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药物发现的快捷方式
对于大多数人蛋白质，没有已知的分子可以化学结合它们（所谓的“配体”）。配体通常代表了药物开发的重要起点，但是这种知识差距严重阻碍了新型药物的发展。CEMM的研究人员与辉瑞公司合作，现在已经利用并缩放了一种测量数百个小分子与数千种人类蛋白质的结合活性的方法。 这项大规模研究表明，现在可以探索成千上万种配体 - 蛋白质相互作用，以开发化学工具和治疗剂。 此外，由机器学习和人工智能提供支持，可以公正地预测小分子如何与活体细胞中存在的所有蛋白质相互作用。 这些开创性结果已发表在《科学》杂志（doi：10.1126/science.adk5864）上，并且所有生成的数据和模型均可免费使用。 所有药物中的大多数是影响蛋白质活性的小分子。 这些小分子（如果有充分的理解）也是表征蛋白质行为并进行基本生物学研究的宝贵工具。 鉴于这些基本作用，令人惊讶的是，对于所有蛋白质中，超过80％的蛋白质中，迄今为止尚未鉴定出小分子粘合剂。 这阻碍了新型药物和治疗策略的发展，但同样可以阻止对健康和疾病的新生物学见解。 “我们惊讶地看到人工智能和机器学习如何提高我们对人类细胞中小分子行为的理解CEMM的研究人员与辉瑞公司合作，现在已经利用并缩放了一种测量数百个小分子与数千种人类蛋白质的结合活性的方法。这项大规模研究表明，现在可以探索成千上万种配体 - 蛋白质相互作用，以开发化学工具和治疗剂。由机器学习和人工智能提供支持，可以公正地预测小分子如何与活体细胞中存在的所有蛋白质相互作用。这些开创性结果已发表在《科学》杂志（doi：10.1126/science.adk5864）上，并且所有生成的数据和模型均可免费使用。所有药物中的大多数是影响蛋白质活性的小分子。这些小分子（如果有充分的理解）也是表征蛋白质行为并进行基本生物学研究的宝贵工具。鉴于这些基本作用，令人惊讶的是，对于所有蛋白质中，超过80％的蛋白质中，迄今为止尚未鉴定出小分子粘合剂。这阻碍了新型药物和治疗策略的发展，但同样可以阻止对健康和疾病的新生物学见解。“我们惊讶地看到人工智能和机器学习如何提高我们对人类细胞中小分子行为的理解为了缩小与辉瑞公司合作的CEMM的研究人员扩展并扩展了一个实验平台，使他们能够测量数百个具有各种化学结构的小分子与活细胞中所有表达的蛋白质相互作用。这产生了数万个配体 - 蛋白质相互作用的丰富目录，而现在可以进一步优化，以代表进一步的治疗性发育的起点。在他们的研究中，由CEMM Pi Georg Winter领导的团队通过开发细胞转运蛋白的小分子粘合剂，细胞降解机制的成分以及参与细胞信号转导的渗透蛋白的成分来说明这一点。此外，开发了利用大型数据集，机器学习和人工智能模型，可以预测其他小分子如何与活体细胞中表达的蛋白质相互作用。我们希望我们的小分子 - 蛋白质相互作用和相关的
设备和工艺确认的捷径...
“ENIAC 上的计算器配备了 18,000 个真空管，重 30 吨，而未来的计算机可能只有 1,000 个真空管，重量可能只有 1.5 吨。”−《大众机械》，1949 年 3 月。
经典和量子系统中同步的捷径
同步是非线性物理学中的一个重要概念。在大量系统中，可以长时间观察到正弦激励。在本文中，我们设计了一种瞬态非正弦驱动，以更快地达到同步状态。我们举例说明了一种逆向工程方法，以解决经典范德波尔振荡器上的这一问题。这种方法不能直接转移到量子情况，因为系统在相空间中不再是点状的。我们解释了如何通过迭代过程调整我们的方法来解释相空间中有限尺寸的量子分布。我们表明，根据轨迹距离，由此产生的驱动会产生一个接近同步矩阵的密度矩阵。我们的方法提供了一个快速控制非线性量子系统的例子，并提出了在存在非线性的情况下量子速度极限概念的问题。
通过快捷方式采样
扩散模型最近表现出令人印象深刻的以无监督方式解决反问题的能力。现有方法主要集中于修改后层过程，但正向程序的潜力仍然在很大程度上没有探索。在这项工作中，我们提出了扩散的快捷方式采样（SSD），这是一种以零拍的方式解决反问题的新方法。，而不是从random噪声中启动，而是找到一个特定的过渡状态，该状态桥接了微观的图像y和已恢复的图像x。通过利用“输入 - 过渡状态 - 输出”的快捷路径，SSD可以通过更少的步骤实现精确的修复。在实验上，我们将SSD对多个代表性的IR任务的有效性进行了影响。我们的方法与最先进的零射击方法（100 NFE）相比，只有30个NFE实现了竞争性，并在某些任务中以100个NFE的优于它们。代码可在https://github.com/gongyeliu/ssd上使用。
彭宁陷阱实验中实现的 Dicke 模型中的绝热性“砰砰”捷径
量子计量领域有可能大幅提高从标准量子极限到海森堡极限的测量精度。这些技术依赖于创建纠缠量子态的能力，并通过干涉法利用它们进行高精度测量。可以采用各种不同的技术来利用各种纠缠态的计量应用 [ 1 – 5 ] 。创建这些在计量上有用的状态通常是一项艰巨的任务。一种有前途的方法是绝热态制备，其中系统从一个简单的哈密顿量开始，该哈密顿量具有易于生成的产物态作为其基态，然后通过缓慢改变外部参数绝热演化到复杂哈密顿量的纠缠基态。挑战在于，与相关的最小能隙相比，绝热态制备必须缓慢进行，以减少演化过程中不必要的绝热激发。对于热力学极限中间隙消失的系统，有限系统的最小间隙通常与系统大小成反比，这使得绝热态准备对于较大的系统尤其困难。当前的量子模拟器无法使系统演化足够长的时间来完全执行此过程，因为它们受到退相干和技术噪声的限制。这种演化时间短的限制不可避免地会产生非绝热激发，这种激发可能非常显著，并会严重影响目标纠缠态的保真度。挑战在于在长时间尺度上进入的退相干误差和在短时间尺度上进入的非绝热激发之间找到平衡。该问题的一个潜在解决方案是绝热的捷径——系统以非绝热方式演化，以便在演化结束时进入纠缠基态。这些技术减少了总状态准备时间，这使得它们在处理退相干效应时具有吸引力。最近，该领域出现了许多理论突破 [ 6 – 8 ] 。一种基于向汉密尔顿量添加反非绝热场的技术可以保证系统演化到正确的纠缠基态。它通过在汉密尔顿量中添加一个辅助项来实现这一点，该辅助项旨在精确抵消将要发生的激发，确保系统始终保持在瞬时基态。该项的强度
通过基于密度的基组校正实现化学精确量子计算的捷径。
我们建议使用 GPU 加速的状态向量模拟，通过基于密度的基组校正将量子计算假设嵌入密度泛函理论，以获得分子的定量量子化学结果，否则这些结果将需要使用数百个逻辑量子位进行强力量子计算。事实上，鉴于当前量子处理器的量子位能力有限，在最小化量子资源的同时获取化学系统的定量描述是一项重大挑战。我们通过将基于密度的基组校正方法（应用于任何给定的变分假设）与即时制作专门针对给定系统和用户定义的量子位预算的基组相结合，接近完整基组极限，从而为化学精确量子计算提供了一条捷径。所得到的方法自洽地加速了基组收敛，提高了电子密度、基态能量和一级性质（例如偶极矩），但也可以作为量子硬件计算的经典后验能量校正，预期应用于药物设计和材料科学。
从基因组到药物的捷径：利用生物信息学工具寻找胃癌治疗的新靶点
摘要：胃癌 (GC) 是一种高度异质性的复杂疾病，是全球第五大常见癌症（2018 年全球约有 100 万例病例和 784,000 例死亡）。GC 预后不良（5 年生存率不到 20%），但人们正在努力寻找在肿瘤形成过程中高表达的基因，并以相关蛋白质为靶点来寻找新的抗癌分子。从基因表达综合 (GEO) 库收集数据，以获得三个数据集矩阵，分析胃肿瘤组织与正常胃组织，并涉及使用 GPL570 平台和不同来源进行的微阵列分析。使用 GEPIA 工具对数据进行差异表达分析，使用 KMPlot 进行生存分析。为了提高稳健性，使用 TCGA 数据库中的 GC 数据来证实 GEO 数据的分析。通过 RT-qPCR 在几种 GC 细胞系中确认了 GEO 和 TCGA 中计算机分析发现的基因。使用 AlphaFold 蛋白质结构数据库来查找相应的蛋白质。然后，进行基于结构的虚拟筛选以寻找分子，并使用 DockThor 服务器进行对接分析。我们的计算机和 RT-qPCR 分析结果证实了 AJUBA 、 CD80 和 NOLC1 基因在 GC 系中高表达。因此，在 SBVS 分析中使用相应的蛋白质。共有三种分子，每个靶标一个分子，即 MCULE-2386589557-0-6、MCULE-9178344200-0-1 和 MCULE-5881513100-0-29。所有分子都具有良好的药代动力学、药效学和毒理学特性。分子对接分析表明，这些分子与蛋白质在对其活性至关重要的位点相互作用。使用虚拟筛选方法，对在致癌细胞功能中发挥重要作用的基因编码的蛋白质进行分子对接研究。将公共微阵列数据的系统收集与比较元分析、RT-qPCR、SBVS 和分子对接分析相结合，提供了一种合适的方法来寻找与 GC 有关的基因并与相应的蛋白质一起寻找具有抗癌特性的新分子。
结合交叉验证和集成创建人工神经网络
人工神经网络（ANN）如今被广泛应用，对其性能提升的研究也在持续进行。ANN 的一个主要目标是具有较高的泛化性能，这可以通过验证来估计。集成有助于提高泛化性能，但如果训练数据集的大小有限，集成的验证通常在计算上成本很高。因此，本论文在交叉验证过程中引入了快捷集成，其中对多个验证输出取平均值以估计集成的泛化性能。为了评估该方法，使用两个不同的分类问题数据集，将快捷集成的验证性能与单个模型和实际集成的验证和测试性能进行了比较。结果表明，在验证过程中，快捷集成比单个模型能更好地估计集成的泛化性能，并且可以近似实际集成的验证性能。因此，快捷集成可以在交叉验证期间提供一种成本较低的集成验证方法。
计算机部件 - 计算机部件的名称
通过使用键盘，您可以在计算机上打字，并且通过使用一些快捷键，您可以执行特定任务，例如打开我的计算机、文档相关任务、输入代码、打开程序、打开开始菜单等。许多此类任务都是在计算机键盘的帮助下完成的。