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大肠杆菌DNA回旋酶DNA交叉捕获的结构基础
对于大多数生物体，DNA采用了负超螺旋的状态[（ - ）SC]，该状态已知促进DNA螺旋的疾病，从而促进与关键细胞过程有关的分子机械获得遗传信息的获取（1）。相比之下，在DNA复制和转录机械之前生成正涂层[（+）SC]（2）。在没有放松（+）SC的拓扑异构酶的情况下，这些基本过程受到阻碍（3）。IIA型DNA拓扑异构酶（topoiia）是进化保守的大分子，通过通过短暂的双链断裂，使DNA弛豫，衰减和脱节来调节DNA拓扑，从而调节DNA拓扑。拓扑素酶是用于传染病和癌症治疗的治疗剂的主要靶标（5，6）。
通过晶格工程控制SN的结构阶段
拓扑和超导性，两种不同的现象，为量子特性及其在量子技术，旋转型和可持续能源技术中的应用提供了独特的见解。tin（sn）在这里起关键作用作为元素，因为其两个结构相，α -sn表现出拓扑特征，β -sn显示超导性。在这里，我们使用分子束外延和缓冲层的晶格参数的分子束外延对SN薄膜中的这些相进行了精确的控制。SNFMS表现出β -SN或α -Sn相，因为缓冲层的晶格常数与6相差不同。10Å至6。48Å，跨越从燃气（例如INAS）到Insb的范围。α-和β -SNFM的晶体结构以X射线衍射为特征，并由拉曼光谱和扫描透射电子显微镜确认。原子力显微镜验证了光滑，连续的表面形态。电运转运测量进一步验证了阶段：β-SN超导性和Shubnikov -de HAAS振荡接近3.7 K的电阻下降，用于α -SN拓扑特征。密度功能理论表明，在拉伸应变下α -SN在压缩应变下是稳定的，与实验发现很好地对齐。因此，这项研究介绍了一个通过晶格工程控制SN阶段的平台，从而在量子技术及其他方面实现了创新的应用。
PDF 2.03 m-高级结构力学
环氧复合材料填充了不同量的橡胶颗粒和无骨料的纳米颗粒，以检查多相颗粒对复合材料机械性能的协同作用。在这项工作中，使用ABAQUS中的扩展有限元方法模拟裂纹传播（生长），并将位移，压力和裂纹传播的结果与实验结果进行比较。这项研究的主要目的是评估有限元方法的性能，预测结果所需的要素的数量以及扩展有限元方法预测裂纹传播行为的能力。本研究研究了裂纹传播位移和计算网格独立性中所需的元素数量，还比较了Abaqus中2D中纳米颗粒增强的环氧聚合物获得的数值和实验结果。颗粒分离和裂纹繁殖，在拉伸模拟过程中吸收能量，可以在表面硬化和增强中起关键作用。该模拟证实了纳米复合界面的弱化和加强机制，并证明了扩展有限元方法是模拟纳米复合材料的机械行为的有效方法。关键字：CACK传播； XFEM;强化;环氧树脂；纳米复合
老年人的结构性大脑改变早期...
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复杂生物分子组件的简单合成：结构生物学中的小麦生殖细胞蛋白表达
无细胞的蛋白质合成（CFP）系统随着基础研究，应用科学和产品开发的通用工具而变得越来越重要，并随着其应用而出现的新技术。使用CFP的合成生物学领域取得了巨大进展，以开发用于技术应用和治疗的新蛋白质。从可用的CFPS系统中，无小麦生殖细胞蛋白质合成（WG-CFP）与使用真核核糖体的最高产量合并，这使其成为合成复杂真核蛋白质（包括蛋白质复合物和膜蛋白）的绝佳方法。将翻译反应与其他细胞过程分开，CFP提供了一种灵活的手段，以适应蛋白质需求的翻译反应。对这种有效，易于使用的快速蛋白质表达系统的需求很大，它们在驱动生化和结构生物学研究方面最适合蛋白质需求。我们在这里总结了小麦细菌系统的一般工作流，该过程提供了文献中的例子，以及用于我们自己的结构生物学研究的应用。通过这篇综述，我们希望强调快速发展且通用性的CFPS系统的巨大潜力，从而使它们更广泛地用作常见工具，以重组准备特别具有挑战性的重组真核蛋白。
使用HPMScore
摘要：跨膜蛋白（TMP）是一类用于生物学和特性目的的必需蛋白质。尽管结构数量越来越多，但可用序列数量的差距仍然令人印象深刻。选择专用函数以在数百个中选择最可能/相关模型是TMP的特定问题。的确，大多数方法主要集中在球形蛋白上。我们开发了一种评估TMP结构模型质量的替代方法。hpmscore使用无监督的学习方法考虑了序列和局部结构信息，称为混合蛋白模型。该方法在非常不同的TMP all-α蛋白上进行了广泛的评估。产生了不同质量的结构模型，从好质量到不良质量。hpmscore在识别更多退化模型的良好比较模型方面的表现要好，而浓度为46.9％的良好比较模型对40.1％，两者都占13.0％的结果。当所使用的比对高于35％时，HPM是最好的52％，而36％的涂料（两者均为12％）。这些令人鼓舞的结果需要进一步改进，尤其是当序列身份低于35％以下时。增强区域将是进行更大的训练集进行培训。已经实施了专用的Web服务器并提供给科学社区。可以与从比较建模到深度学习方法产生的结构模型一起使用。
儿童脑结构网络、遗传、环境和认知精神病理学特征之间的多变量关联
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证 它是永久可用的。是作者/资助者，已授予 medRxiv 许可以显示预印本（未经同行评审认证）预印本 此版本的版权所有者于 2025 年 2 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.07.24.23293075 doi：medRxiv 预印本
使用基于图像的机器学习和流量接近信息的结构变体检测
图2。为各种结构重排显示了简化的图，模拟的托管矩阵和HG002 / NA24385的示例。每个子图的最左侧图显示了每个bin对的托管计数，矩阵下方的盒子代表基因组箱排序，由矩阵指示。中心托管图显示了指定结构重排的模拟纯合示例，最右边的图显示了HG002 / NA24385中重排的示例，该示例是杂合子或纯合子。反转不是来自HG002。A：无SV； B：杂合插入； C：纯合删除； D：杂合串联复制； E：杂合反转。
alphafold2预测蛋白在结构兼容性混淆中是否相互作用
表1-用IPTM分数作为预测变量获得的AUC值和不同的AlphaFold2选项。AUC值之间的差异在不同的MSA配对和回收模式（在最后一行中）或由不同网络生成的模型（在每个列中）获得的最佳模型之间的差异在统计学上没有统计学意义。