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氢吸附计算计算的科学计量分析
快速工业化促使经济增长和人口增加，但也导致了重大的环境问题和能源短缺。要有效地应对这些挑战并朝着碳中性能源框架迈进，检查清洁能源选择并减少对化石燃料的依赖至关重要。在这些替代方案中，由于其能量密度和环境亲和力（既丰富又可再生），氢气作为领先的候选者脱颖而出。本研究对根据国家和作者身份进行了详细概述了有关氢吸附和存储的年度科学活动。该研究旨在评估该领域的演变，其主题转变以及全球合作的动态。目前的研究是在2000年至2022年的数据库Web网络网络网络中进行的，使用了与氢吸附，存储和密度功能理论相关的一组预定的关键字集。用RSTUDIO的BiblioMetrix软件包分析了检索到的数据，以评估出版趋势，三个不同时期的研究进化和全球协作网络。当前的研究重点是确定总共2183个文档，后来根据其与氢存储主题相关的评估和组织。在本工作中，评估了881篇文章的资格，通过学位和Pagerank指标确定了60项关键研究，研究的演变在整个三个关键阶段都深入研究。该研究探讨了国家之间的全球合作网络，并确定了该领域的有影响力的作者和领先期刊。所确定的三个不同时期是：初始阶段（2000-2008），其标志着离子液体和氢存储的基本工作。中级阶段（2009-2015）见证了科学生产的增加，以关注金属有机框架的基本原理和方法论。当前阶段（2016-2022）的特征是最佳生产力，突出了对纳米管和电催化剂的创新研究，这些研究促进了有效产生氢的生产。通过鉴定关键趋势，这项研究突出了正在重塑氢存储景观的新型材料和技术的出现。这样的进步指向未来研究和创新的潜在方向，从而在可持续能源解决方案的发展中发挥了至关重要的作用。这项文献计量学研究对定义氢吸附和储存研究领域的不断发展的趋势，贡献和协作动力学有很大的见解。
人类病毒基因组重建计算方法的比较评估
病毒序列的日益普及导致了许多优化的病毒基因组重建工具的出现。鉴于新工具的数量在稳步增加，识别能够在准确性和计算资源之间取得平衡的功能性和优化工具以及每种工具提供的功能变得非常复杂。在本文中，我们调查了用于人类病毒基因组重建的开源计算工具（包括流程），确定了这些工具之间的具体特性、特点、相似之处和不同之处。为了进行定量比较，我们基于病毒数据创建了一个开源重建基准。该基准测试是使用合成数据集和真实数据集执行的。对于前者，我们评估了使用具有模拟突变率、污染和线粒体 DNA 包含以及不同覆盖深度的不同人类病毒对重建过程的影响。我们还使用真实数据集评估了每个重建程序，以展示它们在现实场景中的表现。评估指标包括重建前后基因组之间的同一性、归一化压缩半距离和归一化相对压缩，以及重建基因组的长度、每个工具所花费的计算时间和资源的指标。该基准完全可重现，可在 https://github.com/viromelab/HVRS 免费获取。
超级计算模型的角色 - 访问 - 复合物...
生物医学科学越来越多地认识到计算模型在揭示生物系统复杂性中的重要性。这些模型提供了一种模拟，分析和预测生物学过程的方法，而这些生物学过程本来很难单独通过实验方法研究。随着基因组学，蛋白质组学和系统生物学等领域的数据的持续增长，计算模型已成为观看复杂的生物学现象（从细胞机制到全体生物行为）的过度观察的必不可少的工具。本文探讨了计算模型在生物学研究中的重要性及其对医学进步的贡献。生物系统本质上是复杂的，涉及许多相互作用的成分，例如基因，蛋白质，细胞和组织。这些成分以动态和通常非线性的方式运行，这使得预测一个级别的变化（例如单个基因中的突变）如何影响整个系统的变化。生物网络（例如代谢或信号通路）是相互联系的，并且经常表现出新兴特性，而这些特性无法通过孤立研究单个组件来完全理解。计算模型提供了一种管理这种复杂性的方法。他们允许科学家随着时间的流逝模拟生物学过程，产生假设并预测不同干预措施的结果。这些模型通常结合了各种数学技术，包括微分方程，统计方法和机器学习，以表示生物系统不同组件之间的关系。一个例子是癌症研究。通过计算模拟，科学家可以研究在不同条件下复杂系统的行为，从而提供了难以通过传统实验室实验实现的见解。计算模型已被证明在疾病研究中特别有价值，因为它们使科学家能够在多个层面上研究病理学的潜在机制。
红树皮和叶提取物的抗粘附作用及其化合物对三角棘阿米巴基因型 4 中 β-微管蛋白相互作用影响的计算预测
本费萨尔大学，达曼，沙特阿拉伯； 11. 印度科学技术高等研究院 (IASST) 生命科学部，Vigyan Path, Paschim Boragaon, Garchuk, Guwahati, Assam, 印度； 12. 生物技术系，Aarupadai Veedu 理工学院，Vinayaka Mission 研究基金会，Paiyanoor，钦奈，泰米尔纳德邦，印度； 13. 塔斯马尼亚大学药学与药理学学院，霍巴特，TAS 7001，澳大利亚。通讯作者：Veeranoot Nissapatorn，电子邮件：nissapat@gmail.com 共同作者：SC：siriphon.chi@mail.wu.ac.th，IS：imran.sa@wu.ac.th，SS：suthinee.9938@gmail.com，WM：watcharapong.mi@wu.ac.th，JC：julalak.cu@wu.ac.th，RB：rachasak.bo@mail.wu.ac.th，DAK：dhrubokhan8360@gmail.com，PB：partha_160626@just.edu.bd，MNH：mn.hasan@just.edu.bd，HAT：halt070707@gmail.com，CCS：cristinacsalibay@gmail.com，PW：polrat.wil@mahidol.ac.th，MLP：mlourdespereira@ua.pt， MN：nawwaz@gmail.com，RB：ragini.bodade@iasst.gov.in，SSS：sundarannauniv85@gmail.com，AKP：alok.paul@utas.edu.au 收讫日期：01-06-2024，接受日期：12-11-2024，在线发表日期：18-12-2024
脑动脉畸形中排出静脉排出静脉的定量血流动力学：基于计算流体动力学的初步研究
从理论上讲，特定的血管结构可能是由长期血液动力学作用引起的。Shakur等。（7）和Chang等。（8）表明，进料器和正常动脉之间的壁剪应力（WSS）的变化与AVMS中的临床表现有关。然而，越来越多的最近的研究强调了排出静脉在AVM破裂机理中的重要性（9）。Al-Rodhan等人提出的闭塞性充血理论。（10）提供了令人信服的证据，证明静脉排水阻塞的贡献。静脉排水的损害已被证明与出血风险显着相关（11，12），这表明排水静脉的耐药性增加可能会通过向AVM系统加压来诱导出血。计算流体动力学（CFD）已被用来表征有助于脑血管疾病发病机理的局部血液动力学特征（13，14）。但是，当前的研究并未通过CFD分析彻底探索AVM破裂中排出静脉的血液动力学机制。挑战包括获得这些静脉的特定边界条件及其与动脉相比的不规则形状。
用于人类大脑 3D 组织学的多模态计算流程
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ENBC-生物计算工程
ENBC342 计算流体动力学和质量传递 (3 学分) 流体力学的原理和应用，重点关注生物工程主题。内容包括质量、动量和能量守恒，以及这些基本关系在流体静力学、控制体积分析、内部和外部流动以及边界层中的应用。应用于生物和生物工程问题，如组织工程、生物加工、成像和药物输送。先决条件：ENBC341 的最低成绩为 C-；BIOE241 的最低成绩为 C- 或 Matlab 的先前学习获得批准；并且必须获得最低 C- 成绩或同时就读 ENBC331。限制：ENGR-Fischell 生物工程系的许可；并且必须是生物计算工程专业的学生。仅授予以下学分：BIOE331 或 ENBC342。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。