XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System上位
集群学习辅助定向进化
其中 x 是序列，f(x) 是未知的序列到适应度图。DE 是一种黑盒优化问题，它按顺序查询序列进行实验筛选。贪婪搜索能够有效地用最少的实验找到改进的序列，但由于适应度景观中普遍存在的上位性，它通常仅限于探索局部最优 2 – 4 。另一方面，通过多位点饱和诱变进行随机探索不可避免地会产生庞大的组合文库，这往往会超出筛选能力 5 。一种以最小的实验负担搜索上位性景观的有效策略是十分可取的。过去十年，生物数据的机器学习 (ML)（包括深度学习，DL）算法得到了快速发展 6 – 10 。监督模型可以学习蛋白质与适应度之间的关系，并提供酶活性和选择性3、蛋白质热稳定性11、蛋白质折叠能12、13、蛋白质溶解度14、蛋白质-配体结合亲和力15和蛋白质-蛋白质结合亲和力16的定量预测。由于获取监督标签的成本高昂，自监督蛋白质嵌入已成为蛋白质建模的重要范例。通过对自然进化产生的大量未标记序列数据进行训练，自监督蛋白质嵌入可以捕获序列中大量潜在的生物信息，并将信息传递给下游的监督任务17、18。许多模型架构（如变分
热力学循环预测进化酶的竞争性抑制结果
在分子水平上理解竞争性抑制对于揭示酶-抑制剂相互作用的动力学和预测抗性突变的进化结果至关重要。在本研究中，我们提出了一个框架，将竞争性抑制与炼金术自由能扰动 (FEP) 计算联系起来，重点关注大肠杆菌二氢叶酸还原酶 (DHFR) 及其被甲氧苄啶 (TMP) 抑制的情况。使用热力学循环，我们将实验测得的结合常数 (K i 和 K m ) 与野生型和突变型 DHFR 相关的自由能差异联系起来，平均误差为 0.9 kcal/mol，从而深入了解 TMP 抗性的分子基础。我们的研究结果强调了局部构象动力学在竞争性抑制中的重要性。DHFR 突变对底物和抑制剂结合亲和力的影响不同，从而影响 TMP 选择压力下的适应度景观。我们的 FEP 模拟表明，抗性突变通过特定的结构和/或动力学效应稳定抑制剂结合或底物结合状态。这些效应的相互作用在某些情况下显示出显著的上位性。单独评估底物和抑制剂结合的能力提供了有价值的见解，从而可以更精确地解释突变效应和上位性相互作用。此外，我们确定了 FEP 模拟中的关键挑战，包括由电荷改变突变和长距离变构效应引起的收敛问题。通过整合计算和实验数据，我们提供了一种有效的方法来预测抗性突变的功能影响及其对进化适应度景观的贡献。这些见解为构建强大的突变扫描方案和设计更有效的抗耐药细菌菌株治疗策略铺平了道路。
基于云计算的智能水表系统设计
随着信息技术的飞速发展，各类信息的采集和传输逐步实现智能化，人工上门抄表、水表旋转阀门统计用水量的时代将成为历史，传统的机械式水表已不能满足新的业务需求，需要通过智能水表及时上报用水信息，能够及时感知城市供水系统的周转状态，并可加载水质、水压等监测功能。随着物联网技术、电子技术、无线传输技术、网络技术、计算机技术的应用，智能水表将成为水表新的发展趋势。智能水表系统基于物联网技术，集成NB-IOT数据传输模块，系统还集成上位机软件、区域控制柜、分流控制器、变送器等，与供水系统有机结合，实现智能控制。
通过人工智能预测结合亲和力和自然性实现抗体优化
传统的抗体优化方法涉及筛选可用序列空间的一小部分，通常会导致候选药物具有次优的结合亲和力、可开发性或免疫原性。基于两种不同的抗体，我们证明，在高通量亲和力数据上训练的深度上下文语言模型可以定量预测未见抗体序列变体的结合。这些变体在很大的突变空间中跨越了三个数量级的 KD 范围。我们的模型显示出强大的上位效应，这凸显了对智能筛选方法的需求。此外，我们引入了“天然性”的建模，这是一种对抗体变体与天然免疫球蛋白的相似性进行评分的指标。我们表明，天然性与药物可开发性和免疫原性的指标有关，并且可以使用遗传算法与结合亲和力一起对其进行优化。这种方法有望加速和改善抗体工程，并可能提高开发新型抗体和相关候选药物的成功率。
还有加布里埃尔·博克
荣获美国国家科学基金会快速反应研究资助：2022 年至 2023 年入侵蜥蜴对飓风介导选择的基因组和表型反应：上位性会限制进化吗？（199,826 美元；共同 PI；与 Sean T. Giery 和 Jason J. Kolbe 合作）华盛顿大学试点项目资助：进化适应的基因组学：2019 年蜥蜴实验田间研究。（14,124 美元；正式 PI：Jonathan B. Losos；构思并共同撰写提案）哈佛大学比较动物学博物馆 Barbour 资助：2017 年种内混合对广泛入侵物种定殖成功的贡献。（5,000 美元）不列颠哥伦比亚省 Killam 奖学金旅行和研究奖：多能向日葵物种的物种形成、驯化、2014 年和入侵性的基因组学。 （2,000 加元）奖学金
优化有机太阳能电池：P3HT的效果：PCBM活动层和CA干扰层
摘要：我们已经对聚（3-己基噻吩）（P3HT）（P3HT）和[6，6] - 苯基C61丁基甲基甲基酯酯活性层活性层活性层散装散装量量形的理论入射光子到电流（IPCE）作用光谱。通过玻璃基材/SIO 2/ITO/PEDOT的结构的二维光学模型：PSS/P3HT：PCBM（1：1）/CA/AL，该设备的光响应已计算出针对不同的光活性层和CA层的厚度，从而可以找到最大的设备构造，从而可以在最大程度上效率地效果，从而获得了最大的效果效果，从而可以在上位效果，从而获得最大的效果。已经计算出电场强度，能量耗散，发电速率和IPCE，以提高设备的性能。有限元方法在1.5 AM照明的100 mW/cm 2的入射强度下执行模拟。发现，最佳结构是通过180 nm光活性层和5 nm Ca层厚度实现的。
学术界的气候意识：奥地利国际学生的空中旅行态度的研究
现代技术使使用基因组数据可以预测和自定义预防和治疗疾病的策略。人类基因组中存在数百万个单核苷酸多态性（SNP），全基因组关联研究（GWAS）有助于识别SNP与各种疾病之间的关联联系（1）。经常具有较弱的个体影响的多态性可能会集体与疾病表现出很强的相关性（2）。多基因风险评分（PRS）是一种线性回归模型，该模型使用了带有GWAS的权重的单个SNP，传统上已被用来评估多因素疾病表现的风险。尽管PRS由于其简单性和良好的预测能力而正确地成为了最受欢迎的工具，但它具有重大局限性，例如无法说明上静脉的非线性效应。尽管从历史上看，该术语已用于描述各种遗传事件，但最合适的定义是Fisher（3）提出的。这是统计上的上述，它是指遗传变异对疾病的影响的现象。epitsisis是一个积极研究的领域，已经被证明对多种疾病产生了重大影响（4）。上位性是建立可靠的多基因风险模型的一个挑战性方面，因为线性方法通常不足以捕获遗传变异和疾病之间的非线性关系。
精度肿瘤学：2023年在评论中
精确肿瘤学的范围继续随着药物的发展而扩展，具有新的作用机理，可以在更广泛的生物标志物选择的患者人群中对更广泛的靶标进行治疗干预。凭借我们对基于特定突变的临床意义的理解的进步以及共同发生的突变之间的上位关系，以及免疫环境在治疗选择中起作用的作用，将单个基因与单个治疗匹配的长期范围是快速发展的。这篇评论是评论系列（1）的精确度上的第二部分，它使用Oncokb在2023年为精确肿瘤学的进步提供了镜头。根据Oncokb，截至2023年11月，FDA批准了十二种治疗方法，用于独特的生物标志物选择的指示，并在过去一年的国家综合癌症网络（NCCN）指南中列出了六种生物标志物和适应症特定的治疗方法。此外，具有两种精度肿瘤疗法的令人信服的临床证据导致其纳入Oncokb中的3级研究剂（表1）。在这里，我们讨论了越来越多的可靶向分子改变以及蛋白质组学和免疫学生物标志物，它们越来越多地指导患者与新型药物的匹配，包括抗体 - 药物结合物（ADC）（ADC）和蛋白质分解 - 靶向靶向嵌合（Protac）（Protac）/蛋白质DENERINE对众多范围的群体促进群体和群体的群体群体的群体群体群体的群体。
自私的隔离变形者超值 - 驱动，重组和遗传负荷
抽象的减数分裂驱动超级基因是链接基因座等位基因的复合物，共同颠覆了孟德尔的隔离，从而产生了优先传播。在男性中，最常见的驱动器机制涉及一对替代等位基因之一的精子的破坏。虽然至少两个基因座对于雄性驱动器（驱动器和目标）很重要，但连接的修饰符可以增强驱动器，从而产生抑制重组的选择压力。在这项工作中，我们研究了常染色体，多焦点，男性减数分裂驱动系统，果蝇果蝇果蝇中的隔离变形（SD）的发展和基因组后果。在非洲人群中，主要的SD染色体变体SD-MAL的特征是两个重叠的，对染色体ARM 2R上的偏心反转，几乎完美（〜100％）传播。我们详细研究了SD-MAL系统，探索其成分，染色体结构和进化史。我们的发现表明，最近的染色体规模的选择性扫描是由强烈的上位型选择的单倍型，主要驾驶等位基因，主要驾驶等位基因和一个或多个因素。尽管大多数SD-MAL染色体都是纯合子致死的，但SD-MAL单倍型可以与其他染色体重组，并通过交叉通过基因转换与Wildtype染色体补充单倍型。SD-MAL染色体具有累积的致命突变，过量的非同义突变和过量的转座元件插入。因此，SD-MAL单倍型作为一种小的半分离亚群演变，具有强烈的选择史。这些结果可以解释世界各地不同人群中SD单倍型的进化周转，并广泛地暗示了超速进化。
发布基于人工智能的新型楼宇多联空调
发布搭载人工智能的新型楼宇多联空调 三菱电机株式会社将于 7 月中旬推出一款新型楼宇多联空调，该空调在其综合空调和制冷管理系统中搭载了该公司的人工智能技术“Maisart🄬”*1。这是业界首次在楼宇多联空调中搭载AI*2。通过将可自动设定最佳启动时间的空调制冷综合管理系统“AE-200J”(Ver7.9)与可在酷热天气下提供舒适制冷的楼宇用新型顶级机型“Grand Multi”(8～36马力)多联空调连接起来，“AI智能启动”功能可自动设定最佳启动时间，从而实现舒适的室温而无浪费，有助于提高舒适度和能源效率。 *1 三菱电机的人工智能创造了最先进的技术。