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REINVENT 2.0 – 用于从头药物设计的 AI 工具
图 S1 。一般工作流程。左侧：使用小型数据集进行 TL 以聚焦 Prior（生成模型）的状态，随后将其用于具有自定义 MPO 目标的 RL。右侧：对生成模型的不同状态进行采样时化合物分布的示意图。A ) 一般 Prior 是在 ChEMBL 上训练的初始生成模型的状态。与其他状态相比，它生成给定 SMILES 字符串的概率分布更均匀。B ) 聚焦先验是生成模型的一种状态，在该状态下，它可以以比其他区域更高的概率生成某些化学空间区域。C ) 生成模型作为聚焦先验进入 RL，并在整个过程中导航化学空间以寻找高 MPO 分数区域。导航过程中获取的数据属于 MPO 得分较高的区域，可作为新颖想法的来源。
量子光物质相互作用的从头计算...
r TE n ( ω ) M eo,nm ( r , k 3 ) ⊗ M eo,nm ( r ′ , k 3 ) + r TM n ( ω ) Ne eo,nm ( r , k 3 ) ⊗ Ne eo,nm ( r ′ , k 3 )。
标题：为 ALS/FTD 精准医疗创建从头隐蔽剪接 1
作者：Oscar G. Wilkins 1,2 *、Max ZYJ Chien 1,2 †、Josette J. Wlaschin 3,4 †、Simone Barattucci 1 、Peter Harley 1 、2
将工业数据与生成ai -awsstatic.comAssociate（MLA -C01）考试指南-Awsstatic.com通过设计安全地从头开始建立安全性
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人工智能在冷冻电镜中从头分子结构建模方面的进展
低温电子显微镜（cryo-EM）已成为确定大型蛋白质复合物和分子组装体结构的主要实验技术，2017 年的诺贝尔奖就是明证。尽管低温电子显微镜已得到极大改进，可以生成包含大分子详细结构信息的高分辨率三维（3D）图谱，但利用这些数据自动构建结构模型的计算方法却远远落后。传统的低温电子显微镜模型构建方法是基于模板的同源性建模。当数据库中找不到模板模型时，手动从头建模非常耗时。近年来，使用机器学习（ML）和深度学习（DL）的从头低温电子显微镜建模已成为大分子结构建模中表现最好的方法之一。基于深度学习的从头低温电子显微镜建模是人工智能的重要应用，其成果令人印象深刻，对下一代分子生物医学具有巨大潜力。因此，我们系统地回顾了具有代表性的基于 ML/DL 的从头低温电子显微镜建模方法。并从实践和方法论的角度讨论了它们的意义。我们还简要介绍了低温电子显微镜数据处理工作流程的背景。总体而言，本综述为从头分子结构建模的人工智能 (AI) 现代研究以及这一新兴领域的未来方向提供了入门指南。
光电子发射和界面从头理论研究...
了解 Si(001) 上替代高 K 电介质的外延生长：应用于氧化镨。《真空科学与技术杂志》美国真空学会 B 官方杂志，微电子处理与现象，2003 年，21，1765。
从头开始洞察二氧化碳，H2O和N2吸附在bn- ...
这项研究利用密度功能理论（DFT）来探索BN掺杂的准四膜堆积（QTP）C 60 C6 60聚合物纳米片的结构稳定性，电子特性，吸附行为，光学特征和氢进化反应（HER）活性。吸附研究表明，与BN掺杂相比，与CO 2和N 2相比，H 2 O分子的亲和力明显更高，强调了湿度在调节气体感应响应中的关键作用。这与对新型非金属2D接口对水相互作用的有限原子规模的了解有限。Bader电荷传输分析和吸附能量计算进一步验证了H 2 O（+0.056 E）的增强吸附，从而诱导了0.5至1.2 eV的显着带隙修改。光学研究表明，可见光谱中的光吸收得到了改善，这表明了材料的光电和光催化应用的潜力。她的活性评估表明，BN掺杂降低了氢进化的过电势，从而提高了催化效率。总体而言，BN掺杂的QTP C 60纳米片具有较高的气体选择性，提高光学特性和改善的催化性能，使它们成为温室气体捕获，湿度感应和可持续能源应用的有希望的候选者。
在GWAS基因座附近发现的De从头变体的功能注释与有或没有left裂的唇ce裂
在GWAS基因座附近发现的从头变体的功能注释，有或没有left裂的嘴唇sarah W. Curtis 1，Laura E. Cook 3，Kitt Paraiso 3，Kitt Paraiso 3，Axel Visel 2,3，Axin L. Cotney 4，Justne L. Cotney 4，Justney 5 J. Leslie-Clarkson 1 * 1-人类遗传学系，埃默里大学医学院，亚特兰大，佐治亚州亚特兰大，30322 2-美国能源部联合基因组研究所，劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，加利福尼亚州伯克利，3-环境基因组和系统生物学部，加利福尼亚州伯克利，加利福尼亚州伯克利。4- - 费城儿童医院，宾夕法尼亚州费城儿童医院研究所，19104年5月5日 - 爱荷华州爱荷华大学儿科学系，爱荷华州，爱荷华州，52242 6-流行病学系，约翰·霍普金斯·布卢姆伯格公共卫生部，巴尔蒂群岛，哥伦比亚省，约翰斯·霍普金斯·布卢姆伯格（Johns Hopkins Bloomberg）宾夕法尼亚州匹兹堡匹兹堡大学生物学，15261 8-匹兹堡大学人类遗传学系，宾夕法尼亚州匹兹堡，匹兹堡，15621 9-匹兹堡生物统计学和健康数据科学系，匹兹堡，匹兹堡，匹兹堡，宾夕法尼亚大学，15261年，宾夕法尼亚大学15261年。颅面出生缺陷，影响700分的分娩，有强大的遗传基础，家庭内部复发风险很高。 因此，我们从1,409个三重点重新分析了现有的DNV数据集，其OFC经过了已知的OFC相关基因座的靶向测序。 然后，我们通过在人类颅面发育过程中从预测的表观遗传功能数据集中提供了这些DNV的注释。- 费城儿童医院，宾夕法尼亚州费城儿童医院研究所，19104年5月5日 - 爱荷华州爱荷华大学儿科学系，爱荷华州，爱荷华州，52242 6-流行病学系，约翰·霍普金斯·布卢姆伯格公共卫生部，巴尔蒂群岛，哥伦比亚省，约翰斯·霍普金斯·布卢姆伯格（Johns Hopkins Bloomberg）宾夕法尼亚州匹兹堡匹兹堡大学生物学，15261 8-匹兹堡大学人类遗传学系，宾夕法尼亚州匹兹堡，匹兹堡，15621 9-匹兹堡生物统计学和健康数据科学系，匹兹堡，匹兹堡，匹兹堡，宾夕法尼亚大学，15261年，宾夕法尼亚大学15261年。颅面出生缺陷，影响700分的分娩，有强大的遗传基础，家庭内部复发风险很高。因此，我们从1,409个三重点重新分析了现有的DNV数据集，其OFC经过了已知的OFC相关基因座的靶向测序。然后，我们通过在人类颅面发育过程中从预测的表观遗传功能数据集中提供了这些DNV的注释。尽管以前的许多研究都将常见的，非编码的遗传基因座与OFC相关联，但在OFC案例中，先前对从头变异的研究（DNV）的研究重点是编码可能对蛋白质结构产生功能影响的变体，并且对非编码DNV对OFC形成的贡献也没有被忽略，并且已被忽略了。在预测的增强子或启动子区域内。两个DNV落在相同的增强子区域（HS1617）之内，这超出了偶然性的预期（p = 0.0017）。预计由这些DNV引起的序列变化将创建在转录因子PAX6和ZBTB7A的参考序列中未见的结合位点，并破坏了STAT1和STAT3的结合位点。该增强子区域与HHAT，SERTAD4和IRF6在同一拓扑相关的域内，所有这些区域都参与颅面发育。这三个基因在人神经rest细胞中高度表达。HHAT和IRF6的基因敲除小鼠具有异常的胚胎发育，包括left裂，IRF6及其周围的变体与人类OFC的非综合症和综合综合症形式有关。综上所述，这表明非编码DNV有助于OFC的遗传结构，在增强子区域中，OFC Trios的DNV负担在已知的OFC相关基因附近。总的来说，这增加了我们对OFC形成基础的遗传机制的理解。
从头开始的分子动力学研究应用了增强...
最初发表于以下网址：毛罗（Schilling），毛罗（Mauro）； Cunha，Richard A；桑德拉（2020）卢伯（Luber）。放大O – O键形成 - 采用增强的采样技术的基本分子动力学研究。化学理论与计算杂志，16（4）：2436-2449。doi：https：//doi.org/10.1021/acs.jctc.9b01207
探索病毒式伪notted RNA结构的从头算预测方法的准确性：回顾性队列研究
背景：第三级RNA结构的预测对医学领域（例如Messenger RNA [mRNA]疫苗，基因组编辑）和病毒转录物的探索很重要。尽管存在许多RNA折叠软件程序，但很少有研究仅将其关注的源头简化为病毒式Pseudoknotted RNA。这些调控假诺在基因组复制，基因表达和蛋白质合成中起作用。目的：本研究的目的是探索5个RNA折叠引擎，该发动机用于计算最低自由能（MFE）或最大期望准确性（MEA），当应用于先前使用诱变，序列比较，结构探测，结构探测，或核磁共振（NMR）的特定病毒式Pseudoknotted RNA。方法：对本研究中使用的折叠发动机进行了26次实验得出的短伪序列（20-150 nt），使用在测试软件预测准确性时很常见的指标：百分比误差，平均平方误差（MSE），敏感性，敏感性，敏感性，积极的预测值（PPV），Youden的INDEX（Youden's Intex（j）和f 1-score。本研究中使用的数据集来自包含398个RNA的pseudobase ++数据库，该数据库使用PRISMA（系统审查和荟萃分析的首选报告项目）的一组包含和排除标准进行了评估。在Mathews的参数之后，给定RNA序列内的基本配对被认为是正确或不正确的。结果：本文与以前的软件的迭代相比，与较旧的折叠引擎相比，RNA预测引擎具有更高的精度，例如PKISS。本文还报道说，当使用诸如F 1 -SCORE和PPV等指标评估时，MEA折叠软件并不总是以预测准确性的MFE折叠软件，而当应用于病毒式PseudokNotted RNA时。此外，结果表明，如果不应用辅助参数，例如Mg 2+结合，悬挂式最终选项和发夹型惩罚，则热力学模型参数将无法确保准确性。结论：这是将一套RNA折叠发动机套件应用于仅包含病毒式伪KNOTED RNA的数据集的首次尝试。本文报道的观察结果突出了不同的从头算预测方法之间的质量，同时实施了这样一种想法，即对更有效的RNA筛选更有效地了解细胞内热力学是必要的。