摘要:对晶体材料的化学空间,尤其是金属 - 有机框架(MOF)的实验探索,需要对大量反应的多组分控制,这是不可避免地会在手动执行时耗时和劳动力。为了在保持高可重复性的同时加速物料发现速率,我们开发了一种与机器人合成平台集成的机器学习算法,用于闭环探索多氧盐损坏金属金属 - 有机框架(POMOFS)的化学空间。通过使用从不确定性反馈实验获得的更新数据和基于其化学构成的POMOF分类的多类分类扩展,通过使用更新数据来优化极端梯度提升(XGBoost)模型。POMOF的机器人合成的数字签名由通用化学描述语言(χDL)表示,以精确记录合成步骤并增强可重复性。九种新颖的Pomofs,其中包括具有良好的可重复性的POM胺衍生物与各种醛的硫胺衍生物的胰岛化反应,这些pomofs具有源自单个配体的混合配体。此外,根据XGBoost模型绘制了化学空间图,其F1得分高于0.8。此外,合成的Pomofs的电化学性质表明,与分子POMS相比,较高的电子转移和Zn比率的直接效应,所使用的配体的类型以及POMOFS中的拓扑结构用于调节电子传递能力。■简介
Savoie Mont Blanc, CNRS, Laboratoire d'Anecy de Physique des Particules-In2p3, F-74000 Annecy, France 29 University of Naples "Federico II", I-80126 Naples, Italy 30 Ligo Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, but 02139, USA 31 maastricht University, 6200 MD马斯特里奇,荷兰32 Nikhef,1098 XG阿姆斯特丹,荷兰33 Universit´e Libre de Brussels,布鲁塞尔,布鲁塞尔1050,比利时34 Institut Fresnel,Aix Marseille University E,CNRS,CNR,CNRS,Centrale Marseille,Centrale Marseille,Centrale Marseille,F-13013 Marseille,f-13013 Marseille,France 35 clise 35 cliss-sac-sac iclis in cliss in clis in clis in clis in clis in clis in clis in clise in 23 91405 ORSAY,法国36东京大学,东京,日本113-0033。 37巴塞罗那大学(UB),c。 MART´I i Franqu'es,1,08028西班牙,西班牙38 de f´ısica d'Als Energies(Ifae),巴塞罗那科学技术研究所,校园UAB,E-08193 Bellaterra(巴塞罗那),西班牙贝尔特拉(Bellaterra),西班牙39 Gran Sasso Science Institute Institute floriany(Gran Saquitute)盖恩斯维尔,佛罗里达州32611,美国41数学,计算机和物理科学系,Udine大学,I-33100,I-33100,意大利Udine,42 INFN,Trieste,I-34127,I-34127,意大利TriesteSavoie Mont Blanc, CNRS, Laboratoire d'Anecy de Physique des Particules-In2p3, F-74000 Annecy, France 29 University of Naples "Federico II", I-80126 Naples, Italy 30 Ligo Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, but 02139, USA 31 maastricht University, 6200 MD马斯特里奇,荷兰32 Nikhef,1098 XG阿姆斯特丹,荷兰33 Universit´e Libre de Brussels,布鲁塞尔,布鲁塞尔1050,比利时34 Institut Fresnel,Aix Marseille University E,CNRS,CNR,CNRS,Centrale Marseille,Centrale Marseille,Centrale Marseille,F-13013 Marseille,f-13013 Marseille,France 35 clise 35 cliss-sac-sac iclis in cliss in clis in clis in clis in clis in clis in clis in clise in 23 91405 ORSAY,法国36东京大学,东京,日本113-0033。37巴塞罗那大学(UB),c。 MART´I i Franqu'es,1,08028西班牙,西班牙38 de f´ısica d'Als Energies(Ifae),巴塞罗那科学技术研究所,校园UAB,E-08193 Bellaterra(巴塞罗那),西班牙贝尔特拉(Bellaterra),西班牙39 Gran Sasso Science Institute Institute floriany(Gran Saquitute)盖恩斯维尔,佛罗里达州32611,美国41数学,计算机和物理科学系,Udine大学,I-33100,I-33100,意大利Udine,42 INFN,Trieste,I-34127,I-34127,意大利Trieste
人类目前面临着一项关键挑战,该挑战决定了它的存在,不仅是在个人,种族或民族层面上,而且在整个物种上:反对气候变化和环境退化的斗争。要赢得这场战斗,人类需要创新和非线性思维。自然长期以来一直是拯救人类生命的不可想象的发现的大量信息来源。本文表明,通过了解偶然性的性质,出现和机制,人类的生存技巧,人类可以利用它来从自然中学习并产生基于自然的创新,以解决气候和环境退化危机。在人工智能时代(AI)扩散时代,AI将是一个至关重要的工具,提供导航和有用的信息,以利用气候和可持续性科学中偶然性的力量。然而,一种融合了与自然有关的核心价值观并将环境可持续性融合在一起的环保文化,因为需要建立时代的良心来指导和控制AI-Leveraveraver的偶然性的巨大力量。本文应用的见解是从“新的偶然性理论:自然,出现和机制”的书中得出的。
自古以来就已经认识到抽象糖尿病。但是,只有在1800年代后期,我们才意识到血糖调节的主要器官是胰腺。20世纪目睹了胰岛素纯化,这彻底改变了糖尿病的治疗;随后是口服抗糖尿病药物的发展。钠 - 葡萄糖共转运蛋白2抑制剂或链霉菌素是最新类。独特的心脏和肾脏保护作用将它们与其他口服抗糖尿病药物分开。在这里,我们介绍了这些抑制剂发展的历史,这可以说是肾脏科中最热门和最愉快的话题。第一个偶然性是Koninck和Stas(著名的Pomology专家Van Mons教授的助手);这些研究人员在苹果树的树皮上隔离了一种称为菲洛津(菲洛津)的结晶糖苷,同时在老板的托儿所工作。他们的发现于1835年以德语出版。半个世纪后的第二个偶然性来自冯·梅林(Von Mering)教授,后者决定对狗进行phlorizin。Oskar Minkowski最初观察到的多尿症比葡萄糖尿。深刻地,冯·梅林(Von Mering)假定腓洛依蛋白会影响肾脏。在1887年,他们报告说,硫氟素诱导糖尿病患者的葡萄糖尿。第三个偶然性是硫氟素会导致几种胃肠道副作用,并且口服生物利用度较差。第一种基于磷酸素的药物进入试验是T-1095。2015年EMPA-REG结果试验报告了极其第一个临床上可获得的Gliflozin是Dapagliflozin,分别于2012年和2014年在欧洲和美国获得批准。
摘要 人类细胞中高频率的线粒体 DNA (mtDNA) 突变会导致与衰老和疾病相关的细胞缺陷。然而,关于突变 mtDNA 的生成动态及其决定其在细胞和组织内命运的相对复制适应度,仍有许多问题有待了解。为了解决这个问题,我们利用长读单分子测序来追踪模型生物酿酒酵母中 mtDNA 的突变轨迹。该模型比哺乳动物系统有许多优势,因为它的 mtDNA 更大,并且易于在细胞中人工竞争突变型和野生型 mtDNA 拷贝。我们展示了一种以前看不见的模式,它限制了酵母中 mtDNA 碎片中后续的切除事件。我们还提供了稀有且有争议的非周期性 mtDNA 结构的产生证据,这些结构导致单个细胞内持续的多样性。最后,我们表明,线粒体 DNA 相对适应度的测量符合现象学模型,该模型强调了控制线粒体 DNA 适应度的重要生物物理参数。总之,我们的研究提供了有关基因组大型结构变化动态的技术和见解,我们表明这些技术和见解适用于人类等更复杂的生物体。
战略灵活性 (SF) 是一个从战略发展而来的概念,它涉及管理、营销、创新、创业和运营等其他学科。然而,尽管人们试图巩固 SF 的领域,但在其前因、后果和偶然性背后仍然存在着理论和实证上的矛盾。基于 98 项不同研究(n = 26,940 家公司)中报告的 106 个独立样本,我们对这些矛盾进行了元分析。我们强调并解决了关于 SF 的推动因素、抑制因素和触发因素的几个分歧,并揭示了调整后的平均绩效效应为 0.24。我们进一步发现,SF 的测量以及环境的一些(但不是全部)维度会缓和绩效效应。最后,探索性分析表明,除了直接产生负面影响外,创新成果和市场成果还介导了 SF 和财务成果之间的正相关关系。这些见解为 SF 的规律网络提供了全面而连贯的理解,并为进一步理论化和开展实证研究提供了更强大的基础。此外,我们的研究结果有助于企业通过实施推动 SF 的正确推动因素来完善其战略,并了解其对 SF 的投资如何以及何时获得回报。
偶然性是通过意外和智慧结合发现的教师。在心理药理学中,偶然性在发现许多精神药物中起着关键作用,尽管这在这方面存在明显的争议,这可能是由于语义差异与该术语的含义有关。,无论导致意外观察的系统过程如何,我们都基于发现意外或没有故意寻求的事物或没有故意寻求的某些事物的操作定义。本文根据不同的偶然干预模式分析了心理药理学领域中发现的一些代表性实例。遵循这种方法将有四种不同的含义模式:纯串行发现(丙戊酸/丙戊酸);偶然的观察结果导致非遗传性发现(ipramine);非副义发现与偶然性观察(巴比妥酸盐)有关;非静态发现(氟哌啶醇)。我们可以得出结论,该领域的纯串行发现不是很频繁,最常见的是混合模式。最初的偶然观察结果导致临床实用程序的无孔层发现。丙咪嗪,锂盐,氯丙嗪或美酸酯是这种情况。