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蛋白质 - 聚糖相互作用的原子级机器学习糖生物学中的蛋白质 - 聚糖相互作用和跨性识别
糖生物学中的跨性识别是生物学上常规蛋白质与生物聚糖的对映异构体之间的相互作用（例如，L蛋白与L-己糖结合的L蛋白质与L-Hexoses结合）与生命王国的生物体中的相互作用。通过对称性，它还描述了手性镜面蛋白与正常D-聚糖的相互作用。跨性识别的知识对于理解现有生命形式与人造镜像形式的潜在相互作用至关重要，但是目前已知的蛋白质 - 聚糖相互作用规则不足。为了构建一种学习这种相互作用的方法，我们构建了机器学习模型，以预测代表原子图的蛋白质和聚糖之间的结合强度，而不是单糖。基于聚糖的基于原子Q -gram和Morgan指纹（MF）表示，可以训练ML模型，以预测所有天然聚糖的聚糖，糖化化合物和对映异构体的凝集素结合特性。对此训练的关键是将不同的数据合并 - 某些数据与来自Glycan微阵列的相对荧光单元（RFU），而来自ITC的K d值的其他数据则是在特定的凝集素浓度下使用通用的“分数结合”参数F。MCNET是一个完全连接的神经网络体系结构，将MF和浓度（C）作为输入，并返回147个凝集素的F。MCNET的性能与Glynet模型相媲美，并且通过代理与其他最新的最先进的模型来预测蛋白质 - 聚糖相互作用的强度。MCNET有效预测了糖化化合物与甘叶蛋白1、3和7的结合。糖化化合物）。从基于单糖的描述中脱离，使MCNET可以预测跨性识别。我们使用液态聚糖阵列来验证一些预测，例如L-甘露糖与D-Mannose结合凝集素，纯化的CONA和DC-SIGN显示在细胞上的DC-SIGN以及L-MAN与半乳糖糖结合的凝集素的弱结合。MCNET的原子级输入使得从生活和非聚糖结构的所有王国中的各种聚糖中结合蛋白质 - 聚糖数据是可能的（例如，通用分数结合参数使得可以统一不同的定量观测值（K D / IC 50，RFU，色谱保留时间等）。我们认为，这种方法将有助于从不同的糖生物学数据集中合并知识，并预测与当前ML模型无法获得的不常见/不自然的聚糖的蛋白质相互作用。
自闭症儿童早期脑过度生长的细胞机制：GPX4 水平升高和对铁死亡的抵抗
患有不成比例的巨脑症 (ASD-DM) 的自闭症患者，其脑部相对于身高较大，智力障碍的发生率高于脑部大小正常的自闭症儿童，面临的认知挑战也比患有平均脑容量的自闭症儿童更严重。这种神经表型背后的细胞和分子机制仍不甚明了。为了研究这些机制，我们从正常发育的非自闭症儿童和患有和不患有不成比例的巨脑症的自闭症儿童中产生了人类诱导性多能干细胞。我们利用磁共振成像和全面的认知和医学评估对这些儿童进行了纵向评估，从 2 岁到 12 岁。我们发现，来自 ASD-DM 儿童的神经祖细胞 (NPC) 表现出更高的细胞存活率和抑制的细胞死亡，同时伴有
喂养金头鲷增加膳食细菌单细胞蛋白水平：对生长、血浆生物化学、肠道组织学和
Marchi, A., Bonaldo, A., Scicchitano, D., Candela, M., De Marco, A., Falciglia, S., 等人 (2023)。通过增加膳食细菌单细胞蛋白水平喂养金头鲷：对生长、血浆生物化学、肠道组织学和肠道微生物群的影响。水产养殖，565，1-11 [10.1016/j.aquaculture.2022.739132]。
改善工业绩效的管理流程的成熟度
在一个越来越多的活力的世界中，保持竞争力并满足客户不断增长的客户和市场的发展，对于任何努力追求卓越的公司来说，市场已成为真正的挑战。因此，采用绩效管理系统是面临意外市场变化的重要决定。因此，必须将质量投影到主要具有高度成熟度的方法和实践上，这使公司能够实现持续的流程改进并满足CUS Tomers的表达和隐性需求。但是，其他工具可以在全球定义和公司的所有等级层面上对Pundor Mance产生强大的责任感。这项工作的主要贡献是调整成熟模型，以评估受“能力成熟度模型集成CMMI”启发的制造行业的管理流程。在这项工作中，进行了在不同大小的摩洛哥行业中进行不同活动的摩洛哥行业，以定义其成熟水平及其与不同类型的工业管理的关系。
生成AI（CHATGPT）对招聘效率和候选质量的影响：过程自动化水平的中介作用以及组织规模的调节作用
诸如chatgpt之类的生成AI应用程序可以通过自动执行招聘中涉及的许多重复任务来提供显着的效率优势。例如，AI系统可以快速扫描，排序和排名简历，确定最匹配给定职位描述要求的候选人。这种自动化减少了处理大量应用所需的时间，这对于招聘高量招聘特别有用，使招聘人员可以专注于战略决策和候选人参与（García-Morales等，2023）。此外，AI驱动的自动化有助于简化与候选人的沟通，因为聊天机器人和自动化电子邮件提供了对常见问题的及时回答，从而增强了候选人的体验。这种有效的，迅速的互动有助于对组织的积极看法，这在竞争性招聘环境中至关重要（Kaplan和Haenlein，2022年）。
Minas Tirith：一种用于模拟辐射诱导的DNA损伤在细胞种群水平
抽象目标。可以通过实验和建模的结合来理解辐射诱导的DNA损伤的机制。当前，大多数生物学实验是通过辐照整个细胞群来进行的，而辐射诱导效应的建模通常是通过蒙特卡洛模拟进行的，其轨道结构代码与单细胞核的逼真的DNA几何形状结合。但是，两种方法之间的尺度差异阻碍了直接比较，因为由于能量沉积的随机性，细胞群中的剂量分布不一定均匀。因此，这项研究提出了Minas Tirith工具，以模拟辐射诱导的DNA损伤在细胞种群中的分布。方法。所提出的方法基于使用Geant4-DNA Monte Carlo Toolkit生成的微渗透参数和DNA损伤分布的预先计算数据库。首先，针对特定吸收的剂量D分配了一个特定的能量Z，在微观法形式主义之后进行了ABS。然后，根据特定能量Z分配了每个细胞的DNA损伤事件，尊重其发生的随机特征。主要结果。这项研究通过将其结果与使用Geant4-DNA轨道结构代码和基于Geant4-DNA的基于GEANT4-DNA的模拟链进行比较的结果来验证了Minas Tirith工具。明显的能力。此外，该工具可以在建模和生物学实验之间进行更直接的比较。在人群中剂量分布以及DNA损伤量计算的情况下，比较的不同元素表明Minas Tirith和Monte Carlo模拟之间的一致性。minas tirith是一种在细胞种群水平上计算辐射诱导的DNA损伤的新方法，与使用轨道结构代码获得的辐射剂量相比，该方法促进了合理的模拟时间。
醒来和睡眠期之间意识率延长的患者的脑电图差异
结果：1。MC中的分形维度（Higuchi的分形维度（HFD））往往高于所有阶段VS/UWS患者的分形维度（HFD），仅在醒来阶段存在显着差异（P <0.05）。醒来阶段的HFD与CRS-R评分呈正相关，并以88.3％的诊断精度表现出最高的诊断精度。与VS/UWS中的Teager-Kaiser能量运营商（TKEO）在MCS中的患者水平也更高，在NREM2阶段（p <0.05）中，与CRS-R-R分数和诊断精度为75.2％，在NREM2阶段中显着。MCS患者中的δ -band功率频谱密度[PSD（δ）]低于VS/UWS中的患者，在唤醒阶段明显如此明显（P <0.05），并且与CRS -R分数呈负相关，诊断精度为71.5％。
为什么生物多样性很重要A水平生物学
生物多样性是任何生态系统的重要组成部分，包括特定区域内的一系列基因，物种和栖息地。它可以分为三个关键组成部分：遗传多样性，物种多样性和生态系统多样性。生物多样性的保存对人类和整个星球都具有深远的好处。维持生物多样性具有多种目的，包括生态，经济，美学，社会，道德，环境，农业和保护原因。多样化的生态系统可以更好地承受环境变化或威胁，例如由于全球变暖而导致的温度升高。例如，在物种丰富的湖中，有些鱼可能难以适应温度升高，而另一些则会繁衍生息。基石物种对其生态系统产生不成比例的影响，在维持生态平衡中起着至关重要的作用。这些物种的丧失会引发一系列效应，从而导致生态系统的严重破坏。例如，非洲灌木丛大象是萨凡纳（Savannah）的基石物种，通过放牧帮助维持植被多样性。生物多样性也具有经济价值，许多药物来自植物，真菌和细菌。这些生物多样性热点的损失可能导致宝贵资源的耗尽。生态旅游为国家提供了必不可少的收入来源，支持当地经济和创造就业机会。此外，生态系统对科学进步和技术进步做出了重大贡献。这些物种的损失可能会带来深远的后果。自然界中特定酶的发现导致了DNA测序等领域的突破。生物多样性的保存不仅对环境，而且对于人类的福祉至关重要。它提供了许多美学上的好处，鼓舞人心的创意者，并为娱乐活动（例如观鸟和远足）提供了机会。最后，人类承担保护和保护生物多样性的道德义务，他认识到他们与数百万其他物种共享地球，并且必须对其行为负责。大生物会产生大量的有机废物，这在生态系统中起着至关重要的作用。人类依靠植物蒸馏进行灌溉和饮用水，以及各种真菌和细菌促进的营养循环。植物是食品网中的主要生产商，通过水果，蔬菜和肉提供直接和间接的能源。但是，大多数农作物表现出低遗传多样性，使其容易受到疾病的影响。这些农作物的野生亲戚可以通过引入遗传多样性来提供解决方案，但是由于栖息地破坏和气候变化，其中许多物种面临灭绝。全球马铃薯作物源于一种物种，使其容易受到疾病的影响。幸运的是，安第斯山脉是100多种野马物种的家园，可以通过基因技术和杂交为抗病性提供等位基因。生物多样性包括一个地区内的遗传多样性，物种多样性和生态系统多样性。维持生物多样性对于生态，经济，美学，社会，道德，道德，环境和农业原因至关重要。各种生态系统对环境变化和威胁（例如全球变暖）更具弹性。Keystone物种，例如非洲萨凡纳的灌木丛大象，对其生态系统产生了不成比例的影响。生态系统也具有巨大的经济价值，许多药物源自植物，真菌和细菌。例如，抗癌药物紫杉醇来自太平洋和喜马拉雅紫木。生态旅游是对国民经济的另一个主要贡献者，通过野生动植物旅游产生收入和就业机会。此外，生态系统为科学和技术进步做出了重大贡献，例如发现了DNA测序中使用的酶。生物多样性对人类的重要性不仅限于维护生态系统，而且还具有许多好处，例如创造者的灵感，通过观鸟和步行等活动的社交联系以及防止灭绝的道德义务。人类与数百万其他物种共享地球，并且由于其智力而有责任保护它们。各种生态系统提供必不可少的环境服务，例如二氧化碳吸收，营养周期和水周期，这对于人类生存至关重要。生物多样性的丧失威胁着这些服务，导致气候变化，土豆等农作物的疾病敏感性以及可以从灾难中拯救农作物的野生亲戚的灭绝。人类需要减少对地球和其他物种的影响，维护生态系统对于维持生态稳定，环境健康，通过生态旅游和科学以及自然美的美学乐趣至关重要。植物种类中的遗传多样性，例如土豆，是防止由于疾病或气候变化引起的灾难性失败的关键，强调了在其所有形式中保留生物多样性的重要性：栖息地，物种和遗传多样性。人类人口正在将地球的环境推向极端，这会增加对资源需求的迅速增长。这导致单一养殖和除草剂的使用增加，这可以通过去除树篱，砍伐树木并破坏栖息地来减少生物多样性。此外，气候变化正在导致动物迁移或死亡，进一步减少了种类的种类。
使用 transformers 根据 DNA 序列和转录后信息预测基因表达水平
背景与目标：近年来，由于基因表达水平的潜在临床应用，预测基因表达水平至关重要。在此背景下，Xpresso 和其他基于卷积神经网络和 Transformer 的方法首次被提出用于此目的。然而，所有这些方法都使用标准的独热编码算法嵌入数据，从而产生非常稀疏的矩阵。此外，该模型没有考虑基因表达过程中最重要的转录后调控过程。方法：本文提出了 Transformer DeepLncLoc，一种通过处理基因启动子序列来预测 mRNA 丰度（即基因表达水平）的新方法，将该问题作为回归任务进行管理。该模型利用基于 Transformer 的架构，引入 DeepLncLoc 方法执行数据嵌入。由于 DeepLncloc 基于 word2vec 算法，因此它避免了稀疏矩阵问题。结果：该模型包含了与 mRNA 稳定性和转录因子相关的转录后信息，与最先进的方法相比，其性能显著提高。Transformer DeepLncLoc 的 R 2 评估指标达到 0.76，而 Xpresso 的 R 2 评估指标为 0.74。结论：Transformer 方法中的多头注意力机制适用于对 DNA 位置之间的相互作用进行建模，从而克服了循环模型。最后，在管道中整合转录因子数据可显著提高预测能力。
基于可再生能源的 KY 升压转换器和七电平逆变器系统综述 Gopika BS 1* & Rajeshwari 2 1 助理教授，系
基于可再生能源的 KY 升压转换器和七电平逆变器系统综述 Gopika BS 1* 和 Rajeshwari 2 1 印度泰米尔纳德邦哥印拜陀 Dhanalakshmi Srinivasan 工程学院电气与电子工程系助理教授。 2 印度卡纳塔克邦 Chintamani 政府理工学院电气与电子系高级讲师。 通讯作者（Gopika BS）电子邮件：gopikabs@dsce.ac.in * DOI：https://doi.org/10.46431/MEJAST.2025.8103 版权所有 © 2025 Gopika BS 和 Rajeshwari。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名许可条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是注明原作者和出处。文章收稿日期：2024 年 11 月 11 日 文章接受日期：2025 年 1 月 18 日 文章发表日期：2025 年 1 月 25 日