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World File Search System分子的
分子的摊销模板匹配
生物分子发生构象变化以执行其功能。冷冻电子显微镜（Cryo-EM）可以捕获各种构象中的生物分子的快照。但是，这些图像是嘈杂的，并以未知的取向显示分子，因此很难将符合差异与噪声或投影方向引起的差异分开。在这里，我们介绍了基于冷冻EM模拟的推理（Cryosbi），以推断生物分子的构象和与单个Cryo-Em图像的推理相关的不确定性。Cryosbi建立在基于仿真的推理上，基于物理的模拟和概率深度学习的组合，即使可能性太昂贵而无法计算，我们也可以使用贝叶斯推断。我们从构象合奏开始，可以是分子模拟或建模的模板，并将其用作结构假设。我们使用这些模板中的模拟图像训练一个近似贝叶斯后验的神经网络，然后使用它准确地从实验图像中推断出生物分子的构象。训练只能完成一次，此后，对图像进行推断仅需几毫秒，使Cryosbi适合于任意大型数据集。Cryosbi消除了估计粒子姿势和成像参数的需求，与显式似然方法相比，显着提高了计算速度。我们说明和
乳腺癌 - 个性化的，分子的突破...
• low sensitivity of mammography (up to 93% in fatty breast to 30 % in extremely dense breasts ( D category) • Number of false positive results in fatty breast 11/1000 mammo increases to 24/1000 in dense breast • Screening reduces relative risk of death from BC in fatty breast to 43 % compared to 13 % • Density is independent risk factor for developing breast cancer aside age and genetics ( 4-6 fold in D breasts)
评估分子的机器学习模型...
脚手架（1）生成bemis-murcko脚手架22均具有rdkit（Murckoscaffold.getScaffoldormol）的所有化合物的22脚手架（所有原子转化为碳原子，所有键，所有键）分子量（1）使用RDKIT（RDMOLDESCRIPTORS.CALCEXACTMOLWT）计算每种化合物的分子量（2）通过分子重量（3）分配摩尔重量（3）为OOD的重量（3）分类化合物，以将80％（最高重量）分配给OOD级别（最高重量），以将80％（最高的重量）分配给Rebore solec s Molec（最高重量）重量分裂，仅在步骤3中，将Botm-Tom 20％（最低权重）分配给OOD测试集，并将其余的80％分配给ID数据集分子分子分子logp（1）使用RDKIT（Descriptors.mollogp.mollogp）计算每种化合物的clogp（2）clogp值（2）将clogp值（3）分配给最高clogp and clogp值（3），并将clogp-emean（3）分配给最高的clogp clogp，并将clogp值（3）分配给最高的clogp clogp值（3）聚类（1）生成ECFP指纹（半径= 2，2048位）
用于分子的可极化力场的构建...
两个可极化碎片之间的 Lennard-Jones 相互作用的比例因子 𝑞- 可极化碎片的净电荷 𝛼- 可极化碎片的分子极化率 𝜇̅ 可极化碎片的偶极矩 𝑟 # 0 两个可极化碎片的质量中心之间的平衡距离 𝑇(𝑟) Thole 阻尼函数 𝑎 Thole 阻尼参数 𝑓 ++ (𝑟) Tang-Toennies (TT) 阻尼函数 𝑏 ++ 和 𝑐 ++ Tang-Toennies 阻尼参数 𝑡 时间 𝑑𝑡 时间步长 𝐷 扩散系数 𝑉 模拟盒的体积 𝑃 ,- 𝛼𝛽 平面中的应力 𝑔(𝑟) 径向对分布函数 𝑟 .,0