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塞巴斯蒂安·卡佩尔（Sebastian Kapell）博士Kapell博士是一名计算病毒学家...
Kapell博士是一名计算病毒学家，在NEC Oncomunity担任技术项目负责人，并在NAGASAKI大学的热带医学学院（Nekken）疫苗信息学系的副教授，也是疫苗信息学系的副教授。他的工作着重于疫苗的开发以及机器学习模型在设计疫苗防止新兴传染病时的应用。从经过实验科学培训的病毒学家过渡到计算编程和数据分析，Kapell博士对疫苗开发中计算方法的实施提出了观点。
通过综合计算方法优先考虑改变 NKX2-5 和 TBX5 结合的心血管疾病相关变异
心血管疾病 (CVD) 是全球最大的死亡原因，受遗传因素影响很大。全基因组关联研究已经在非编码基因组中定位了 90% 以上的 CVD 相关变异，这些变异可以改变转录因子 (TF) 等调节蛋白的功能。然而，由于全基因组关联研究中的单核苷酸多态性 (SNP) 数量极其庞大 (> 500,000)，因此对体外分析的变异进行优先排序仍然具有挑战性。在这项工作中，我们实现了一种计算方法，该方法考虑基于支持向量机 (SVM) 的 TF 结合位点分类和心脏表达数量性状位点 (eQTL) 分析，以识别和优先排序潜在的 CVD 致病 SNP。我们在 TF 足迹和假定的心脏增强子中发现了 1535 个与 CVD 相关的 SNP，以及 14,218 个与心脏组织中的基因型依赖性基因表达处于连锁不平衡的变异。利用来自人类诱导多能干细胞衍生的心肌细胞中的两种心脏 TF（NKX2-5 和 TBX5）的 ChIP-seq 数据，我们训练了一个大规模间隙 k-mer SVM 模型，以识别改变 NKX2-5 和 TBX5 结合的与 CVD 相关的 SNP。通过对假定增强子中的人类心脏 TF 基因组足迹进行评分并通过电泳迁移率分析测量体外结合来测试该模型。根据预测的结合变化幅度，对预测会改变 NKX2-5（rs59310144、rs6715570 和 rs61872084）和 TBX5（rs7612445 和 rs7790964）结合的五种变体进行了优先体外验证，这些变体位于心脏组织 eQTL 中。所有五种变体均改变了 NKX2-5 和 TBX5 DNA 结合。我们提出了一种生物信息学方法，该方法考虑了组织特异性 eQTL 分析和基于 SVM 的 TF 结合位点分类，以优先考虑 CVD 相关变体进行体外分析。
小学生的看法，并通过3C模型从学习编码和计算思维中开发了手工艺品和语言
13652729，2024，4，从https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jcal.12972下载，由国家健康与医学研究委员会，Wiley Online Library，Wiley在线图书馆[05/09/2024]。有关使用规则，请参见Wiley Online Library上的条款和条件（https://onlinelibrary.wiley.com/terms-and-conditions）； OA文章由适用的Creative Commons许可
癌症实验和计算博士学位...
费率）•仅用于家庭状况的学费。没有用于海外学费的额外增长资金。关于胶质母细胞瘤（GBM）是一种致命且高度疗法的原发性脑肿瘤，没有足够的疗法。复发在很大程度上是不变的，起源于肿瘤细胞，这些肿瘤细胞渗透到外科手术切除缘，并在化学疗法和放射线上存活。尽管侵入性细胞在复发中起着核心作用，但目前对疾病的理解几乎完全来自对易于访问的肿瘤散装的分析，该肿瘤大体通常是在手术射击时常规收集的。但是，我们和其他人表明，边缘和散装细胞在功能和生物学上是不同的亚群。因此，根除复发需要更深入地了解利润率的独特生物学以及基于这种知识的新策略的发展。类似于许多转移性癌症，传统上，GBM入侵被视为肿瘤过程中的后期事件，转化的细胞首先形成肿瘤散装，然后从中散布。然而，来自小规模患者研究和我们在小鼠模型中的初步数据的新证据挑战了这一观点。这表明入侵可能是一个早期事件，这会导致在主要肿瘤大体发展之前播种边缘。理解保证金发展的本体论是对GBM进化的理解至关重要的，并且有潜力确定防止它或减少其复发的新型策略。
系统生物学 - 计算建模的观点...
1 Department of Biochemistry, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68588, United States 2 Systems Medicine, Clinical Pharmacology and Quantitative Pharmacology, R&D BioPharmaceuticals, AstraZeneca, Gaithersburg, MD 20878, United States 3 Department of Biotechnology and Biosciences, University of Milano-Bicocca, Milan 20126, Italy 4斯坦福大学生物医学信息学研究中心（BMIR），斯坦福大学，斯坦福大学，CA 94305-5479，美国5计算系统生物学感染和耐药病原体的生物学生物学T€Ubingen，T€Ubingen 72076，德国6德国感染研究中心（DZIF），合作伙伴网站T€Ubingen，Ubingen 72076，德国7个量化生物学中心（QBIC），Eberhard Karl University of t t ubingen，T€Ubingen 72076，MARTICTICT和BIO INSTRACTIST，BION INSTICAT和BIO INSTICTICTISTICT，BION INSTICAT和Instractictrestick Instrument and Instrument，Bio Instractick and Instrument，bio路德大学哈雷·韦滕伯格（Halle-Wittenberg），哈雷（Saale）06120，德国通讯作者。内布拉斯加州林肯大学生物化学系，美国东北68588，美国。电子邮件：bpuniya2@unl.edu副编辑：Shanfeng Zhu电子邮件：bpuniya2@unl.edu副编辑：Shanfeng Zhu
电刺激在脊髓损伤后康复和再生的作用
2019年的出现，SARS-COV-2的出现对人类的生活造成了巨大的损失，并对社会产生了巨大影响。有必要确定具有不同作用机制的有效抗病毒药，以便加速临床前发展。这项研究集中在直接作用小分子抗病人的五种最成熟的药物靶蛋白上：NSP5主蛋白酶，NSP12 RNA依赖性RNA聚合酶，NSP13解旋酶，NSP16 2'-O甲基转移酶和尖型蛋白的S2亚基。使用溶剂映射和自由能计算的工作流程来识别和表征芳族药理（苯）的有利的小分子结合位点。识别最有利的位点后，使用计算片段筛选进行了比较计算出的配体效率。最有利的位点总体位于NSP12和NSP16上，而NSP13和S2 Spike的最有利位点相对于NSP12和NSP16，配体效率相对较低。利用在NSP13解旋酶上的许多可能位点上进行片段筛选，我们在N末端锌结合结构域（ZBD）上鉴定了一个有利的变构位点，这可能适合虚拟或生物物理片段筛查工作。NSP12：NSP13复制 - 转录复合物的最新结构研究在该位点实验证实了配体的结合，该结合在该位点揭示为功能性NSP8：NSP13蛋白质 - 蛋白质相互作用。我们希望，这些药物靶标的200多个可能的小分子结合位点的图可能用于持续的发现，设计和药物重新利用。NSP13 ZBD构象的详细结构分析显示了诱导拟合柔韧性在该配体结合位点的作用，并确定哪些构象状态与有效的配体结合有关。此信息可用于优先考虑筛查工作或有助于破译筛查击中如何与特定目标蛋白结合的过程。
与链球菌感染和肠道菌群组成相关的小儿自身免疫性神经精神疾病：我们知道什么？
免疫系统可以识别并杀死恶性细胞。抗癌免疫机制被实现为多尺度，非线性细胞和分子过程。许多因素决定了免疫系统肿瘤相互作用的结果，包括癌症相关抗原，免疫细胞和宿主生物。在这种复杂性和非线性动力学的背景下，深度数据驱动的理论和数学建模可以提高我们对控制这些过程的机制，定义可靠的生物标志物的理解，并有可能提高免疫和联合疗法的能力。在这里，我们审查并总结了对研究主题的贡献“ Oncoimmunology中的数学建模和计算预测。” Metzcar等人的评论。讨论了一种机械学习方法的概述，该方法将机械数学建模与数据驱动的机器学习结合在一起。作者回顾了这种方法的观点，并讨论了机械学习如何推动数学肿瘤学。提供了四类的机械学习（顺序，平行，外在，内在），其中包括来自肿瘤学研究的示例，例如纵向肿瘤反应预测和事件时间分析。
探索大学级别对外语教育的潜力
警惕性是维持注意力并保持警惕的能力，以避免在几分钟到几个小时内的单调任务上的性能错误。空气官员，指挥中心人员，网络分析师和机场行李筛查人员通常从事单调的任务，其中绩效下降可能会导致个人后果（例如，生产力损失）或有害的组织能力（例如，工业事故或延迟的应急人员）。其他经验发现（例如，提高性能变异性，缓慢的响应时间）在推定的基础过程中与现实世界的效果相同（Parasuraman和Davies，1977; Doran等，2001; Dorrian and Dinges，2004）。这样的表现下降，即警惕性下降，可以追溯到越来越疲劳的认知状态（Davies和Parasuraman，1982; Warm等，1996）。在Boksem and Tops（2008）之后，我们将精神疲劳（以下简称为疲劳）定义为主观经验丰富的感觉，通常以疲倦，厌恶和认知能力下降，在长时间的认知活动期间或之后。此外，解释了长时间任务的影响的机制也与睡眠损失有关（Hockey，1997; Gunzelmann and Veksler，2018; Veksler and Gunzelmann，2018，2018），强调了对疲劳的全面理论的需求。一组突出的理论观点，统称为资源理论，将疲劳影响归因于认知资源的消耗（Caggiano和Parasuraman，2004年）。尽管仍在研究确切的因果因素，但表面上的疲劳表面上是由于复杂的认知过程之间的相互作用征税，使信息处理，动机和有效状态征税（Hockey，1997; Boksem and Tops，2008年）。This complexity becomes apparent when considering the myriad of observed and theorized fatigue effects including: induced stress and aversion to further task investment ( Warm et al., 2008 ), deterioration in cognitive function, e.g., sustaining attention, planning, strategy adaptation ( Boksem and Tops, 2008 ), reduced alertness and increasing lapses in central cognition ( Gunzelmann et al., 2009b; Veksler and Gunzelmann，2018年），代偿费用，例如以生理不适和有效菌株为特征的精神和同情优势（Hockey，1997，2011）。相应地，按任务耗尽的资源实施基本信息处理功能（例如，注意，工作记忆等）无法在可用的剩余时间补充（Harm等，2008）。但是，批评家认为
LCASPMDA：一种计算模型，用于预测基于可学习的图形卷积注意网络和自定进度的迭代采样集合
人体包含数万亿个微生物，包括细菌，古细菌，真菌，原生动物和病毒，它们构成人类微生物群，并与人类宿主紧密相互作用（人类微生物组项目联盟，2012; Sommer和Bäckhed，2013年）。这些微生物可以在皮肤，口腔，鼻腔，胃肠道，泌尿生殖道和人体其他部位发现，并在调节人类健康中起重要作用。例如，他们可以调节胃肠道的病理，并协调内部环境的体内平衡，以促进人体的代谢功能（Gill等，2006; Ventura等，2009）。微生物组和宿主粘膜位点以协同的方式相互作用，以防止病原体（Macpherson和Harris，2004）。微生物促进了糖代谢的合成，并促进了T细胞反应所需的维生素的合成（Kau等，2011）。，但微生物也对人体产生不利影响。例如，研究证明，微生物群落的营养不良可以诱导糖尿病（Wen等，2008），炎症性肠病（Durack和Lynch，2019年），甚至癌症（Schwabe和Jobin，2013）。此外，已证明细菌和病毒等病原体能够引起多达27种传染病，例如Covid-19（Xiang等，2020）。此外，近年来，由于药物的滥用和非理性使用，微生物对某些药物产生了抗药性，这给临床医学和药物开发带来了严重的挑战。Concetta等。此外，最近的研究还表明，药物的功效受到微生物代谢的显着影响（McCoubrey等，2022）。当药物在人体中起作用时，微生物在药物吸收和代谢中起着重要作用，从而调节药物疗效和毒性（Zimmermann等，2019）。报道肠道菌群可以与抗癌药物相互作用，从而影响药物的治疗效率和毒性副作用。他们将益生菌，益生元，合成药，生物制剂和抗生素作为微生物群的新兴策略，可以改善治疗结果或确保患者在抗癌治疗期间的生活质量更好（Panebianco等人，2018年）。因此，发现潜在的微生物 - 药水关联是在精密医学领域要解决的关键问题之一，并且需要开发有效的计算模型以发现潜在的微生物 - 药水关联变得越来越紧迫。