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使用单细胞拉曼光谱法对环境样品中细菌鉴定的研究：可行性和参考文献
我们通过拉曼光谱法报告了我们最近为鉴定环境样品中细菌的努力。我们从提交到各种环境条件的细菌中建立了一个拉曼光谱数据库。该数据集用于验证在非理想条件下执行的测量值可能是否可以进行拉曼键入。从同一数据集开始，我们随后改变了用于训练统计模型的参考库中包含的表型和矩阵多样性内容。结果表明，与从限制的条件集对光谱训练的环境特定模型相比，可以获得具有扩展光谱变化覆盖范围的模型。广泛的覆盖模型对于环境样品是可取的，因为细菌的确切条件无法控制。
人工智能和图书馆：进口，风险和前景
电子邮件：frankaonyeka@yahoo.com摘要人工智能提供的进步使图书馆能够在数字时代保持竞争力和相关性。 本文介绍了AI在图书馆运营和服务中的无数转换能力，强调了AI系统实施和潜在客户所涉及的风险。 使用定性研究设计，本文对文献进行了系统评价。 该论文揭示了AI的应用，例如 机器人技术正在通过自动化重复的文书和手动任务，提高效率并降低日常过程中的人类干预来彻底改变后端图书馆的运营。 人工智能用于分析用户行为并通过识别数据中的模式来预测趋势。 此外，AI系统改善了库的管理和自定义，并启用了简化数据采集和资源管理等任务的智能信息系统。 该论文进一步揭示了在某些方面使用AI引起了道德问题，特别是在学习分析等领域，那里已经确定了隐私和同意问题。 该论文得出结论，AI为图书馆提供了工具来增强其核心流程和以用户为导向的服务，同时为研究和数据科学能力提供了巨大的机会，但是在实施AI系统时，它们必须对道德问题保持警惕。 本文建议图书馆建立能力，解决道德问题并促进研究和协作，以享受AI的全部好处，尤其是对于发展中国家。电子邮件：frankaonyeka@yahoo.com摘要人工智能提供的进步使图书馆能够在数字时代保持竞争力和相关性。本文介绍了AI在图书馆运营和服务中的无数转换能力，强调了AI系统实施和潜在客户所涉及的风险。使用定性研究设计，本文对文献进行了系统评价。该论文揭示了AI的应用，例如机器人技术正在通过自动化重复的文书和手动任务，提高效率并降低日常过程中的人类干预来彻底改变后端图书馆的运营。人工智能用于分析用户行为并通过识别数据中的模式来预测趋势。此外，AI系统改善了库的管理和自定义，并启用了简化数据采集和资源管理等任务的智能信息系统。该论文进一步揭示了在某些方面使用AI引起了道德问题，特别是在学习分析等领域，那里已经确定了隐私和同意问题。该论文得出结论，AI为图书馆提供了工具来增强其核心流程和以用户为导向的服务，同时为研究和数据科学能力提供了巨大的机会，但是在实施AI系统时，它们必须对道德问题保持警惕。本文建议图书馆建立能力，解决道德问题并促进研究和协作，以享受AI的全部好处，尤其是对于发展中国家。关键字：人工智能，图书馆，进口，风险，前景。介绍了几十年，智力一直是人类和动物自然而然地展示的属性。使用不断发展的技术，很明显，机器可以并且确实表现出智力水平，具体取决于它们的配置，这被称为人工智能（AI）。人工智能是一项非常高科技的技术，能够改变包括图书馆和其他信息服务交付中心在内的人类企业的每个领域，因为它有可能增加并增强图书馆的服务和资源。约翰·麦卡锡（John McCarthy）通常被称为AI的父亲，他确定AI是工程学的科学，它是制造智能机器，尤其是智能计算机程序的工程学（John McCarthy，2007年）。在其逻辑方法中，人工智能是
程序和清单 - 使用SMRTBELL PREP套件3.0
请注意，单个SRE/剪切自动化运行中不能包括高质量和低质量样品。如果可用0.5–1.25 µg gDNA并使用Revio Sprq化学，则低质量工作流将为Revio SMRT细胞（+SPRQ）提供足够的库；但是，如果需要过多的文库，则高质量参数也可以用于Revio Sprq化学。对于Revio非SPRQ化学和VEGA，仍建议使用2 µg GDNA输入来加载1个SMRT细胞。
ADMET-AI：用于评估大规模化学库的机器学习 ADMET 平台
摘要：大型化学存储库和组合化学空间的出现，加上高通量对接和生成式 AI，极大地扩展了用于药物发现的小分子化学多样性。选择用于实验验证的化合物需要根据有利的药物特性（例如吸收、分布、代谢、排泄和毒性 (ADMET)）对这些分子进行筛选。我们开发了 ADMET-AI，这是一个机器学习平台，可作为网站和 Python 包提供快速准确的 ADMET 预测。ADMET-AI 在 TDC ADMET 基准组排行榜上的平均排名最高，它目前是速度最快的基于 Web 的 ADMET 预测器，与第二快的 ADMET Web 服务器相比，时间缩短了 45%。ADMET-AI 也可以在本地运行，预测一百万个分子仅需 3.1 小时。
使用 SMRTbell® 准备多重扩增子文库...
使用凝胶提取的扩增子产物可能会导致测序性能降低，这是因为插入染料（如溴化乙锭）和暴露于紫外线辐射会造成固有的损坏。如果使用已用染料染色的凝胶提取产物，建议在文库制备和测序之前对其进行额外的扩增，以去除损坏和/或染料。
使用 HiFi 制备试剂盒 96 制备全基因组文库
HiFi 制备试剂盒 96 和工作流程专为 NGS 液体处理自动化而设计。因此，该协议旨在描述 SRE、剪切、文库制备酶促反应和珠子清理，以指导自动化方法开发，或在某些情况下进行手动制备。由于自动化仪器之间存在差异，可能需要进行本文未描述的修改，以使协议适应您的特定仪器。请访问 WGS 页面或联系您当地的支持团队，获取具有 PacBio 合格方法的仪器列表。该协议是使用 Hamilton NGS STAR MOA 系统开发的。
生成 PureTarget 重复扩展面板库
建议每个样本的 gDNA 质量为 2 µg，以确保有足够的基因拷贝来加载并最大化测序覆盖率。此方案适用于每个样本 1–4 µg。我们建议 Sequel、Vega 和 Revio 系统上的最低总 DNA 为 16 µg，以产生可测量的文库质量，Sequel 系统上的最大总 DNA 为 75 µg，Vega 和 Revio（非 SPRQ）上的最大总 DNA 为 100 µg，Revio +SPRQ 上的最大总 DNA 为 50 µg，适用于所有多路复用样本。
利用 DNA 条形码库发现结合 FKBP12 和新靶点的分子胶
。CC-BY-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2024 年 12 月 12 日发布。；https://doi.org/10.1101/2024.12.09.627499 doi：bioRxiv 预印本
从 DNA 编码化学库中鉴定 SARS-CoV-2 主要蛋白酶的新型有效抑制剂
摘要 使用自动化高通量筛选对大型化合物库进行体外筛选既昂贵又耗时，并且需要专门的基础设施。相反，DNA 编码化学库 (DECL) 的选择可以使用大多数实验室中的常规设备快速完成。在本研究中，我们通过基于亲和力的选择 DELopen 库（面向学术界开放）鉴定了 SARS-CoV-2 主蛋白酶 (M pro ) 的新型抑制剂，该库包含 42 亿个化合物。经 X 射线晶体学证实，所鉴定的抑制剂是肽类化合物，含有 N 端亲电基团，能够与 M pro 的亲核 Cys145 形成共价键。此次 DECL 选择活动使得未优化的化合物 SLL11（IC 50 = 30 nM）的发现成为可能，证明了 DECL 技术能够快速探索大化学空间，从而直接鉴定有效的抑制剂，从而避免多轮迭代药物化学。 X 射线晶体学进一步证明，SLL11 具有高度独特的 U 形结合构象，这使得 N 端亲电基团可以环回到 S1 ' 亚位点，而 C 端氨基酸则位于 S1 亚位点。MP1 是 SLL11 的近似类似物，在 Caco-2 和 Calu-3 (EC 50 = 2.3 µM) 细胞系中测试时，在低微摩尔范围内显示出对 SARS-CoV-2 的抗病毒活性。由于肽类化合物可能存在低细胞渗透性和代谢稳定性的问题，因此未来将探索化合物的环化以提高其抗病毒活性。