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从头设计模块化蛋白水凝胶，具有可编程内和细胞外粘弹性
将蛋白质材料的宏观特性与其基础分量微观结构相关联是一项重大挑战。在这里，我们利用计算设计来指定从头蛋白构建块的大小，柔韧性和价值，以及它们之间的相互作用动力学，以研究分子参数如何控制所得蛋白水凝胶的宏观粘膜弹性。我们是从对称蛋白质均对的对对称蛋白质的凝胶系统中构建凝胶系统的，每个低聚物包括2、5、24或120个单独的蛋白质成分，它们在物理或共价为理想化的步骤 - 生长生物聚合物网络中交联。通过流变学评估，我们发现多功能前体的共价连接产生的水凝胶的粘弹性取决于组成构建块之间的交联长度。相比之下，与计算设计的异二聚体相反，可逆地交联的homo-寡聚组件会导致粘弹性生物材料表现出表现出流体的粘弹性生物材料 - 如静止和较低的剪切性能，但固体 - 像较高的频率一样固体。利用这些材料的独特遗传编码性，我们证明了活哺乳动物细胞中蛋白质网络的组装，并通过光漂白后通过荧光恢复（FRAP）表明，机械性能可以在细胞内以类似于外细胞外的配方进行细胞内调节。我们预计，基于设计蛋白蛋白质材料的粘弹性构建和系统编程的能力可以在生物医学中具有广泛的效用，并在组织工程，治疗递送和合成生物学中应用。
用生成人工智能解锁从头抗体设计
作者：Furong Liu 1,2†，Zhenlin Yang 3,4†， *，Chao Wang 1，Raoul Martin 2，Wenjie Qiao 5，Jan E. Carette 5，Jan E. Carette 5，Sheng Luan 1，Sheng Nogales 1，Eva Nogales 3,4,6,7,7,7,8，Brian Staskawicz 1,2 *工厂：1,2 *工厂：1,CRIAL KICIALIA;伯克利，94720，美国加利福尼亚州2创新基因组学院，加利福尼亚大学伯克利分校；美国加利福尼亚州加利福尼亚州94720，94720，加利福尼亚大学伯克利分子和细胞生物学系，美国加利福尼亚州伯克利分校4霍华德·休斯医学研究所，加利福尼亚大学伯克利分校，加利福尼亚大学伯克利分子，美国分子生物物理学和综合生物成像级5号小学生和综合生物学系。美国加利福尼亚州伯克利的QB3-Berkeley，加利福尼亚大学伯克利分校，加利福尼亚州伯克利分校，美国加利福尼亚州伯克利分校8劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，美国加利福尼亚州†这些作者为这项工作做出了同样的贡献。*相应的作者：zhenlinyang@berkeley.edu（Z.Y.），stask@berkeley.edu（B.J.S.）摘要：植物和动物中对微生物病原体的先天免疫反应受到细胞内受体的调节，称为核苷酸结合亮氨酸重复蛋白（NLR）蛋白。在植物中，这些NLR在识别病原体效应子中起着至关重要的作用，从而启动了免疫防御机制的激活。值得注意的是，某些NLR用作“助手” NLR免疫受体（HNLR），与“传感器” NLR免疫受体（SNLR）同步串联工作，以协调下游信号事件以表达疾病的抵抗力。此外，我们发现了NRC4的十二体状态，其中嵌入了线圈螺旋（CC）域在这项研究中，我们重组并确定了细胞死亡4（NRC4）抗性所需的HNLR的冷冻结构。自动活跃的NRC4形成了先前意外的六聚体构型，触发与Ca 2+涌入相关的免疫反应到细胞质中。
使用数据搜索特定靶标的肽粘合剂 - 1标题：来自... 的生成全脑动力学模型 一种新型的人类多能干细胞基因激活系统将IGFBP2鉴定为造血祖细胞生产的介体，体外 用生成人工智能解锁从头抗体设计 活化的植物NRC4免疫受体形成六聚体抵抗 异常的非典型NF-κB信号传导重新编程表观基因组景观，以驱动多发性骨髓瘤的致癌转录组 雄性大鼠的可卡因敏化需要激活雌激素受体 上下文样本：通过样本和相关元数据收集支持欧洲生物多样性的参考基因组
在大约1.4亿31蛋白序列上预估计的生成蛋白语言模型在方向上进行了微调，以生成具有所需32个特性和结合特异性的肽。随后的多级结构屏幕 - 33 ins-33将肽候选肽的合成分布空间定期降低至34个识别真实的高质量样品，即在Sil-35 ICO阶段处于潜在的肽粘合剂。与分子动力学模拟配对，需要在湿lab实验中验证的候选36的数量从超过37220万降至16。这些电势粘合剂的特征是增强的酵母38显示器，以确定表达水平和与目标的结合亲和力。39个结果表明，只有十几个候选者需要表征以获得40种具有理想结合强度和结合特异性的肽粘合剂。总体而言，这项41个工作基于生成的42 ne-Guage模型实现了高效且低成本的肽设计，从而将从头蛋白设计的速度提高到了前所未有的43级。提议的管道是可自定义的，即适合于仅修饰的44个多个蛋白质家族的快速设计。45
使用多个 GPT 代理进行强化学习的从头药物设计
从头药物设计是药理学中的关键问题，也是人工智能用于科学研究的一个新领域。该领域的核心挑战是在生成具有特定属性的分子的同时，还能产生广泛而多样化的候选分子。尽管 Transformer 模型和强化学习等先进技术已应用于药物设计，但它们的潜力尚未充分发挥。因此，我们提出了 MolRL-MGPT，一种具有多个 GPT 代理的强化学习算法，用于生成药物分子。为了促进分子多样性，我们鼓励代理协作寻找不同方向的理想分子。我们的算法在 GuacaMol 基准上显示出了良好的结果，并在设计针对 SARS-CoV-2 蛋白靶标的抑制剂方面表现出功效。代码可在以下位置获得：https://github.com/HXYfighter/ MolRL-MGPT 。
de从头广泛的流行率和风险因素 -
⁎神经塑性与疼痛中心，健康科学技术系，阿尔堡大学，阿尔堡大学，丹麦，丹麦，†胃肠病学和肝病学系，临床研究所，阿尔堡大学医院，阿尔伯格大学医院，阿尔伯格，阿尔伯格，丹麦，丹麦，丹麦 Complutense University of Madrid, Madrid, Spain, § Grupo InPhysio, Instituto de Investigación Sanitaria del Hospital Clínico San Carlos (IdISSC), Madrid, Spain, ¶ Danish Center for Health Services Research, Department of Clinical Medicine, Aalborg University, Aalborg, Denmark, ∥ Department of Physical Therapy, Occupational Therapy, Physical Medicine and Rehabilitation, Universidad Rey Juan Carlos（URJC），马德里，西班牙，⁎⁎Steno糖尿病中心北丹麦，临床研究所，奥尔堡大学医院，奥尔堡，丹麦，
从头突变对非颅骨颅骨突变的颅和皮质发育的同时影响
1耶鲁大学医学院神经外科系，康涅狄格州纽黑文； 2马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州综合医院神经外科部； 3弗吉尼亚大学弗吉尼亚大学医学院神经外科系； 4纽约纽约纽约市兰蒙医学中心汉斯乔尔·维斯（HansjörgWyss）整形外科系； 5加州洛杉矶分校的戴维·格芬医学院人类遗传学系； 6耶鲁大学纽黑文耶鲁大学医学院整形外科手术系； 7马萨诸塞州波士顿的哈佛医学院贝丝·以色列医学中心肾脏病和血管生物学研究中心医学系； 8马萨诸塞州剑桥的麻省理工学院和哈佛大学研究所； 9哈佛大学发展中心，马萨诸塞州马萨诸塞州综合医院，马萨诸塞州，马萨诸塞州
利用生成人工智能解锁从头抗体设计
生成式人工智能 (AI) 有可能大大提高抗体设计的速度、质量和可控性。传统的从头抗体发现需要耗费大量时间和资源来筛选大型免疫或合成库。这些方法对输出序列的控制也很少，这可能导致先导候选药物结合效果不佳且可开发性较差。几个研究小组已经引入了生成式抗体设计模型，并获得了有希望的计算机证据 [1–10]，但是，没有一种方法能够通过实验验证基于 AI 的生成式从头抗体设计。在这里，我们使用生成式深度学习模型以零样本方式从头设计针对三个不同靶标的抗体，其中所有设计都是单轮模型生成的结果，没有后续优化。具体来说，我们使用高通量湿实验室功能筛选了超过 100 万种设计用于结合人表皮生长因子受体 2 (HER2) 的抗体变体。我们的模型成功设计了抗体重链中的所有 CDR，并计算了通过结合校准的似然度。我们分别实现了重链 CDR3 (HCDR3) 和 HCDR123 设计的 10.6% 和 1.8% 的结合率，比从观察到的抗体空间 (OAS) 中随机抽样的 HCDR3 和 HCDR123 高四倍和十一倍 [11]。我们进一步使用表面等离子体共振 (SPR) 表征了 421 种 AI 设计的结合剂，发现其中三种比治疗性抗体曲妥珠单抗结合更紧密。这些结合剂高度多样化，与已知抗体的序列同一性低，并采用可变的结构构象。此外，这些结合剂在我们之前引入的自然性指标 [12] 上得分很高，表明它们可能具有理想的可开发性特征和低免疫原性。我们开源 1 HER2 结合剂并报告测得的结合亲和力。这些结果为利用生成式人工智能和高通量实验加速新治疗靶点的药物创造开辟了道路。
NIS2客户的注意事项-AWSSTATIC.COM aws供应链帮助伍德赛德能源优化其... 区块链如何使供应链中的可持续性 Analytics AI建议在亚马逊中描述... 在AWS上开发生成AI应用程序-AWSstatic.com 确保生成ai -awsstatic.com 回答有关生成AI安全性的4个最大问题 AWS认证AI从业人员（AIF-C01）考试指南 AWS升级指南：机器学习-AWSSTATIC.COM 在AWS上建立生成AI应用程序-AWSSTATIC.COM HYB201 -S- awsstatic.com 比例并优化您的生成AI开发 生成的AI安全和安全性-AWSSTATIC.COM 华盛顿特区 - awsstatic.com 用Amazon简化生成AI应用程序开发... AWS NYDFS网络安全法规 生成的AI优势： - awsstatic.com 将工业数据与生成ai -awsstatic.com 一起使用 Associate（MLA -C01）考试指南-Awsstatic.com 通过设计安全地从头开始建立安全性
已为AWS客户编写了以下注意事项，这些客户属于欧盟指令下的重要或基本实体，以实现整个联盟的高公共网络安全措施（“ NIS 2指令”或“ NIS 2”）。本文档将帮助此类客户学习和了解Amazon Web Services（AWS）如何支持客户解决NIS 2的关键方面。但是，请记住，NIS 2是一项指令，这意味着它必须在2024年10月17日之前将其在所有欧盟成员国中移交给法律。这可能意味着某些欧盟成员国包括仅适用于该特定国家法律实体的其他特殊方面。虽然本文档支持客户的合规性工作，但AWS客户的唯一责任是计划和记录其使用AWS按照现有法规和即将到来的法规的使用。本指南：
在DNA复制期间从模板切换中产生从头miRNA
即使对于具有极为约束的设计的microRNA（miRNA）基因，生成新基因和遗传信息的机制也是鲜为人知的。所有miRNA主要转录物都需要折叠成干循环结构，以产生与结合和拒绝其mRNA靶标结合和倒置的短基因产物（约22 nt）。虽然大量的miRNA基因是古老且高度保守的，但已证明编码完全新颖的miRNA基因的短次级结构以谱系特异性的方式出现。模板切换是一种与DNA复制相关的突变机制，可以在单个事件中引入复杂的变化并为整个发夹结构生成完美的基础配对。在这里我们表明，模板开关突变（TSM）参与了灵长类动物谱系中6,000多个合适的发夹结构的出现，以产生至少18个新的人类miRNA基因，即自从灵长类动物起源以来就已经出现的miRNA的26％。虽然该机制似乎是随机的，但TSM生成的miRNA富含内含子，可以用其宿主基因表达它们。TSM事件的高频提供了进化的原材料。比从从头创建基因创建的其他机制快的速度要快，TSM生成的miRNA可以使遗传信息的近乎静止状态和快速适应不断变化的环境。
移动DNA充满了热点，用于基因调节的从头出现
产生新基因表达的抽象DNA突变是达尔文进化的重要原材料。新基因调控的一个潜在来源是移动DNA，有时可以通过向外指导的启动子来驱动其在基因组中插入位点附近的基因的表达。但是，我们不知道这种能力的频率有多，也不知道移动DNA可能会发展起来。在这里，我们为插入序列家族IS3解决了这些问题，这是一种简单形式的原核生物移动DNA的家族。首先，我们估计至少有30％的IS3序列向外指导的启动子。第二，我们将高通量诱变与大量平行的记者测定法相结合，以表明在我们研究的所有IS3序列中，单点突变足以创建外向启动子。我们发现，在18'607突变体IS3序列中，有5.6％的启动子活性从头出现。启动子优先出现在每个IS3序列中的出现热点。这些热点与已经存在或通过突变新创建的启动子图案重叠。启动子活动的一条通用途径是获得一个现有-35盒子下游的-10盒子，我们称之为“ shiko出现”。总体而言，我们表明移动DNA具有驱动新基因表达的高潜力。这使移动DNA非常适合其宿主有机体驯化。它还提出了有关这种潜力如何发展的有趣问题。简介