SARS-CoV-2 肽选择免疫信息学分析工作流程。A) SARS-CoV-2 抗原选择策略。B) SARS-CoV-2 刺突三聚体 (PDB ID 6VXX) 表面表示为灰色。每个单体的受体结合域 (RBD) 以橙色突出显示。计算机工作流程中排名靠前的表位序列以黄色 (RBD 区域) 和绿色 (其他刺突区域) 突出显示。在顶视图中,选定的肽以红色突出显示 (MHC-I
2.2.FMS 性能数据库 (PDB) 98 2.3.PDB 更新 99 2.4.性能因子定义 99 2.4.1.一般 99 2.4.2.基本 FMS 性能因子 100 2.4.3.监控燃料因子 101 2.4.4.FMS 性能因子 102 2.5.基本 FMS 性能因子 102 2.5.1.一般假设 103 2.5.2.A300-600/A310 飞机 103 2.5.3.A320 “CFM” 发动机 103 2.5.4.A320 “IAE” 系列:105 2.5.5.A330 飞机 106 2.5.6.A340 飞机 107 2.6.更改性能系数的程序 108 2.6.1.A300-600/A310 飞机 109 2.6.2.A320 系列飞机 109 2.6.3.A330/A340 飞机 110 2.7.性能系数的影响 110 2.7.1.预计机上燃油量 (EFOB) 和预计着陆重量 110 2.7.2.经济速度/马赫数 111 2.7.3.特性速度 111 2.7.4.建议最大高度 (REC MAX ALT) 111 2.7.5.最佳高度 (OPT ALT) 112
摘要:金属配合物的化学性质在很大程度上取决于与金属中心配位的配体的数量和几何排列。现有的确定配位数或几何形状的方法依赖于准确性和计算成本之间的权衡,这阻碍了它们在大型结构数据集研究中的应用。在此,我们提出了 MetalHawk ( https://github.com/vrettasm/MetalHawk ),这是一种基于机器学习的方法,通过人工神经网络 (ANN) 同时对金属位点的配位数和几何形状进行分类,这些网络使用剑桥结构数据库 (CSD) 和金属蛋白数据库 (MetalPDB) 进行训练。我们证明,CSD 训练的模型可用于对属于最常见配位数和几何形状类别的位点进行分类,对于 CSD 沉积的金属位点,平衡准确度等于 96.51%。我们还发现,CSD 训练模型能够对 MetalPDB 数据库中的生物无机金属位点进行分类,在整个 PDB 数据集上的平衡准确度为 84.29%,在 PDB 验证集中手动审核的位点上的平衡准确度为 91.66%。此外,我们报告的证据表明,CSD 训练模型的输出向量可以被视为金属位点扭曲的代理指标,表明这些可以解释为金属位点结构中存在的细微几何特征的低维表示。
• 可选择屏蔽测试主数据库中的敏感数据 • 使用一条命令从此处创建节省空间的测试/开发数据库,适用于 PDB • 快照上提供 Exadata Smart 功能(查询卸载、存储索引、智能日志、智能闪存缓存、HCC 等) • 挑战 — 刷新测试主数据库会使现有快照无效;必须创建新的完整测试主数据库才能创建新的刷新的 Exadata 快照
图2:X射线晶体学通过X射线晶体屏幕。(a)TRF1 TRFH单体的卡通表示,其1286 PANDDA事件被叠加为蓝色球体。每个循环数代表pandda配体结合位点。TIN2 TBM结合位点,站点6,以绿色突出显示。(b)19精制和叠加的TRF1 TRFH结构的卡通表示,其命中片段结合在TIN2 TBM结合位点中。(c)与B中相同的结构,但没有结合的片段命中,显示了与片段结合的四个关键残基的相对位置(R102,E106,Q127,R131)。(d)TRF1 TRFH -TIN2 TBM晶体结构(PDB 3BQO)13的卡通表示,其中四个残基与碎片结合在一起,显示为蓝色棒,而TIN2 TBM显示为洋红色棒。(e)TRF1 TRFH的R131与命中片段的酰胺组之间的H-键的示例(3)。(f)命中片段(6)的示例,其中一个halide组埋在TRF1 TRFH的亮氨酸袋中,用TIN2 TBM肽(PDB 3BQO)13叠加为卡通和L260。(g)TRF1 TRFH的R131与命中片段的芳基(13)之间的阳离子-PI相互作用的示例。(H)Xchem的晶体结构命中片段5与TRF1 TRFH结合,相邻的不对称单元以灰色显示。
图 2:模型概述。所研究蛋白质的 PDB 文件用于生成其图形表示。然后,将 POI 和 E3 连接酶的这些图形表示传递到预先训练的 GearNet 进行特征提取,同时从 PROTAC 组件的 SMILES 中收集指纹。然后将各个特征连接起来,并将连接的向量传递到机器学习模型(XGBoost、随机森林或 MLP)以预测 PROTAC 的 DC 50 值。单个示例的多格式标签允许在回归和分类任务中训练所研究的模型。
蛋白激酶功能和与药物的相互作用部分由DFG和w-C-螺旋序的运动控制,这使激酶能够采用各种构象状态。小分子配体引起具有不同选择性谱和停留时间的治疗作用,通常取决于它们结合的激酶构象。然而,在不活动状态下,实验确定的激酶的实验确定的结构数据的可用性限制了该主要蛋白质家族的药物发现工作。基于AI的现代结构建模方法具有探索以前实验未知的可吸毒构象空间的潜力。在这里,我们首先评估了PDB中激酶的当前构象空间以及由Alphafold2(AF2)(1)(1)和Esmfold(2)生成的模型,这是两种基于AI的显着结构预测方法。然后,我们根据此参数探索构象多样性的能力,研究了AF2在各种多序列比对(MSA)深度下预测不同构象中的激酶结构的能力。我们的结果表明,在PDB中,AF2和ESMFOLD产生的结构模型存在偏差,而Esmfold朝着活跃状态中的激酶结构而不是替代构象,尤其是DFG基序控制的构象。最后,我们证明,使用AF2在较低的MSA深度上预测激酶结构可以探索这些替代构型的空间,包括识别398个激酶的先前未观察到的构象。我们对AF2对结构建模的分析结果创造了一种新的途径,以追求新的治疗剂,以针对臭名昭著的难以靶向的蛋白质家族。
图1。a)与NAD +和D-甲酸盐复合的人磷酸脱氢酶(PHGDH)的晶体结构(PDB ID。2G76)。b)天然底物的2D结构,3-磷酸甘油酸(3-PG)和底物类似物D-麦酸盐。c)位点I(T55,K57,G78,V79,D80,N81,V82,R134,R134,F261和E264)和SITE II(S11,N34,L35,L35,T55,T56和K57)的关键残留。其中T55和K57在网站I和II中都是常见的。d)Pkumdl-WQ-2101的2D结构; in1,pkumdl-WQ-2201; in2。
资本转移的紧迫性1。约有57%的印度尼西亚人口集中在Java 2。Java的经济贡献为59%对国家GDP3。Java的水供应危机,尤其是DKI Jakarta和East Java4。 Java中最大的土地转换5。 DKI Jakarta的城市化增长很高6。 降低了环境承载能力,洪水危害的威胁,地震和降落在DKI JakartaJava的水供应危机,尤其是DKI Jakarta和East Java4。Java中最大的土地转换5。DKI Jakarta的城市化增长很高6。降低了环境承载能力,洪水危害的威胁,地震和降落在DKI Jakarta