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AffLecto：一个生成Alphafold模型柔性蛋白质构象合素的Web服务器
本质上无序的蛋白质和区域（IDP/IDR）利用其结构性挠性来实现必要的细胞功能，并且功能障碍通常与严重疾病有关。然而，它们的序列，结构动力学和功能角色之间的关系仍然很少理解。将这些复杂关系熟悉的对于特性的发展至关重要，强调了对产生质量IDP/IDR构象异构体的方法的需求。 虽然Alphafold（AF）在建模结构域中表现出色，但它无法准确地代表无序区域，而蛋白质组织的很大一部分不准确。 我们提出了Afflecto，这是一种用户友好的Web服务器，用于生成蛋白质的大构象合奏，其中包括AF结构模型的结构化域和IDR。 通过分析其结构上下文，将IDR识别为尾部，接头或循环。 此外，它结合了一种方法来识别有条件折叠的IDR，AF可能错误地预测为本质上折叠的元素。 使用有效的随机采样算法在全球探索构象空间。 AffLecto的Web界面允许用户通过修改有序区域和分配区域之间的边界以及在几种采样策略之间进行选择来自定义建模。 Web服务器可在https://moma.laas.fr/applications/afflecto/免费获得。对于特性的发展至关重要，强调了对产生质量IDP/IDR构象异构体的方法的需求。虽然Alphafold（AF）在建模结构域中表现出色，但它无法准确地代表无序区域，而蛋白质组织的很大一部分不准确。我们提出了Afflecto，这是一种用户友好的Web服务器，用于生成蛋白质的大构象合奏，其中包括AF结构模型的结构化域和IDR。通过分析其结构上下文，将IDR识别为尾部，接头或循环。此外，它结合了一种方法来识别有条件折叠的IDR，AF可能错误地预测为本质上折叠的元素。使用有效的随机采样算法在全球探索构象空间。AffLecto的Web界面允许用户通过修改有序区域和分配区域之间的边界以及在几种采样策略之间进行选择来自定义建模。Web服务器可在https://moma.laas.fr/applications/afflecto/免费获得。
在非洲植物生命树上积累的系统发育多样性的一半以上，即使在当前的生物多样性危机下也可能侵蚀，即使受到威胁的物种并不是进化上的独特
通过挖掘现代数据库来寻找具有特定功能的蛋白质，可能会导致从医学和生物技术到Material Science的广泛领域的重大进步。当前可用的算法可以根据其序列或结构来挖掘蛋白质。然而，许多蛋白质的活性，例如酶和药物靶标，是由活性位点残基及其周围环境而不是蛋白质的整体结构或序列决定的。在这里，我们提出了ActSeek（一个由计算机视觉启发的快速程序），该程序搜索具有类似种子蛋白质的活性位点的蛋白质的结构数据库。ActSeek实施从Alphafold数据库中使用所需的活动站点环境开采Proinins。通过发现可用于生产可生物降解的塑料或降解塑料的酶以及对常见药物分子的潜在非目标，可以证明ActSeek为世界上最紧迫的挑战找到创新解决方案的潜力。
可重编程的4D组织工程水凝胶支架通过可逆离子
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月15日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637741 doi：Biorxiv Preprint
研究人员将固体氧化物燃料电池改进了三倍
通过运行开发的催化剂涂层复合电极和传统复合电极超过 400 小时，研究小组发现极化电阻降低了十倍。此外，在 650 摄氏度时，使用这种涂层电极的 SOFC 的峰值功率密度比未涂层电极高三倍（142 mW/cm 2 → 418 mW/cm 2）。这是文献中报道的使用 LSM-YSZ 复合电极的 SOFC 的最高性能。
如何引用本文Abdul Samad B.，Al-Asady N.含有GR
在这项工作中，多孔支架基于聚氨酯，氧化石墨烯（GO）和Iiracin纳米球。我们使用甲苯二异氰酸酯和聚电解质制造了支架，结合了氧化石墨烯和iCariin载荷的纳米球，使用各种分析技术（包括FTIR，XRD，XRD，H-NMR，13 C NMR和SEM）对支架进行了彻底表征。分解模式，显示了多周的稳定分解。体内分析的结果提供了其治疗潜力的令人信服的证据，两种脚手架变体都显示出良好的生物相容性在兔模型中，TDI/GO/I脚手架特别出色，骨骼再生增强，表现出了增强的骨骼再生，并且在四周的植入术中，在较大的植入术中，在较大的deflective中，在四周的植入术中，在较大的deflection中，均显示出较大的prive，呈现出色的deflective，呈现出色的deflective，呈现出色的deflection，呈现出色的deflective，并证明了deflective骨出现的依据，并显示出横放的术语。整个研究范围。
非... -ENSTA
不变流形的直接参数化方法是一种模型订购降低技术，可以应用于PDES所描述的非线性系统和离散化的非线性系统，例如具有有限元过程，以得出有效的还原级模型（ROM）。在非线性振动中，它已经应用于自主和非自治问题，以提出可以使用几何非线性计算结构的主链和频率响应曲线的ROM。虽然先前的发展使用一阶扩展来应对非自主术语，但通过提出不同的处理，此假设在这里放松了这个假设。关键思想是通过与强迫相关的其他条目扩大参数坐标的尺寸。通过这种启动假设得出了一种新的算法，并且作为关键的结果，可以得出可以得出通过同源方程式出现的共振关系，涉及强迫频率的多次出现，表明有了这一新的开发，可以得出具有超旋转共振的系统的ROM，可以得出。该方法已在涉及梁和拱门的学术测试案例上实施和验证。在数值上证明，该方法为涉及3：1和2：1超谐音共振的问题生成有效的ROM，以及对于系统上一阶截断的系统的融合结果，在非自治术语上显示出明显的限制。
从植物细胞支架中种植表型控制的语音材料
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件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。
焦点中的基因座：基因座变化情节通过竞争的动态展开
抽象目的 - 我的目的是通过介绍和发展基因座变化情节的概念来提高竞争动态奖学金。此类情节是指的情况，其特征是在各种演员汇总为竞争者的水平上专门产生变化的情况。设计/方法/方法 - 我将我的理论重新分析了两项已发表的研究，这些研究从位于竞争动力学奖学金之外的管理文献中选择。这两项研究最初不是集中在基因座拐点发作上的，但是这些研究的特征是此类发作的说明性实例。调查结果 - 我的重新分析强调了两种显着情况，当时竞争企业部署的行动和响应的战略曲目创造或解散了各种组织形式，从而在聚集水平上产生转变，从而产生轨迹拐点的拐点。这些情况包括创造以及元组织的溶解。在这两种情况下，竞争组织者在不竞争的演员中起着重要的作用，但尽管如此，这些角色仍会影响竞争的发展方式。独创性/价值 - 竞争动态学者主要检查了公司在整个竞争过程中所做的事情（即它的“如何”）。，但他们在很大程度上忽略了企业在部署战略曲目时所做的事情可能包括创建或解散各种组织形式，并且这种创造或解散可以改变竞争展开的聚合水平。在整个竞争过程中，它的“谁”和“ where”）是可变的方面。这种转变是通过基因座变化发作的概念来捕获的，竞争动力学学者可以利用它来接近竞争的基因座（即关键字基因座，过程，竞争，竞争动态，基因座变化情节纸类型概念纸
隐藏的马尔可夫链和田地，在Riemannian歧管中进行观测
[1] R. J. Elliot，L。Aggoun和J.B. Moore。 隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。 Springer Science+商业媒体，1995年。 [2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。 在隐藏的马尔可夫模型中推断。 Springer Science+商业媒体，2005年。 [3] L. R. Rabiner。 关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。 （在语音识别中的读数中）。 Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。 [4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。 生物序列分析。 剑桥大学出版社，1998年。 [5] S. Z，li。 图像分析中的马尔可夫随机字段建模。 Springer Publishing Company，2009年。 [6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。 湍流的颜色。 流体力学杂志，812：630–680，2017。 [7] B. Jeuris和R. Vandebril。 带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。 SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。 [8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。 通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。 IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。 [9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。 通过分类的人行人进行探测。 IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。 [10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。 熵，2016年18月18日。B. Moore。隐藏的马尔可夫模型：估计和控制。Springer Science+商业媒体，1995年。[2] O. Capp´e，E。Moulines和T. Ryd´en。在隐藏的马尔可夫模型中推断。Springer Science+商业媒体，2005年。[3] L. R. Rabiner。关于隐藏的马尔可夫模型和语音识别中选定应用的教程。（在语音识别中的读数中）。Morgan Kaufmann Publishers，Inc，1990。[4] R. Durbin，S。Eddy，A。Krogh和G. Mitchison。生物序列分析。剑桥大学出版社，1998年。[5] S. Z，li。图像分析中的马尔可夫随机字段建模。Springer Publishing Company，2009年。[6] A. Zare，M。Jovanovic和T. Georgiou。湍流的颜色。流体力学杂志，812：630–680，2017。[7] B. Jeuris和R. Vandebril。带有toeplitz结构块的块toeplitz矩阵的khler平均值。SIAM关于矩阵分析和应用的杂志，37：1151–1175，2016。[8] A. Barachant，S。Bonnet，M。Congedo和C. Jutten。通过Riemannian几何形状进行多类脑部计算机界面分类。IEEE生物培训工程交易，59：920–928，2012。[9] O. Tuzel，F。Porikli和P. Meer。通过分类的人行人进行探测。IEEE关于模式分析和机器智能的交易，30：1713–1727，2008。[10] S. Said，H。Hajri，L。Bombrun和B. C. Ve-Muri。熵，2016年18月18日。Riemannian对称空间上的高斯分布：结构化协方差矩阵的统计学习。信息理论交易，64：752–772，2018。[11] E. Chevallier，T。Hose，F。Barbaresco和J. Angulo。对Siegel空间的内核密度估计，并应用于雷达处理。[12] A. Banerjee，I。Dhillon，J。Ghosh和S. Sra。使用Von Mises-Fisher分布在单位过度上进行促进。机器学习研究杂志，6：1345–1382，2005。