XiaoMi-AI文件搜索系统
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HI-C工具的基准测试，用于脚手架DE NOVO基因组组件
fiffoff_combine.py是我们开发的python脚本，用于输出有关目标组件和参考基因组之间基因截然性的指标。与参考基因组相比，我们将基因共线性定义为靶组件中基因定位之间的对应关系。脚本将输出.gff从升降机和引用.gff文件作为输入。它仅分析基因共线性，因此外显子和成绩单被排除在.GFF文件中。此外，该脚本允许设置一个阈值，以评估目标和参考组件之间相邻基因对之间基因间长度的差异：如果差异低于阈值，则比较的基因组注释是相干的（默认值：500 bp）。
一种新型的人类多能干细胞基因激活系统将IGFBP2鉴定为造血祖细胞生产的介体，体外
Amir Shanehsazzadeh °, Matt McPartlon, George Kasun, Andrea K. Steiger, John M. Sutton, Edriss Yassine, CALEN MCCLOSKEY, Robel Hail, Robel, Robel, Richard Shuai, Julian Alveero, GON Rakocevic, Simon Levine, Jovan Cejovic, Jahir M. Gutierrez, Alex莫尔黑德（Morehead），Oleksii Dubrovskyi，Chelsea Chung，Breanna K. Luton，Nicolas Diaz，Christa Kohnert，Rebecca Kohnert，Rebecca Consbuck Hayley Carter，Chase Lacombe，Chase Lacombe，Itti Bist，Itti Bist，Itti Bist，Phetsamay Vilaychack，phetsamay vilaychack，Zahra和Zahra和Zahra anderson，Brichey bringe xi Xi Xi Xi，Pauly Xi，Pauly Xi，kigrcon，kig trancon，kig im kin，kig i， Macey Radach，Katherine Bateman，Gaelin Kopec-Balliveau，Dalton Chapman，Joshua Benett，Abigail b。 Ventura，Gustavo m。 Canales，Muttappa Gowda，Kerianne a。杰克逊，罗德特·卡吉亚特（Rodante Caguiat），罗丹特·卡吉亚特（Rodante Caguiat），琥珀色棕色，道格拉斯·加尼尼（Douglas Ganini da Silva），Zheyuan guo，Shaheed Abdulhaqq，Lillian R.Klug，Miles Gander，Engin Yapici，Joshua Meier*Amir Shanehsazzadeh °, Matt McPartlon, George Kasun, Andrea K. Steiger, John M. Sutton, Edriss Yassine, CALEN MCCLOSKEY, Robel Hail, Robel, Robel, Richard Shuai, Julian Alveero, GON Rakocevic, Simon Levine, Jovan Cejovic, Jahir M. Gutierrez, Alex莫尔黑德（Morehead），Oleksii Dubrovskyi，Chelsea Chung，Breanna K. Luton，Nicolas Diaz，Christa Kohnert，Rebecca Kohnert，Rebecca Consbuck Hayley Carter，Chase Lacombe，Chase Lacombe，Itti Bist，Itti Bist，Itti Bist，Phetsamay Vilaychack，phetsamay vilaychack，Zahra和Zahra和Zahra anderson，Brichey bringe xi Xi Xi Xi，Pauly Xi，Pauly Xi，kigrcon，kig trancon，kig im kin，kig i， Macey Radach，Katherine Bateman，Gaelin Kopec-Balliveau，Dalton Chapman，Joshua Benett，Abigail b。 Ventura，Gustavo m。 Canales，Muttappa Gowda，Kerianne a。杰克逊，罗德特·卡吉亚特（Rodante Caguiat），罗丹特·卡吉亚特（Rodante Caguiat），琥珀色棕色，道格拉斯·加尼尼（Douglas Ganini da Silva），Zheyuan guo，Shaheed Abdulhaqq，Lillian R.Klug，Miles Gander，Engin Yapici，Joshua Meier*
Novo Nordisk年度报告2023（PDF）
Novo Nordisk的报告向美国证券交易委员会（SEC）提交或提供，包括2022年的法定年度报告和表格20-F，这两者都是在2023年2月向SEC提交的，该报告是在2023年2月向SEC提交的，以延续该年度报告，该报告，本次介绍，并在未来发布的书面陈述，或者在未来的公众中宣布了这一信息。诸如“相信”，“期望”，“可能”，“计划”，“策略”，“策略”，“前景”，“预见”，“估计”，“估计”，“项目”，“预期”，“ can”，“ can”，“ can”，“ target”，“ target”，“目标”，“目标”，以及与未来或经济绩效的任何讨论相似的相似含义的含义。此类前瞻性陈述的示例包括但不限于：
利用生成人工智能解锁从头抗体设计
生成式人工智能 (AI) 有可能大大提高抗体设计的速度、质量和可控性。传统的从头抗体发现需要耗费大量时间和资源来筛选大型免疫或合成库。这些方法对输出序列的控制也很少，这可能导致先导候选药物结合效果不佳且可开发性较差。几个研究小组已经引入了生成式抗体设计模型，并获得了有希望的计算机证据 [1–10]，但是，没有一种方法能够通过实验验证基于 AI 的生成式从头抗体设计。在这里，我们使用生成式深度学习模型以零样本方式从头设计针对三个不同靶标的抗体，其中所有设计都是单轮模型生成的结果，没有后续优化。具体来说，我们使用高通量湿实验室功能筛选了超过 100 万种设计用于结合人表皮生长因子受体 2 (HER2) 的抗体变体。我们的模型成功设计了抗体重链中的所有 CDR，并计算了通过结合校准的似然度。我们分别实现了重链 CDR3 (HCDR3) 和 HCDR123 设计的 10.6% 和 1.8% 的结合率，比从观察到的抗体空间 (OAS) 中随机抽样的 HCDR3 和 HCDR123 高四倍和十一倍 [11]。我们进一步使用表面等离子体共振 (SPR) 表征了 421 种 AI 设计的结合剂，发现其中三种比治疗性抗体曲妥珠单抗结合更紧密。这些结合剂高度多样化，与已知抗体的序列同一性低，并采用可变的结构构象。此外，这些结合剂在我们之前引入的自然性指标 [12] 上得分很高，表明它们可能具有理想的可开发性特征和低免疫原性。我们开源 1 HER2 结合剂并报告测得的结合亲和力。这些结果为利用生成式人工智能和高通量实验加速新治疗靶点的药物创造开辟了道路。
人工智能在冷冻电镜中从头分子结构建模方面的进展
低温电子显微镜（cryo-EM）已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术，2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进，可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维（3D）图谱，但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时，手动从头建模非常耗时。近年来，使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用，其成果令人印象深刻，对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此，我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言，本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。
从头读数，使用长读和简短的抛光
您将组装来自锯齿状铜菌菌株Cav1492的分离株。该菌株具有一个染色体和五个质粒。测序数据包含7,038个小小的读取，平均读取长度超过12,000 bp，一组Illumina读取了从同一菌株进行测序的读取。Illumina读取已被删除，以降低本教程中的分析时间。数据集中包含的参考基因组是由深层覆盖的PACBIO和配对末端测序数据制成的。可从https://ncbi.nlm.nih.gov/datasets/ genome/gca_001022215.1/。
单碳代谢营养素影响肝脏中DNA甲基化和基因表达之间的相互作用，增强了大西洋鲑鱼中的蛋白质合成
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2023年9月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.01.530588 doi：biorxiv Preprint
Novo Nordisk获取心脏药物和心血管疾病中的管道
心脏致力于识别和抵消缺血性心力衰竭以及特定心脏疾病（如肥大性和扩张性心肌病）的广泛区域的分子机制。心脏主要试图推进一类新型的反义寡核苷酸（ASO），以所谓的非编码RNA（NCRNA）能够同时在几种关键疾病途径上作用，从而触发了一致的治疗性治疗，从而对心脏疾病的关键标志，包括心脏超高症，包括纤维化，富有纤维化，不受欢迎，并改善了富有污染物，并改良了。尽管NCRNA并未转化为蛋白质，但它们对于调节关键细胞过程很重要，并且它们的失调是许多疾病的标志。凭借其在RNA生物学方面的深刻知识，Cardior正在开发一种临床导向的方法，以恢复心脏病病理过程中这些主要参与者的正常水平和功能。