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PolypharmDB 是一种基于深度学习的资源，可快速识别 COVID-19 的再利用候选药物
迫切需要发现治疗 COVID-19（由 SARS-CoV-2 病毒引起的流行病）的方法。考虑到发现、开发和临床测试的时间表，从库筛选开始的标准小分子药物发现工作流程是不切实际的。为了加快患者测试的时间，我们在此探索了在临床环境中经过一定程度测试的小分子药物（包括已批准的药物）作为 COVID-19 的可能治疗干预措施的治疗潜力。我们这个过程的动机是一个称为多药理学的概念，即可能具有治疗潜力的脱靶相互作用。在这项工作中，我们使用了深度学习药物设计平台 Ligand Design 来查询获得联邦批准或正在进行临床试验的内部小分子药物集合的多药理学概况，目的是识别预计会调节与 COVID-19 治疗相关的靶标的分子。我们努力的成果是 PolypharmDB，这是一种药物资源，以及它们在人类蛋白质组中预测的蛋白质靶标结合。挖掘 PolypharmDB 产生了预测与 COVID-19 的人类和病毒药物靶标相互作用的分子，包括与病毒进入和增殖相关的宿主蛋白以及与病毒生命周期相关的关键病毒蛋白。此外，我们收集了针对两个特定宿主靶标 TMPRSS2 和组织蛋白酶 B 的优先批准药物集合，最近显示它们的联合抑制可以阻止 SARS-CoV-2 病毒进入宿主细胞。总体而言，我们证明了我们的方法有助于快速响应，确定了 30 种优先候选药物，用于测试它们可能用作抗 COVID 药物。使用 PolypharmDB 资源，可以在一个工作日内为新发现的靶标确定重新利用的候选药物。我们正在免费向合作伙伴提供我们确定的分子的完整列表，以便合作伙伴能够对它们的功效进行体外和/或临床测试。关键词：SARS-CoV-2 病毒、COVID-19、冠状病毒、TMPRSS2、组织蛋白酶 B、宿主-靶标、多药理学、脱靶相互作用 缩写：SARS-CoV-2：严重急性呼吸综合征相关冠状病毒 COVID-19：冠状病毒病-2019 3CLpro：木瓜蛋白酶样蛋白酶 PLpro：主要蛋白酶 RdRp：非结构蛋白 ACE2：血管紧张素转换酶 2 TMPRSS2：跨膜蛋白酶丝氨酸 2
自 2020 年 1 月起，爱思唯尔创建了 COVID-19 资源中心，
以减少所有人群的疫苗犹豫。使用 CASP 工具上的 11 个问题中的每一个进行分析，同时比较每种疫苗的方法和结果。对于辉瑞和 Moderna RCT，大多数 CASP 工具项目都是阳性或肯定的。未评为肯定的项目将被讨论。分析结果表明，这两项 RCT 都是严格进行的，并向所有医疗保健提供者和公众保证了两种疫苗的安全性和有效性，以影响 COVID-19 疾病惊人的发病率和死亡率。作者认为，分析是分发过程的重要组成部分，以制定计划和沟通策略，以减少潜在的疫苗犹豫和抵抗。儿科卫生保健杂志。（2021）35，443-448
资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦兰加分校
资源人员专家教师将来自国际机构、知名学术机构、印度理工学院马德拉斯分校、印度理工学院孟买分校、印度政治经济学学院维扎格分校、印度理工学院瓦朗加尔分校和印度理工学院卡纳塔克分校以及来自霍尼韦尔、西门子和横河电机的行业/公司专业人士。 参与资格 FDP 更具优势，因此向 AICTE 认可机构的教师、研究生和博士研究人员、行业/研发组织/顾问人员、主办机构的参与者开放。 课程费用 没有注册费，但必须进行注册确认。 出勤率至少为 80%、考试成绩合格率为 70% 并提交了对参加 FDP 的反馈的参与者颁发证书。有关更多详细信息，请参阅此链接 https://atalacademy.aicte- india.org/FAQs 席位数量：最低 100 人 申请方式：参与者必须通过 AICTE ATAL 注册链接申请 https://atalacademy.aicte-india.org/signup 选择标准：按照 AICTE ATAL 指南和先到先得的原则。 联系方式 TK Radhakrishnan 博士，教授（HAG），化学工程系。手机号码：9488451677 K. Sankar 博士，助理教授，化学工程系手机号码：7427960065 电子邮件：radha@nitt.edu，地址：化学工程系，Tanjore-Trichy 高速公路，Thuvakudi，国家理工学院 Tiruchirappalli – 620015，泰米尔纳德邦，印度
TPE 雇主资源 - 创建入职计划
● 入职培训 — 向新员工介绍组织和关键团队成员，了解组织的价值观，并查看手册、重要政策和相关合规材料。 ● 角色培训 — 向新员工讲解他们的日常工作职责以及他们实现长期成功所需的任何信息。 ● 过渡 — 培训组织领导者，以便他们能够帮助新员工充分了解自己的职位并充分发挥他们的工作能力。 ● 持续发展 — 制定持续职业和个人成长计划，以便个人和组织都能实现目标并取得成功。
用于动态分配公共资源的自足因果经济
摘要 本文介绍了业力机制，这是一种在无限时间内在竞争代理之间重复分配稀缺资源的新方法。示例包括决定在高峰需求期间为哪些叫车行程请求提供服务、在交叉路口或车道合并时授予通行权或将互联网内容纳入受监管的快速通道。我们研究了这些问题的简化但富有洞察力的表述，其中在每个时刻，从大量人群中随机匹配两个代理来竞争资源。业力机制的直观解释是“如果我现在屈服，我将在未来得到回报。”代理在类似拍卖的环境中竞争，他们竞标业力单位，业力直接在他们之间流通并在系统中自成一体。我们证明，这使得一个自利的代理社会能够实现高水平的效率，而无需诉诸（可能有问题的）资源货币定价。我们将业力机制建模为动态人口博弈，并保证存在一个平稳纳什均衡。然后，我们用数字方式分析了稳定纳什均衡下的表现。对于同质代理的情况，我们比较了不同的机制设计选择，表明当代理具有未来意识时，可以实现高效且事后公平的分配。最后，我们测试了针对代理异质性的稳健性，并通过业力重新分配提出了一些观察到的现象的补救措施。
批准和归属令（Silverleaf-Resources-Inc-），-......
BENNETT JONES LLP 律师和律师 4500, 855 – 2nd Street SW Calgary, Alberta T2P 4K7 收件人：Keely Cameron 电话号码：403-298-3324 传真号码：403-265-7219 客户文件编号：068775.0005
引力时间扩张作为量子传感的资源
量子力学改变了我们对物理世界的看法，在过去的二十年中，物理系统的量化特征也已成为技术不同分支的资源[1，2]。尤其是，当计量学遇到量子机械时，就可以使用整个新的新特征来提高物理测量的精度，并构想新颖的量子增强方案以表征信号和设备[3-5]。相对论也改变了物理的范例，并发现了相关的技术应用[6]。因此，是否可以共同利用相对论和量子机械性能以提高物理测量的精度。在本文中，我们遵循了这一想法，并证明了范式相对论特征，重力时间扩张确实可能代表了可以与量子叠加一起使用的资源，以证明重力常数的估计或其变化。
