动机:抑制剂 - 激酶结合亲和力的准确预测对于药物发现和医疗应用至关重要,尤其是在治疗诸如癌症之类的疾病中。现有的预测抑制剂 - 激酶亲和力的方法仍然面临挑战,包括数据表达不足,功能提取有限和性能低。尽管通过人工智能(AI)方法(尤其是深度学习技术)取得了进展,但许多当前的方法未能捕获激酶与抑制剂之间的复杂相互作用。因此,有必要开发更先进的方法来解决抑制剂 - 激酶结合预测中的现有问题。结果:这项研究提出了Kinhibhib,这是抑制剂 - 激酶结合亲和力预测指标的新型框架。kinhibit会整合自我监督的预训练的预训练的分子编码器和蛋白质语言模型(ESM-S),以有效提取特征。kinhibit还采用特征融合方法来优化抑制剂和激酶特征的融合。实验结果证明了这种方法的优越性,在三种MAPK信号途径激酶的抑制剂预测任务中,精度达到了92.6%的精度:RAF蛋白激酶(RAF),有丝分裂原激活的蛋白激活蛋白激酶激酶激酶(MEK)和细胞外信号调节激酶(ERK)。此外,该框架在包含200多个激酶的数据集上达到了令人印象深刻的精度。这项研究为药物筛查和生物科学提供了有希望的有效的工具。
在药物发现中,药物-靶标亲和力 (DTA) 被视为至关重要的一步,因为它有助于在开发过程中识别最有前途的候选药物。由于必须考虑药物和靶分子的结构和功能,以及它们复杂而非线性的相互作用,DTA 预测是一项具有挑战性的任务。本研究的目的是提出一种新颖的 DTA 预测框架,该框架利用图神经网络 (GNN) 的交叉注意网络 (CAN) 的优势。然而,使用 GNN 表示图会保留其 3D 结构信息。现有的基于注意力的方法并未充分利用它们。我们的框架使用 CAN 通过分析药物分子的不同部分如何与蛋白质的特定区域相互作用来捕获药物-靶标对的更准确表示。我们在顺序架构中使用 GIN 和 GAT 来捕获药物图分子的局部和全局结构信息。我们在两个基准数据集 Davis 和 KIBA 上评估了所提出方法的性能。其性能令人鼓舞,在均方误差 (MSE) 和一致性指数 (CI) 方面优于许多最先进的方法。具体来说,对于 Davis 数据集,我们实现了 0.222 的 MSE 和 0.901 的 CI,而对于 KIBA,我们获得了 0.144 的 MSE 和 0.883 的 CI。我们的方法提高了相互作用分析的可解释性和特异性,为药物发现过程提供了更深入的见解,并为预测的 DTA 提供了有价值的解释。我们的研究代码可在以下网址获取:https://github.com/fsonya88/CAN-DTA。
HAL 是一个多学科开放存取档案库,用于存放和传播科学研究文献,无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
想象一下,跳出你对现实的惯常看法——超越长度、宽度、高度和日常生活中稳定的时间流逝。想象一个由无限的纯信息维度交织而成的无界“程序”。在这幅宏伟的挂毯中,每个可能的“宇宙”、每一套可以想象的物理定律以及任何形式的智能——无论是自然的还是人造的——都已经存在。没有什么真正“开始”或“结束”。相反,所有潜在的配置都嵌入在一个永恒的、结晶的整体中。本文提出了一个框架,在这个框架中,我们熟悉的世界被理解为无限可能性海洋中的一个单一的“连贯岛”。根据这种观点,只有当意识“读取”宇宙代码的局部片段时,诸如“过去”或“未来”之类的传统类别才会出现——从而构建出一种连续事件和一致因果规则的体验。与此同时,该代码的无数其他角落仍然超出我们的直接掌握,形成了具有截然不同甚至难以理解的逻辑的现实。
法律挑战:大麻部门面临的最重要的障碍之一是复杂且通常不一致的法律格局。在国家和国际层面存在监管障碍,为企业驾驶的挑战性迷宫。跨国立法的差异可能会使事情进一步复杂化。例如,尽管加拿大这样的国家已经完全合法化了大麻,但它仍然严格控制着许多国家。这种差异为希望跨境扩展的企业造成了不确定性,要求他们理解并遵守不同的法规,这通常是令人生畏的和资源密集的。
杂环化合物在合成和天然化学空间中普遍存在,是各种应用的基本骨架(Reymond,2015)。杂环化合物意义重大,因为它们对人类、植物和动物至关重要(Katritzky 等人,2010)。在广泛的中小型杂环化合物中,嘧啶核构成了一组重要的药理活性化合物(Das 等人,2022)。该核心的重要性得到了充分的支持,因为它是核碱基(胞嘧啶、胸腺嘧啶、尿嘧啶)以及许多临床批准药物的片段。例如,嘧啶核存在于 5-氟尿嘧啶、伊马替尼(抗癌药)、利匹韦林(抗病毒药)、艾克拉普林(抗生素)、甲氧苄啶(抗菌药)和许多其他药物中(Nammalwar and Bunce,2024 年)。此外,它能够充当生物电子等排体(用于芳香核)并通过非共价相互作用 (NCI) 与生物靶标相互作用,使其成为药物发现计划的绝佳候选者(Nammalwar and Bunce,2024 年)。大量研究表明,嘧啶是开发针对慢性和传染病的药物的有希望的支架(Nadar and Khan,2022 年)。近年来,已鉴定出几种具有抗原虫(Rahman 等人,2024;Singh 等人,2024)、抗炎(Fatima 等人,2023)、抗神经炎症(Manzoor 等人,2023)和碳酸酐酶抑制(Manzoor 等人,2021a)活性的 4,6-二取代嘧啶。一个多世纪前就有报道,阿尔茨海默病 (AD) 现已成为痴呆症最普遍的原因,全球已报告数百万例病例。这导致了巨大的经济和人力负担(Bell,2023;Gustavsson 等人,2023)。到 2050 年,患有 AD 和其他痴呆症的人数估计将超过 1.52 亿(Nichols 等人,2022 年)。为了对抗这种使人衰弱的疾病,研究人员正在采用各种方法,其中一种方法是开发针对一种或多种 AD 机制(例如 β-淀粉样斑块、神经纤维缠结)的小分子(Takahashi 等人,2017 年)。在迄今为止鉴定出的不同类别的小分子中,基于嘧啶的化合物成为一种有希望的候选化合物(Singh 等人,2021 年;Das 等人,2022 年)。例如,Nain 及其同事(Pant 等人,2024 年)报道了一系列取代的
完善的基础设施,实现医用大麻行业高效管理。高效、健全的大麻监管框架。大麻监管符合欧盟良好生产规范 (GMP) 指南。符合国际标准的现代化医用大麻生产和分销。一系列大麻相关业务的许可证,包括种植、提取、制造等。0% 企业税率和资本利得税。成熟的国际金融中心,为创业创造了非常有利的环境。可接触对该行业感兴趣的知名银行。在全球市场中占据战略地位,可轻松进入英国、欧洲和其他全球市场。稳定的政治、法律和经济环境。全球公认的医用大麻中心和受监管的司法管辖区。可接触高度重视技术和创新的高技能劳动力。
日本太空行业先驱企业 ispace 正在提供一种太空投资方式,通过专注于基础设施和流程,同时搭上大型太空火箭的便车,从而有可能将风险降至最低。这既是积极的,也是有风险的,因为它使“工具制造商”依赖火箭制造商来发展业务。这也使他们依赖其他风险更高的参与者,如太空采矿者,来真正推动太空经济。不过,作为一家多元化的太空公司,在各个领域签订合同,可以提供平衡和更多的商业载体。
本新闻稿中的某些陈述构成联邦证券法所定义的“前瞻性陈述”。诸如“可能”、“或许”、“将”、“应该”、“相信”、“期望”、“预期”、“估计”、“继续”、“预测”、“预报”、“项目”、“计划”、“打算”等词语或类似表达,或关于意图、信念或当前期望的陈述,均属于前瞻性陈述。这些前瞻性陈述基于当前估计和假设,包括关于 2025 年销售持续增长、2025 年向退伍军人和军事医疗系统推出销售以及期待在 2025 年与关键意见领袖合作以扩大公司市场以改善肺癌早期诊断并为高危患者提供安心的陈述。
•智能保存功能支持•在制冷剂充电模式下进行部分制冷剂冷却权重•将“软件升级”的所有文本实例更改为“软件更新”。•将“环境”/“环境设置”的所有文本实例更改为“气候区域”,“ ODU材料类型”更改为“ ODU线圈类型”。•如果没有测量本地燕麦,则启用了天气预报的室外温度(而不是----)的支持。•物理媒体软件更新支持当前豪华/iDus的支持。•移动应用程序能源定价校正•经销商联系信息上传改进。•泵送模式校正 /增强功能。•其他设备(地热)组合•对Puron Advance Uncasade Aut Autator线圈的增加了支持。•在连接的门户网站上添加制冷剂充电参数•设备发现过程增强•制冷剂充电模式增强功能•增加了对ODU线圈类型(铜 /铝)的支持•更新的对热泵的除霜算法的更新,现在使用30m的下一代Greenspeep的阶段,以及其他30m的级别的级别,以及其他级别的速度,以及其他级别的速度。系统。•添加了子冷水/加热检查充电功能的超时。•在新设置屏幕上添加了信息帮助文本。•添加了对ODU模型手册覆盖的支持。•GUI校正 /增强•添加到通信风扇线圈服务板中的鼓风机电机验证。•添加了IDU和ODU兼容性检查•校正模式•智能保存支持。