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药效团
炎症是影响全球超过 15 亿人的严重公共卫生问题 [1]。其症状包括发热、疼痛、发红、肿胀和功能丧失 [2]。炎症与许多慢性疾病有关，例如糖尿病、癌症、心血管疾病、呼吸系统疾病和自身免疫性疾病 [3-6]。这些使人衰弱的疾病会对患者的生活质量产生重大影响 [7, 8]。抗炎药物的几种作用机制之一是抑制花生四烯酸代谢，该代谢由环氧合酶 (COX) 酶介导，特别是 COX-1 和 COX-2 [9-12]。这两种同工酶的序列几乎相同，唯一的不同之处在于 COX-1 中 523 位的异亮氨酸被 COX-2 中的缬氨酸取代 [13]。异亮氨酸比缬氨酸大，因此可以阻止体积较大的分子（容易与 COX-2 结合）进入 COX-1 的空间位阻侧结合口袋。COX-1 是一种组成酶 [14]，对维持组织稳态至关重要，尤其负责产生保护胃内层的天然粘液层 [15, 16]。抑制 COX-1 的药物可能会产生不良反应，例如胃溃疡，这是由于胃中细胞保护性前列腺素的产生减少所致。相反，可诱导的 COX-2 [14] 仅在炎症细胞中表达。因此，那些选择性作用于 COX-2 的药物不会引起与 COX-1 抑制相关的副作用 [17]。传统的 NSAID 是非选择性的；也就是说，它们通过抑制 COX-1 和 COX-2 的活性起作用。较新的 NSAID，特别是所谓的“昔布类”[18-20]，对 COX-2 具有显著的选择性。一般来说，市场上现有的 NSAID 具有一系列特定于特定药物的不良副作用 [21, 22]。因此，发现副作用最小或轻微的新型抗炎化合物仍然是一个活跃的研究领域。药物发现中的一种谨慎技术涉及根据已知活性化合物设计或发现新的化学结构。它需要开发作为分子特性函数的生物活性定量模型。
药效团
癌症是一个主要的全球公共卫生问题[1，2]。在2020年，这是仅次于心血管疾病的第二大死亡原因，诊断出1900万例新病例，死亡约1000万[3]。当一组异常细胞经历不受控制的分裂并通过血液和淋巴结传播以破坏附近的组织时，就会发生癌症[4]。尽管常规癌症治疗（例如化学疗法）被广泛使用，但它们缺乏肿瘤特异性，从而消除了恶性细胞和正常细胞，从而降低了存活率[5]。替代性免疫疗法由于诱导特定免疫反应的能力而收到了越来越多的利息。但是，周围的肿瘤环境配备了免疫抑制因素，可维持和促进肿瘤生长。TME可以抑制免疫细胞的功能，例如树突状细胞（DCS）的抗原呈递，从而导致肿瘤进展。此外，最近的证据表明，TME的细胞和非细胞成分促进了癌症的生长，侵袭和转移[6]。因此，TME仍然是组合疗法和免疫疗法领域的障碍[7]。幸运的是，据报道，纳米技术的不同应用比传统疗法更有可能克服TME和利用免疫系统的障碍。更具体的是，最近设计的纳米颗粒在提高癌症免疫疗法的功效方面显示出独特的特征[8]。因此，需要对癌症生物学和TME的进一步研究。这些特征包括降低副作用和促进生存率；靶向特定的肿瘤组织；针对肿瘤部位的药物递送，例如抗编程死亡1（抗PD-1）；和抗原呈递细胞（APC）递送到淋巴结（例如DC）[9]。本综述提供了有关肿瘤相关免疫细胞的作用，恶性细胞与免疫系统的相互作用以及纳米颗粒在癌症疗法开发中的应用，以克服TME的挑战。
使用人工智能检查星系的形状
图 02 卷积神经网络对猫、狗、马的图像进行分类的图像。假设我们输入一张猫的图像，并执行卷积等计算以获得三个输出，y 1 =1、y 2 =1、y 3 =1，我们试图从中确定它是否是一只猫。那时，我们不再平等对待这三种输出，而是给予重要的信息更高的分数。例如，y 1 显然是猫眼，所以我们会给它 5 倍的分数，而 y 2 和 y 3 看起来像猫的鼻子和耳朵，但它们看起来也像狗的鼻子和耳朵，所以我们'会给他们1倍的积分。因此最终传递给猫分类器的总点数为 z 1 = 5 + 1 + 1 = 7。另一方面，在狗分类器中，y 1 不是狗的眼睛，因此这些点乘以 0，y 2 和 y 3 乘以 1，因此 z 2 =0+1+1=2。在对于马分类器来说，y 1 、y 2 和 y 3 不是马的眼睛、鼻子和耳朵，所以都得 0 分，并且 z 3 =0+0+0=0。结果，猫分类器获得最高分数，最终输出“这张图片是一只猫”。为了能够自动做出高精度的判断，网络会利用大量猫的图像等教学数据进行训练，相当于调整点数增加的乘数（权重）。
基于分裂荧光团
高阶结构组织和染色体的动力学在基因调节中起着核心作用。为了说明这种结构 - 功能关系，有必要直接可视化活细胞中的基因组元素。基于CRISPR系统的基因组进化是一种强大的方法，但由于背景信号和核团体内荧光团的非特异性聚集而具有有限的适用性。为了解决这个问题，我们开发了一种新型的可视化方案与Suntag系统合并三方荧光蛋白，并证明它强烈抑制了背景荧光和放大基因座特异性信号，从而可以长期跟踪基因组基因座。我们将多组分CRISPR系统整合到稳定的细胞系中，以允许对基因组基因座动态行为进行定量和可靠的分析。由于信噪比的高度升高，即使在常规的荧光显微镜下，也只能成功跟踪少量序列重复序列的目标基因座。此功能使基于CRISPR的成像应用于整个基因组的基因座，并为研究活细胞中的核过程开辟了新的可能性。
道路计划清单
计划□□团线路线□□团线□□□□□团形□□□□□□□□团形□□团形 - 现有的和拟议的□□团箭头和点箭头和点箭头和点高程□□□□□□□□□□□□□□□□□□□汤匙和下水道和下水道，水和下水道□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□工作□□□□□□□□□□团横截面位置□特别张□□□□□□现有和建议的地面□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□。 □□所有现有和建议的公用事交叉□□□□□□□□□□□□□□团系数和结构类型，结构数量和结构类型，反转高度（MSHA细节＃）□□□□□□□□□□□□□□□系，尺寸，尺寸和级别的Riprap Aprons□□□□□□□□□□□指定函数函数□□□车道涵盖概况□□□□□strum漏气的表面和地下系统，以不超过5％的坡度下游水道。□
ATSJ-Z 代表我本人、团指挥部...
美国陆军宪兵学校提供各种功能和核心课程，提供密集、现实和实践培训，为您完成我们今天和未来面临的陆军使命做好准备。培训将充满挑战、令人兴奋，并为您提供提高作为宪兵士兵技能的教育机会。我们的目标是增强我们的知识，并提供在国内和国外履行职责所需的额外工具。宪兵学校致力于为陆军提供训练有素、适应性强的领导者，为未来保留部队做好准备。
团问题的电路设计及其在...上的实现
在图中查找团伙因其模式匹配能力而有多种应用。k -团伙问题是团伙问题的一种特例，它确定任意图是否包含大小为 k 的团伙，该问题已在量子领域得到解决。列出所有大小为 k 的团伙的 k -团伙问题变体在现代也有流行的应用。尽管如此，这种 k -团伙问题变体在量子环境中的实现仍未触及。在本文中，除了此类 k -团伙问题的理论解决方案之外，还使用 Grover 算法解决了基于量子门的实际实现。该方法进一步扩展到设计经典-量子混合架构中最大团伙问题的电路。该算法自动为任何给定的无向无加权图和任何给定的 k 生成电路，这使我们的方法具有广义性。与最先进的方法相比，对于大图的小 k ，提出的解决 k -团伙问题的方法表现出量子比特成本和电路深度的降低。还提出了一个可以将团问题自动生成电路映射到量子设备的框架。使用IBM的Qiskit对实验结果进行了分析。
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