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莫扎特，一种基于QSAR多目标网络的工具，可预测多种药物 - 酶相互作用
摘要：开发能够预测药物与酶之间相互作用的模型是计算生物学的主要目标，因为这些模型可用于预测新的活性药物以及未经测试靶标的已知药物之间的相互作用。随着大型药物 - 酶对数据集的汇编（62,524），我们发现了一个独特的机会，试图构建一种新型的多目标机器学习（MTML）定量结构活性关系（QSAR）模型，以探测不同药物和酶靶标之间的相互作用。为此，本文基于使用拓扑药物的特征以及人工神经网络（ANN）多层感知器（MLP）提出了MTML-QSAR模型。发现最佳模型的验证是通过内部交叉验证统计和其他相关诊断统计参数进行的。发现该模型的总体准确性高于96％。最后，为了最大程度地扩散该模型，已经开发了一种公共且可访问的工具，以允许用户执行自己的预测。开发的基于Web的工具是可以访问的，可以作为免费的开源软件下载。
拟南芥中的文章映射遗传变异，以响应植物促进生长的细菌azoarcus olearius dqs-4t
摘要：促进植物生长细菌（PGPB）可以通过促进养分摄取，氮固定，防止病原体，胁迫耐受性和/或增强植物产生的生产来增强植物健康。驱动植物 - 细菌关联的遗传决定因素仍在研究中。为了鉴定与对PGPB有反应的性状高度相关的遗传基因座，我们使用了用Azoarcus olearius dqs-4 t处理的拟南芥种群进行了全基因组关联研究（GWAS）。表型，通过改善，抑制或不影响根系或射击特征，对细菌治疗的305次拟南芥饰物对细菌治疗的反应不同。GWA映射分析鉴定了几个与初级根长或根新鲜重量相关的预测基因座。进行了两项统计分析，以缩小潜在基因候选物，然后进行单倍型块分析，从而鉴定出与拟南芥根新鲜重量对细菌接种的反应性相关的11个基因座。我们的结果表明，植物对A. olearius dqs-4 T响应接种的能力的差异很大，同时揭示了与所测量的生长性状相关的基因座的相当复杂性。这项研究是可持续繁殖策略的有希望的起点，用于未来的种植实践，可以采用有益的微生物和/或根部微生物组的修改。
大脑行为量化和同步 (BBQS)
• 推进新方法的工具，用于实时捕获和量化行为的多个维度。 • 推进环境感知（例如物联网 [IoT]）和/或改善情境测量与行为测量集成的工具。 • 现有智能硬件技术（例如手机、可穿戴技术）的新应用和/或利用，用于捕获动态行为和/或在同一时间尺度上整合行为和生理测量。 • 不太显眼的无线移动设备（例如无背包），具有长期和高存储容量（例如，内存或功耗允许跨天采样而不是间歇采样），以实现更高的时间分辨率和/或跨时间尺度（例如从毫秒到几天）的使用。
QSO-22-09-全部
讨论 2021 年 11 月 5 日，CMS 发布了一份带有评论期的 IFC (86 FR 61555)，题为“医疗保险和医疗补助计划；综合 COVID-19 医护人员疫苗接种”，修订了大多数 Medicare 和 Medicaid 认证的提供商和供应商必须满足才能参与 Medicare 和 Medicaid 计划的感染控制要求。这些变化对于在 COVID-19 公共卫生紧急事件期间保护患者和员工的健康和安全是必要的。本 IFC 要求的 COVID-19 疫苗接种要求以及政策和程序必须符合适用的联邦非歧视和民权法律和保护，包括为因残疾或真诚持有的宗教信仰、习俗或观察与疫苗接种要求相冲突而依法有权获得这些服务的个人提供合理的便利。有关联邦反歧视和民权法的更多信息，请访问：https://www.eeoc.gov/wysk/what-you-should-know-about-covid-19-and-ada-rehabilitation-act- and-other-eeo-laws。
为什么金融机构应该使用量子安全密码技术（QSC）保护自己
减轻量子风险的技术已经存在。量子安全密码术 (QSC) - 也称为后量子密码术 (PQC) - 可以用升级版取代当前密码术中使用的现有且易受量子攻击的算法，该升级版可以抵御传统计算机和量子计算机对密码术构成的威胁。密钥协议和数字签名都可以实现量子安全，并且 QSC 可以在软件和硬件中实现。例如，国家网络安全中心 (NCSC) 坚信采用 QSC 将为量子计算威胁提供最有效的缓解。
QSAR研究二酰基甘油酰基转移酶-1（DGAT-1 ... ） 1简介面部检测是对象的子集...
糖尿病是通常会感染所有年轻人和老年人的慢性疾病之一。目前尚无特殊药物可以治愈糖尿病。可以使用继续开发的某些酶疗法对糖尿病进行适当治疗。允许治疗糖尿病患者的一步是抑制二十二甘油酰基转移酶-1的生长（DGAT1）。在使用定量结构活动关系（QSAR）方法的硅中开发中，该方法通常用于预测尚未测试的化合物的生物学活性。本研究旨在使用二二酰甘油酰基转移酶-1化合物作为糖尿病生长的抑制剂来构建QSAR模型。使用粒子群优化（PSO）特征选择模型和支持矢量机（SVM）的预测方法，将在二二十二酰甘油酰基转移酶-1化合物中产生主要的描述符的组合建议，该化合物可用于抗糖尿病的发展。所使用的数据集是228个数据，其中包含有关二二酰甘油酰基转移酶-1种化合物的化合物活动的信息，多达1444个功能。使用的描述符信息是一个特征列，其偏差高于0.5。通过多项式内核获得了PSO选择的最佳结果，值为𝑅20.629，以及通过实施RBF模型获得的最佳预测结果，在每个内部验证𝑅2和外部验证2中获得得分，值为75％和67.2％。
多变量量子信号处理（M-QSP）
最近的研究表明，量子信号处理 (QSP) 及其多量子比特提升版本量子奇异值变换 (QSVT) 统一并改进了大多数量子算法的表示。QSP/QSVT 通过交替分析，用多项式函数无意识地变换酉矩阵子系统的奇异值的能力来表征；这些算法在数值上是稳定的，在分析上很容易理解。也就是说，QSP/QSVT 需要对单个 oracle 进行一致访问，更不用说计算两个或多个 oracle 的联合属性；如果能够将 oracle 连贯地相互对立，那么确定这些属性的成本就会低得多。这项工作引入了多变量 QSP 的相应理论：M-QSP。令人惊讶的是，尽管多元多项式的代数基本定理并不存在，但存在必要和充分条件，在这些条件下，理想的稳定多元多项式变换是可能的。此外，QSP 协议使用的经典子程序由于不明显的原因在多变量设置中仍然存在，并且保持数值稳定和高效。根据一个明确定义的猜想，我们证明可实现的多变量变换系列的约束尽可能松散。M-QSP 的独特能力是无意识地近似多个变量的联合函数，从而带来了与其他量子算法不相称的新型加速，并提供了从量子算法到代数几何的桥梁。