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6.1核酸的结构和DNA的复制
不用担心 - 您不期望您知道构成DNA，RNA或AMP，ADP和ATP的核苷酸的结构公式（如上图所示）！您只需要学习由它们组成的不同基团（磷酸基团，戊糖糖和氮基）。请记住，腺嘌呤是氮基碱，而腺苷是核苷（碱 - 腺嘌呤 - 附着在五糖糖上）。
从压缩效率的角度来改善尖峰神经网络的稀疏结构学习
人类大脑利用尖峰进行信息传输，并动态地重组其网络结构，以提高能源效率和认知能力的整个生命周期。从这种基于尖峰的计算中汲取灵感，已开发出尖峰神经网络（SNN）来构建模仿该效率的事件驱动的模型。尽管有这些进步，但在训练和推断期间，深SNN仍遭受过度参数化，与大脑自我组织的能力形成鲜明对比。此外，由于静态修剪比率保持最佳的修剪水平，现有的稀疏SNN受到挑战，导致下降或过度修剪。在本文中，我们为深SNN提出了一种新型的两阶段动态结构学习方法，旨在从头开始进行有效的稀疏训练，同时优化压缩效率。第一阶段使用PQ索引评估了SNN中现有稀疏子网络的可压缩性，这促进了基于数据压缩见解的突触连接的重新线的自适应确定。在第二阶段，这种重新布线的比率严格告知动态突触连接过程，包括修剪和再生。这种方法显着改善了对深SNN中稀疏结构训练的探索，从压缩效率的角度来动态地调整稀疏性。我们的实验表明，这种稀疏的训练方法不仅与当前的深SNNS模型的性能保持一致，而且还显着提高了压缩稀疏SNN的效率。至关重要的是，它保留了使用稀疏模型启动培训的优势，并为将AI授予神经形态硬件的边缘提供了有前途的解决方案。
探索病毒式伪notted RNA结构的从头算预测方法的准确性：回顾性队列研究
背景：第三级RNA结构的预测对医学领域（例如Messenger RNA [mRNA]疫苗，基因组编辑）和病毒转录物的探索很重要。尽管存在许多RNA折叠软件程序，但很少有研究仅将其关注的源头简化为病毒式Pseudoknotted RNA。这些调控假诺在基因组复制，基因表达和蛋白质合成中起作用。目的：本研究的目的是探索5个RNA折叠引擎，该发动机用于计算最低自由能（MFE）或最大期望准确性（MEA），当应用于先前使用诱变，序列比较，结构探测，结构探测，或核磁共振（NMR）的特定病毒式Pseudoknotted RNA。方法：对本研究中使用的折叠发动机进行了26次实验得出的短伪序列（20-150 nt），使用在测试软件预测准确性时很常见的指标：百分比误差，平均平方误差（MSE），敏感性，敏感性，敏感性，积极的预测值（PPV），Youden的INDEX（Youden's Intex（j）和f 1-score。本研究中使用的数据集来自包含398个RNA的pseudobase ++数据库，该数据库使用PRISMA（系统审查和荟萃分析的首选报告项目）的一组包含和排除标准进行了评估。在Mathews的参数之后，给定RNA序列内的基本配对被认为是正确或不正确的。结果：本文与以前的软件的迭代相比，与较旧的折叠引擎相比，RNA预测引擎具有更高的精度，例如PKISS。本文还报道说，当使用诸如F 1 -SCORE和PPV等指标评估时，MEA折叠软件并不总是以预测准确性的MFE折叠软件，而当应用于病毒式PseudokNotted RNA时。此外，结果表明，如果不应用辅助参数，例如Mg 2+结合，悬挂式最终选项和发夹型惩罚，则热力学模型参数将无法确保准确性。结论：这是将一套RNA折叠发动机套件应用于仅包含病毒式伪KNOTED RNA的数据集的首次尝试。本文报道的观察结果突出了不同的从头算预测方法之间的质量，同时实施了这样一种想法，即对更有效的RNA筛选更有效地了解细胞内热力学是必要的。
第13届绿色能源峰会暂定计划结构
1110 – 1120 hrs Address by Dr. Arun Kumar Nayak Head NCPW, Department of Atomic Energy, Government of India 1120-1130 hrs Address by Guest of Honour Mrs Nidhi Khare, IAS** Secretary, Ministry of New and Renewable Energy, GOI 1130-1140 hrs Address by Chief Guest Shri Prahlad Venkatesh Joshi** Hon'ble Cabinet Minister （MNRE），印度政府1140-1150 HRS感谢ICC国家能源专家委员会联合主席Kush Singh先生的感谢**
DR。拉金德拉·普拉萨德（Rajendra Prasad）中央农业大学
PG MBA（农村管理）525S0 48850严格说明：。入学日期'o UG：05.03.2025和06.03.2025 O PG：07，O4.2O25和O8.O4.2O25。学费和考试费将不会从SC/ST学生收取。重复课程的注册费用@ rs。300/ - 每门课程'rtheLatefineFromdate（07.03.2025forugand09.09.04.2025forpg），rs.1'00/-day在入学日期之后（rs。每天入学和卢比每天50/ - 。50/ - 每天进行注册）将在批准担忧之后收取董事会后，此后批准了Hon'ble副校长的批准，需要P到7天，至15天。
模式跟踪：使用内置LIDAR的红外线，结构化投影进行多设备跟踪
作为市场中增强现实设备（例如智能手机和耳机）在市场上的生命力，多用户AR场景将变得更加普遍。共同关联的用户将希望共享连贯和同步的AR体验，但这与当前方法令人惊讶。为了响应，我们开发了模式TractTrack，这是一种新颖的跟踪方法，可重新利用VCSEL驱动的深度传感器发出的结构化红外光图案，例如Apple Vision Pro，iPhone，iPad和Meta Quest 3.我们的方法不含基础架构，不需要预先注册，在无功能方面工作，并提供了其他用户设备的实时3D位置和方向。在我们的评估中 - 在六个不同的表面上进行了测试，并且设备间距离为260厘米 - 我们发现平均3D位置跟踪误差为11.02 cm，平均角度误差为6.81°。
四氢吡啶肢体抑制剂：结构活性研究和生物学特征
lim激酶，limk1和limk2，已成为开发抑制剂的有希望的靶标，并潜在地治疗多种主要疾病。limk在细胞骨架重塑中起着至关重要的作用，作为Rho-GTPase家族的小G蛋白的下游效应子，以及作为肌动蛋白去聚合因子Cofilin的主要调节剂。在本文中，我们描述了新型四氢吡啶吡咯吡汀limk抑制剂的概念，合成和生物学评估。同源性模型首先是为了更好地说明初步化合物的结合模式并解释生物学活性的差异。产生了60多种产品的文库，并在中低纳莫尔范围内测量了体外酶促活性。然后在Cofilin磷酸化Inhi Bition的细胞中评估了最有希望的衍生物，这导致了52的鉴定，该鉴定在激酶选择性面板中对LIMK表现出极好的选择性。我们还证明了52个通过干扰肌动蛋白丝影响细胞细胞骨架。使用该衍生物使用三种不同细胞系的细胞迁移研究对细胞运动表现出显着影响。 最后，解决了与52复合的Limk2的激酶结构域的晶体结构，从而大大改善了我们对52和Limk2活性位点之间相互作用的概念。 报告的数据代表了开发更有效的肢体抑制剂以用于未来体内临床前验证的基础。使用该衍生物使用三种不同细胞系的细胞迁移研究对细胞运动表现出显着影响。最后，解决了与52复合的Limk2的激酶结构域的晶体结构，从而大大改善了我们对52和Limk2活性位点之间相互作用的概念。报告的数据代表了开发更有效的肢体抑制剂以用于未来体内临床前验证的基础。
蛋白质结构质量评估的机器和深度学习创新
摘要蛋白质结构在生物医学研究中的重要性，尤其是在药物发现和设计过程中，不可忽视。这些结构的准确性对于确保研究的成功至关重要。然而，蛋白质结构的实验确定是昂贵且耗时的，计算预测并非完美。因此，评估蛋白质模型的质量已成为在进一步探索之前过滤最可靠的选择的至关重要的一步。为了满足这一需求，各种结构生物信息学实验室已经开发了评估模型质量（EMQ）的方法。将机器学习（ML）应用于EMQ已成为最有效的方法之一，这是由CASP挑战的结果证明的，CASP挑战的结果在科学界被广泛认可。本文对近年来开发的基于ML的主要EMQ方法进行了系统分析。我们根据使用的ML技术对这些方法进行分类，并从方法论角度研究它们的相关性。我们还介绍了EMQ的基本面。总体而言，本文旨在作为探索蛋白质质量评估的当前研究的起点，同时讨论这个迅速发展的领域的未来前景。