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World File Search System化学分子
提交给高能化学分子内振动能量传输如何随着分子的刚性和极性而变化
摘要。低聚聚乙二醇 (PEG) 链中的振动能量传输可以通过光学振动链带以弹道方式进行，表现出快速而恒定的传输速度和高传输效率，从而提供了将超过 1000 cm -1 的大量能量传输到超过 60 Å 的远距离的方法。我们报告了分子内能量传输时间、链间传输速度和端基冷却速率如何取决于环境的刚性和极性。实验使用端基标记的 PEG 低聚物和二维红外 (2DIR) 光谱进行。弹道能量传输在链的一端通过在约 2100 cm -1 处激发叠氮基部分来启动，并通过探测琥珀酰亚胺酯的羰基拉伸模式在链的另一端记录下来。我们发现环境的刚性（聚苯乙烯 (PS) 基质与极性相似的溶液）不会对能量传输时间和链传输速度产生太大影响。这些结果表明，在弱极性介质中，尽管溶液中存在快速松弛成分，但溶液中发生的动态波动（但在固体基质中基本冻结）并不是链状态失相的主要原因。不同介质中传输时间的相似性表明二级链结构对 PEG 链中的传输影响不大。溶剂极性显著影响分子内传输：极性 DMSO 中的传输效率比非极性 CCl 4 或 PS 中的传输效率小约 1.6 倍。在极性更强的溶剂中，琥珀酰亚胺酯端基的冷却时间缩短，影响等待时间依赖形状，从而影响能量到达报告器的时间。本文分析了从数据中提取能量到达时间的不同方法。观察到的链间传输时间对溶剂极性的依赖性表明存在多个以不同群速度在 PEG 链中传播的波包。1. 简介。
糖尿病中内分泌干扰物的批判性概述
摘要：由于人类和经济负担很高，糖尿病是所有国家的主要公共卫生问题。重大代谢改变与慢性高血糖症有关，该慢性高血糖症是糖尿病的特征并导致毁灭性并发症，包括视网膜病，肾衰竭，冠状动脉疾病和心血管死亡率升高。最常见的形式是2型糖尿病（T2D），占90％至95％的情况。这些慢性代谢疾病是遗传因素贡献的异质性，但是产前和产后生活环境因素也是如此，包括久坐的生活方式，超重和肥胖。但是，仅这些经典的风险因素无法解释特定地区T2D患病率的快速发展和1型糖尿病的高患病率。在环境因素中，实际上我们接触了越来越多的化学分子或通过我们的生活方式产生的化学分子。在这篇叙述性综述中，我们旨在对这些污染物的作用进行批判性概述，这些污染物可以干扰我们的内分泌系统，即所谓的内分泌中断化学物质（EDC），在糖尿病和代谢性疾病的病理生理中。
冰川表面上的活动和休眠微生物
摘要：由于人类和经济负担很高，糖尿病是所有国家的主要公共卫生问题。重大代谢改变与慢性高血糖症有关，该慢性高血糖症是糖尿病的特征并导致毁灭性并发症，包括视网膜病，肾衰竭，冠状动脉疾病和心血管死亡率升高。最常见的形式是2型糖尿病（T2D），占90％至95％的情况。这些慢性代谢疾病是遗传因素贡献的异质性，但是产前和产后生活环境因素也是如此，包括久坐的生活方式，超重和肥胖。但是，仅这些经典的风险因素无法解释特定地区T2D患病率的快速发展和1型糖尿病的高患病率。在环境因素中，实际上我们接触了越来越多的化学分子或通过我们的生活方式产生的化学分子。在这篇叙述性综述中，我们旨在对这些污染物的作用进行批判性概述，这些污染物可以干扰我们的内分泌系统，即所谓的内分泌中断化学物质（EDC），在糖尿病和代谢性疾病的病理生理中。
chembertaddi：与变压器和临床见解的变形药物相互作用预测
摘要 - 当两种或多种混合使用的药物会引起不良副作用时，即使使用药物单独使用不会造成伤害时，多药的问题也会引起不利的副作用。药物相互作用（DDIS）是这些反应的主要原因，导致发病率和死亡率增加。由于有害DDI的潜力呈指数增长，因此药物相互作用的预测对于患者的安全和有效的医疗保健管理越来越重要。在本文中，我们开发了Chembertaddi框架，该框架有效地结合了临床域数据，以单副作用特征表示，其富集化学分子表示，该化学分子表示源自Chemberta-77m-MLM，这是一个基于变压器的LAN- lan- gage模型。与五种最先进的方法相比，在基准数据集上进行的实验表现出色：decagon，deepwalk，dedicom，nnps和recrecal。评估表明，Chembertaddi的F1得分为0.94，AUROC为0.97，表现优于基线体系结构，并推广到新的引入的药物化合物。索引术语 - 转化，自然语言处理，分子表示学习，药物 - 药物相互作用，多药，Chemberta，神经网络，深度学习，注意机制，生物信息学
基于序列表示驱动程序同义突变的基于集合学习的预测指标
曾经被认为是中性的同义突变，现在被认为对多种疾病，尤其是癌症具有重要意义。必须在人类癌症中识别这些驱动程序的同义突变是必不可少的，但是当前方法受数据限制的约束。在这项研究中，我们最初研究了基于序列特征的影响，包括DNA形状，物理化学特性和核苷酸的一式编码以及基于BERT的预训练的化学分子语言模型的深度学习衍生特征。随后，我们提出了EPEL，这是使用集合学习的同义突变的效应预测指标。EPEL结合了五个基于树的模型，并优化了效率选择，以提高预测精度。值得注意的是，从化学分子中掺入DNA形状的效果和深度学习的特征代表了评估同义突变对癌症的影响的开创性效果。与现有的最新方法相比，EPEL在独立的测试数据集上展示了出色的性能。此外，我们的分析揭示了各种癌症类型的效果评分与患者结局之间的显着相关性。有趣的是，虽然深度学习方法在其他领域显示出希望，但其DNA序列表示并不能显着增强本研究中驾驶员同义突变的识别。总体而言，我们预计EPEL将促进研究人员更精确地靶向驱动器同义词突变。EPEL的用户友好网络服务器可在http://ahmu.epel.bio/上获得。EPEL的设计具有灵活性，使用户可以重新训练预测模型，并为人类癌症中的同义突变产生效果分数。
案例编号 COMP/M.1630 - Air Liquide/BOC
16.集中各方还销售所谓的特种气体，主要包括制冷、电子和照明气体。特种气体含有电子行业制造半导体所需的各种化学分子，用于制造过程的不同步骤（所谓的电子特种气体 - ESG）：例如硅烷（SiH4）用于在晶圆表面沉积一层纯硅或氧化硅，砷化氢（ASH3）和磷化氢（PH3）用于掺杂（在晶圆表面添加掺杂剂以改变半导体特性），三氟化氮（NF3）、六氟乙烷（C2F6）和四氟化碳（CF4）用于蚀刻（以去除晶圆表面的材料以创建集成电路图案），
UI合作课程| WSU注册商本科学位，专业和选项-WSU注册商
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