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“多靶点”的定义：通过载体分析识别潜在的多靶点和选择性配体
多靶点药物的设计是药物化学领域的一个重要的研究领域，因为它们已被提议作为治疗复杂疾病的潜在疗法。然而，定义一种多靶点药物并不是一件容易的事。在这项工作中，我们提出了一种矢量分析来测量和定义“多靶点性”。我们开发了诸如配体的顺序和力等术语，最终得出两个参数：多靶点指数 1 和 2。这两个指数的组合可以区分多靶点药物。我们构建了几个训练集来测试这些指数的实用性：一个具有实际亲和力的实验训练集、一个在理论值范围内的对接训练集和一个广泛的数据库训练集。这些指数被证明是有用的，因为它们在计算机和实验数据中独立使用，在大多数训练集中识别出实际的多靶点化合物甚至选择性配体。然后，我们应用这些指标来评估与多发性硬化症相关的靶标的潜在配体虚拟库，根据其在计算机中的行为确定了 10 种可能成为多靶点药物开发先导的化合物。通过这项工作，我们在定义多靶点和药物设计方面树立了新的里程碑。
药物靶点挖掘机（DTX）用于药物发现靶点发现
• 频繁模式由与疾病或药物无直接关联的介质介导 • 疾病相关蛋白、介质蛋白和靶蛋白各自形成簇 • 靶蛋白往往位于膜内，而疾病相关蛋白位于细胞内。介质往往位于内质网、细胞核和黑素体中
2024 年 6 月 29 日星期六上午 10 点至下午 2 点
更多信息请访问：运河游客中心 508.833.9678 samantha.a.gray@usace.army.mil www.capecodcanal.us www.facebook.com/CapeCodCanalVisitorCenter
指向有关人类（同源）细胞材料供应的指南
FDA建议公司为人类细胞材料的收集，存储和运输实施标准程序，尤其是如果在多个地点发生收集的情况下，FDA建议公司实施公司来收集，存储和运输人类细胞材料的标准程序，尤其是在多个地点发生的情况下，在多个地点在符合GMP标准的情况下，没有得出结论。
语义增强图像-文本预训练模型的零样本三维模型分类
Cheraghian 等人 [ 21 – 23 ] 在零样本 3 维模型分类方 面提出了 3 维点云的零样本学习方法、缓解 3 维零样 本学习中枢纽点问题的方法和基于直推式零样本学 习的 3 维点云分类方法，并将它们封装进一个全新 的零样本 3 维点云方法 [ 24 ] 中。以上方法均是利用已 知类样本的点云表征及其词向量对未知类别进行分 类，开创了零样本 3 维模型分类方法。近年来， CLIP 在零样本图像分类上取得了良好的效果，因此有研 究者将 CLIP 应用到零样本 3 维模型分类方法中， Zhang 等人 [ 25 ] 提出了基于 CLIP 的 3 维点云理解 (Point cloud understanding by CLIP, PointCLIP) 模型， PointCLIP 首先将 3 维点云投影成多个深度图，然 后利用 CLIP 的预训练图像编码器提取深度图特 征，同时将类别名称通过 CLIP 预先训练的文本编 码器提取文本特征。但是 PointCLIP 的性能受到深 度图和图像之间的域差异以及深度分布的多样性限 制。为了解决这一问题，基于图像 - 深度图预训练 CLIP 的点云分类方法 (transfer CLIP to Point cloud classification with image-depth pre-training, CLIP2Point) [ 26 ] 将跨模态学习与模态内学习相结合 训练了一个深度图编码器。在分类时，冻结 CLIP 的图像编码器，使用深度图编码器提取深度图特 征，该方法缓解了深度图和图像间的模型差异。用 于 3 维理解的图像 - 文本 - 点云一致性表征学习方法 (learning Unified representation of Language, Im- age and Point cloud for 3D understanding, ULIP) [ 27 ] 构建了一个图像、文本和点云 3 种模态的 统一嵌入空间，该方法利用大规模图像 - 文本对预 训练的视觉语言模型，并将 3 维点云编码器的特征 空间与预先对齐的视觉 - 文本特征空间对齐，大幅 提高了 3 维模型的识别能力。与之相似的是，基于 提示文本微调的 3 维识别方法 (CLIP Goes 3D, CG3D) [ 28 ] 同样使用 3 元组形式确保同一类别的 3 维模 型特征和图像特征之间以及 3 维模型特征和文本特 征之间存在相似性，从而使点云编码器获得零样本 识别的能力。另外， PointCLIP V2 [ 29 ] 在 Point- CLIP 的基础之上，通过利用更先进的投影算法和 更详细的 3 维模型描述，显着提高了零样本 3 维模型 分类准确率。本文采用语义增强 CLIP 解决图像和文 本的语义鸿沟问题，通过在语义层面为图像和文本 提供更多相似的语义信息，使图像和文本对齐更具有 一致性，从而有效提高 3 维模型的零样本分类性能。 2.2 提示工程
跟踪高于激光阈值的异常点
最近对非厄米光学系统中异常点 (EP) 的研究揭示了其独特特性，包括单向不可见性、手性模式切换和激光自我终止。在具有增益/损耗组件的系统中，EP 通常在激光阈值以下访问，即在线性范围内。在这项工作中，我们通过实验证明，耦合半导体纳米激光器中的 EP 奇点可以在激光阈值以上访问，在那里它们成为非线性动力系统的分支点。与不可避免的腔失谐阻碍 EP 形成的普遍看法相反，我们在这里证明这种失谐对于补偿载流子引起的频率偏移是必要的，从而恢复 EP。此外，我们发现激光 EP 处的泵浦不平衡随总泵浦功率而变化，从而实现其连续跟踪。这项工作揭示了耦合半导体激光器中激光阈值以上的 EP 的不稳定性质，为实现自脉冲纳米激光装置和频率梳提供了有希望的机会。
太阳能最大功率点跟踪算法...
Beta 方法包括应用可变 D 步骤，以便系统在瞬态状态下快速响应，而在永久状态下无振荡 [32]。所述增加是参数β的函数，该参数β是在每个采样中根据操作点[32]和面板的特征参数计算的。MPP 中的这一参数对于不同的大气条件保持在一个小范围内，并且随着远离 MPP [9]、[11] 而变化。因此，虽然复杂性更高，但可以获得更精确和更快的操作。主要缺点是需要提前知道光伏组件的参数[9]，以计算不同大气条件下MPP中的β区间。
战略计划 - 绿点公立学校
我们的计划建立在Green Dot的学术严谨性，发展领导能力和培养年轻人的基础的基础上。关键杠杆包括确保所有学者的学术严谨，加速学习，扩大黑人学者的资产和需求，并赋予有目的的大学和职业途径。