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针对COVID的潜在药物分子的虚拟筛查靶标：一种药物重新利用方法
摘要：严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）破坏了全球正常生活。这种致命的病毒显示出许多变体，并在各个国家夺走了许多生命。尖峰蛋白在该病毒的传播和感染性中起主要作用。科学界正在努力统治这种病毒并挽救人类的生命。在这项工作中，重新利用的药物已成为筛查FDA批准药物的可靠工具。在本研究中，我们对两个重要的COVID-19靶标（非结构性蛋白质和主蛋白酶）进行了虚拟筛选，其中PDB IDS 6W4H，6LU7和6W63。对基于对接得分，结合能和有效命中的最佳药物进行了比较分析。在265个分子中，最佳的7个分子对这两个靶标都显示出可靠的命中。最佳七种药物，即萨奎那韦，indinavir，tenofovir alafenamide，ritonavir，nelfinavir麦锡酸盐，头孢菌素和plazomicin。我们的结果表明，这些配体组合或单独的配体可以作为针对SARS COV-2开发药物的新型前景。
3D RNA逆设计的几何深度学习
计算RNA设计任务通常被提出为反问题，其中设计序列是基于采用单个所需的二级结构而不考虑3D几何和构象多样性的。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨干上运行的G型RNA de标志管道，以设计明确解释结构和动力学的序列。在引擎盖下，Grnade是一个多状态图神经网络，它在一个或多个3D主干结构上生成候选RNA序列，在该结构中，碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。[2010]，与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报道的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计的新基准上的实用性，以及对最近的RNA聚合酶核酶结构的回顾性分析中突变适应性景观的零摄像排名。
动物学和遗传学系
事件：使用生物信息学工具日期和时间探索生物序列：28-05-2024场地：房间号215，计算机实验室公司的主人：动物学和遗传学系助理教授Deepa Gopinath博士。资源人员：Nimmi Haridas博士，喀拉拉邦高知的Cirist生态系统应用科学家。研讨会的目的是向学生介绍基本的生物信息学工具和核苷酸分析的应用，以提供对遗传学，进化模型和系统发育分析中基因分析的洞察力以及基因分析的应用。Nimmi博士将参与者介绍了OMICS技术，包括基因组学，蛋白质组学，转录组学和代谢组学，及其在生物医学，遗传和进化研究中的应用。 她概述了一些关键数据库，例如GenBank，Ensembl，Uniprot以及使用Blast，FastA等在线工具进行的序列检索和分析。 参与者在使用生物信息学工具进行序列对齐，搜索和分析方面接受了动手培训。 参与者从Genbank数据库中检索了序列，并使用BLAST将这些序列与已知遗传数据进行比较。 参与者使用Clustal Omega对来自不同物种的一组蛋白质序列（如血红蛋白）进行多个序列比对。 使用PDB文件可视化蛋白质和核酸的3D结构。 学生使用Rasmol练习，以突出蛋白质结构中的α-螺旋和β-谱。 研讨会成功地实现了为参与者提供基本生物信息学技能的目标。Nimmi博士将参与者介绍了OMICS技术，包括基因组学，蛋白质组学，转录组学和代谢组学，及其在生物医学，遗传和进化研究中的应用。她概述了一些关键数据库，例如GenBank，Ensembl，Uniprot以及使用Blast，FastA等在线工具进行的序列检索和分析。参与者在使用生物信息学工具进行序列对齐，搜索和分析方面接受了动手培训。参与者从Genbank数据库中检索了序列，并使用BLAST将这些序列与已知遗传数据进行比较。参与者使用Clustal Omega对来自不同物种的一组蛋白质序列（如血红蛋白）进行多个序列比对。使用PDB文件可视化蛋白质和核酸的3D结构。学生使用Rasmol练习，以突出蛋白质结构中的α-螺旋和β-谱。研讨会成功地实现了为参与者提供基本生物信息学技能的目标。
grnade：3D RNA逆设计的几何深度学习
计算RNA设计任务通常被提出为反问题，其中设计序列是基于采用单个所需的二级结构而不考虑3D几何和构象多样性的。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨干上运行的G型RNA de标志管道，以设计明确解释结构和动力学的序列。在引擎盖下，Grnade是一个多状态图神经网络，它在一个或多个3D主干结构上生成候选RNA序列，在该结构中，碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。[2010]，与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报道的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计的新基准上的实用性，以及对最近的RNA聚合酶核酶结构的回顾性分析中突变适应性景观的零摄像排名。
附录ERG变体研究网络
补充图3。生殖线ERG（P.Y373C）变体的保护和作用。（a）P.Y373C变体映射在ERG蛋白上（NM_182914）。（b）在跨物种的人类ETS转录因子和直系同源ERG蛋白的P.Y373C变体周围的氨基酸保存。（c）ERG P.Y373C变体对DNA结合的预测影响。预测极地接触（溶剂排除的氢键）（红线）和由于诱变引起的预测极性接触破坏（灰色虚线）。3D蛋白质建模在ERG-DNA X射线晶体学模型（PDB ID：6VGE A链中）进行，该模型从Uniprot Online数据库中获得。Pymol用于可视化P.Y373C的预测结构影响。（d）P.Y373C VAF与血小板计数的比较。液滴数字PCR用于确定来自族的1个成员的VAF（I-1，I-2，II-1，II-2）（表1-患者15、16、17）在显示的时间点上样本，还绘制了相应时间点的血小板计数。单核细胞（MNC），骨髓（BM），间充质基质细胞（MSC）。
基于 DFT、分子对接和药代动力学研究的鹰嘴豆素 A 作为潜在乳腺癌药物的计算机辅助分析
摘要：乳腺癌是全球最常见、最致命的癌症类型。鹰嘴豆素A是一种天然异黄酮，具有多种生物学和药理学特性。本研究利用密度函数理论（DFT）的量子化学研究探索鹰嘴豆素A的结构特征，并通过分子对接模拟揭示其抑制乳腺癌的特性。首先使用DFT/B3LYP方法以6-311++（d，p）基组对先导分子进行优化。进行模拟静电势以评估先导分子的反应性，并通过基于能隙、化学势（μ）、电负性（χ）、硬度（η）和软度（S）值的HOMO-LUMO分析评估分子反应性和稳定性。进行Mulliken原子电荷分布以确定分子的反应位点，并进行自然布居分析以计算电子分布。随后通过分子对接研究评估鹰嘴豆素A与乳腺癌靶蛋白的相互作用，并通过药代动力学评价评价先导分子的类药性，结果表明该先导分子没有违反Lipinski规则，对HER-2（PDB ID：2IOK）具有最高的结合亲和力，对接评分为-9.2Kcal/mol。
使用新Endercript服务器
endcript 2是一款友好的Web服务器，用于以符合方式提取和渲染对第四纪蛋白质结构信息的全面分析。这一重大升级已全面设计，以通过交互式3D可视化提高速度，准确性和USABIL。它需要对我们众所周知的序列比对渲染器Espript的新版本3进行优势，以减少计算时间来处理大量数据。从单个PDB输入或文件中，端目构图显示出与查询同源的蛋白质多种蛋白质对齐的高质量图，并根据残基保守性颜色。此外，还描述了实验二级结构元素以及一组相关的生物物理和结构数据。现在，所有这些信息和更多信息都在交互式3D Pymol表示上映射。多亏了其自适应和严格的算法，专家用户的初学者可以将设置修改为满足他们的需求。endcript也已被升级为开放平台，用于可视化来自外部Biotool Web服务器的多个生化和结构数据，并具有2D和3D表示。endcript 2和es- pript 3分别在http://endscript.ibcp.fr和http://espript.ibcp.fr上免费获得。
将动态网络分析与人工智能相结合，以增强 PD-L1：Affibody 相互作用中的表位预测
图 2：PD-L1：Affibody 复合物的结构预测结果。A) PDB 中发现的 PD-L1 复合物的天然接触以红色突出显示 B) PD-L1 和 Affibody 结合方向的比较分析：Alphafold2 Multimer、ClusPro 和 ZDock 预测。每种预测方法排名前 3 位的结构描绘了 PD-L1 和 Affibody 的结合方向。所有预测中两个主要方向是一致的：一个平行于 beta 片层，另一个垂直于它。这突出了计算方法在捕获该复合物的假定结合模式方面的融合。C) 两个提议方向的说明。DF) 从平行和垂直方向的十六个 100 纳秒全原子 MD 模拟重复中获得的独立属性的箱线图。D) 拟合到 PD-L1 后的 Affibody RMSD。 E) 使用分子力学泊松-玻尔兹曼表面积 (MM-PBSA) 方法估计结合自由能。F) 用垂直平均值归一化的界面残基相关性总和。这些基于 MD 的指标的综合分析强烈支持 PD-L1 和 Affibody 之间的垂直结合模式是最可能的配置，强调了计算评估方法的稳健性和一致性。
kpmg网络威胁情报平台
通过phpmyadmin和wordpress等Web应用程序中的漏洞来实现初始访问，并在折衷的服务器上部署ASPXSPY Web Shell以供初始控制。Web壳收集系统详细信息和地图网络，使用Mimikatz，PrintNotifyPotato，Badpotato和Godpotato等工具进行凭证收获。网络中的横向移动通过RDP利用了凭借凭证，针对其他Windows IIS服务器，部署Web壳以及安装诸如Plugx和Badiis之类的恶意软件。管理员权限被克隆到访客帐户中，以提高管理级别的高度，从而创建了诸如“ admin $”之类的隐藏式管理帐户以进行持久性，后来被删除。折衷的服务器被重新接触以验证操作状态并维护访问，重新下载Web shell和管理管理帐户。文件隐藏技术通过将Badiis放置在Kaspersky SDK等目录中，使用PDB字符串伪装并修改文件属性以逃避检测来隐藏恶意软件。插件和其他工具用于C2通信，RDP被禁用并启用，以维护访问并涵盖篡改的迹象。搜索引擎算法被操纵以提高网站排名，使用Badiis改变HTTP响应，执行SEO欺诈和代理恶意通信。
三萜衍生物作为SARS-COV-2的RBD尖峰蛋白的潜在抑制剂：一种硅方法
摘要：2019年新的冠状病毒SARS-COV-2的出现启动了国际公共卫生紧急情况。尽管疫苗接种的迅速进展减少了死亡人数，但仍需要替代治疗以克服该疾病的疗法。众所周知，感染始于峰值糖蛋白（病毒表面）和血管紧张素转化酶2细胞受体（ACE2）的相互作用。因此，促进病毒抑制的直接解决方案似乎是寻找能够废除这种附着的分子。在这项工作中，我们通过分子对接和分子动力学仿真，测试了18种三萜衍生物作为SARS-COV-2对SARS-COV-2对受体结合结构域（RBD）的潜在抑制剂，从而对RBD-ace2 Complex2 Complect2 Complexs2 Complect的X射线结构进行了建模RBD S1亚基。分子对接表明，每种类型的至少三个三萜衍生物（即少氨酸，草皮和ursolic）具有与参考分子相似的相互作用能，即糖酸。分子动力学表明，来自丁香酸和ursolic酸OA5和UA2的两种化合物可以诱导能够破坏RBD-ACE2相互作用的构象变化。最后，物理化学和药代动力学特性模拟显示出有利的生物学活性作为抗病毒药。