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Integrated convolution and self-attention for improving peptide toxicity prediction
动机：由于其特异性和功效，肽是治疗多种疾病的有前途的药物。然而，基于肽的药物的发展通常受到肽的潜在毒性的阻碍，这在其临床应用中构成了重大障碍。评估肽毒性的传统实验方法是耗时且昂贵的，使开发过程效率低下。因此，迫切需要专门设计的计算工具来准确，快速预测肽的毒性，从而促进鉴定候选药物用于药物开发的鉴定。结果：我们在这里提供了一种新型的计算方法Captp，该方法利用卷积和自我注意力的力量来增强氨基酸序列对肽毒性的预测。Captp表现出出色的性能，在交叉验证设置和独立的测试数据集中达到了Matthews相关系数约为0.82。这种性能超过了最新的肽毒性预测因子。重要的是，即使处理数据失衡，Captp也保持其鲁棒性和概括性。Captp的进一步分析表明，某些顺序模式，尤其是在肽的头部和中心区域，在确定其毒性方面正在引起人们的注意。这种见解可以大大为更安全的肽药物的设计提供信息和指导。
阅读策略：预测
您是否曾经和孩子一起看过电影或电视节目，并让他们告诉您：“我知道这将会发生！” ？无论我们是看一个神秘的人还是令人振奋的史诗般的幻想，都很有趣，弄清楚在揭示它之前会有什么。这种思维也是阅读理解的非常有用的策略，称为预测。预测从孩子阅读标题并看到书的封面的时间开始！如果您的孩子捡起一本名为Sofia Martinez的书：我的Fantastica家族，他们可能会预测这个故事将集中在家庭上。在封面上，索非亚在微笑，因此读者可能会预测这本书将是一个幸福的家庭，并将有一个幸福的结局。另一方面，如果您的孩子在黑暗中讲述了可怕的故事，他们将预测这本书将有许多可怕的故事。他们会期望发生可怕的事情。他们甚至可以预测，如果阅读故事，他们会感到恐惧。可怕的故事是我们预测的一个很好的例子。我们一直在以恐怖的故事来做到这一点，例如预测怪物会在哪里吓我们！如果您的孩子阅读了一个正在穿越墓地的角色，他们可能会预测与某种超自然生物（如鬼，吸血鬼或食尸鬼）的相遇。他们可能会预测薄雾将无处出现。
权力和预测PDF
在“权力和预测”中，畅销书《预测机》的作者更深入地研究了人工智能在包括银行业，制药和零售等各个行业的变革潜力。AI在精确驱动的决策方面发起了一场革命，但我们只是在其颠覆性的旅程开始，以实现更快，更便宜和更好的预测。本书提供了有关浏览称为“二次之间”的过渡阶段的基本见解，由于AI的整合不平衡，企业既面临着显着的机会和潜在的威胁。通过对AI不断发展的角色的全面分析及其对行业的历史影响，Ajay Agrawal，Joshua Gans和Avi Goldfarb为业务领导者和政策制定者提供了实用的策略，以利用AI的权力，同时维护不受干扰。丰富的例子和可行的建议“权力与预测”是希望在AI时代蓬勃发展的任何人的必不可少的资源。
