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World File Search System分子结构
关于信息学和数学之间密码学的未插入的教学情况新的有机无机杂交离子材料
Mourad Latoui，Hakima Chenafa Aityoucef，Fatiha Benghanem，Vincent Dorcet，Riadh Bourzami。新的有机无机杂化离子材料Tris（三聚磷酸二氢 - 磷酸二氢四氢基水平）：合成，单晶结构，赫希菲尔德表面分析，光谱表征和热行为。分子结构杂志，2024，1300，pp.137312。10.1016/j.molstruc.2023.137312。hal-04356015
使用图的图域中的深度学习分子嵌入来预测药物副作用
摘要：药物副作用 (DSE) 或药物不良反应 (ADR) 构成了重要的健康风险，仅在欧洲，每年就有大约 197,000 人死于 DSE。因此，在药物开发过程中，DSE 检测至关重要，ADR 的发生会阻止许多候选分子进行临床试验。因此，DSE 的早期预测有可能大大减少药物开发时间和成本。在这项工作中，数据以非欧几里得方式表示，形式为图的图域。在这样的领域中，分子结构由分子图表示，每个分子图都成为更高级别图中的节点。在后者中，节点代表药物和基因，弧线代表它们的关系。这种关系性质代表了 DSE 预测任务的一个重要新颖性，并且它直接用于预测。为此，提出了 MolecularGNN 模型。这个新的分类器基于图神经网络，这是一种能够以图形形式处理数据的联结模型。该方法是对之前称为 DruGNN 的方法的改进，因为它还能够从基于图形的分子结构中提取信息，从而生成适合特定任务的基于任务的分子神经指纹 (NF)。该架构已在性能方面与其他 GNN 模型进行了比较，表明所提出的方法非常有前景。
无接触转移 (NTT) 电子束灭菌 紫外线表面净化 H2O2 表面净化
无菌原理：包装材料供应商以单袋设计提供已用环氧乙烷 (ETO) 或蒸汽预灭菌的 RTU 容器。通过使用紫外线闪光，特别是在光谱的 UV-C 范围（100 - 280 nm），微生物会改变其分子结构并断裂共价键。其原因是 DNA 和蛋白质的吸收光谱位于 200 至 300 nm 之间。有两种方法可以消灭微生物：1) 光热效应（温度升高直至爆炸）和 2) 光化学效应（DNA 和蛋白质的改变）。
分子电子自旋量子比特的退相干
图 1：四种钒基配合物的电子-质子超精细耦合与 V- 1 H 分离的关系，包括 B3LYP 计算的各向同性费米接触 (FC) 相互作用和各向异性空间自旋偶极 (SD) 贡献。[VO(C 3 H 6 S 2 ) 2 ] 2– 和 [VO(C 7 H 6 S 6 ) 2 ] 2– 的分子结构显示在数据上方：V - 粉色；O - 红色；S - 黄色；C - 灰色；H - 白色。
现代细菌学 div>衰减障碍
4。Mikelsaar，M。和＆Zilmer，M。（2009）。微生物群和健康：一种新的观点。营养生物化学杂志，20（1），1-10。5。Bäuerl，C。等。 （2013）。 胃内疾病管理中的益生菌和益生元。 临床胃肠病学杂志，47（2），1-6。 6。 Rosenfeld，L。和Gajewski，J。 （2015）。 肠道菌群在肥胖和代谢综合征发病机理中的作用。 自然评论内分泌学，11（10），1-12。 7。 Cani，P.D。 （2017）。 人类的肠道微生物组：希望，威胁和承诺。 自然评论微生物学，15（9），1-12。 8。 Sonnenburg，J.L。和Bäckhed，F。（2016）。 饮食 - 微生物群相互作用作为人类代谢的主持剂。 自然，535（7610），56-64。 9。 Kau，A.L。等。 （2011）。 人类营养，肠道微生物组和免疫系统：一种新的视角。 10。 Berg，J.M.，Tymoczko，J.L。，＆Stryer，L。（2015）。 生物化学。 W.H. Freeman and Company。 11。 Watson，J。D.和Crick，F。H. C.（1953）。 核酸的分子结构：脱氧核糖核酸的结构。 自然。 12。 Doudna，J。 A.，＆Charpentier，E。（2014）。 使用CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。 科学。 13。 Khan，A。 A.，＆Khan，M。A. （2020）。 14。 单元格。Bäuerl，C。等。（2013）。胃内疾病管理中的益生菌和益生元。临床胃肠病学杂志，47（2），1-6。6。Rosenfeld，L。和Gajewski，J。（2015）。肠道菌群在肥胖和代谢综合征发病机理中的作用。自然评论内分泌学，11（10），1-12。7。Cani，P.D。 （2017）。 人类的肠道微生物组：希望，威胁和承诺。 自然评论微生物学，15（9），1-12。 8。 Sonnenburg，J.L。和Bäckhed，F。（2016）。 饮食 - 微生物群相互作用作为人类代谢的主持剂。 自然，535（7610），56-64。 9。 Kau，A.L。等。 （2011）。 人类营养，肠道微生物组和免疫系统：一种新的视角。 10。 Berg，J.M.，Tymoczko，J.L。，＆Stryer，L。（2015）。 生物化学。 W.H. Freeman and Company。 11。 Watson，J。D.和Crick，F。H. C.（1953）。 核酸的分子结构：脱氧核糖核酸的结构。 自然。 12。 Doudna，J。 A.，＆Charpentier，E。（2014）。 使用CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。 科学。 13。 Khan，A。 A.，＆Khan，M。A. （2020）。 14。 单元格。Cani，P.D。（2017）。人类的肠道微生物组：希望，威胁和承诺。自然评论微生物学，15（9），1-12。8。Sonnenburg，J.L。和Bäckhed，F。（2016）。 饮食 - 微生物群相互作用作为人类代谢的主持剂。 自然，535（7610），56-64。 9。 Kau，A.L。等。 （2011）。 人类营养，肠道微生物组和免疫系统：一种新的视角。 10。 Berg，J.M.，Tymoczko，J.L。，＆Stryer，L。（2015）。 生物化学。 W.H. Freeman and Company。 11。 Watson，J。D.和Crick，F。H. C.（1953）。 核酸的分子结构：脱氧核糖核酸的结构。 自然。 12。 Doudna，J。 A.，＆Charpentier，E。（2014）。 使用CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。 科学。 13。 Khan，A。 A.，＆Khan，M。A. （2020）。 14。 单元格。Sonnenburg，J.L。和Bäckhed，F。（2016）。饮食 - 微生物群相互作用作为人类代谢的主持剂。自然，535（7610），56-64。9。Kau，A.L。等。 （2011）。 人类营养，肠道微生物组和免疫系统：一种新的视角。 10。 Berg，J.M.，Tymoczko，J.L。，＆Stryer，L。（2015）。 生物化学。 W.H. Freeman and Company。 11。 Watson，J。D.和Crick，F。H. C.（1953）。 核酸的分子结构：脱氧核糖核酸的结构。 自然。 12。 Doudna，J。 A.，＆Charpentier，E。（2014）。 使用CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。 科学。 13。 Khan，A。 A.，＆Khan，M。A. （2020）。 14。 单元格。Kau，A.L。等。（2011）。人类营养，肠道微生物组和免疫系统：一种新的视角。10。Berg，J.M.，Tymoczko，J.L。，＆Stryer，L。（2015）。生物化学。W.H.Freeman and Company。 11。 Watson，J。D.和Crick，F。H. C.（1953）。 核酸的分子结构：脱氧核糖核酸的结构。 自然。 12。 Doudna，J。 A.，＆Charpentier，E。（2014）。 使用CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。 科学。 13。 Khan，A。 A.，＆Khan，M。A. （2020）。 14。 单元格。Freeman and Company。11。Watson，J。D.和Crick，F。H. C.（1953）。 核酸的分子结构：脱氧核糖核酸的结构。 自然。 12。 Doudna，J。 A.，＆Charpentier，E。（2014）。 使用CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。 科学。 13。 Khan，A。 A.，＆Khan，M。A. （2020）。 14。 单元格。Watson，J。D.和Crick，F。H. C.（1953）。核酸的分子结构：脱氧核糖核酸的结构。自然。12。Doudna，J。A.，＆Charpentier，E。（2014）。使用CRISPR-CAS9的基因组工程的新领域。科学。13。Khan，A。 A.，＆Khan，M。A. （2020）。 14。 单元格。Khan，A。A.，＆Khan，M。A.（2020）。14。单元格。基因疗法：医学新时代。医学遗传学杂志。Lander，E。S.（2016）。CRISPR的英雄。
DeepGS：用于药物靶标结合亲和力预测的图形和序列的深度表示学习
摘要：准确预测药物-靶标结合亲和力 (DTA) 是药物发现中的一项关键任务。大多数传统的 DTA 预测方法都是基于模拟的，这严重依赖于领域知识或具有靶标的 3D 结构的假设，而这些知识通常很难获得。同时，传统的基于机器学习的方法应用各种特征和描述符，并且仅仅依赖于药物-靶标对之间的相似性。最近，随着可用的亲和力数据的增加和深度表示学习模型在各个领域的成功，深度学习技术已应用于 DTA 预测。然而，这些方法考虑了标签/独热编码或分子的拓扑结构，而没有考虑氨基酸和 SMILES 序列的局部化学背景。基于此，我们提出了一种新颖的端到端学习框架 DeepGS，该框架使用深度神经网络从氨基酸和 SMILES 序列中提取局部化学背景，以及从药物中提取分子结构。为了协助对符号数据的操作，我们建议使用先进的嵌入技术（即 Smi2Vec 和 Prot2Vec）将氨基酸和 SMILES 序列编码为分布式表示。同时，我们提出了一种在我们的框架下运行良好的新分子结构建模方法。我们进行了大量的实验，将我们提出的方法与最先进的模型（包括 KronRLS、SimBoost、DeepDTA 和 DeepCPI）进行了比较。大量的实验结果证明了 DeepGS 的优越性和竞争力。
课程和教学大纲（2023-2024）
Ravi L.，Ajith Kumar K.，Shree Kumari G.R.，Mathew J.，Harshitha S.，Panda M.，Shivani S.，Paul A.，Chandana T.S.，Anil A.，Megha J.K.，Megha J.K.，Mukherjee T. Behenic Acid作为多个靶标，抑制抗菌植物化学对颤音促羊酸酯的抗菌植物化学和疏水性气瘤，可有效治疗水产养殖感染：一种硅内，体内和体内和体内实验。生物分子结构与动力学杂志
Biovia Materials Studio概述 - 启动技术
•通过“虚拟筛选”候选物质变化的“虚拟筛查”与物理测试和实验相关的成本和时间减少。•创新过程的加速 - 与物理测试和实验相比，开发新的，更好的性能，更可持续和具有成本效益的材料。•对原子和分子结构之间的关系的基本理解与材料特性和行为之间的关系。•通过采用计算材料科学作为实验室实验的补充，强大的材料信息能力。•与Biovia Pipeline Pilot的材料工作室收藏以及Materialsscript API，自动化和最佳实践共享。
转录因子是否是三阴性乳腺癌的可能癌靶点？
简单总结：三阴性乳腺癌是一种没有选择性和有效治疗方法的乳腺癌。众所周知，这种癌症富含某些称为转录因子的蛋白质，这些蛋白质对其生长至关重要。然而，由于转录因子在细胞内难以接近，且分子结构复杂，用普通疗法很难抑制它们。在这项研究中，我们确定了对三阴性乳腺癌生长最重要的转录因子，这些转录因子可以预测更糟糕的临床结果。此外，我们描述了用于抑制它们的不同策略。成功抑制这些转录因子可以降低三阴性乳腺癌的死亡率和康复率。