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夫妇帮助研究人员发现可能能够保护Covid-19
I/III型IFN和ISG在PBMC中用Poly（I：C）转染为1、4和18H的表达。数据相对于未刺激的细胞，将数据作为基因表达表示。（a）不一致的夫妻中的基因表达，其中绿线代表未感染或无症状的女性在covid-19中表示IFIT3的表达，而红线表示在Covid-19的COVID-19再感染的雄性中的IFIT3表达。（b）在症状女性中的基因表达于19（对照），其中粗线表示IFIT3的表达。（c）对重新感染的雄性之间不同IFIT3基因表达的比较分析，
研究人员发现了一种开发无副作用的药物的新方法
如果细胞膜就像Oreo Cookie三明治，GPCR就像一条蛇，有七个片段在饼干三明治表面中穿越和外出。细胞外回路是消息的收件箱。当消息分子与受体的细胞外侧结合时，它会触发形状改变激活的G蛋白，并触发与受体细胞内侧的ß-arrestin蛋白。像分子继电器一样，信息传递到下游并影响各种身体过程。这就是我们看到，闻到和味道的方式，它们是光，气味和味觉信息的感觉。
药品专利美化：一种从药物发现的角度理解专利的新方法
专利通过为发现和激励研究和开发的投资提供法律保护，在药物发现过程中起着至关重要的作用。通过确定专利数据资源中的模式，研究人员可以深入了解药物和生物技术行业的市场趋势和优先事项，并提供有关更基本方面的其他观点，例如潜在的新药目标的出现。在本文中，我们使用了专利富集工具PEMT，提取，整合和分析稀有疾病（RD）和阿尔茨海默氏病（AD）的专利文献。接下来是对基础专利景观的系统审查，以破译这些疾病的专利趋势和应用。为此，我们讨论了参与AD和RD药物发现研究的著名组织。这使我们能够从特定的组织（制药或大学）观点中了解AD和RD的重要性。接下来，我们分析了专利与个体治疗靶标的有关的历史重点，并将其与市场情景相关联，从而确定了疾病的突出靶标。最后，我们在专利的帮助下确定了两种疾病中的药物重新利用活动。这导致确定现有的重新定位药物和适用于指示区域的新型潜在治疗方法。这项研究表明，专利文件从法律发现，设计和研究的扩大适用性，因此为未来的药物发现工作提供了宝贵的资源。此外，这项研究是为了理解专利文档中基础数据的重要性，并提出了为基于机器学习的应用程序准备数据的必要性。
自毁疫苗可增强对猴子结核病的保护
这项研究补充了Dirks Lab自然研究的最新研究，该研究描述了胶质母细胞瘤发育的早期阶段。尽管未来的研究将这些发现将这些发现扩展到患者的临床试验中，尤其是在受到监测的患者中，但Dirks Lab（Arthur和Sonia Labatt脑肿瘤研究中心（BTRC）的一部分）对这种发现的诊断剂的诊断潜力感到兴奋。
新发现的机制触发DNA受损细胞中的免疫反应
团队成员开发了一种先进的成像技术，以分析在细胞水平上如何调节NF-κB。研究人员能够精确地测量单细胞水平上细胞对受损DNA的反应，并观察到NF-κB激活的新途径。他们发现在特定类型的损伤后，细胞释放IL-1α蛋白。它不作用于细胞本身，而是传播到相邻细胞，在那里它触发了IRAK1蛋白，然后启动NF-κB炎症反应。
用机器学习重新发现轨道力学
1 Department of Physics and Astronomy, University of Sussex, Sussex House, Falmer, Brighton BN1 9RH, United Kingdom 2 Department of Physics and Astronomy, University College London, Gower Street, London WC1E 6BT, United Kingdom 3 Laboratoire de Physique de l'Ecole Normale Supérieure, ENS, Université PSL, CNR, Sorbonne Université Université de Paris, Paris 75005，法国4 75005，普林斯顿大学，佩顿霍尔，普林斯顿，新泽西州佩顿大厅，美国，美国美国5号荷兰德计算机研究所中心，纽约州纽约市162 5楼162 5楼，美国纽约市10010年，美国6美国纽约州粒子和粒子物理学部，纽约州纽约州，纽约州，纽约州。物理学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡15213，美国8 DeepMind，伦敦，英国∗作者，应向其解决任何信件。
培训数据组成确定机器学习概括和生物规则发现
监督的机器学习模型依赖于具有正面（目标类）和负面示例的培训数据集。因此，培训数据集的组成对模型性能有直接影响。具体来说，关于不代表目标类别的样品的负样本选择偏见，在诸如文本分类和蛋白质 - 蛋白质相互作用预测等范围内提出了挑战。基于机器学习的免疫治疗设计是一个越来越重要的研究领域，重点是设计抗体或T细胞受体（TCR），可以与其具有高特异性和亲和力的靶标分子结合。鉴于免疫治疗药物的生物医学重要性，有必要解决负面训练集成分如何影响模型概括和生物学规则发现以实现合理和安全的药物设计的尚未解决的问题。我们着手在抗体 - 抗原结合预测问题的背景下通过改变负面类别，包括结合亲和力梯度来研究这个问题。我们的研究基于提供基于地面真理结构抗体 - 抗原结合数据的大型合成数据集，从而使结合界面上的残基结合能访问了残基的结合能。我们发现，分布式概括和绑定规则发现都取决于所使用的负数据集的类型。重要的是，我们发现模型学习正数据集的绑定规则的能力并不是其分类精度的微不足道相关性。我们通过现实世界中相关的实验数据确认了我们的发现。我们的工作强调了考虑培训数据集组成在基于机器学习的研究中实现最佳分布性能和规则学习的重要性。
加速发现高弹性分子半导体：机器学习方法
计算框架和理论建模的最新进展已显着改善了对高运动材料的搜索。高吞吐量虚拟筛选（HTVS），该过程使用理论技术分析了大型分子库，并将其范围缩小到一小部分有希望的候选者进行实验验证，现在可以评估广泛的化学库的评估。20–25这种方法提高了识别新型高动力半导体的概率，并提供了对电荷运输的基本物理学的见解。26–29此外，HTVS的一个显着副作用是生成广泛的数据库，该数据库包含这些分子的计算物理特性，这些数据库促进了机器学习（ML）技术的应用（ML）技术，以预测和优化新分子系统的正常功能。30,31作为HTVS研究的例子，Schober等。29设计了一种筛选方法，通过分析来自大分子晶体数据库的电子耦合和重组能来鉴定具有高载体迁移率的有机半导体。他们的方法发现了已知和新颖的有前途的材料。在另一项研究中，Nematiaram等。27利用瞬态定位理论32,33筛选剑桥结构数据库（CSD）34识别几种高动力材料并对影响移动性的关键参数进行排名。值得注意的是，他们强调了电荷转运两维的重要性（2D），也称为带动型，其中电荷转运主要发生在二维平面内。将ML模型与HTV集成虽然早期的研究表明各向同性带对电荷运输的潜在影响，但13,18,32,35参考。27是第一个通过对现有结构进行的大规模计算在统计上验证这一观察结果的人。尽管在HTVS方法方面取得了重大进步，但对于大量结构而言，物理属性（例如2D）的计算仍然是一项计算要求的任务。此限制在化学空间的有效探索中提出了一个主要的瓶颈，尤其是随着可用化学数据库的多样性和复杂性继续扩展。因此，迫切需要开发更多有效的算法和方法，这些算法和方法可以加速这些构成过程。
彻底改变了五个以上的药物发现和设计...
Abstract In the year 1971, the world's biggest structural biology collaboration name — The Research Collaboratory for Structural Bioinformatics (RCSB), was formed to gather all the structural biologists at a single platform and then extended out to be the world's most extensive structural data repository named RCSB-Protein Data Bank (PDB) (https://www.rcsb.org/) that has provided the服务已有50多年的历史，并继续为结构数据的发现和存储库提供遗产。RCSB已从合作网络发展为一个成熟的数据库和工具，其中包括大量蛋白质结构，含核酸酸的结构，模型结构和AlphaFold结构，最好的是，它每天都在随着工具和视觉体验的计算进步而扩展。在这篇评论文章中，我们讨论了RCSB如何成为一个成功的协作网络，其在每十年的扩展以及它如何帮助开创性的研究。还讨论了正在帮助研究人员，每年的数据沉积，验证，处理和建议的PDB工具，这些工具还可以帮助开发人员在未来几年的改善。本评论将帮助未来的研究人员了解RCSB及其在每十年的完整历史，以及如何在各个科学领域开发各种未来的协作网络，并通过将RCSB作为案例研究来成功。
