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plm_sol：通过用更新的大肠杆菌蛋白溶解性数据集对多个蛋白质1语言模型进行基准测试来预测蛋白质溶解度
摘要：16蛋白溶解度在各种生物技术，工业和17种生物医学应用中起着至关重要的作用。随着测序和基因合成成本的降低，18采用了高通量实验筛选以及量身定制的19个生物信息学预测，已经见证了开发20种新型功能酶（EOI）的快速增长趋势。高蛋白质溶解度率是必不可少的21，准确的溶解度预测是一项艰巨的任务。随着深度学习技术的继续发展，基于注意力的蛋白质语言模型23（PLM）可以在更大程度上从蛋白质序列中提取固有信息。24利用这些模型以及蛋白质溶解度的可用性增加25从结构数据库（如蛋白质数据库（PDB））推断出的数据，具有增强蛋白质溶解度预测的26个潜力。在这项研究中，我们策划了27个更新的大肠杆菌（E.COLI）蛋白溶解度数据集（Uesolds），而28种则采用了多个PLM和分类层的组合来预测蛋白29溶解度。最佳表现最佳模型，称为蛋白质语言30基于模型的蛋白质溶解度预测模型（PLM_SOL），与以前报道的模型相比有31个显着改善，可实现5.7％32的准确性提高，F1_SCORE提高9％，而33个独立测试集的MCC得分提高了10.4％。此外，利用我们内部34合成的蛋白质资源作为测试数据的其他评估，包括各种类型的酶，35还展示了PLM_SOL的出色性能。59总体而言，PLM_SOL在独立的测试集和37个实验集中表现出36个一致且有希望的性能，从而非常适合促进大规模的EOI研究。38 PLM_SOL可作为独立程序可用，并在39 https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10675340上作为易于使用的型号。40 41引言42蛋白质的正确折叠以保持足够的溶解度和稳态，对于几乎每个基于蛋白质的生物学过程而言，必不可少的43。不满意的溶解度或44聚集可以阻碍基于蛋白质的药物发育，例如抗体产生。45抗体的低溶解度可能会限制其保质期，并可能诱导46个不良免疫反应（1-3）。除了抗体之外，由于速度降低了48种测序和基因合成的成本以及49个高通量功能筛选平台的持续下降，因此越来越多的47种兴趣（EOI）的酶以速度越来越高（4-6）。在这些大规模的EOI 50筛查研究中，提高蛋白质溶解度预测的准确性可以提高51蛋白质纯化的成功率，并促进下游生物物理或52生化特征。普通宿主，例如细菌细胞，昆虫细胞，酵母53细胞，植物和哺乳动物细胞，通常用于重组蛋白表达54（7）。在这些选择中，细菌细胞（通常是大肠杆菌（大肠杆菌））提供了55个易于遗传操作和成本效益的优点，因此将56作为重组蛋白质产生的主要平台之一（8）。提高大肠杆菌中蛋白质溶解度预测的57精度具有降低58个实验成本并提高新型EOI发现成功率的巨大潜力。
机器学习的复杂性 - 校准基准...
循环神经网络用于预测金融，气候，语言和许多其他领域的时间序列。储层计算机是一种特别容易训练的复发性神经网络形式。最近，引入了一台“下一代”储层计算机，其中内存跟踪仅涉及有限数量的先前符号。我们探讨了这个有趣的建议中有限记忆痕迹的固有局限性。fano的不平等现象的下限表明，在大型概率状态机器产生的高度非马克维亚过程中，具有相当长的内存轨迹的下一代储层计算机具有相当长的错误概率，其误差概率至少比最小可行的误差概率高约60％，以预测下一步观察。更普遍地，看来流行的复发性神经网络远远远远远远没有预测这种复杂的过程。这些结果突出了新一代优化的复发神经网络体系结构的需求。除了这一发现之外，我们为随机生成但复杂的过程提供了量度集合的结果。一个结论是，大型的概率状态机器（特别是大型机器）是为地面流动的复发性神经网络体系结构产生具有挑战性和结构上悬而未决的刺激的关键。
使用智能手机驱动的增强生物多样性监测，...
非编码RNA参与生物学过程和疾病使其特征至关重要，从而需要对可以对大型非编码RNA进行分类的计算方法。近年来，深度学习在各个领域的成功导致其应用于非编码RNA分类。已经开发了多个新颖的架构，但是这些范围并未被当前的文献评论所涵盖。我们对最先进的不同方法和数据集进行了详尽的比较。此外，文献缺乏客观的基准。我们执行实验，以公平地评估流行数据集上非编码RNA分类的各种工具的性能。我们还测量计算时间和CO 2排放。关于这些结果，我们评估了不同建筑选择的相关性，并提供了未来方法的建议。数据集和可再现代码可在https://evryrna.ibisc.univ-evry.fr/evryrna/ncbench上找到。
CAFA-EVALUATOR：用于基准测试本体论分类方法
摘要我们提出了CAFA-evaluator，这是一个强大的Python程序，旨在评估具有层次CAL概念依赖性目标的预测方法的性能。它将多标签评估概括为现代本体论，其中预测目标是从定向的无环图中得出的，并通过利用矩阵计算和拓扑排序来实现高效率。程序要求包括少数标准的Python库，使CAFA-Evaluator易于维护。该代码复制了蛋白质功能注释（CAFA）基准测试的关键评估，该评估评估了基因本体论中一致亚法的预测。由于其可靠性和准确性，组织者选择了CAFA-Evaluator作为官方CAFA评估软件。
用于多重 dropout 筛选的基准化、高效 prime 编辑平台 4
(E) 来自 StopPR 筛选的基因水平生长表型（计算为第 14 天每个基因绝对最强的两个 stop 287 epegRNA 的平均表型）由 CRISPRi 表型（如先前在 K562 细胞中确定）分组。54 个体 p 值分别为 288 1.13E-3（重度 vs. 中度）、4.00E-12（中度 vs. 轻度）和 < 2.62E-14（重度 vs. 轻度）来自 ANOVA 和 Tukey 事后分析（** 289 p < 0.01，*** p < 0.001）。标出了本分析中使用的全套 epegRNA 的中位数和四分位距 (IQR)。须线 290 延伸 1.5*IQR 超过上四分位数和下四分位数。虚线表示表型截止（Z < -2）。291
大象诱导多能干细胞的推导
随着蛋白质结构预测的进步，RNA结构预测最近从深度学习研究人员那里受到了越来越多的关注。rnas引入了实验性RNA结构的稀疏性和较低的结构多样性，因此引入了实质性的chal。现有文献通常对这些挑战的解决通常很差，其中许多报道由于使用培训和测试集具有显着的结构重叠而导致的性能。此外，最新的结构预测批判性评估（CASP15）表明，RNA结构的深度学习模型目前的表现优于传统方法。在本文中，我们介绍了从蛋白质数据库（PDB）推出的结构化RNA的数据集RNA3DB，该数据集旨在培训和基准测试深度学习模型。RNA3DB方法将RNA 3D链条分为不同的组（组件），这些链在序列和结构方面都不冗余，提供了一种可靠的方法来分割训练，验证和测试集。确保这些结构上不同的组件的任何分裂可以产生测试和验证集，这些测试集与训练集中的序列和结构不同。我们提供RNA3DB数据集，这是RNA3DB组件的特定火车/测试拆分（以大约70/30的比率），该数据将被更新时期
使用图的大脑网络分析的基准
人的大脑是复杂的神经生物学系统的核心，其中神经元，电路和子系统在策划行为和认知方面进行了研究。神经科学的最新研究表明，大脑区域之间的相互作用是神经发育和疾病分析的关键驱动因素[1，2]。使用结构或功能连通性映射人脑的连接组已成为神经成像分析最普遍的范式之一。重新说，从地理深度学习中动机的图形神经网络（GNN）由于其建模复杂的网络数据建模而引起了广泛的兴趣。在文献中，功能和结构联系被广泛认为是用于大脑调查的有价值的信息资源[3]。但是，他们主要在特定的私人数据集上对其建议的模型进行实验。由于道德问题，通常无法公开使用的数据集，并且未披露成像预处理的详细信息，从而使其他研究人员无法重新调查实验。目前尚未进行有关如何设计有效GNN用于脑网络分析的系统研究。为了弥合这一差距，我们提出了BraingB，这是一种用于GNNS的大脑网络分析的基准，并于2023年在IEEE-TMI上发表[4]。1。我们在同类和模式的四个数据集上进行实验，并建议一组在大脑网络上进行有效GNN设计的食谱。基于这四个维度的不同组合作为基准，我们的贡献是四个方面：•建立了一个统一，模块化，可扩展和可重复的框架，用于使用GNN进行大脑网络分析，以实现可重复性。它旨在通过可访问的数据集，标准设置和基线来启用公平评估，以促进计算神经科学和其他相关社区中的协作环境。•我们总结了功能和结构性大脑网络的预处理和施工管道，以弥合神经影像学和ML社区之间的差距。•我们将基于GNN的大脑网络分析的感兴趣的设计空间分解为四个模块：（1）节点feapers，（b）消息通讯机制，（c）注意机制和（d）汇总策略。
科学研究如此之多，但工作台空间却如此之小。
Alpha – VICTOR Nivo 系统现采用高性能激光 Alpha 技术，经验证可与我们专有的 AlphaScreen ® 和 AlphaLISA ® 技术配合使用。Alpha 免洗检测能够快速、简单、高灵敏度地检测细胞裂解物、细胞上清液、血清和各种其他样品类型中的生物分子，以及分析具有广泛亲和力的结合检测，解离常数范围从 fM 到 mM。基于激光的 Alpha 检测允许您在几分钟内测量 96 孔板和 384 孔板，同时保持高信噪比。它使几乎所有实验室都可以使用快速、灵敏的 Alpha 检测技术。
鼠标引物 - 基因名称
免疫系统是为了抵消不可预测的威胁，但它依靠可预测的活动周期来正常运行。免疫功能中的每日节奏是一个不断扩展的研究领域，许多人源自基于遗传的计时机制，称为昼夜节律。挑战是如何利用这些生物节奏来改善医疗干预措施。在这里，我们回顾了最近的文献，记录了昼夜节律如何组织基本的先天和适应性免疫活动，昼夜节律的免疫学后果和睡眠破坏以及该领域的知识差距。然后，我们考虑将昼夜节律与疫苗接种联系起来的证据，这是免疫功能的重要临床实现。最后，我们讨论了将昼夜节律免疫转换为患者床边的实用步骤。
开发一种新的癌症免疫疗法，从长凳到床的Survaxm
胶质母细胞瘤（GBM）是一种快速生长且具有高死亡率的脑癌。中位生存期为16个月，只有大约5％的患者存活超过5年。手术和放射疗法对于GBM的治疗很重要，对于某些患者，化学疗法很有帮助。但是，肿瘤复发通常是由于无法控制微观残留疾病而引起的。神经肿瘤学研究员Michael Ciesielski和Neurosurgeon Robert Fenstermaker在Roswell Park综合癌症中心开始了他们的Survaxm疫苗的工作。ciesielski和Fenstermaker以及他们的团队，可以通过靶向抗凋亡蛋白Survivin来解决，他们可以使用患者自己的免疫系统来攻击手术后留下的残留肿瘤组织。“基于广泛的实验室研究，我们意识到，以幸存为靶向的免疫疗法有很大的潜力来帮助癌症患者；但是，意识到潜力是成立公司的最佳方法。从中，Mimivax诞生是为了发展我们的发现并启动临床试验。