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药物-靶点-ADR 网络以及不良事件中结构变异的可能影响
药物不良反应 (ADR) 的发生是患者健康和医疗保健行业关注的重要问题，因为每年造成数十亿美元的损失。ADR 占所有住院患者的 5% 到 7%，是医院死亡的第五大原因。[1-3] ADR 是指对正常剂量的药物治疗产生的有害和非预期反应。多种因素可能会影响其发生，包括多重用药、年龄、处方药类型和基因组变异。[4] 例如，据报道，联合用药引起的药物相互作用 (DDI) 占所有 ADR 的 30%。[5] 此外，遗传因素和结构变异也可能使人易患某些 ADR。据报道，药物基因组学占药物疗效和安全性变异的约 80%。[6] 因此，确定这些 ADR 的潜在机制对于限制其严重程度和死亡率以及提高药物安全性是必要的。由于大量药物与多个靶标相互作用，扰动蛋白质相互作用网络系统范围的方法可能更适合捕捉药物对人体的影响。[7–8] 人们提出了各种将 ADR 与药物作用联系起来的方法。一种常见的方法是将药物化合物的化学结构与一组特定的 ADR 关联起来。[9–11] 然而，化学上不相关的结构可能会有相同的 ADR，靶向相似的脱靶或途径。为了克服这一限制，人们研究了基于靶标分析相似性和副作用相似性的方法。[12–13] Campillos 等人 [14]
粘多糖化类型的遗传变异
常染色体隐性粘膜性糖尿病I（MPS-I）是一种天生的代谢误差，其中硫酸乙酰肝素和硫酸乙酰肝素硫酸盐由于酶α-iduronidase（IDUA）的缺乏而在细胞中积聚在细胞中，这在直系群中更为普遍。以前，据报道α-辅助酶（IDUA）基因中的变体引起MPS-1表型。本研究的目的是确定十个无关的MPS-1的IDUA基因中的遗传变异，影响了巴基斯坦伊斯兰堡的巴基斯坦医学科学研究所（PIMS），巴基斯坦伊斯兰堡的儿童医院。收集了受影响和未受影响的家庭成员的血液样本，并进行了IDUA基因的测序。在对所有鉴定出的引起疾病变体的硅分析中进行了检查，以检查其对蛋白质结构和功能的影响。对所有MPS-1患者的临床检查均表现出粗糙的面部特征，骨骼畸形，疝气，角膜阴影，腹部延伸和肝肾上腺全球。iDUA基因的测序显示了十种错义变化和八个同义变化。在包括突变品尝器，筛分，多形和普罗普兰在内的有机工具中提出了三种变体，是引起疾病的三种变体。在疾病引起的变异中，在我们的分析家庭的80％中鉴定出了先前报道的错义变体，即c.1469t> c引起p.leu490pro。此外，这是一种新颖的14个核苷酸缺失，即C.568_581DEL AACGTCTCCATGAC引起P.ASN190HIFFS*204和单个核苷酸缺失，即C.784DELC引起P.His262thrfs*55造成了与P.His262thrfs*55造成了与MMS-spy sectize seectize。这项研究报告了80％的筛查家庭中的先前报道的错义变体，一种小说（C.568_581DEL AACGTCTCCATGAC）和先前报道的引起疾病的缺失。
在酪酶基-TRNA合成酶基因YARS2相关的新生儿表型
人类遗传疾病通常是由复合杂合性突变引起的，其中突变基因的每个等位基因都具有不同的遗传病变。但是，由于缺乏适当的模型，对此类突变的研究受到阻碍。在这里，我们描述了在强制性酶二聚体中的复合异伴变体的动力学模型，该变体在一个单体中包含一个突变，而第二个单体中的另一个突变中包含一个突变。该酶由人YarS2编码用于Mito-trosyl-tRNA合成酶（MT-Tyrrs），该酶是氨基化酪氨酸到MT-TRNA Tyr的氨基酰基。yarS2是MT-氨基酰基-TRNA合成酶的基因的成员，其中致病性突变的疾病严重程度与酶活性之间的相关性有限。我们在YARS2中识别一对与新生儿死亡有关的化合物杂合变体。我们表明，虽然每个突变在MT-TYRR的同型二聚体中导致氨基酰化的最小缺陷，但反式跨性别的两个突变会协同降低酶活性，从而更大。因此，这种动力学模型准确地概括了疾病的严重程度，强调了其研究YARS2突变的效用及其对具有复合杂合突变的其他疾病的泛化潜力。
J8 变体
• Eurofins EAG 工程科学（加利福尼亚州圣克拉拉）1 • Eurofins EAG 工程科学（加利福尼亚州埃尔塞贡多）1 • Golden Altos（加利福尼亚州）1 • Hi-Rel Labs（华盛顿州）1 • IIA Lab Services LLC（加利福尼亚州）1 • Innovative Circuits Engineering, INC.（加利福尼亚州）1 • Integra Technologies LLC（堪萨斯州）1,2 • Integra Technologies Silicon Valley（加利福尼亚州）1 • ISE（加利福尼亚州）1 • iTest（加利福尼亚州）1,2
2025; 13：1-5。 doi：10.7150/jgen.104110简短的研究论文COMT和MTHFR遗传变异对青少年特发性脊柱侧弯progroge
目的：编码低COMT和MTHFR活性的遗传变异与特发性脊柱侧弯有关。COMT和MTHFR对青少年特发性脊柱侧弯（AIS）进展的综合影响尚不清楚。这项研究调查了COMT和MTHFR低活性变体是否与AIS进程相关。方法：AIS的患者，至少两次COBB角度测量在青春期，以及低COMT（RS4680 AA）和低MTHFR（A1298C AC和C677T CT； A1298C AA和C677T TT）的患者（A1298C AC和C677T）活性（1组）或GG（组1） （A1298C AA和C677T CT； A1298C AC和C677T CC； A1298C AA和C677T CC）活动（第2组）。排除了神经肌肉或综合脊柱侧弯的人。主要结果是脊柱侧弯的进展，被定义为诊断和骨骼成熟时间之间至少20度或脊柱手术的COBB角增加。通过卡方检验分析了主要结果。结果：具有AIS诊断和所需COBB角度测量的72名患者的COMT和MTHFR结果符合第1组（n = 41）或第2组（n = 31）的标准。关于主要结果，第1组中的78.0％（32/41）进展，第2组患者的48.4％（15/31）（p = 0.009）。结论：与COMT和MTHFR的中间或正常活性变异的患者相比，低COMT和低MTHFR活性变异的患者具有AIS的进展。进一步了解COMT和MTHFR的作用可能会为有关治疗方式的研究提供信息。
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摘要在现场进行了一个实验，以根据D 2统计数据的29个定量性状来评估水稻种质的现有变异性。整个种质被分为5个簇，其中群集III和群集II之间记录了最高的群间距离。群集I显示出发芽率，植物高度，圆锥体重，尖峰生育能力，根长，总氮，粗蛋白，谷物N％，nute，Nute，100粒度和谷物产量的最高平均值。已经发现，群集II在几天至50％开花的天数，成熟天数，植物圆锥体，干重的天数，耳朵干tiller的数量，收获指数，叶绿素A和植物III的谷物产量和谷物III显示最高的平均值的最高平均值，淀粉干重，淀粉蛋白酶含量，PNUE，生物学产量和NHI。群集IV记录了圆锥花长度，叶绿素B和总叶绿素的最高平均值，而群集V的旗帜叶长度，旗叶宽度和旗帜叶面积的最高平均值。主成分分析显示，PC 1（18.2％）和PC 2（16.2％）贡献的基因型中总变异性为34.4％。叶绿素A和总叶绿素（7.41％）对观察到的多样性贡献了最大值。thupfu lha和cluster i的thupfu lha和rcm和群集III的Tap Youli具有理想的特征，即，谷物n％，pnue，pnue，nute，by和nhi，可以选择进行交叉。因此，建议同时选择这些特征，以改善水稻育种计划。关键字：D 2统计，欧几里得距离，遗传差异，主成分分析，贡献％。
鸡肉贫血病毒apoptin的全球变体是人类和动物的潜在抗癌药物Putu M. W. S. Putri 1，Febriyan M. Hartini 2，
全球贫血息肉病毒的全球变体是人类和动物的潜在抗癌药物Putu M. W. S. Putri 1，Febriyan M. Hartini 2，Harry P. Triwijayanto 2，Dianti Potialina 3，Hamong Suharsono 4，Hamong Suharsono 4，Ida B. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. k. kamemandrra 6，nyny nyny nyny nyy nyy nyy ny ny ny ny ny ny。 Mahardika 3.5 * 1医学院UDOYANA大学，JL。 印度尼西亚登巴萨尔巴利人Div> pb Sudirman 2兽医学院UDayana大学，北印度尼西亚BADUNG-BALI的Bukit Jimbaran校园3动物生物医学和分子生物学实验室印度尼西亚5病毒学实验室，兽医学院UDOYANA UNIVERATY，BUKIT JIMBARAN校园，BADUNG -BALI -BALI，印度尼西亚6农业，科学与技术学院，demaDewa University，DemaDewa University，Denpasar -Bali -Indonesia 7 Indonesia 7 Indonesia 7观察与遗传学系，Udayana University of Medicine udayana University of Medicine udayana University，Jl。 Div> PB Sudirman，Denpasar-印度尼西亚巴厘岛 *通讯作者：gnmahardika@unud.ac.id全球贫血息肉病毒的全球变体是人类和动物的潜在抗癌药物Putu M. W. S. Putri 1，Febriyan M. Hartini 2，Harry P. Triwijayanto 2，Dianti Potialina 3，Hamong Suharsono 4，Hamong Suharsono 4，Ida B. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. k. kamemandrra 6，nyny nyny nyny nyy nyy nyy ny ny ny ny ny ny。 Mahardika 3.5 * 1医学院UDOYANA大学，JL。印度尼西亚登巴萨尔巴利人Div> pb Sudirman 2兽医学院UDayana大学，北印度尼西亚BADUNG-BALI的Bukit Jimbaran校园3动物生物医学和分子生物学实验室印度尼西亚5病毒学实验室，兽医学院UDOYANA UNIVERATY，BUKIT JIMBARAN校园，BADUNG -BALI -BALI，印度尼西亚6农业，科学与技术学院，demaDewa University，DemaDewa University，Denpasar -Bali -Indonesia 7 Indonesia 7 Indonesia 7观察与遗传学系，Udayana University of Medicine udayana University of Medicine udayana University，Jl。Div> PB Sudirman，Denpasar-印度尼西亚巴厘岛 *通讯作者：gnmahardika@unud.ac.id
基于对象检测性能评估的YOLO变体的比较分析
摘要。本研究的重点是分析和探索您只看一次（YOLO）算法。具体来说，本文分析了对象检测中三个版本（Yolov1，Yolov5和Yolov8）的演变和性能。研究开始于详细介绍对象检测的基本概念以及该领域常用的数据集。然后，它深入研究了与每个Yolo版本相关的特定体系结构和实验结果。分析表明，尽管Yolov8引入了高级功能和改进，但诸如Yolov5之类的早期版本在某些条件下可能会提供卓越的稳定性和性能，尤其是在特定任务（例如汽车检测）中。讨论强调了批处理大小等因素对模型性能的重要影响，这表明对这些参数进行微调可以优化特定应用的算法。该研究得出的结论是，Yolo发展的未来在于探索和完善不同的变体，尤其是Yolov8的变体，以更好地满足各种要求。通过专注于五个不同的Yolov8变体，该研究旨在增强Yolo框架在各种物体检测挑战中的适应性和有效性，从而对这项技术的持续发展产生宝贵的见解。
对移动设备上后量子和混合噪声协议变体的评估
摘要。Noise 是一个框架，用于设计和评估双方之间的认证密钥交换 (AKE) 协议，该协议使用 Diffie-Hellman (DH) 作为唯一的公钥密码系统。在本文中，我们对 Noise 和 PQNoise（最近推出的后量子版本的 Noise 协议框架）的计算和通信成本进行了评估。此外，我们介绍了 12 种基本（交互式）Noise 模式及其 PQNoise 对应模式的组合，从而获得混合握手模式，并将它们纳入我们的评估中。我们将 PQNoise 和新的混合模式集成到 Noise-C 中，这是用 C 编写的 Noise 协议框架的参考实现。为了评估 Noise 及其变体，我们使用 Linux 网络模拟工具模拟了具有不同延迟、吞吐量和数据包丢失设置的网络。对于所有 Noise 握手，我们选择了提供可比（量子前）安全级别的密码系统，即 X25519 和 Kyber512。我们在两台不同的设备上进行了实验，一台是搭载 Intel Core i5-10210U CPU 的笔记本电脑，另一台是搭载 32 位 ARM Cortex-A7 处理器的 Orange Pi One 开发板。我们收集的结果表明，在正常网络条件下，Noise 模式和 PQNoise 对应模式的执行时间几乎相同，除非后者需要额外的握手消息。然而，在网络条件较差、数据包丢失率较高的情况下，PQNoise 落后于 Noise，这主要是因为 Kyber512 的公钥和密文相对较大。当数据包丢失率较低时，我们的混合握手的执行时间与相应的 PQNoise 握手几乎没有区别，而在数据包丢失率较高时，差异很小。
灵活的变压器：一个简单的基于新颖的变压器网络，用于在变体输入图像尺寸
卷积神经网络（CNNS），是最重要的深度学习网络，用于构想者视觉，已进行了一系列的发展和改进，以进行与图像相关的任务，例如对象识别，图像分类，语义细分等。然而，在自然语言处理（NLP）领域，基于注意力的新网络变速器对机器翻译产生了深远的影响，随后导致了基于注意的计算机视觉模型的繁荣。具有关注的最新模型已经显示出对计算机视觉任务的良好性能。例如，与当前的卷积神经网络的表现相比，自我注意力学会在不同位置的细分或单词之间的关系。受视觉转移（VIT）的启发，我们提出了一个简单的新型变压器体系结构模型，称为Flexible Transformer，该模型继承了基于注意力的架构的属性，并且对于任意大小的输入而言是灵活的。除了自我注意事项外，VIT中的输入没有预处理，例如调整大小或裁剪，但在不改变它们的情况下保持完整，这可能导致信息失真或信息丢失。在本文中，我们想介绍一个满足这些要求的新颖而简单的体系结构。与艺术品相比，我们的模型流程输入具有任意图像大小的输入，而没有任何预处理和预处理成本。此外，实验的结果表明，尽管资源有限，该模型仍可以以很高的精度提供良好的结果。，即使灵活变压器的结果不如视觉变压器的结果准确，但它们显示了具有可变大小图像的图像分类任务中具有高性能的模型的潜力。研究的重要性为处理深度学习任务中的原始图像打开了可能性。基于原始输入，如果对拟议的模型进行了优化并在大型数据集上进行了进一步培训，则可以获得良好准确性的可靠结果。