XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlecular
分子电化学。跨场的概述-Iris
图3。照片和拉曼2层的电化学测量。（a）在PMMA涂层的SI底物上的光学微图和MOS 2片。（b）选定的单层/几层/散装薄片区域的AFM显微照片。（c）光电化学设置的示意图。（d）E 2G /SI强度比的拉曼图。（e）PL强度图在690 nm波长处。（f）和（g）拉曼光谱分别显示了两个主MOS 2频段和Si频段，以及它们的MOS 2层数量。（h）单层/几层/块状MOS 2的PL光谱。分别通过浅蓝色和深蓝色正方形在（a）中指示了用于AFM测量的区域（B）和Raman（d）和PL（E）地图。在（d，e）中以彩色十字表示的斑点记录了拉曼和PL光谱。（经[50]的许可转载。版权所有2016年美国化学社会。）
骨髓造血中细胞间信号传导的细胞和分子网络
造血干细胞和祖细胞（HSPC）依靠细胞间信号传导来维持和调整其血液和免疫细胞的产生。此过程发生在半流利的骨髓中，载有数十种不断迁移和相互作用的细胞类型。为了阐明造血造血的基础细胞相互作用和信号转导的动态网络，我们通过整合有关配体和受体表达，细胞类型丰度和细胞空间定位的数据来测量细胞细胞空间相互作用概率（Cellip）的算法。使用新的和已发表的鼠标数据集，我们验证了细胞IP，并发现了指示造血的反馈机制的信号转导。此外，我们在同一造血阶段确定了跨个别HSPC的信号通路之间的显着相关性。这些途径相关性阐明了造血作用的细胞和信号网络的组织，从而通过与已建立的途径揭示了新调节剂。信号定量和相关数据可通过造血界面信号探索器（HISE）获得。关键字：造血，造血茎和祖细胞，骨髓，细胞间信号传导，信号网络，细胞 - 细胞通信，单细胞RNA测序，细胞 - 细胞空间相互作用，反馈机制，PARS PATH
观赏植物的基因组序列digitalis purpurea揭示了花颜色和形态变化的分子基础
digitalis purpurea（foxglove）是一种广泛分布的装饰植物，也是生物医学复合地高辛的生产商。在这里，我们提出了一个长期读取测序的基于测序的基因组序列，该基因组序列和基因模型的相应预测。高组装连续性由4.3 Mbp的N50表示，并且发现约96％的完整BUSCO基因支持完整性。这种基因组资源为对D. purpurea的花色素沉着的深入研究铺平了道路。鉴定了花色苷生物合成的结构基因和相应的转录调节剂。 红色和白色开花植物的比较显示，白色开花植物中花青素合酶基因的插入很大，很可能使该基因具有非功能性，并且可以解释花青素色素沉着的丧失。 此外，花青素生物合成激活剂MYB5在白色开花植物中显示了18 bp的缺失，导致蛋白质中6种氨基酸损失。 此外，我们发现在DPTFL1/CEN基因中插入大量插入，负责大末端花的发展。鉴定了花色苷生物合成的结构基因和相应的转录调节剂。红色和白色开花植物的比较显示，白色开花植物中花青素合酶基因的插入很大，很可能使该基因具有非功能性，并且可以解释花青素色素沉着的丧失。此外，花青素生物合成激活剂MYB5在白色开花植物中显示了18 bp的缺失，导致蛋白质中6种氨基酸损失。此外，我们发现在DPTFL1/CEN基因中插入大量插入，负责大末端花的发展。
单个酶的功能分析，将可编程分子电路与液滴基微流体
对单分子水平的蛋白质的分析发现了在合奏平均技术中掩盖的异质行为。传统上，酶的数字定量涉及通过促荧光底物的转化将单个分子划分为微室的单分子的观察和计数。基于线性信号扩增的策略仅限于几种酶，其周转率足够高。在这里我们表明，通过将指数分子放大器的敏感性与DNA-酶电路的模块化和液滴读数结合，允许在单分子水平上特异性检测几乎任何D（R）NA与NA相关的酶促活性。该策略（表示为数字PUMA）已通过十几种不同的酶进行了验证，其中包括许多催化速率缓慢的酶，并降低到Pyogenes cas9的明显单周转极限。数字计数独特地产生绝对摩尔定量，并在所有经过测试的商业制剂中揭示了很大一部分非活性催化剂。通过实时监测单个酶分子的扩增反应，我们还提取了催化剂种群中活性的分布，从而揭示了各种应力下的替代失活途径。我们的方法极大地扩大了可以从单分子分辨率下的定量和功能分析中受益的酶的数量。我们预计数字puma将作为一种多功能框架，用于在诊断或生物技术应用中进行准确的酶定量。这些数字测定也可以用于研究蛋白质功能异质性的起源。
未知主要起源癌的全面基因组分析：考虑库比斯科研究设计的回顾性分子分类
背景。未知原始起源（CUP）的癌占新诊断的晚期恶性肿瘤的2％ - 5％，并以化学疗法作为护理标准。Cupisco（NCT03498521）是一项正在进行的随机试验，该试验使用全面的基因组亲膜（CGP），将杯赛患者分配给基于基因组亲实现的靶向或免疫疗法治疗臂。，我们对CGP的杯子病例进行了重新观察分析，以确定有多少有资格进入实验性杯状臂的可能有资格。材料和方法。使用基于混合捕获的基础CDX分析（平均覆盖范围，> 600倍）分析了基础库数据库中基础科目数据库中的腺癌和未分化的杯子标本。确定了基因组改变，微卫星不稳定性（MSI），肿瘤突变负担（TMB），杂合性（GLOH）的基因组丧失（GLOH）和程序性死亡 - 结构1（PD-L1）阳性。
KMT5B神经发育中的单倍症的机制。 Sheppard，S.E。；科比，L。 Wickramasekara，R.N。； Vaccaro，C。；罗伯逊
ThomasGpGrünewald1，2，3，*，Marta Alonso 4，Sofia Avnet 5，Ana Banito 6，Stefan Burdach 7，Florencia Cidre-Aranaz 1，Gemma Di Pompo 5，Martin Distle 8，Martin Distle 8，Heathclifif Dordo dort dort dort dort diren diren diarin diren dira diare diare diare diare diare diena， Javier Garcia-Castro 10，LauraGonzález-González10，Agamemnon E Grigoriadis 11，Merve Kasan 1，Christian Koelsche 3，Manuela Kramumbholz 12，Fernando Lecanda 13 Claudia Madrigal-Xquivel 15，ÁlvaroMoles-Molina 10，Julian Musa 1，16，Shunya Ohmura 1，Benjamin Ory 17，Miguel Pereira-Silva 18，Silva 18，Silva 18，Silva 18，Francesca Perut 5 Nada al Shabani 15，Shabnam Shaabani 22，Kristina Shiavone 15，Snehadri Sinha 23，Eleni M Tomazou 8，Marcel Trautmann 24，Maria Vela 25，Yvone MH Versleijen-Jenkers 26，Julia Visgauss 27，Marta，Marta，Marta Zalacain 14，Sebastian J Schober 7，Andrej Lissat 28，William R English 15，Nicola Baldini 5，29，**＆Dominique Heymann 15，30，***
评估分子的机器学习模型...
脚手架（1）生成bemis-murcko脚手架22均具有rdkit（Murckoscaffold.getScaffoldormol）的所有化合物的22脚手架（所有原子转化为碳原子，所有键，所有键）分子量（1）使用RDKIT（RDMOLDESCRIPTORS.CALCEXACTMOLWT）计算每种化合物的分子量（2）通过分子重量（3）分配摩尔重量（3）为OOD的重量（3）分类化合物，以将80％（最高重量）分配给OOD级别（最高重量），以将80％（最高的重量）分配给Rebore solec s Molec（最高重量）重量分裂，仅在步骤3中，将Botm-Tom 20％（最低权重）分配给OOD测试集，并将其余的80％分配给ID数据集分子分子分子logp（1）使用RDKIT（Descriptors.mollogp.mollogp）计算每种化合物的clogp（2）clogp值（2）将clogp值（3）分配给最高clogp and clogp值（3），并将clogp-emean（3）分配给最高的clogp clogp，并将clogp值（3）分配给最高的clogp clogp值（3）聚类（1）生成ECFP指纹（半径= 2，2048位）
分子动力学中采样过渡路径的生成方法
分子动力学旨在模拟原子的物理运动，以便采样Boltzmann – Gibbs的概率度量和相关的轨迹，并使用Monte Carlo估计值来计算宏观特性[1，17]。执行这些数值模拟时的主要困难之一是标准化：该系统倾向于将其捕获在相空间的某些区域，通常在目标概率度量的局部最大值附近。在这种情况下，从一个亚稳态到另一个状态的过渡在复杂的系统中特别感兴趣，因为它们表征例如结晶或酶促反应。与分子时间尺度相比，这些反应长期尺度发生，因此对逼真的罕见事件的模拟在计算上很难。