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MPOX知识，疫苗接种和意图减少与男性和跨性别者发生性关系的性风险实践的意图，以应对2022年MPOX疫情：澳大利亚维多利亚州的一项横断面研究
Jason ONG MPOX疫苗摄取。结果。大多数参与者（97.8％，525/537）听说过MPOX，而10.5％（55/525）认识有MPOX的人。在12个MPOX知识问题中，正确答案的中值得分为10（IQR = 8-11），最多为12个。超过三分之一（36.6％，191/522）已接种MPOX。与知识渊博的人相比，对MPOX有充分了解的MSM接受MPOX疫苗的几率最高（AOR = 4.05; 95％CI：1.54 - 10.61）。为了防止MPOX，一半报告说，他们将减少与休闲伴侣发生性关系，停止患有ChemSex（用于性行为目的），停止参加性行为的性行为，并停止进行团体性行为。季度报告说，他们将增加肛门性用避孕套的使用。结论。三分之一的高风险参与者和很大一部分旨在减少或停止某些实践的参与者，这可能解释了MPOX病例的大幅度减少。
苏格兰的男同性恋，双性恋和所有与男人发生性关系的男人（GBMSM）的疫苗接种
疫苗有助于防止某些类型的癌症，这些癌症可能由HPV以及90％的生殖器疣感染引起。HPV是一种非常常见的病毒，通过皮肤传播到皮肤接触，通常与性交有关。大多数人一生都会感染HPV。它通常没有症状，因此您可能不知道自己有。在大多数人中，HPV本身都会被清除，但是携带病毒意味着您患有肛门生殖器癌（肛门，阴茎，阴道，外阴，宫颈），头颈部和颈部癌症以及生殖器疣的风险更高。这也意味着您可以将病毒传递给他人。随着性伴侣的数量增加，HPV收缩的风险会增加。避孕套不能完全保护HPV，因为它们不覆盖皮肤的所有区域。预防HPV相关疾病的最佳方法是通过疫苗接种。
对定量结构 - 毒性关系（QSTR）模型的观点，以预测异种生物的肝生物转化
1拉贾斯坦邦中央大学NH-8微生物学系，班达·辛德里（Bandar Sindri），Dist-ajmer 305817，印度拉贾斯坦邦（Rajasthan）； raimanu1998@gmail.com（M.R.）; inshad@curaj.ac.in（I.A.K。）2 AMRIT校园化学系科学技术研究所，Tribhuvan University，Lainchaur，加德满都44600，尼泊尔； namunapaudel7@gmail.com 3印度印度大学印度理工学院生物医学工程学院，兰卡 - 瓦拉纳西221005，印度北方邦； sesesak@yahoo.com 4 Ferrara大学转化医学系，意大利Ferrara 44121； cet@unife.it（D.G. ）; veronica.tisato@unife.it（v.t。） 5中心止血和血栓形成，费拉拉大学，44121 Ferrara，意大利6 Opentrons Labworks Inc.，布鲁克林，美国纽约，11201，美国； Anurag.kanase@opentrons.com 7 Max Planck固态研究所，德国斯图加特70569； a.schulz@fkf.mpg.de 8德国联邦风险评估研究所（BFR），化学与产品安全部，Max-Dohrn-Straße8-10，10589柏林，德国 *通信：ajay-vikram.singh@bfr.bfr.bfr.bund.bund.de†这些作者对这些工作贡献了这些作品。2 AMRIT校园化学系科学技术研究所，Tribhuvan University，Lainchaur，加德满都44600，尼泊尔； namunapaudel7@gmail.com 3印度印度大学印度理工学院生物医学工程学院，兰卡 - 瓦拉纳西221005，印度北方邦； sesesak@yahoo.com 4 Ferrara大学转化医学系，意大利Ferrara 44121； cet@unife.it（D.G.）; veronica.tisato@unife.it（v.t。）5中心止血和血栓形成，费拉拉大学，44121 Ferrara，意大利6 Opentrons Labworks Inc.，布鲁克林，美国纽约，11201，美国； Anurag.kanase@opentrons.com 7 Max Planck固态研究所，德国斯图加特70569； a.schulz@fkf.mpg.de 8德国联邦风险评估研究所（BFR），化学与产品安全部，Max-Dohrn-Straße8-10，10589柏林，德国 *通信：ajay-vikram.singh@bfr.bfr.bfr.bund.bund.de†这些作者对这些工作贡献了这些作品。
一系列聚合物的介电性关系研究
介电常数是一个值，它被广泛应用于许多科学领域，并且表征了外部电场下物质的极化程度。在这项工作中，研究了一组聚合物集的介电常数（ε）的结构质体关系。通过应用遗传算法与多个线性回归分析（GA-MLRA）相结合的遗传算法开发了一个透明的机械模型，以获得机械上可解释且透明的模型。基于使用各种验证标准进行的评估，提出了四个和八变量的模型。在最佳模型中分析并讨论了最佳模型中选定的描述符。使用验证程序应用模型具有良好的预测能力和鲁棒性。
mmwr，同性恋，双性恋和其他与男人发生性关系的男同性恋爆发的潜力
自2022年5月以来，在美国，已有30,000多个Monkeypox（MPOX）病例在美国，主要是在男同性恋，双性恋和其他与男性发生性关系的男性（1，2）中。最近几个月，诊断平均每天下降了一个病例。然而，MPOX疫苗接种覆盖率在区域变化，表明MPOX爆发复发的潜在风险可变（3）。CDC模拟了代表MSM之间的性行为的动态网络模型，以估计2023年在管辖区水平上复发MPOX爆发的风险和潜在大小，并评估疫苗接种对MPOX重新引入的准备的好处。MPOX重新引入后发生爆发的风险与具有某种形式的保护性免疫力的MSM的比例是线性的（成反比）：免疫的人口流行率越高（来自疫苗接种或自然感染），在所有免疫级别跨度级别中，复发的可能性越低。相比之下，潜在的复发爆发的大小可能具有阈值：预计MPOX免疫的管辖区的复发很小，为50％–100％；预计以25％–50％的免疫力的司法管辖区预测，复发的大小呈指数增加；预计少于25％的免疫力的管辖区预测了较大的复发尺寸。在所检查的50个司法管辖区中，由于人口较高的免疫力，预计15个司法管辖区的复发风险很小。该分析强调了对可访问和持续的MPOX疫苗接种的持续需求，以减少未来MPOX复发的风险和潜在大小。
利用机器学习对结构-活性关系进行建模，以确定 GSK3 靶向小分子作为潜在的 COVID-19 治疗方法
冠状病毒会引发严重的上呼吸道感染，并可能扩散到肺部。核衣壳蛋白 (N 蛋白) 在 SARS-CoV-2（引起 COVID-19 的病毒）和其他冠状病毒的基因组复制、转录和病毒体组装中起着重要作用。糖原合酶激酶 3 (GSK3) 活化会使病毒 N 蛋白磷酸化。为了对抗 COVID-19 和未来的冠状病毒疫情，干扰 N 蛋白对 GSK3 的依赖性可能是一种可行的策略。为此，本研究旨在构建强大的机器学习模型，使用定量结构-活性关系方法从食品和药物管理局批准和研究药物库中识别 GSK3 抑制剂。从 ChEMBL 数据库获取了一个非冗余数据集，其中包含 495 种和 3070 种 GSK3 a 和 GSK3 b 化合物。使用 12 组分子描述符来定义这些抑制剂，并使用 LazyPredict 包选择机器学习算法。采用直方图梯度提升算法和轻梯度提升机算法建立预测模型，并根据均方根误差和 R 平方值进行评估。最后，根据最高预测活性（半最大抑制浓度的负对数，pIC 50 值）选择前两种药物（selinexor 和 ruboxistaurin）进行分子动力学模拟，以进一步研究蛋白质-配体复合物的结构稳定性。这种基于人工智能的虚拟高通量筛选方法是加速药物发现和寻找新药理靶点的有效策略，同时可降低成本和时间。
对苯酚中O – H键的实际氢原子捐赠活性的定量评估：结构 - 活性关系
在本文中，研究了25种苯酚和邻苯二甲胺-N-氧基自由基（Pino C）和DPPH C之间的HAT反应。在这项工作中检查的酚和自由基的父结构和标记在方案1中显示了。包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。 在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。 d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。 d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。 这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。 在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。 d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。 d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。 这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。 在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。 d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。 d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。 这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。 在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。 d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。 d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。 这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在包括天然酚类的活化酚的Ch 3 Cn中的时间分解动力学研究（2,6-二甲基，2,6-二 - 二 - 丁基-4-取代15,16和4-构酚酚）17（1H - 18H）17（1H - 18H），氢酚类酚类和酚类酚类18（19H） eic酸（23H），2,2,5,7,8-五甲基甲基chroman-6- OL（PMC，24H）16和带有放射线的A托酚（A-TocoH，25H）19。在先前的工作中，8,20 - 24个四个物理参数，h-donor XH的四个物理参数，键解离能d g o（XH），动力学固有电阻能量d g s xh/x，热运动参数d g s o（xh）和d g s o（x）和d g s o（x）已用于评估h-含量和h- themist of xh的XH XH和XH的XH XH XH，并在XH中进行了启用。和实际的帽子反应。d g o（XH）是热力学因素，通常用于评估XH和H-抽象能力的潜在H含能力。d g s xh / x是XH（XH + X / X + XH）自交换HAT反应的激活自由能。这是帽子反应的动力学抗性，因为热纳米驱动力为零，这意味着动力学内在
基于密度矩阵凸分解的方差和量子 Fisher 信息的不确定性关系
我们提出了几个与罗伯逊-薛定谔不确定关系相关的不等式。在所有这些不等式中，我们考虑将密度矩阵分解为混合状态，并利用罗伯逊-薛定谔不确定关系对所有这些成分都有效的事实。通过考虑边界的凸顶部，我们获得了 Fröwis 等人在 [ Phys. Rev. A 92 , 012102 (2015) ] 中的关系的另一种推导，并且我们还可以列出使关系饱和所需的许多条件。我们给出了涉及方差凸顶部的 Cramér-Rao 边界的公式。通过考虑罗伯逊-薛定谔不确定关系中混合状态分解的边界的凹顶部，我们获得了罗伯逊-薛定谔不确定关系的改进。我们考虑对具有三个方差的不确定性关系使用类似的技术。最后，我们提出了进一步的不确定性关系，这些关系基于双模连续变量系统的标准位置和动量算符的方差，为二分量子态的计量实用性提供了下限。我们表明，在 Duan 等人 [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2722 (2000) ] 和 Simon [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2726 (2000) ] 的论文中讨论了这些系统中众所周知的纠缠条件的违反，这意味着该状态在计量学上比某些相关的可分离状态子集更有用。我们给出了有关自旋系统具有角动量算符的纠缠条件的类似结果。
CDSE量子点缺陷发射的光谱研究 基于CRISPR/CAS9的基因组编辑在植物生物学中的应用 矩阵映射和Schröder序列空间的紧凑型操作员 使用人工智能脑摄影（EEG）信号探索注意力缺陷多动障碍（ADHD）有症状的成年人的注意力差异 微电网的拓扑概述div> 通过事件相关的电信信号从变化的模拟成分和卷积神经网络方法检测肌萎缩性侧向硬化症 通过基因组编辑开发智能水果作物 基于MRI的基因组分析，使用三个途径深卷积掌网进行IDH分类 与男性发生性关系的男性蒙基毒疫苗的意识和可接受性
1。简介粉红色镉（CD-chal）量子点（QD）是自1990年代初以来一直在合成和探索的最早的量子点[1,2]。它们是具有荧光性能的半导体材料，具有独特的光物理和结构特性，例如高量子产率，高光稳定性，单个窄发射带，宽的吸收带，高摩尔灭绝系数，较小的尺寸（2-10 nm），半导体性质，半导体性质和可修饰的表面[1-4]。具有独特的特性，CD-chal QD已被广泛用于许多不同的技术，例如太阳能电池，LED，生物技术，军事和医学[5-11]。由于它们具有出色的光物理特性，因此经常用于LED和太阳能电池应用[8,9]，甚至高科技品牌（例如三星）都将QDS调整为其监视器系统[12,13]。
机器学习在恶性疟原虫定量结构-活性关系建模中的应用系统评价
摘要 疟疾在全球造成 200 多万人死亡。为了拉平这条曲线，需要开发新的高效抗恶性疟原虫药物。主要挑战包括缺乏适合抗恶性疟原虫检测的动物模型、对一线药物的耐药性、缺乏疫苗以及疟原虫复杂的生命周期。令人高兴的是，由于制药公司发布了大量数据集，出现了新的抗疟药物发现方法。本综述深入了解了这些新的药物发现方法，涵盖了不同的机器学习工具，这些工具有助于开发新化合物。它系统地回顾了机器学习在预测、分类和聚类抗恶性疟原虫生物活性化合物的 IC 50 值方面的应用和前景。作者确定了许多尚未用于此目的的机器学习工具。然而，随机森林和支持向量机已经广泛应用于有限的化合物数据集。