中高纬度大西洋SST异常在产生AMM（和热带大西洋SST）变化中的潜在重要作用，尽管尚不清楚这些异常是否提供任何社会有用的预测技能。
Marco：组合优化的内存增强框架
神经组合优化（NCO）是一个新兴领域，采用深度学习技术来解决组合优化问题作为独立的求解器。尽管具有潜力，但现有的NCO方法通常会避免效率低下的搜索空间探索，这通常会导致对先前访问的州的局部最佳捕集或重大探索。本文介绍了一种多功能框架，以组合优化为内存的增强（MARCO），可用于通过Innova的内存模块来增强NCO中的建设性和反复证明方法。Marco存储在整个优化轨迹中收集的数据，并在每个状态下检索上下文相关的信息。以这种方式，搜索以两个综合标准为指导：就解决方案的质量而做出最佳决定，并避免重新研究已经探索的解决方案。这种方法可以更有效地利用可用的选择预算。此外，由于NCO模型的并行性质，几个搜索线程可以同时运行，所有搜索线程都可以共享相同的内存模块，从而实现了有效的协作利用。经验评估是根据最大切割，最大独立集和推销推销员的问题进行的，表明内存模块有效地增加了探索，并促进了模型，以发现各种质量，更高质量的解决方案。Marco在低计算成本中实现了良好的性能，在NCO领域建立了有希望的新方向。
计算机模拟揭示了设计酶中化学步骤的完全熵活化屏障
摘要：尽管蛋白质结构的计算机设计取得了进展，但事实证明，通过此类方法设计有效的酶催化剂非常困难。该领域的挑战之一是通过计算机设计催化肯普消除反应的酶，这种反应在自然界中是观察不到的。在几种此类设计中，有一系列的催化速率常数可以通过实验室进化提高几千倍，尽管与催化类似化学反应的天然酶相比仍然很小。这些进化的设计酶还表现出与热展开无关的异常温度最适值。在这里，我们报告了这些酶的催化反应和构象热力学的广泛计算机模拟，以分析催化活性低和温度行为异常的根本原因。结果表明，酶-底物复合物存在较低的能量状态，这在具有过渡态类似物的晶体结构中是看不到的，这解释了低活性的原因。化学步骤和两种反应物状态之间的过渡的计算阿伦尼乌斯和范特霍夫图均为线性，并且发现所得的反应热力学使催化屏障完全熵化。基于我们计算出的热力学参数的动力学建模为最佳温度提供了两种可能的定量解释：308 K 时限速步骤的变化或底物结合后热容量变化为 − 0.3 kcal/mol/K，其中实验数据似乎与前者最为一致。关键词：酶动力学、Kemp 消除、酶设计、熵、热容量 ■ 简介
集群学习辅助定向进化
其中 x 是序列，f(x) 是未知的序列到适应度图。DE 是一种黑盒优化问题，它按顺序查询序列进行实验筛选。贪婪搜索能够有效地用最少的实验找到改进的序列，但由于适应度景观中普遍存在的上位性，它通常仅限于探索局部最优 2 – 4 。另一方面，通过多位点饱和诱变进行随机探索不可避免地会产生庞大的组合文库，这往往会超出筛选能力 5 。一种以最小的实验负担搜索上位性景观的有效策略是十分可取的。过去十年，生物数据的机器学习 (ML)（包括深度学习，DL）算法得到了快速发展 6 – 10 。监督模型可以学习蛋白质与适应度之间的关系，并提供酶活性和选择性3、蛋白质热稳定性11、蛋白质折叠能12、13、蛋白质溶解度14、蛋白质-配体结合亲和力15和蛋白质-蛋白质结合亲和力16的定量预测。由于获取监督标签的成本高昂，自监督蛋白质嵌入已成为蛋白质建模的重要范例。通过对自然进化产生的大量未标记序列数据进行训练，自监督蛋白质嵌入可以捕获序列中大量潜在的生物信息，并将信息传递给下游的监督任务17、18。许多模型架构（如变分