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World File Search System从头
从自然语言迈向从头蛋白质设计
de从蛋白质设计代表了蛋白质工程中的基本追求，但是当前的深度学习方法仍受其狭窄的设计范围的限制。在这里，我们提出了一个大规模的边界框架，其中包括160亿个参数，并接受了17亿个蛋白质文本对的训练，它将其与蛋白质设计空间相融合，将人类的意图转化为新的蛋白质序列。Pinal不是直接的端到端文本到序列生成，而是实现了一个两个阶段的过程：基于语言指令的首次生成蛋白质结构，然后设计以生成的结构和语言输入为条件的序列。该策略通过在更可牵引的结构域中运行有效地约束了搜索空间。通过全面的实验，我们证明，与现有方法相比，Pinal的性能优于同时工作ESM3，同时表现出对PDB数据库以外的新型蛋白质结构的强大概括。在线演示可在http://www.denovo-pinal.com/上获得。
从头运动和面部表达动力学
我们探讨了多模式行为线索的疗效，以解释人性和访谈特异性特征。我们利用名为Kinemes的基本头部动作单元，原子面部运动称为动作单元和语音特征来估计这些以人为中心的特征。经验结果证实，运动和动作单元可以发现多种特征的行为，同时还可以在支持谓词方面进行解释。对于融合提示，我们探讨了决策和特征级融合，以及基于添加剂的融合策略，该策略量化了三种方式对性状预测的相对重要性。在麻省理工学院访谈和第一印象候选筛查（FICS）数据集中检查各种长期长期记忆（LSTM）架构，用于分类和回归数据集，我们注意到：（1）多模式的方法优于非模态反应，以达到0.98的最高PCC，以获得激动人心的特质，以实现MIT和0.57的高级特征，以实现fick和0.57。 （2）通过单峰和多模式方法可以实现有效的性状预测和合理的解释，并且（3）遵循薄片的方法，即使是从两秒钟的行为snippets中也实现了有效的性状预测。我们的提示代码可在以下网址提供：https：//github.com/deepsurbhi8/explainable_human_traits_预测。
抗病毒逆转录酶的从头基因合成
摘要：细菌使用多种免疫系统来抵御病毒感染，其中许多免疫系统可以感知和靶向外来核酸。防御相关逆转录酶 (DRT) 系统通过利用 DNA 合成为这种免疫策略提供了一个有趣的对照点，但其 DNA 产物的身份和功能仍然很大程度上未知。我们在此展示了 DRT2 系统执行一种前所未有的免疫机制，该机制涉及通过非编码 RNA (ncRNA) 的滚环逆转录进行从头基因合成。对 DRT2 表达细胞中 RT 相关 RNA 和 DNA 配体的无偏分析表明，逆转录通过程序化模板跳跃到 ncRNA 上产生串联的 cDNA 重复序列。然后噬菌体的存在会触发第二链 cDNA 合成，从而产生长双链 DNA。值得注意的是，这种 DNA 产物被高效转录，生成信使 RNA，该 RNA 编码无终止密码子的、永无止境的 ORF（neo），其翻译会导致强大的生长停滞。系统发育分析和对各种 DRT2 同源物的筛选进一步揭示了滚环逆转录和 Neo 蛋白功能的广泛保守性。我们的工作突出了通过 RNA 模板基因创建优雅地扩展了基因组编码潜力，并挑战了沿基因组 DNA 一维轴编码遗传信息的传统范式。
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。
从头设计的蛋白质结构和功能
‡等同的贡献 *应向谁处理1.华盛顿大学西雅图大学生物化学系，美国华盛顿州98105，美国2。 蛋白质设计学院，华盛顿大学华盛顿州西雅图市98105，美国3。 分子工程研究生课程，华盛顿大学西雅图，华盛顿州98105，美国4。 哥伦比亚大学，纽约统计系，纽约，纽约10027，美国5。 欧文癌症设计学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约，10027，美国6。 马萨诸塞州理工学院，剑桥，马萨诸塞州02139，美国7。 Paul G.艾伦计算机科学与工程学院，华盛顿大学，西雅图，华盛顿州98105，美国8。 生物物理学，结构和设计研究生课程，华盛顿大学西雅图，华盛顿州98105，美国9。 中心国家de la recherche Scientifique，écolenormalesupérieured'ulm，巴黎75005，法国10。 剑桥大学工程系，剑桥CB2 CB2 1PZ，英国11。 霍华德·休斯医学院，华盛顿大学，西雅图，华盛顿州98105，美国12。 汉城国立大学生物科学学院，韩国共和国13. 应用科学学院，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州01451，美国14。 约翰·哈佛大学（John Harvard）杰出科学奖学金，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州01451，美国最近在使用深度学习方法1 - 9的新蛋白质设计新蛋白质方面取得了很大进展。 在这里我们表明，通过微调蛋白质结构的rosettafold结构预测网络，我们获得了的蛋白质骨架的生成模型华盛顿大学西雅图大学生物化学系，美国华盛顿州98105，美国2。蛋白质设计学院，华盛顿大学华盛顿州西雅图市98105，美国3。分子工程研究生课程，华盛顿大学西雅图，华盛顿州98105，美国4。哥伦比亚大学，纽约统计系，纽约，纽约10027，美国5。欧文癌症设计学院，哥伦比亚大学，纽约，纽约，10027，美国6。马萨诸塞州理工学院，剑桥，马萨诸塞州02139，美国7。Paul G.艾伦计算机科学与工程学院，华盛顿大学，西雅图，华盛顿州98105，美国8。 生物物理学，结构和设计研究生课程，华盛顿大学西雅图，华盛顿州98105，美国9。 中心国家de la recherche Scientifique，écolenormalesupérieured'ulm，巴黎75005，法国10。 剑桥大学工程系，剑桥CB2 CB2 1PZ，英国11。 霍华德·休斯医学院，华盛顿大学，西雅图，华盛顿州98105，美国12。 汉城国立大学生物科学学院，韩国共和国13. 应用科学学院，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州01451，美国14。 约翰·哈佛大学（John Harvard）杰出科学奖学金，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州01451，美国最近在使用深度学习方法1 - 9的新蛋白质设计新蛋白质方面取得了很大进展。 在这里我们表明，通过微调蛋白质结构的rosettafold结构预测网络，我们获得了的蛋白质骨架的生成模型Paul G.艾伦计算机科学与工程学院，华盛顿大学，西雅图，华盛顿州98105，美国8。生物物理学，结构和设计研究生课程，华盛顿大学西雅图，华盛顿州98105，美国9。中心国家de la recherche Scientifique，écolenormalesupérieured'ulm，巴黎75005，法国10。剑桥大学工程系，剑桥CB2 CB2 1PZ，英国11。霍华德·休斯医学院，华盛顿大学，西雅图，华盛顿州98105，美国12。汉城国立大学生物科学学院，韩国共和国13.应用科学学院，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州01451，美国14。约翰·哈佛大学（John Harvard）杰出科学奖学金，哈佛大学，剑桥，马萨诸塞州01451，美国最近在使用深度学习方法1 - 9的新蛋白质设计新蛋白质方面取得了很大进展。在这里我们表明，通过微调蛋白质结构的rosettafold结构预测网络，我们获得了尽管取得了这种进步，但蛋白质设计的一般深度学习框架可以解决各种设计挑战，包括从头粘合剂设计和高阶对称体系结构的设计，尚未描述。扩散模型10,11在图像和语言生成建模方面取得了很大的成功，但是应用于蛋白质建模时的成功有限，这可能是由于蛋白质主链几何形状和序列结构关系的复杂性。
来自细菌的宏观生物材料的从头基质
工程化活体材料 (ELM) 将活体细胞嵌入生物聚合物基质中，以创建具有定制功能的新型材料。虽然自下而上组装具有从头基质的宏观 ELM 可以最大程度地控制材料特性，但我们缺乏对导致集体自组织的蛋白质基质进行遗传编码的能力。我们在此报告了从显示和分泌自相互作用蛋白质的 Caulobacter crescentus 细胞中生长的 ELM。这种蛋白质形成从头基质并将细胞组装成厘米级的 ELM。设计和组装原理的发现使我们能够调整这些 ELM 的机械、催化和形态特性。这项工作提供了新颖的工具、设计和组装规则以及一个平台，用于生长可控制基质和细胞结构和功能的 ELM。
受量子启发的从头药物设计方法
药物设计的目的是寻找能与特定蛋白质（与特定疾病相关）结合并阻断（或增强）蛋白质活性的新分子，从而改变疾病的进程。药物分子还具有其他某些必要的特性，例如选择性和安全性。由于药物开发成本不断增加以及潜在候选药物的失败率很高，因此需要不断开发新的创新药物。例如，进入临床试验的新药的 FDA 批准率仅为 19% [1] 。在过去的几年里，人们对从新型化学中寻找候选药物产生了浓厚的兴趣，这促使设计师探索越来越大的化学空间 [2] 。然而，对于大多数计算机系统来说，探索大型化学空间需要太长时间，尤其是那些包含超过 10 亿个分子的化学空间。我们在此介绍使用量子启发技术来搜索大型化学空间，作为显著加速任何计算药物设计活动的第一步的手段。
受量子启发的从头药物设计方法
药物设计的目的是寻找能与特定蛋白质（与特定疾病相关）结合并阻断（或增强）蛋白质活性的新分子，从而改变疾病的进程。药物分子还具有其他某些必要的特性，例如选择性和安全性。由于药物开发成本不断增加以及潜在候选药物的失败率很高，因此需要不断开发新的创新药物。例如，进入临床试验的新药的 FDA 批准率仅为 19% [1] 。在过去的几年里，人们对从新型化学中寻找候选药物产生了浓厚的兴趣，这促使设计师探索越来越大的化学空间 [2] 。然而，对于大多数计算机系统来说，探索大型化学空间需要太长时间，尤其是那些包含超过 10 亿个分子的化学空间。我们在此介绍使用量子启发技术来搜索大型化学空间，作为显著加速任何计算药物设计活动的第一步的手段。