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SPVec: A Word2vec-Inspired Feature Representation Method for Drug-Target Interaction Prediction
Drug discovery is an academical and commercial process of global importance. Accurate identification of drug-target interactions (DTIs) can significantly facilitate the drug discovery process. Compared to the costly, labor-intensive and time-consuming experimental methods, machine learning (ML) plays an ever-increasingly important role in effective, efficient and high-throughput identification of DTIs. However, upstream feature extraction methods require tremendous human resources and expert insights, which limits the application of ML approaches. Inspired by the unsupervised representation learning methods like Word2vec, we here proposed SPVec, a novel way to automatically represent raw data such as SMILES strings and protein sequences into continuous, information-rich and lower-dimensional vectors, so as to avoid the sparseness and bit collisions from the cumbersomely manually extracted features. Visualization of SPVec nicely illustrated that the similar compounds or proteins occupy similar vector space, which indicated that SPVec not only encodes compound substructures or protein sequences efficiently, but also implicitly reveals some important biophysical and biochemical patterns. Compared with manually-designed features like MACCS fingerprints and amino acid composition (AAC), SPVec showed better performance with several state-of-art machine learning classifiers such as Gradient Boosting Decision Tree, Random Forest and Deep Neural Network on BindingDB. The performance and robustness of SPVec were also confirmed on independent test sets obtained from DrugBank database. Also, based on the whole DrugBank dataset, we predicted the possibilities of all unlabeled DTIs, where two of the top five predicted novel DTIs were supported by external evidences. These results indicated that SPVec can provide an effective and efficient way to discover reliable DTIs, which would be beneficial for drug reprofiling.
![arXiv:2104.08181v2 [quant-ph] 2021 年 11 月 25 日](/simg/e\e678bfa6a26a3bf97581ae01abe348a619519822.webp)
arXiv:2104.08181v2 [quant-ph] 2021 年 11 月 25 日
汉密尔顿量 H 的生成函数定义为 F ( t ) = ⟨ e − itH ⟩ ，其中 t 是时间，期望值取自给定的初始量子态。此函数可以访问不同阶数 K 的汉密尔顿量 ⟨ HK ⟩ 的不同矩。F ( t ) 的实部和虚部可以在量子计算机上分别使用一个额外的辅助量子位来评估，该辅助量子位对时间 t 的每个值都有一组测量值。量子比特的低成本使其在量子比特数量有限的近期非常有吸引力。假设可以使用量子设备精确计算生成函数，我们将展示如何在经典计算机上后验地使用此函数的信息内容来解决量子多体问题。说明了几种经典的后处理方法，旨在预测近似基态或激发态能量和/或近似长期演化。这种后处理可以使用基于 Krylov 空间的方法和/或与虚时间演化密切相关的 t 展开方法来实现。使用配对和费米-哈伯德模型在多体相互作用系统中说明了混合量子-经典计算。
![arxiv：2209.13905v2 [cond-mat.supr-con] 2024年8月17日](/simg/d\dd9549f5e1d67860a8a539a986efee4883419c35.webp)
arxiv：2209.13905v2 [cond-mat.supr-con] 2024年8月17日
BCS超导性理论是凝结物理学的里程碑之一，它成功地在微骨水平上揭示了这种宏观量子现象的性质[1，2]。任何超级导体（SC）的必需成分是两电子库珀对及其相干性[2]，其中电子结合了两分之一，并凝结以形成相干的量子状态，如图1（a）。但是，凝结两电子库珀对并不是实现超导性的唯一方法。理论上，提出四电子库珀对也可以凝结形成SC，即电荷4 E SC，如图1（b）[3 - 6]。在实验上，如何实现或稳定这一费用4 E超导状态是一个挑战问题。提出了配对密度波（PDW）顺序[4、7、8]，列表SCS [9]或多组分SC [10]的热融化，以实现该电荷4 e quasi-long-long范围。实现电荷的其他方案4 e配对包括相互作用的相互作用，这些相互作用是偏爱四分之一而不是配对[3]和凝结电荷4 e Skyrmions 4 e Skyrmions在二次式触发系统[11]等。有趣的是，最近从Kagome超导体CSV 3 SB 5 [12，13]解决了电荷4 E甚至电荷6配对的可能证据。使用小公园振荡测量，φ0
通过纳米材料在靶向药物输送和治疗中的应用和挑战，彻底改变医疗保健
摘要。本研究通过纳米材料在药物输送和治疗方面的应用和挑战，探讨了医疗发展的前沿。合成、表征和使用金纳米粒子 (AuNPs) 和脂质体作为阿霉素载体，分别显示出 4.5% 和 80.2% 的显著药物堆积能力。释放能量揭示了 AuNPs 的 Higuchi 分布和脂质体的一级能量，显示出定制的药物释放曲线。体外研究表明具有严重的细胞毒性，A549 细胞中 AuNPs 的 IC50 为 12.3 µM，MCF-7 细胞中脂质体的 IC50 为 8.7 µM。35.6% 和 50.2% 的细胞吸收率进一步证明了它们的有效性。转向体内研究，AuNPs 的血流半衰期为 6.2 小时，而脂质体的血流半衰期更长，为 8.5 小时。生物分布研究表明肿瘤内存在特定聚集，AuNPs 的聚集率为 4.8% ID/g，脂质体的聚集率为 6.2% ID/g。有用的结果包括肿瘤体积减小，AuNPs 和脂质体的总体存活率分别为 75.4% 和 82.7%。与相关研究的比较突出了所开发的纳米材料的竞争性能，强调了它们在发展精确医学方面的潜力。这项研究促进了纳米医学的发展，强调了个性化和可持续的医疗保健解决方案。
1.-标准图纸全书-...
注意：应将指定类型的板缝填料固定在路基上的准确位置和线上，如图所示或使用其他经批准的设备。在浇注混凝土之前，应将接缝组件牢固固定到位。在第二次精加工机通过后，将混凝土移除至板顶以下 1 英寸处，并将 ƒ" X‡" 木条钉在板填料顶部以形成接缝密封空间。更换混凝土并用纵向抹平器完成精加工。
大峡谷和科罗拉多河下游的参考书目
____________________________________________________________________________________________ 1920 18.1570 飞行颠簸。《插图世界》，33(5)（七月/八月）：858-859。[参见第 859 页：“往返太平洋海岸的 De Haviland 中队的飞行指挥官 R. O. Searles 中尉表示，1919 年 2 月 24 日和 26 日，飞机无法进入大峡谷，但 25 日很容易进入。对此的解释是大气压力分布产生了影响。”（整个注释）]
大丹德农地区体育活动战略 2020-2030
国家、州和地方政府在改善社区健康和福祉方面都发挥着关键作用。大丹德农市 (CGD) 长期致力于为居住、工作、学习或访问该市的人们提供体育活动机会，并带来积极的健康结果。这项新战略及其年度实施计划将指导未来在整个体育活动范围内提供机会，如图 1 所示。
美国制造业统计年度报告：2021 年
执行摘要 本报告对美国制造业进行了统计回顾。美国制造业需要考虑的方面包括：(1) 美国行业与其他国家相比如何，(2) 国内行业趋势，以及 (3) 与其他国家的行业趋势相比。 美国仍然是一个主要的制造业国家；然而，其他国家正在迅速崛起。 美国制造业受到 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行的严重影响。 尽管美国制造业在许多方面表现良好，但仍有机会提高竞争力。 这将需要战略性地配置资源，以确保美国投资获得最高的回报。 竞争力 – 制造业规模：根据 BEA 数据，2020 年美国制造业增加值为 22692 亿美元，占 GDP 的 10.8%。直接和间接（即从其他行业购买）制造业占 GDP 的 24.1%。根据联合国统计司的数据，中国是最大的制造业国家，占全球制造业增加值的 29.4%，而美国是第二大制造业国家，占 16.6%。在十大制造业国家中，美国的人均制造业增加值排名第四（见图 2.4），在所有国家中，美国最近的排名是第 14 位，如图 2.5 所示。美国在 7 个制造业领域排名第一
NIST.AMS.100-37.pdf
执行摘要 本报告对美国制造业进行了统计回顾。美国制造业需要考虑三个方面：(1) 美国制造业与其他国家相比如何，(2) 国内制造业趋势，以及 (3) 与其他国家的制造业趋势相比。美国仍然是一个主要的制造业国家；然而，其他国家正在迅速崛起。美国制造业受到上次经济衰退的严重影响，直到最近才恢复到经济衰退前的生产水平，并且仍然低于经济衰退前的就业水平。尽管美国制造业在许多方面表现良好，但仍有机会提高竞争力。这将需要战略性地配置资源，以确保美国投资获得最高的回报。竞争力 – 制造业规模：根据 BEA 数据，2019 年，美国制造业的增加值为 23599 亿美元，占 GDP 的 11.0%。直接和间接（即从其他行业购买）制造业占 GDP 的 24.1%。根据联合国统计司的数据，中国是最大的制造业国家，占全球制造业增加值的 28.6%，而美国是第二大制造业国家，占 16.6%。在十大制造业国家中，美国的人均制造业增加值排名第四（见图 2.4），在所有国家中，美国最近的排名是第 15 位，如图 2.5 所示。如图 2.6 所示，美国在 16 个制造业行业中，有 7 个行业排名第一，而中国在其他行业中排名第一。竞争力 - 制造业增长：美国 1993 年至 2018 年（即 25 年增长）的复合实际（即控制通胀）年增长率为 2.5%，这使美国处于 50% 以下。美国 2013 年至 2018 年（即 5 年增长）的复合年增长率为 1.7%。这使美国略高于加拿大和德国等国的 25% 百分位。竞争力 – 生产率：制造业劳动生产率从 2018 年到 2019 年增长了 0.7%，如图 4.7 所示。对于美国制造业，多要素生产率从 2018 年到 2019 年增长了 0.8%，如图 4.8 所示。然而，劳动生产率和多要素生产率的 5 年复合年增长率均为负。与其他国家相比，美国的生产力相对较高。此外，如图 4.9 所示，根据经济咨商会的数据，美国在 66 个国家中每小时产出排名第七。近年来，许多国家的生产率增长为负或停滞不前，而美国似乎也遵循了这种缓慢增长的模式。关于生产率放缓的原因，存在着相互矛盾的解释，例如人口老龄化、不平等，也可能是 2000 年代后期经济衰退后经济复苏的结果。许多解释都归因于资本投资水平低。值得注意的是，生产率很难衡量，甚至更难以在各国之间进行比较。