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基于S-三嗪的MMP- ...
摘要：本研究通过全面的分子动力学（MD）仿真探讨了新型S-三嗪基于S-三嗪的MMP-10抑制剂的动态行为和结合稳定性。所研究的化合物，称为化合物（i），表现出有效的抗大肠癌活性（HCT-116; IC 50 =0.018μm）。从机械上讲，标题化合物（i）超过了参考MMP抑制剂NNGH对MMP-10（IC 50 =0.16μm），HCT-116细胞中的GSH耗尽（相对折叠降低= 0.81），使用适度的GPX4抑制作用，诱导的脂质过氧化物和1.32相对倍数。使用Gromacs计划进行100 ns进行MD模拟，以评估复合物的均方根偏差（RMSD），均方根均方根波动（RMSF），旋转半径（RG）（RG），溶剂可访问的表面积（SASA），SASA（SASA），配体相互作用网络，触点频率分析，触点和分子机械构成 - 型 - 分子机械范围（MM MM MM），阐明负责其抗直肠癌活性的分子原则。结果表明，化合物（i）在MMP-10活性位点具有稳定且一致的相互作用，该相互作用支持其有前途的抑制作用和在结直肠癌治疗中的前瞻性治疗应用。结直肠癌（CRC）是第三常见的恶性肿瘤，也是癌症相关死亡率的第四大原因。
表征三价vav1- ...
在VAV1鸟嘌呤核苷酸交换因子1中的突变最近在周围T细胞淋巴瘤和非细胞肺CER（NSCLC）中发现。为了理解其致病潜力，我们生成了一种基因编辑的小鼠模型，该模型表达了VAV1突变蛋白，该模型可弥补肿瘤中最常发现的VAV1突变体亚类中存在的信号变化。我们无法检测到这些小鼠中任何明显的肿瘤过程。然而，在它们中同时消除TRP53抑制基因的驱动T细胞淋巴细胞化。此过程代表了野生型VAV1在卵泡辅助T细胞中发挥作用的正常功能的加剧。我们还发现，与KRAS癌基因相结合，VAV1突变体版本有利于NSCLC的进展。这些数据表明VAV1突变在肿瘤发生中起作用，尽管高度细胞类型，但虽然高度细胞型。他们还表明，此类功能取决于所涉及的肿瘤的突变景观。
切碎折叠共源共栅体驱动 OTA
本文使用的核心 OTA 是体驱动 OTA [4]，其中与模拟电路有关的一个重要因素是，未来标准 CMOS 技术的阈值电压预计不会比目前的阈值电压低很多。为了克服阈值电压，人们使用了体驱动 MOSFET，众所周知，阱源结上的反向偏置会导致阈值电压增加 [5]，[6]。同样，此结上的正向偏置会导致阈值电压降低。
行业 - 阿卡迪亚共同创建平台协作研究促进计划（Opera）...
重离子束育种基因组编辑育种大规模筛选菌株的选择，适用于低环境影响培养土地培养物，从单细胞到大藻类选择高蛋白和维生素含量的选择，通过细胞融合
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2. 批准议程 提议人：J. Weir 议员 附议人：E. Caputo 议员 决议：理事会在此接受 2025 年 2 月 11 日星期二的议程及其所提出的任何附录。 3. 披露经济利益 4. 前次会议记录： 提议人：M. Christenson 议员 附议人：T. Trutenko 议员 决议：理事会在此接受 2025 年 1 月 14 日理事会例会会议记录和 2025 年 2 月 4 日特别会议记录及其所提出的任何附录。 5. 未列入议程的会议记录中出现的问题和信息 6. 请愿和/或代表团 7. 工作人员报告 a) 火灾报告 – 2025 年 1 月 提议人：J. Weir 议员 附议人：E. Caputo 议员
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我们在开发和资助旨在帮助那些儿童罹患致命疾病且服务供应不稳定的社区家庭的项目方面取得了巨大成功。通过我们的活动，我们影响并参与了英国政府、NHS 机构和医疗服务提供者组织为改善护理和支持所做的重要工作。我们每天都在与需要情感、经济和实际支持的家庭交谈，并帮助他们找到支持。
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
多模式共学习：挑战，与...
使用多种模式的多模式深度学习系统，例如文本，图像，音频，视频等，表现出比单个模式（即单峰）系统更好的性能。多模式机器学习涉及多个方面：表示，翻译，对齐，融合和共同学习。在多模式机器学习的当前状态下，假设是在训练和测试时间内都存在所有模式，对齐和无声。然而，在实际的任务中，通常可以观察到缺少一种或多种方式，嘈杂，缺乏带注释的数据，具有不可靠的标签，并且在培训或测试中稀少，并且两者兼而有之。这一挑战是通过称为多模式共学习的学习范式来解决的。（资源贫乏）模式的建模是通过利用知识传递（包括其表示形式和预测模型）之间知识转移来帮助（资源丰富）模态来帮助的。