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微生物在其生态壁ches和自然宿主中受到各种物理,化学和生物学信号的多样性(Matilla等,2022; Webster等,2022)。这些信号的感知以及最佳响应的产生对于在高度竞争和挑战环境中的微生物生存至关重要。信号感知是通过广泛的信号转导系统(Gumerov等,2020; Matilla等,2022)进行的,这些调节性级联反应的基因可以占细菌总基因组的10%以上(Galperin,2018; Ghumerov等,2018; Ghumerov等,2020年)。值得注意的是,环境细菌包含特别高的信号转导系统(Alexandre等,2004; Galperin,2018; Gumerov等,2020),很可能
由小有机分子控制的抽象遗传编码的蛋白生物传感器是许多生物技术应用的宝贵工具,包括控制活细胞中细胞决策。在这里,我们回顾了蛋白质生物传感器设计和工程技术的最新进展,以结合新型配体。我们将传感器架构分类为集成或便携式的,在便携式生物传感器中取消信号转导的分子识别。提出的改善便携式生物传感器开发的进展包括标准化有限的蛋白质支架以及自动化配体兼容性筛选和配体 - 蛋白界面设计。
早期药物发现受到初始命中识别和先导化合物优化及其相关成本的限制(1)。超大型虚拟筛选(ULVS)涉及对大量分子进行虚拟评估以与大分子靶标结合,能够显著缓解这些问题,正如最近多项研究所证明的那样(2-7)。尽管 ULVS 具有巨大潜力,但迄今为止,它仅探索了化学空间和可用对接程序的一小部分。在这里,我们介绍了 VirtualFlow 2.0,这是第一个专用于超大型虚拟筛选的开源药物发现平台的下一代产品。VirtualFlow 2.0 提供了来自 Enamine 的 REAL Space,其中包含 690 亿个“即用型对接”格式的类药物分子,这是迄今为止同类库中最大的一个。我们提供了一个 18 维矩阵,可通过 Web 界面直观地探索库,其中每个维度对应于配体的分子特性。此外,VirtualFlow 2.0 支持多种可大幅降低计算成本的技术,包括一种称为自适应靶标引导虚拟筛选 (ATG-VS) 的新方法。通过对库的代表性稀疏版本进行采样,ATG-VS 可识别超大化学空间中与靶位点结合潜力最大的部分,从而大幅降低计算成本,最高可达 1000 倍。此外,VirtualFlow 2.0 支持最新的基于深度学习和 GPU 的对接方法,可将速度进一步提高两个数量级。VirtualFlow 2.0 支持 1500 种独特的对接方法,提供靶标特定和共识对接选项以提高准确性,并能够筛选新型配体(如肽)和靶标受体(包括 RNA 和 DNA)。此外,VirtualFlow 2.0 还具有许多先进的新功能,例如增强的 AI 和云支持。我们在 AWS 云中展示了高达 560 万个 CPU 的完美线性扩展行为,这是并行云计算的全球新纪录。由于其开源特性和多功能性,我们预计 VirtualFlow 2.0 将在未来的早期药物发现中发挥关键作用。
图 1 在经典计算机上使用不同的轨道基组初始化为不同自旋多重性的 LiH 和 TiH 双原子分子的预测 CCSD 键解离曲线。预测的 TiH 基态配置会根据所选的轨道基组而变化。基态配置用实心标记表示,而较高能量配置用空心标记表示。
•创新@King's是大学对创新的投资和重新调整的支持资源,以加速利用国王的世界一流研究发现的能力。该功能将使学院与商业的互动具有凝聚力,同时还通过在早期阶段将这项工作与商业化专家联系起来来培养其转化管道,最终旨在缩短对社会影响的途径。它将为整个研究社区提供增强和综合的支持资源,包括研究人员,PGRS,DOCS和技术人员•King's20 Accelerator:企业家研究所的旗舰计划,支持来自King的20个最聪明和最高潜在的企业,以将他们的思想和企业提升到新的水平。自2016年以来,通过加速器发起了120个冒险。Ventures继续筹集了超过6000万英镑的投资,并产生了超过2900万英镑的收入,并雇用了600多名员工。•P4 Precision Medicine Accelerator计划将支持40至50个早期企业,正在进行Precision Medicine技术,在两到三年内刺激了1500万英镑的私人投资。•癌症技术加速器(CTA)计划是与英国癌症研究和罗氏(Roche)于2021年启动的合作,致力于支持那些依靠数据,AI或MEDTECH的早期技术的想法的研究人员,以促进AI或MEDTECH,以推动早期发现,诊断,监测癌症的早期发现,诊断,监测或治疗癌症。其加速器计划已支持143家数字保健公司,并筹集了118,001,546英镑的投资。3。•DigitalHealth London汇集了NHS员工,数字保健公司和学者,通过数字健康来改善伦敦的NHS和社会护理。87%的中小型企业在该计划时表现出增长。Lambeth和Southwark委员会的负担得起的工作区政策确保任何新的大规模开发项目Lambeth和Southwark委员会的负担得起的工作区政策确保任何新的大规模开发项目
DNA压实是在有丝分裂过程中凝结和分辨率的凝结和分辨率所必需的,但是单个染色质因子对该过程的相对贡献知之甚少。我们使用高速爪蟾卵提取物和光学镊子开发了一种生理,无细胞的系统,以研究实时有丝分裂染色质纤维的形成,并在单个DNA分子上进行力诱导的拆卸。与将DNA压缩约60%的相间提取物相比,中期提取物将DNA的长度降低了90%以上,这反映了这两种情况下全染色体形态的差异。抑制核小体组装的核心组蛋白伴侣ASF1的耗竭,将中期纤维压实的最终程度降低了29%,而接头组蛋白H1的耗竭效果更大,将总压实降低了40%。 与对照组相比,两种耗竭都降低了压实率,导致了更短的分解时间,并提高了力诱导的纤维拆卸速度。 相比之下,中期提取物中冷凝蛋白的耗竭强烈抑制纤维组件,从而导致瞬态压实事件在高力下迅速逆转。 总的来说,这些发现支持了一种投机模型,在该模型中,冷凝蛋白在有丝分裂DNA压实中起主要作用,而核心和接头组蛋白起作用,可在循环挤出过程中减少滑移并调节DNA压实程度。抑制核小体组装的核心组蛋白伴侣ASF1的耗竭,将中期纤维压实的最终程度降低了29%,而接头组蛋白H1的耗竭效果更大,将总压实降低了40%。与对照组相比,两种耗竭都降低了压实率,导致了更短的分解时间,并提高了力诱导的纤维拆卸速度。相比之下,中期提取物中冷凝蛋白的耗竭强烈抑制纤维组件,从而导致瞬态压实事件在高力下迅速逆转。总的来说,这些发现支持了一种投机模型,在该模型中,冷凝蛋白在有丝分裂DNA压实中起主要作用,而核心和接头组蛋白起作用,可在循环挤出过程中减少滑移并调节DNA压实程度。
DNA压实是在有丝分裂过程中凝结和分辨率的凝结和分辨率所必需的,但是单个染色质因子对该过程的相对贡献知之甚少。我们使用高速爪蟾卵提取物和光学镊子开发了一种生理,无细胞的系统,以研究实时有丝分裂染色质纤维的形成,并在单个DNA分子上进行力诱导的拆卸。与将DNA压缩约60%的相间提取物相比,中期提取物将DNA的长度降低了90%以上,这反映了这两种情况下全染色体形态的差异。抑制核小体组装的核心组蛋白伴侣ASF1的耗竭,将中期纤维压实的最终程度降低了29%,而接头组蛋白H1的耗竭效果更大,将总压实降低了40%。 与对照组相比,两种耗竭都降低了压实率,导致了更短的分解时间,并提高了力诱导的纤维拆卸速度。 相比之下,中期提取物中冷凝蛋白的耗竭强烈抑制纤维组件,从而导致瞬态压实事件在高力下迅速逆转。 总的来说,这些发现支持了一种投机模型,在该模型中,冷凝蛋白在有丝分裂DNA压实中起主要作用,而核心和接头组蛋白起作用,可在循环挤出过程中减少滑移并调节DNA压实程度。抑制核小体组装的核心组蛋白伴侣ASF1的耗竭,将中期纤维压实的最终程度降低了29%,而接头组蛋白H1的耗竭效果更大,将总压实降低了40%。与对照组相比,两种耗竭都降低了压实率,导致了更短的分解时间,并提高了力诱导的纤维拆卸速度。相比之下,中期提取物中冷凝蛋白的耗竭强烈抑制纤维组件,从而导致瞬态压实事件在高力下迅速逆转。总的来说,这些发现支持了一种投机模型,在该模型中,冷凝蛋白在有丝分裂DNA压实中起主要作用,而核心和接头组蛋白起作用,可在循环挤出过程中减少滑移并调节DNA压实程度。
摘要:帕金森氏病是全球第二常见的神经退行性疾病,其特征是蛋白质沉积物在多巴胺能神经元中的积累。这些沉积物主要由α -syn uclein(α -syn)的聚集形式组成。尽管对这种疾病进行了广泛的研究,但目前只有症状治疗。近年来,已经鉴定出了几种化合物,主要是芳香特征,靶向α -syn自组装和淀粉样蛋白形成。这些化合物是通过不同方法发现的,具有化学多样性,并且表现出了许多作用机制。这项工作旨在提供与帕金森氏病有关的生理病理学和分子方面的历史概述,以及小型复合发育中的当前趋势,以靶向α -Syn聚集。尽管这些分子仍在开发中,但它们构成了发现帕金森氏病有效的抗缔解疗法的重要一步。
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