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3D形状合成的生成内侧抽象
各种方法开发了3D综合的深度神经网络架构[Chaudhuri等。2020; Patil等。2020; Shi等。2023; Xu等。2023]。尽管这些方法可以捕获各种宏观的外观，但它们很少明确地模型形状的结构或拓扑结构，而是依靠网络的代表力来生成可见的看起来可见的体素电网[Liu等。2017]，点云[Achlioptas等。2018a]，网格[Dai和Nießner2019]或隐式领域[Chen and Zhang 2019]。与2D图像生成网络相比，由于3D网络被额外维度所带来的其他资源开销所阻碍，因此它们通常很难建模精细的细节和连接性。某些方法模型零件布局[Li等。2017]，但在它们可以产生的结构的复杂性上受到限制。同时，这些先前的3D合成方法很少使艺术家灵活，精确地控制。它们更充当非有条件生成的黑匣子，或者通过图像或3D扫描重建。最新方法基于文本提示引入合成[Lin等。2023; Poole等。2023]，取得了显着的结果，但仅通过及时工程进行全球控制。3D角色艺术家长期以来一直习惯于摆姿势钻机以进行准确的角色配置。然而，这种直接的局部控制和通过直观的抽象的可解释性在一般3D形状合成中的成功限制。背面有特定板条配置的椅子。没有明确结构建模的方法缺乏指定特定所需拓扑的能力，例如另一方面，进行模型零件级结构的方法仅限于由一些粗制的拓扑定义的简单拓扑结构，并且无法对复杂的FRETWORK或装饰进行建模。我们对现实的3D形状生成感兴趣，该生成能够准确地模拟复杂的拓扑和几何细节，并支持对形状结构和几何形状的更可解释的控制。为实现这一目标，我们基于三个关键见解：（1）拓扑细节通常可以在“骨骼抽象”中捕获，就像内侧轴变换获得的那样[Tagliasacacchi等。2016]，即使没有有意义的部分分解，它也可以作为形状的简化结构代理。 （2）这些抽象可以通过生成方法合成[Karras等。2022]，由稀疏点云预测[Nie等。2020; Yin等。2018]，或由艺术家手动创建，而不必是完美的，因为它们是模仿中间表示； （3）每个抽象可以通过另一个训练有素的模型将每个抽象解码为逼真的表面。我们的方法通过推出并组装了以骨骼抽象为条件的局部支持的神经隐式功能来实现表面生成步骤。我们从该领域的最新工作中汲取了证明，该研究将潜在代码与稀疏集中的每个3D点相关联，并从潜在网格中生成局部隐含[Zhang等。2022]。但是，先前工作中稀疏的点支持集往往是任意的，而不是很容易解释。与单个大隐含物相比，这些不合格的混合物定义了整体合成形状，并可以更好地生成细微的几何细节。基于3D神经场和跨注意的后续工作[Zhang等。2023]完全在潜在网格上滴显式空间接地。相比之下，我们的基于骨架的潜在网格更具结构感知，为3D空间中的潜在代码提供了可解释的支持，同时仍然能够代表复杂的，细粒度的拓扑结构。我们总结了我们的贡献如下：
生物学Pogil蛋白合成的中心教条
弗朗西斯·克里克（Francis Crick）的分子生物学基本原理包括序列假设和中央教条。序列假说描述了核酸和蛋白质之间如何转移序列信息。中央教条概述了遗传信息从DNA到RNA，然后概述了蛋白质，并指出一旦该信息达到蛋白质水平，就无法检索。近年来，合成生物学对这些原则提出了挑战，提出了有关潜在违反中心教条的问题。为了解决这些问题，研究人员在蛋白质合成中的信息传递和CRISPR基因编辑之间取得了相似之处。将三部分评估方案应用于CRISPR/CAS9和CRISPR Prime编辑系统。虽然信息传递保持在中央教条的范围内，但潜在的机制表明，通过合成生物学违反了这一原理的潜在途径。这引发了人们对蛋白质衍生的信息转移系统的理论和实际意义的猜测。此外，还有一项为入门生物学学生设计的教育活动，该活动使用诸如乙烯基记录等非生物学示例来探索中心教条。学生检查真核细胞中的遗传信息流，并探索逆转录病毒感染和伤口愈合等生物学条件，从而改变了这种流动。这个主题对于对医学，医疗保健和生物医学研究感兴趣的学生至关重要，因为遗传信息流的变化可能导致疾病状态。但是，这种简化不会捕获其原始含义。分子生物学的中心教条围绕着生物系统中的遗传信息流动，通常总结为“ DNA生成RNA，RNA产生蛋白质”。弗朗西斯·克里克（Francis Crick）在1957年介绍了这一概念，在1970年重申了这一概念：“分子生物学的中心教条涉及顺序信息的详细残基传递。它指出，这种信息不能从蛋白质转移到蛋白质或核酸。”更受欢迎但不正确的版本是简单的DNA→RNA→蛋白质途径，归因于詹姆斯·沃森（James Watson）。这个两步过程与Crick的原始声明不同，该声明今天仍然有效。包含DNA，RNA和蛋白质的生物聚合物是线性聚合物，每个单体最多都连接到其他两个。他们的序列有效地编码信息，并在分子之间发生忠实的，确定性的转移。当DNA转录为RNA时，它的补充对与它。DNA代码A，G，T和C分别转移到RNA代码A，G，U和C上。蛋白质的编码是使用人类和哺乳动物的标准密码子表中的三组，称为密码子。但是，有些生命形式使用不同的翻译。信息传递的基本步骤是从DNA到DNA的复制，必须为后代细胞提供遗传物质。复杂的蛋白质组重新组合执行此复制过程。转录是将DNA信息复制到mRNA中的过程。！！！可以发生替代剪接，从而增加蛋白质多样性。酶，例如RNA聚合酶和转录因子，促进了真核细胞的过程，包括剪接和翻译进行处理。转录过程始于在前mRNA中添加5'帽和poly-a尾巴，然后进行剪接。成熟的mRNA然后向核糖体传播进行翻译。在原核生物中，转录和翻译是连接的，而在真核生物中，它们通过mRNA从核从核转移到细胞质的转运而分开。翻译涉及通过核糖体读取mRNA密码子，将氨基酰基的TRNA匹配到抗代码，并将氨基酸连接到生长的肽链中。链条开始折叠成正确的构象，最终蛋白质出现所需的其他处理。翻译以终止密码子结束，但是mRNA不包含指定成熟蛋白质所需的所有信息。处理对于正确折叠至关重要，通常涉及伴侣蛋白以及多肽链的剪接或分裂。某些蛋白质需要交联，辅因子附着或去除内部。新霉素可以增强从其他生物体分离的单链DNA模板中合成蛋白质。但是，目前尚不清楚这种翻译机制是否针对遗传密码。翻译蛋白氨基酸序列后，可以通过酶编辑它们，该过程未被中央教条明确覆盖。没有太多明确的例子，蛋白质修饰和遗传学的相关概念彼此之间有很大关系。例子包括一些抗生素。某些蛋白质是由非核糖体肽合成酶合成的，这些蛋白质可以是专门合成一种类型的肽的复杂蛋白质。这些肽通常具有环状和/或分支结构，并且可以含有非蛋白酶氨基酸，从而将其与核糖体合成蛋白区分开。inteins是蛋白质的“寄生”片段，可以从氨基酸链中从核糖体出来并用肽键重新加入其余部分。此过程改变了蛋白质的主要序列，使其可以直接编辑DNA序列并增加其可遗传的繁殖。表观遗传学是指可以显着改变基因表达水平的DNA甲基化状态的变化。当信息状态的变化不会因体细胞突变而改变时，这种表观遗传变化被认为是可遗传的。prion是具有特定氨基酸序列的蛋白质和构象，它们通过在蛋白质的其他蛋白质分子中以相同的序列但不同的构象进行构象变化来传播自身。一旦蛋白质转换，它就可以将信息传达到新的细胞中，并将该序列的更多功能分子重新配置为替代prion形式。一些科学家认为，prion介导的遗传违反了分子生物学的核心教条。prion假说与分子生物学的核心教条矛盾，该序列指出DNA序列编码蛋白质信息。詹姆斯·夏皮罗（James A.相反，它提出蛋白质可以包含其自己的遗传信息，影响其生物学功能，并可能被传递给其他分子。但是，他的批评家不相信他对克里克最初意图的解释。弗朗西斯·克里克（Francis Crick）在自传中写道，他选择“中央教条”一词，并指出他想强调其重要性和力量。后来他意识到，使用“教条”一词造成的麻烦远远超出了价值，因为它暗示了一种信念，这是无法怀疑的。Crick将该术语用作口号，但并未完全理解其正确的含义。中央教条的概念早于发现DNA的作用和结构。八月魏斯曼的种植血浆理论提出，遗传信息仅从种系细胞转向体细胞，预测了以基因为中心的生命观点，而无需直接解决分子生物学。分子生物学的中心教条，这是弗朗西斯·克里克（Francis Crick）在1950年代创造的概念，概述了遗传信息从DNA到蛋白质的流动。根据此框架，遗传信息存储在DNA分子中，并转录为RNA，然后将其转化为蛋白质。然而，随着研究人员继续探索细胞过程的复杂性，他们开始质疑中央教条的简单性。尤其是，prions的发现 - 可以改变基因表达的传染性蛋白质颗粒 - 挑战了遗传信息无法从蛋白质向后流向DNA的观念。在这种情况下，必须重新评估中心教条在现代生物学中的相关性至关重要。最近的研究进一步模糊了传统的中央教条与非编码RNA介导的基因调节的概念之间的界限。后者表明，非编码RNA可以通过充当分子“海绵”或直接与染色质重塑复合物相互作用来影响基因表达。一些科学家认为，应扩展中央教条，以包括非编码RNA的作用以及允许蛋白质影响基因表达的反馈机制。
Aurigene.AI 是一种端到端的小分子药物发现解决方案，将 AI 和 ML 功能与 Aurigene 在合成和体内外测试分子方面的核心专业知识相结合。 该平台由一个精心策划的数据库组成，可用作训练数据。 模块化平台允许用户从一组生成、预测和计算算法中灵活地选择合适的 AI 模型。 它利用迭代 ML 过程进行合理有效的化学设计，并根据合成的可处理性和 ADME（吸收、分布、代谢、排泄）和效力等特性进行优先排序。
Aurigene Pharmaceutical Services 是一家全球合同研究、开发和制造组织 (CRDMO)。我们以加速创新的传统为基础，并在小分子和大分子药物发现、开发和制造方面拥有丰富的经验，我们的使命是坚持不懈地为客户的成功而努力，并通过整体方法建立长期关系，以加速分子从实验室到市场的进程。我们为发现化学、生物治疗药物发现、发现生物学、临床 I-III 期计划、监管提交批次和商业制造的开发和制造服务提供集成和独立服务。Aurigene 的独特之处在于其集成的 API 和配方服务，涵盖从关键起始材料、高级中间体和 API 到成品（如口服固体、无菌产品、鼻腔溶液等）。英国、墨西哥、美国和印度的 GMP 商业制造设施补充了我们在印度的开发和制药 API 制造服务。
陆生植物中胼胝质生物合成的已知和未知
胼胝质是一种线性 (1,3)- β -葡聚糖，是植物生长发育所必需的碳水化合物聚合物。生化、遗传和基因组工具以及特异性抗体的进步大大增强了我们对胼胝质生物合成的理解。随着胼胝质合酶机制的其他组成部分的出现，分子生物合成机制的阐明有望随之而来。短期目标包括确定胼胝质合酶亚基的化学计量和周转率。长期目标包括生成重组胼胝质合酶以阐明其生化特性和分子机制，最终可能确定胼胝质合酶的三维结构。本综述深入探讨了胼胝质生物合成的结构和复杂的分子过程，强调了调控元件和组装机制。
微生物组在稻叶上的稳态受木质素生物合成的前体分子调节
在陆地生态系统中，植物叶为高度多样化的微生物群落（称为植物层微生物群）提供了最大的生物栖息地。然而，这些Ubimigitous社区的宿主驱动组装的基本机制在很大程度上仍然难以捉摸。在这里，我们对旨在识别特定宿主链接链接的水稻微生物组进行了大规模和深入评估。一项全基因组关联研究表明，植物基因型与四个细菌秩序，假单胞菌，伯克霍尔德里亚莱斯，肠杆菌和Xanthomo-Nadales之间的牢固关联。某些关联是针对独特的宿主基因组，途径甚至基因的特定关联。化合物4-羟基动力酸（4-HCA）被鉴定为富含假性多农甲菌的细菌的主要驱动力。4-HCA可以由苯基丙烷生物合成途径的宿主植物的OSPAL02合成。OSPAL02的敲除突变体导致假单胞菌丰度降低，叶状部微生物群的营养不良以及水稻植物对疾病的敏感性更高。我们的研究提供了针对新育种策略的特定植物代谢产物和水稻稳态的开放可能性之间的直接联系。
定量证据合成的实用指南
Abbreviation Meaning AgD Aggregate data AIC Akaike information criterion ATE Average treatment effect (among the entire population) ATT Average treatment effect among treated BIC Bayesian information criterion CA Collaborative assessment CG Coordination group DIC Deviance information criterion DSL DerSimonian-Laird EMA European Medicines Agency ESS Effective sample size EU European Union FP Fractional polynomials HR Hazard ratio HTA Health technology assessment HTD Health technology developer IPD Individual patient-level data, also known as individual patient data or individual participant data IQWiG Institut für Qualität und Wirtschaftlichkeit im Gesundheitswesen ITC Indirect treatment comparison JCA Joint clinical assessment KH Knapp-Hartung MAIC Matching-adjusted indirect comparison MD Mean difference ML-NMR Multilevel network meta-regression MPG方法和程序指导MS成员国NMA网络荟萃分析或赔率pH比例危害人口，干预，比较，比较，结果RCT随机对照试验试验RD风险差异RMST限制了平均生存时间RR风险比率RR RR RR ROB ROB的偏见SAP统计分析STC模拟治疗sTC Sumcrature Sumcra suporation Sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucra sucration sucration suul suul suporation suul suul su累积级别累积等级
药物基因组合成的致命筛查揭示了隐藏的漏洞和新的
therapeutic approaches for treatment of NF1-associated tumors Kyle B. Williams 1 , Alex T. Larsson 1 , Bryant J. Keller 1 , Katherine E. Chaney 2 , Rory L. Williams 1 , Minu M. Bhunia 1,3 , Garrett M. Draper 1 , Tyler A. Jubenville 1 , Sue K. Rathe 1 , Christopher L. Moertel 1 , Nancy Ratner 2 , David A. Largaespada 1,3。1，明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科，美国，美国省55455，美国。 2实验血液学和癌症生物学，辛辛那提儿童医院，俄亥俄州辛辛那提，美国45229，美国。 3明尼阿波利斯，明尼阿波利斯，明尼苏达州，明尼苏达州，明尼苏达州55455，遗传学，细胞生物学与发展系，美国。 通讯作者凯尔·威廉姆斯（Kyle Williams），明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科系，美国明尼苏达州55455（kbwillia@umm.unm.edu）运行标题：NF1的合成药物敏感性1，明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科，美国，美国省55455，美国。2实验血液学和癌症生物学，辛辛那提儿童医院，俄亥俄州辛辛那提，美国45229，美国。3明尼阿波利斯，明尼阿波利斯，明尼苏达州，明尼苏达州，明尼苏达州55455，遗传学，细胞生物学与发展系，美国。 通讯作者凯尔·威廉姆斯（Kyle Williams），明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科系，美国明尼苏达州55455（kbwillia@umm.unm.edu）运行标题：NF1的合成药物敏感性3明尼阿波利斯，明尼阿波利斯，明尼苏达州，明尼苏达州，明尼苏达州55455，遗传学，细胞生物学与发展系，美国。通讯作者凯尔·威廉姆斯（Kyle Williams），明尼苏达州明尼阿波利斯大学共济会癌症中心儿科系，美国明尼苏达州55455（kbwillia@umm.unm.edu）运行标题：NF1的合成药物敏感性
与不同聚合物基质合成的Au纳米复合材料的准备和研究
1材料科学，巴斯拉大学聚合物研究中心，伊拉克大学2Jabir Ibn Hayyan医科大学，Najaf，Najaf，伊拉克3Department of Medical Physicals，Hilla University College，Babylon，Babylon，伊拉克4Medical Laboratory Laboratory Secallator Seconal Setrocecy，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊斯兰教大学，伊利诺伊州，伊利诺伊州伊利诺伊州。5元素科技大学，DHI QAR，伊拉克6Computer工程技术系，伊拉克Al-Kitab大学工程技术学院。7机械工程系，昌迪加尔大学，昌迪加尔大学，旁遮普邦昌迪加尔大学，140413，印度8号机械工程机械，黎巴嫩美国大学机械工程，KRAYTEM 1102-2801，贝鲁特，贝鲁特，黎巴嫩，黎巴嫩9型机械工程，机械工程学，奥普尔大学，技术，45-75-75-75-75-75。kahtan444@gmail.com
对3D车轮生成和合成的生成模型的综述
摘要：集成深度学习方法在塑造计算机辅助设计（CAD）和计算机辅助工程（CAE）系统的连续发展方面至关重要。本评论探讨了CAD和CAE中深度学习的整合，特别是专注于用于模拟3D车轮的生成模型。它突出了传统CAD/CAE的挑战，例如手动设计和仿真限制，并提出了深度学习，尤其是生成模型作为解决方案。这项研究旨在自动化和增强3D车轮设计，改进CAE模拟，预测较高的特征并优化性能指标。它采用了深度学习体系结构，例如变异自动编码器（VAE），卷积神经网络（CNN）和生成的对抗网络（GAN），从不同的3D车轮设计中学习并生成优化的解决方案。添加的结果包括更有效的设计过程，提高了模拟精度和适应性的设计解决方案，从而促进了将深度学习模型集成到现有的CAD/CAE Sys-sys-syss中。这种整合有望通过提供对这些技术潜力的见解来改变设计和工程实践。