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接触型驱动的异质蛋白的探索...
摘要：我们最近展示了如何使用在占用间接触映射的空间中使用定向的步道来生成可实现的蛋白质折叠途径；结合反向转换，从蛋白质接触图转变为笛卡尔坐标，我们已经证明了这种方法如何在不求助于分子动力学的情况下产生蛋白质折叠轨迹集合。在本文中，我们证明了该框架可用于研究一个具有挑战性的蛋白质折叠问题，该问题已知可以表现出两种不同的折叠路径，这些折叠路径以前通过分子动力学模拟在几个不同的温度下鉴定出来。从蛋白质折叠机制预测的角度来看，这个特殊问题极具挑战性，特别是涉及沿着由异构二级结构元素定义的不同途径相同的非平凡的紧凑型天然结构折叠。Here, we show how our previously reported contact-map-based protein-folding strategy can be significantly enhanced to enable accurate and robust prediction of heterogeneous folding paths by (i) introducing a novel topologically informed metric for comparing two protein contact maps, (ii) reformulating our graph-represented folding path generation, and (iii) introducing a new and more reliable structural back-mapping algorithm.这些变化提高了生成结构上的折叠中间体的可靠性，并大大减少了我们以前的模拟策略产生的物理无关折叠中间体的数量。最重要的是，我们演示了增强的折叠算法如何成功地识别多染料式式 - pathway蛋白的替代折叠机制，并与直接的分子动力学模拟一致。
BYD HAN EV
ऄԉલਭ /୧૱ਘԉܑռ /୧૱ਘԉܑռ /եં /电气调整 /电动折叠 /后视镜加热 /锁定自动折叠 /镜像内存 /自动反向翻转< / div> down < / div>
通过机器学习的DNA I -MOTIF的预测-UCL Discovery
摘要i-motifs（IMS）是在富含细胞质的DNA序列中形成的次级str uct uct uct，在基因组中的多个功能中均在v olv中。尽管Putativ e Im forming序列被广泛分布在人类基因组中，但推定的IMS的折叠状态和强度变化了。muc h先前的研究IM已重点是使用生物含量xperiments评估IM折叠特性。ho w e v er，没有专门的计算工具来预测IM结构的折叠状态和强度。在这里，我们介绍了一条机器学习管道，即IM-Weeker，以预测DNA IMS的折叠状态和结构性折叠状态。该程序Im-seeker结合了一个平衡的随机森林分类器，该森林分类器在全基因组IMAB抗体基于基于IMAB的剪切和标记测序数据中训练，以预测折叠状态和极端的梯度增强回归器，以根据文献生物物理数据和我们的内部生物物理实验来估算折叠强度。im-seeker以81％的分类精度预测DNA IM F旧状态，并在测试集上以0.642的确定系数（R 2）估算了F旧强度。模型的解释证实，富含C的序列的核苷酸组成显着影响Im stabilit Y，与含有胞嘧啶和胸腺氨酸的序列具有正相关，并且与鸟嘌呤和腺嘌呤的负相关。
结构组装途径及其在糖尿病中的作用
正确折叠的蛋白对于几乎所有细胞过程至关重要，包括酶催化，信号转导和结构支持。细胞已经发展出复杂的控制机制，例如伴侣和蛋白质抗体网络的帮助，以确保蛋白质正确地成熟并正确折叠并保持其功能构象。在这里，我们回顾了控制关键激素调节剂或葡萄糖稳态折叠的机制。胰腺β细胞中的胰岛素合成始于前胰岛素的产生。在翻译过程中，胰岛素前体涉及内质网（ER）易位机制的成分，这对于预胰岛素信号肽的适当定向，易位和裂解至关重要。这些步骤对于启动Proinsulin的正确折叠至关重要。Proinsulin的可折叠性在ER中进行了优化，该环境旨在支持折叠过程和拆卸债券的形成，同时最大程度地减少错误折叠。这种环境与ER应力反应途径无关，这对胰腺β细胞具有有益的和潜在的有害作用。促硫素的折叠折叠可能导致过多的生物合成载荷，促硫素基因突变或影响ER折叠环境的遗传易感性。错误折叠的促硫蛋白会导致有效的胰岛素产生，并导致糖尿病发病机理。了解蛋白质折叠的机制对于解决糖尿病和其他蛋白质错误折叠的疾病至关重要。
通过动手折纸培训的机器学习增强增强现实
这项研究探讨了将增强现实（AR）与机器学习（ML）融合在一起，以通过折纸折叠来增强动手技能的获取。我们使用Yolov8模型开发了一个AR系统，以提供每个折叠步骤的实时反馈和自动验证，并为用户提供逐步指导。引入了一种新型的训练数据集准备方法，从而提高了检测和评估折纸折叠阶段的准确性。在一项涉及16名参与者折叠多个折纸模型的参与者的形成性用户研究中，结果表明，尽管ML驱动的反馈增加了任务完成时间，但它还使参与者在整个折叠过程中都感到更加认识。但是，他们还报告说，反馈系统增加了认知负载，尽管提供了宝贵的指导，但仍减慢了进度。这些发现表明，尽管ML支持的AR系统可以增强用户体验，但需要进一步优化才能简化反馈过程并提高复杂的手动任务中的效率。
DSC 10/20 | DMBA
倾斜调整 = 精确 DBM-350 具有两个倾斜调整功能。第一个位于机器的前面。它调整折叠止动器的角度以纠正折叠错位。第二个刻度盘位于机器内部。这将在整理好的纸张到达装订头之前调整其导轨。如果纸张的预切不正确，这将很有用。
探索病毒式伪notted RNA结构的从头算预测方法的准确性：回顾性队列研究
背景：第三级RNA结构的预测对医学领域（例如Messenger RNA [mRNA]疫苗，基因组编辑）和病毒转录物的探索很重要。尽管存在许多RNA折叠软件程序，但很少有研究仅将其关注的源头简化为病毒式Pseudoknotted RNA。这些调控假诺在基因组复制，基因表达和蛋白质合成中起作用。目的：本研究的目的是探索5个RNA折叠引擎，该发动机用于计算最低自由能（MFE）或最大期望准确性（MEA），当应用于先前使用诱变，序列比较，结构探测，结构探测，或核磁共振（NMR）的特定病毒式Pseudoknotted RNA。方法：对本研究中使用的折叠发动机进行了26次实验得出的短伪序列（20-150 nt），使用在测试软件预测准确性时很常见的指标：百分比误差，平均平方误差（MSE），敏感性，敏感性，敏感性，积极的预测值（PPV），Youden的INDEX（Youden's Intex（j）和f 1-score。本研究中使用的数据集来自包含398个RNA的pseudobase ++数据库，该数据库使用PRISMA（系统审查和荟萃分析的首选报告项目）的一组包含和排除标准进行了评估。在Mathews的参数之后，给定RNA序列内的基本配对被认为是正确或不正确的。结果：本文与以前的软件的迭代相比，与较旧的折叠引擎相比，RNA预测引擎具有更高的精度，例如PKISS。本文还报道说，当使用诸如F 1 -SCORE和PPV等指标评估时，MEA折叠软件并不总是以预测准确性的MFE折叠软件，而当应用于病毒式PseudokNotted RNA时。此外，结果表明，如果不应用辅助参数，例如Mg 2+结合，悬挂式最终选项和发夹型惩罚，则热力学模型参数将无法确保准确性。结论：这是将一套RNA折叠发动机套件应用于仅包含病毒式伪KNOTED RNA的数据集的首次尝试。本文报道的观察结果突出了不同的从头算预测方法之间的质量，同时实施了这样一种想法，即对更有效的RNA筛选更有效地了解细胞内热力学是必要的。
Kwikswitch产品系列
(-40 to 100°C) • Resolution: 0.1 • Display Update Rate: 0.5 seconds • ABS Plastic housing • Folding probe with storage slot for 53337-K probe • Large easy to read LCD with 0.75” digits • Auto Shut-off: after 10 minutes of inactivity • Backlight Display • Low battery indicator • IPX7* waterproof rated (*submerged 30” for 30 mins) • Battery operated (2 AAA 1.5V碱性）•电池寿命：1000小时（无背光活动）•保修：有限的5年仪器保修•热电偶仪器的尺寸：6.40英寸x 2.28英寸x .90英寸（162 mm x 57mm x 23 mm）•探针的尺寸：