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通过具有排序损失的神经网络匹配抗癌化合物和肿瘤细胞系
计算药物敏感性模型可以识别出在治疗剂量下可能对癌细胞系达到最高疗效的靶向药物成分，从而有可能改善治疗结果。最先进的药物敏感性模型使用回归技术来预测药物对肿瘤细胞系的抑制浓度。这个回归目标与药物敏感性模型的这两个主要目标并不直接一致：我们认为药物敏感性建模应该看作是一个排序问题，其优化标准是量化药物对癌细胞系的抑制能力相对于其对健康细胞的毒性。我们对成熟的药物敏感性回归模型 PaccMann 进行了扩展，该模型采用排序损失，并关注抑制浓度与治疗剂量范围的比率。我们发现，排名扩展显著增强了模型根据体外数据识别针对未见肿瘤细胞谱的最有效抗癌药物的能力。
2021 年外部脆弱性和韧性排名：通胀和利率上升给新兴经济体带来的风险
2020 年以来，新冠疫情危机暴露了发展中和发达经济体潜在的外部弱点，伴随而来的是严重的供需冲击、供应链中断以及债券、外汇和大宗商品市场的普遍压力，揭示了金融体系的潜在脆弱性以及各国政府和央行应对此类外部条件的不同能力。去年，主权信用违约达到了创纪录的水平：阿根廷两次违约（在去年的报告中，阿根廷被列为风险最高的“风险 3 国”之一）；赞比亚和黎巴嫩（均未列入去年的 63 个国家的样本，但被列为 2021 年的风险 3 国）在 2020 年违约。由于脆弱国家在动荡的市场下面临还款困难，进一步发生信贷事件的风险很高。
信念传播的排列，排名和部分订单
伊利诺伊州7 - 45威斯康星州内布拉斯加州17 - 52俄亥俄州圣密歇根州49 - 24 Minnesota Iowa 20 - 24 Purdue Penn St. 35 - 36 Indiana Rutgers 38 - Michigan St.
drdock：一个集成自动对接，模拟和基于原木的药物排名方案
抽象动机重新利用的药物最初被批准用于治疗疾病的药物被重新治疗其他疾病，尤其是在大流行时，人们引起了人们的关注。基于结构的药物设计，整合了小分子对接，分子动力学（MD）模拟和AI，已证明其在简化新药物开发和重新利用的药物中的重要性。非常需要使用所有FDA药物，复杂的编程，准确的药物排名方法和友好的用户界面进行复杂且完全自动化的药物筛查。Results Here we introduce a new web server, DRDOCK, D rug R epurposing DO cking with C onformation-sampling and pose re-ran K ing - refined by MD and statistical models, which integrates small molecular docking and molecular dynamic (MD) simulations for automatic drug screening of 2016 FDA-approved drugs over a user-submitted single-chained target protein.这些药物是通过使用log-odds（LOD）评分的新型药物级方案进行排名的，该方案源自真正的粘合剂和诱饵的特征分布。用户可以提交一系列LOD排名姿势，以进行进一步的基于MD的绑定亲和力评估。我们证明了我们的平台确实可以恢复NSP16的底物之一，即Cap Ribose 2'-O甲基转移酶，并建议可以重新使用Fluralaner，Tegaserod和Fenoterol进行COVID19治疗，并在SARS-COV2抑制实验中得到证实。所有采样的对接姿势和轨迹都可以通过我们的Web界面进行3D观看并播放。（由于硬件升级，该服务在7/18，2021之前不可用）该平台对于普通科学家和医学研究人员来说易于使用，以便在几天之内进行药物重新利用，这应该为我们及时对新兴疾病暴发的及时反应增加价值。可用性和实现DRDOCK可以从https://dyn.life.nthu.edu.tw/drdock/自由访问。
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学，CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。 背景与目标：该研究项目是圣埃蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者奥拉诺公司长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有不同于传统流体的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气力输送、筒仓卸料……）中发现了它们，其中含有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量颗粒（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟所产生的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来为 CFD 模型提供数据。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下一个领域拥有理学硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题
关键词：颗粒介质；流体力学；流变学、CFD；DEM；人工智能；机器学习和神经网络。背景和目标：该研究项目是圣艾蒂安矿业学院（法国顶级工程学院）与世界核能领导者 Orano 长期合作的一部分。该项目专注于颗粒流建模。这些流体具有与传统流体不同的迷人特征。我们在自然环境（泥流、雪崩……）或工业过程（粉末混合、气动输送、筒仓排放……）中发现它们，其中有各种材料（金属、氧化物、有机化合物……）。我们的研究小组开发了数值策略来高效、快速地模拟涉及大量粒子（10 6 10 18 ）的工业过程。在这篇博士论文中，候选人将探索人工智能的潜力，以减少使用离散元法 (DEM) 进行模拟生成的数据量，离散元法通常用于对颗粒物质进行建模。他/她将使用这种简化的信息（例如以本构方程的形式）来输入 CFD 模型。研究结果将发表在该领域的顶级期刊上，并由博士生在国际会议上发表。所需个人资料和技能：至少在以下领域获得硕士学位：流体力学、材料物理、软物质物理、数值模拟。您喜欢建模和解决难题。好奇心、严谨性、参与度、批判性分析能力、倾听能力，当然还有对科学和技术的热情，这些都是成功答辩优秀论文的关键资产。英语流利 + 愿意学习基础法语。申请：文件包括四项：求职信 + 简历 + 至少一封推荐信 + 硕士排名或学术成绩。其他：最好从 2020 年 10 月 1 日开始。在工业资助和合作下
用于对网络节点进行排名的离散时间量子行走算法
摘要 我们提出了一种量子算法，用于按重要性顺序对网络节点进行排序。该算法基于有向离散时间量子行走，适用于所有有向网络。该算法理论上可以应用于整个互联网，因此可以用作量子 PageRank 算法。我们的分析表明，量子等级的层次结构与有向树和其他非循环网络的经典等级层次结构非常匹配。然而，对于循环网络，量子等级的层次结构并不完全匹配经典等级的层次结构。这凸显了量子干涉和网络中波动的作用以及使用量子算法对量子网络中节点进行排序的重要性。该算法可以设想的另一个应用是模拟模拟化学复合物的网络上的动态并按反应性顺序对活性中心进行排序。由于离散时间量子行走可以在当前的量子处理系统上实现，因此该算法在量子架构分析中也具有实际意义。
当前的 gRNA 排序预测算法对植物基因组编辑有用吗？
通过传统育种将新特性引入作物通常需要几十年的时间，但最近开发的基因组序列修饰技术有可能加速这一过程。这些新育种技术之一依赖于 RNA 指导的 DNA 核酸酶 (CRISPR/Cas9) 在体内切割基因组 DNA，以促进序列的删除或插入。这种序列特异性靶向由向导 RNA (gRNA) 决定。然而，选择最佳 gRNA 序列有其挑战。几乎所有当前用于植物的 gRNA 设计工具都是基于动物实验数据，尽管许多工具允许使用植物基因组来识别潜在的脱靶位点。在这里，我们检查了八种不同的在线 gRNA 位点工具的预测一致性和性能。不幸的是，不同算法的排名之间几乎没有共识，排名与体内有效性之间也没有统计学上显着的相关性。这表明，影响植物中 gRNA 性能和/或靶位点可及性的重要因素尚未阐明并纳入 gRNA 位点预测工具中。
多准则决策分析的权衡排序方法
Brent, AC, Rogers, DEC, Ramabitsa-Siimane, TSM 和 Rohwer, MB (2007)。应用层次分析法建立医疗废物管理系统，以最大程度降低发展中国家的感染风险。《欧洲运筹学杂志》，第 181 期，第 403–424 页。
多标准决策分析的权衡排序方法
Brent, A. C., Rogers, D. E. C., Ramabitsa-Siimane, T. S. M., & Rohwer, M. B. (2007)。应用层次分析法建立医疗废物管理系统，以最大限度地降低发展中国家的感染风险。《欧洲运筹学杂志》，第 181 期，第 403-424 页。