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通过直接偏好优化将蛋白质生成模型与实验适应性对齐
在未标记的蛋白质数据集上训练的生成模型表明，没有任何特定于任务的训练数据，可以预测某些生物学功能。但是，此功能并未扩展到所有相关功能，在许多情况下，无监督的模型仍然不足以特定于任务，监督的基线。我们假设这是由于基本的“一致性差距”所致，在该差距中，在无监督培训期间所学的规则不能保证与感兴趣的功能有关。在这里，我们演示了如何为蛋白质生成模型提供有用的特定任务信息，而不会失去训练期间学到的丰富的一般知识。使用称为直接偏好优化（DPO）的优化任务，我们通过鼓励模型希望稳定而不是稳定的变体，从而使结构调节的语言模型对齐，以生成稳定的蛋白质序列。我们所产生的模型ProteIndpo是第一个结构条件的语言模型偏好于实验数据。ProteIndpo实现了竞争性稳定性预测，并始终优于该模型的无监督和填充版本。值得注意的是，对齐模型在其训练数据之外的领域也表现良好，以实现大蛋白的绝对稳定性预测和多链复合物的结合亲和力预测，同时还可以实现多种骨干的单步稳定。这些结果表明，ProteIndpo从其生物物理对齐数据中学习了可推广的信息。
多偏二敏过程的建模和估计
融合细丝制造（FFF）或融合沉积建模（FDM）是多种领域中广泛使用的增材制造技术。然而，空隙，层之间的粘结差，而FDM Pa-Rameter通常会影响FDM打印的物体，从而改变其强度。研究人员已经研究了用于FDM打印的碳纳米管（CNT）复合材料，以提高其特征。本文提出了一个用于预测机械性能的CIENT三级计算模型，以及用于制备CNT融合的昀碗哀叹的独特淬火过程。通过广泛的参数分析揭示了FDM过程参数在机械性能上的ince。与纯ABS相比，注入CNT的复合材料表现出更好的键合和模量。实验研究表明，对于ABS和ABS-CNT而言，层高度的增加分别使弹性模量分别恶化了21.03％和27.92％。在pure ABS中，In ll密度分别从100％增加到75％和50％，将模量增加49.3％和69.6％。分别在0 - 0 0和0 - 90 0方向上打印的零件，分别为纯ABS和纳米复合材料发现了2.11％和1.7％的降低。计算结果与实验性昀碗nding非常吻合，在0.1 mm和0.2 mm的层高度的差异从10.15％到5.5％不等。对于其他参数（例如栅格方向），0 - 0 0和0 - 90 0的差分别为5.3％和6.9％。计算结果与实验结果一致，使其成为优化FDM打印和利用CNT以提高零件性能的有用工具。
风的设计，分析和实验研究...
摘要：本文对风力涡轮刀片设计，分析和材料实验进行了彻底的检查，重点是利用铝粉增强的玻璃纤维增强聚合物（GFRP）。通过数值模拟和实验测试的组合，与钢和非强化GFRP等传统材料相比，评估了用铝粉增强GFRP的机械性能和性能。这些发现突出了GFRP的出色适合性，该GFRP用铝粉增强了风叶片应用，展示了其机械强度，轻质特性，耐腐蚀性和空气动力学特性。关键字：风力涡轮叶片，玻璃纤维增强聚合物（GFRP），铝粉增强，结构分析和实验验证。
机器学习算法的实验应用以通过梁轨迹调节在达利安连贯的光源
自由电子激光器（FEL）设施的激光优化是一项耗时且具有挑战性的任务。不是由经验丰富的运营商手动操作，而是实施机器学习算法为FEL激光优化提供了快速且适应性的方法。最近，在真空紫外线设施-Dalian Cooherent Light Source（DCLS）上进行了这样的实验。已采用了四种算法，即标准和基于神经网络的遗传算法，深层确定性的策略梯度和软演员评论家加强学习算法，通过优化电子束轨迹来增强FEL强度。这些算法在增强FEL激光方面表现出显着的功效，尤其是仅在大约400次迭代范围内实现了收敛的增强学习。这项研究证明了机器学习算法用于FEL激光优化的有效性，从而提供了关于DCL自动操作的前瞻性观点。
TIGD1在非小细胞肺癌中的生物信息学分析及实验验证
触发转座因子衍生物 1 (TIGD1) 基因是人类独有的，它编码一种蛋白质。该蛋白质的特点是存在三个 pfam 结构域：位于氨基酸 9 和 60 之间的 DNA 结合 HTH 结构域、跨越氨基酸 80–147 的 HTH CenpB 型 DNA 结合结构域，以及从氨基酸 216–403 延伸的 DDE 内切酶结构域 (5)。TIGD1 属于 TIGD 基因家族，其蛋白质与哺乳动物着丝粒蛋白 B (CENP-B) 具有显著的结构和功能特征，并与细胞周期相关蛋白表现出重要的关系 (6)。尽管如此，TIGD1 的确切生物学作用仍在很大程度上未被探索 (7)。先前的研究已经利用生物信息学技术证明了 TIGD1 在癌细胞增殖、侵袭和迁移中潜在的关键作用。有报道称，TIGD1的表达变化在肝癌发生过程中尤为显著，提示其可能参与了肝癌的发生发展（7），且TIGD1在结直肠癌、肺癌、胰腺癌等多种癌症类型中均表现出高表达。值得注意的是，在乳腺癌、肝癌、肺癌和胃癌患者中，TIGD1表达升高与不良疾病结局之间存在相关性（8）。最近的研究表明，TIGD1对免疫反应和化疗反应也有明显的影响。例如，在口腔鳞状细胞癌的研究中，研究者发现TIGD1通过激活IL-17信号通路来调节树突状细胞活性，从而促进口腔鳞状细胞癌的发生和进展。在之前对卵巢癌的研究中，观察到TIGD1对卵巢癌患者对铂类化疗的反应有影响（9）。在他们的研究中，Zou 和同事将生物信息学技术与体外细胞研究相结合，以确定 TIGD1 作为结肠癌的独立预后指标。研究表明，TIGD1 通过触发各种结肠癌信号通路（如 Wnt/B-catenin、E-cadherin、N-cadherin、Bcl-2、BAX、CDK6 和细胞周期蛋白 D1）加速癌细胞从 G1 期向 S 期的转变。这一过程促进癌细胞更平稳地进展，同时抑制细胞凋亡 ( 10 )。此外，另一项研究观察到，TIGD1 可以通过提高铜离子的浓度来潜在地增加结直肠癌细胞中铜毒性引起的细胞死亡 ( 11 )。这些研究表明，TIGD1 作为肿瘤识别标志物和免疫治疗领域的关键靶点具有巨大的潜力。然而，还需要进一步深入研究来确定其具体的临床转化价值。
在胱氨酸病的实验模型中，MFSD12 的消耗会减少胱氨酸的积累，而不会改善近端小管的功能。
2024 年 4 月 4 日从鲁汶大学图书馆 (193.190.253.145) 的 journals.physiology.org/journal/ajprenal 下载。
流量电池实验过程研发的数字化
抽象上升的大气CO 2急需提出先进的可持续储能解决方案，这强调了可再生能源的关键作用。该视角将氧化还原流量电池作为潜在的网格存储竞争者的功能深入，突出了它们比传统锂离子电池的好处。虽然全泡沫流量已经建立了自己，但对钒的可用性的担忧引起了对有机流量电池的兴趣。有机材料的多方面性质要求采用人工智能，机器人技术和材料科学的综合方法来提高电池效率。人工智能和机器人的结合加快了研发轨迹，涵盖了从数据同化到连续改进的所有内容。随着迅速发展的元评估，一条开创性的合作研究大道出现了，可能彻底改变了流量电池研究，并促进了向可持续能源分辨率迈进的发展。
通过实验和机器学习方法预测混凝土纳米血小板的混凝土特性
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通过张量来保存实验环境...
最近的生物学研究已通过多重和高通量测定法对尺度和粒度进行了彻底的革命。跨多个实验参数（例如扰动，时间和遗传环境）的细胞反应会导致更丰富，更具概括性的发现。但是，这些多维数据集需要重新评估常规方法以进行表示和分析。传统上，实验参数被合并以将数据扁平化成二维矩阵，从而牺牲了由结构反映的关键实验上下文。正如马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）所说的那样，“媒介是信息。”在这项工作中，我们建议实验结构是进行后续分析的介质，并且数据表示的最佳选择必须反映实验结构。我们引入了张量结构化分析和分解以保留此信息。我们认为，张量方法有望成为生物医学数据科学工具包的组成部分。
RNA二级结构预测中实验证据的限制
化学和酶促探测作为RNA二级结构信息的实验来源的历史悠久。近年来，此类方案与高通量测序方法相连，以提供对整个转录组结构信息的访问（Kubote等，2015； Carlson等，2018）。尽管结构探测的有用性无可争议，但重要的是要记住，任何探测方法提供了一个编码RNA结构信息的信号，但远离直接测量或明确确定结构的信号。RNA结构的广泛经验证据已被整合到RNA二级结构预测的“标准模型”中。It de fi nes an RNA secondary structure as a collection of Watson-Crick and GU base pairs such that i) each base has at most one pairing partner, ii) base pairs do not cross, i.e., if ( i , j ) is a pair, then there is no pair ( k , l ) with i < k < j and l < i or l > j , and iii) every base pair spans at least three unpaired positions ( Lorenz et al., 2011 ）。这种类型的每种结构都与可以计算为其循环总和（其独特平面嵌入的一个方面）的能量相关联，该能量对应于堆叠的碱基对，发夹环，内部环和多支线环路。每个循环的能量贡献取决于其顺序，但独立于其外部环境。从序列依赖性环能贡献的综合表中（主要是）通过在小型，特定的设计RNA分子上进行的熔化实验（Andronescu等，2014）。（Turner and Mathews，2010年），它们用于确切的动态编程算法，这些算法预测了任意RNA序列的辅助结构的玻尔兹曼集合中的基态结构或基本配对概率。我们注意到随机上下文无语法（SCFG）在本质上使用相同的模型（Rivas等，2012），并且可以作为热力学方法的替代方法。通常，使用已知结构的学习方法进行参数化，例如，参见（Do等，2006）。出于当前贡献的目的，只有一个“通用”模型可以预测（合理的近似值）二级结构以任意RNA序列为输入。经验证据，例如，从探测实验中可以包括在普遍的结构预测方法中，作为与经验证据相矛盾或额外能量项（软约束）相矛盾的硬性约束结构，偏爱与其他结构更好地符合其他经验数据的结构，请参见，例如，请参见，例如（Lorenz等，