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■Genomics (基因体学) ■History of DNA sequencing (DNA定序历史) ■The first-generation DNA sequencing (第㇐代DNA定序) ■Next-generation sequencing (NGS,次世代定序) ■CRISPR/cas9 genome editing (基因编辑技术) ■Genome analysis (基因体分析)
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健
群体智能 (SI) 是一种基于分散、自组织系统的集体学习和决策形式。利用 SI 医疗保健可以解决互联医疗保健组织内部攻击的传播问题，并确保基于安全性和弹性的医疗保健生态系统的完整性。在医疗保健领域，群体智能正被用于改善诊断和治疗，从而改善患者的治疗效果和提高医疗保健系统的效率。SI 算法可以集成到医疗保健环境中，用于诊断和治疗癌症、心脏病、肿瘤和心脏病等疾病，它已应用于疾病诊断和治疗领域。它已被用于早期预测癌症并解决复杂问题。此外，它可以快速了解癌细胞如何对抗癌药物产生耐药性，这有助于改善药物开发并调整药物使用。通常，SI 算法用于 PSO、ICA、FA 和 IWO 中，用于诊断癌症以解决问题的优化。这反过来会提高 SI 在数据分析中的整体有效性。然而，将群体智能应用于癌症相关问题存在一些挑战。其中一些挑战包括癌症的复杂性、癌症分析、验证和临床转化、抵抗力和适应性等。必须通过改进算法和模型来克服这些挑战，使它们更高效、可扩展，更适合处理大规模和高维癌症数据集。或者，SI 在癌症检测中的主要应用是图像分析和模式识别，这有助于识别与癌组织相关的模式和特征，有助于早期检测和准确诊断。在癌症研究的 SI 领域，预计未来将取得多项进展。在癌症研究与多组学数据的整合、用于靶向药物输送的群体机器人等领域，SI 的一些潜在未来进展正在开发中。在这期题为“用于早期癌症检测的医疗数据分析中的群体智能”的特刊中，旨在探索使用群体智能技术的各个方面，包括适应性、维度、检测和预防、决策、未来发展和医疗数据的其他领域。感兴趣的主题包括但不限于以下内容：
揭示蛋白质集合：用于X射线晶体学和冷冻EM
1加利福尼亚大学旧金山分校的生物工程和治疗科学系，加利福尼亚州旧金山，美国2结构生物学计划，CUNY高级科学研究中心，纽约，纽约，纽约，10031 3博士。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。 120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。生物学计划，研究生中心 - 纽约市纽约市，纽约，纽约10016 4 Atomwise，Inc。，旧金山，加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国5化学和生物化学系，纽约市城市学院，纽约，纽约，纽约，10031年，10031年10031 6 Ph.D.生物化学，生物学和化学方案，研究生中心 - 纽约市城市大学，纽约，纽约10016†当前地址：重播，5555 Oberlin Drive，Ste。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。 传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。 然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。 为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。 但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。 为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。 Phenix，Refmac，Buster）。120，圣地亚哥，CA 92121 *通信：mullane.stephanie@gmail.com摘要：在其折叠状态下，在多种构象状态之间交换对其功能至关重要的构象状态。传统的结构生物学方法，例如X射线晶体学和低温电子显微镜（Cryo-EM），产生了集合平均值的密度图，反映了各种构象的分子。然而，大多数从这些地图得出的模型明确表示单个构象，从而忽略了生物分子结构的复杂性。为了准确反映生物分子形式的多样性，迫切需要朝着建模反映实验数据的结构合奏。但是，将信号与噪声区分开的挑战使手动创建这些模型的努力变得复杂。为了响应，我们将最新的增强功能引入了QFIT，这是一种自动化计算策略，旨在将蛋白质构象异质性纳入内置在密度图中的模型中。Phenix，Refmac，Buster）。这些QFIT中的这些算法改进是由跨蛋白质范围的上级和几何指标证实的。重要的是，与更复杂的多拷贝集合模型不同，可以在大多数主要的模型构建软件中手动修改QFIT生产的多构形式模型（例如，coot）和拟合度可以通过使用标准管道来进一步改善（例如通过减少创建多配量模型的障碍，QFIT可以促进有关大分子构象动力学和功能之间关系的新假设的发展。
霓虹灯：一个大型语言模型动力的本体学习管道⋆
摘要。我们通过将结构化的霓虹灯方法框架与大语言模型（LLMS）相结合，以将自然语言域描述转化为Tur-The语法本体，以解决本体学习的任务。本文的主要贡献是针对域 - 不稳定建模量身定制的及时管道，例如通过应用于特定领域的案例研究：葡萄酒本体论。使用管道用于开发霓虹灯-GPT，一种自动本体模型的工作流程及其概念实现的证明，并集成在隐义平台的顶部。NEON-GPT利用了霓虹灯方法和LLMS生成型的系统方法来促进更有效的本体发展过程。我们通过使用斯坦福葡萄酒本体论作为黄金标准进行全面评估来评估所提出的方法。获得的结果表明，LLM并未完全能够执行本体开发所需的程序任务，并且缺乏所需的推理技能和领域专业知识。总体而言，LLM需要与连续知识工程任务的工作流或轨迹工具集成。尽管如此，LLMS可以大大减轻所需的时间和专业知识。我们的代码基础可公开用于研究和开发目的，可访问：https：//github.com/andreamust/neon-gpt。
药物发现和开发中 X 射线晶体学概述：综述 Adnan Eshaq Alshennawi 1、Naif Abdulaziz A Alhamdan 2、Joud Saud Dia
X 射线晶体学在药物发现和开发中至关重要，因为它可以提供有关目标蛋白质及其与 1 种潜在候选药物相互作用的详细结构数据。本综述旨在概述 X 射线晶体学在制药行业中的应用，重点介绍其在理解蛋白质-配体相互作用、指导合理药物设计和帮助基于结构的药物优化方面的作用。该研究利用来自各种来源的二手数据，包括已发表的研究文章、评论论文和数据库，全面回顾了 X 射线晶体学在药物发现中的现状。涵盖的关键主题包括 X 射线晶体学的基本原理、蛋白质结晶过程、数据收集和结构测定，以及与该技术相关的挑战和局限性。通过强调 X 射线晶体学在药物发现中的成功和局限性，本综述旨在提供见解，帮助研究人员优化这一强大工具在开发新型疗法中的使用。最终，更好地了解 X 射线晶体学在药物发现和开发中的作用可以设计出更有效、更具体、安全性更高的药物分子。
组装体学习：健康和疾病状态下大脑功能的个性化方法的机遇和挑战
大脑最显著的特性之一是能够构建外部环境的表征，这可用于模拟和规划未来的互动。在过去的 50 年里，神经科学家设计出了观察、理解和调节这种能力的新技术，要么通过体内可视化神经活动，要么通过电极或电磁场记录和刺激大脑。这一努力对于推动人工智能 (AI) 的研究也具有不可估量的价值，并且由此产生的强烈交流使这两个领域都受益匪浅。神经网络设计的进步为使用人工智能识别大脑功能异常和模拟神经系统疾病奠定了基础，但成功的计算机辅助治疗以及对这些疾病如何产生和发展的全面理解还远未实现（Macpherson 等人，2021 年）。然而，根据 2016 年的数据，这些疾病是导致残疾的主要原因和第二大死亡原因。在美国，大约六分之一的儿童出生时患有神经发育障碍（Mencattini 等人，2018 年），650 万 65 岁以上的人患有阿尔茨海默病，而且这个数字注定只会增加（Eichmueller，2022 年）。因此，为了应对这些无声的流行病，我们需要新的“跳出框框”的研究工具和策略，以便我们设计出高度个性化的方法（Kanai 和 Rees，2011 年）。在本文中，我们首先介绍了脑类器官（即基于细胞的工程体外体内组织模型）和组装体（即 3D、自组织结构，功能性地结合两个或多个类器官，允许模拟不同组织或区域之间的相互作用）作为追踪和模拟神经活动的额外工具可能带来的优势，特别是参考学习和记忆等复杂功能。接下来，我们将探讨在成功实施这些新工具之前仍需解决的方法问题，并研究基于类器官的神经认知研究方法可能存在的局限性。最后，我们将讨论脑类器官的特殊性质所引发的伦理问题，并简要总结在进行此类实验时应考虑的一些主动干预措施。
第 61 门课程：量子晶体学
量子晶体学 (QCr) 是一个快速发展的领域，它将理论与实验相结合，以了解原子和分子水平上物质的基本行为。它提供的分子或晶体结构的测定质量超过了传统的 X 射线或电子晶体学方法所获得的质量。通过用丰富的电子和键合信息丰富结构信息，QCr 为合理的药物设计和新材料的工程做出了重大贡献。在本学院期间，我们将提供易于理解的深入量子力学和相关半经验方法教育，旨在为理解材料结构、物理化学性质以及材料对物理变化和实验探测的响应奠定坚实的基础。将简要回顾晶体学实验的理论基础，并详细介绍和培训量子晶体学方法的数据收集和分析方法。本学院的演讲者将超越理论计算，展示理论与实验之间的深层相互作用：例如，通过展示如何使用实验观察来限制或约束第一性原理计算，或以其他方式展示计算如何改善对实验结果的解释。为了实现这一总体目标，将强调理论和实验领域之间的协同作用，以提供对量子晶体学不同领域的整体看法。由于新的耦合方法和新社区的相互联系，这一知识领域在过去几年中经历了重要的推动。本学院将汇集这两个社区的学生，为这一新知识领域提供素材，并让学生之间的跨学科发展。研讨会将提供与主题相关的软件的使用和开发动手教程，包括开发所需的输入数据和使用案例研究。此外，学院将受益于与同时运行的电子晶体学学院的协同作用，两个学院将共享几场讲座。这将为探索晶体学在量子科学和结构研究中的跨学科应用提供独特的机会。
通过串行晶体学解决的光解中电子转移的定向超快构象变化
蛋白质中的电荷转移反应对生命很重要，例如修复DNA的光溶酶中，但结构动力学的作用尚不清楚。在这里，使用飞秒X射线晶体学，我们报告了电子沿着果蝇（6-4）光解酶中电子四个保守的色氨酸链传递时发生的结构变化。在Femto和Picsecond延迟时，第一个色氨酸对黄素的光摄影导致在关键的天冬酰胺，保守的盐桥和附近水分子的重新安排上引起定向的结构反应。我们检测到电荷诱导的结构变化，接近第二个色氨酸到20 ps的第二个接近的结构变化，将附近的蛋氨酸鉴定为氧化还原链中的活跃参与者，从第四次色氨酸附近的20 ps鉴定。光解酶经历了其结构的高度定向和仔细的定时适应。这质疑马库斯理论中线性溶剂响应近似的有效性，并表明进化已经优化了快速蛋白波动以进行最佳电荷转移。
从笔迹中检测阿尔茨海默氏病的一种新型方法：三重整体学习模型
➢可以根据患者的写作技巧获得有关阿尔茨海默氏病的信息。/根据患者写作技巧的恶化，可以获得有关阿尔茨海默氏病的信息。➢在这项研究中，将梯度提升机，分类提升，自适应机学习分类算法与硬投票的分类器结合使用，并通过手写数据集对公开可用的阿尔茨海默氏症进行培训和测试。/在这项研究中，梯度提升机，分类增强和适应性提升机学习分类算法与硬投票分类器结合使用，并在公共诊断阿尔茨海默氏症中与手写数据集进行了培训。aïm：这项研究的目的是通过结合基于机器学习的分类器来快速和高度敏感性地检测阿尔茨海默氏病。/这项研究的目的是将基于机器学习的分类器结合在一起，并通过手写快速，高精度地检测阿尔茨海默氏病。