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World File Search System折叠型
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
自动识别特定局部皮质折叠模式
对局部皮质折叠模式的研究表明，其与精神疾病以及认知功能存在关联。尽管目前已有可视化 3D 皮质折叠的工具，但手动分类局部脑沟模式仍然是一项耗时且繁琐的任务。事实上，折叠的 3D 可视化有助于专家识别不同的脑沟模式，但折叠变异性非常高，以至于区分这些模式有时需要定义复杂的标准，这使得手动分类变得困难且不可靠。但是，评估这些模式对皮质功能组织的影响可能会受益于对大型数据库的研究，尤其是在研究罕见模式时。本文提出了几种自动分类折叠模式的算法，以便扩展和确认此类大型数据库上的形态学研究。提出了三种方法，第一种方法基于支持向量机 (SVM) 分类器，第二种方法基于非局部图像块估计器评分 (SNIPE) 方法，第三种方法基于 3D 卷积神经网络 (CNN)。这些方法足够通用，适用于各种折叠模式。它们在两种目前没有自动识别方法的模式上进行了测试：前扣带皮层 (ACC) 模式和电源按钮标志 (PBS)。这两种 ACC 模式几乎同样存在，而 PBS 在一般人群中是一种特别罕见的模式。提出的三种模型在 ACC 模式分类中实现了大约 80% 的平衡准确率，在 PBS 分类中实现了大约 60% 的平衡准确率。基于 CNN 的模型由于其执行速度快，更适合 ACC 模式分类。然而，基于 SVM 和 SNIPE 的模型在管理 PBS 识别等不平衡问题方面更有效。
利用晶体管折叠布局作为 RHBD 技术......
随着晶体管特征尺寸的减小，HE 对高能粒子的敏感性会增加 [1-3]。由于电子系统广泛用于恶劣环境，文献中对缓解辐射影响的技术进行了大量的研究 [4-7]。可以从制造工艺修改到不同的设计实现来探索辐射加固策略。掺杂分布的修改、沉积工艺的优化和不同材料的使用都是众所周知的工艺加固辐射 (RHBP) 技术的例子。然而，除了成本较高之外，RHBP 通常比最先进的 CMOS 工艺落后几代，导致性能低下。另一方面，辐射加固设计 (RHBD) 已被证明可有效增强对辐射效应的抵抗力 [7]。这些技术可以在从电路布局到系统设计的不同抽象级别上实现。单粒子效应 (SEE) 的产生机制与集成电路 (IC) 的物理布局密切相关，例如，晶体管 pn 结中的能量沉积和电荷收集之间的关系。因此，可以在电路布局级别应用多种硬化方法，例如封闭布局晶体管 (ELT)、保护环、虚拟晶体管/栅极或双互锁存储单元 (DICE) [6-9]。
边缘生物学：人工智能与蛋白质折叠问题
位于法国格勒诺布尔的欧洲同步辐射设施。同步辐射光源使用巨型储存环中加速到接近光速的电子来产生非常明亮的 X 射线。该环的周长为数百米；绕设施一圈需要 15 分钟。
随着哺乳动物的大脑尺寸和皮质折叠而进化
摘要 在哺乳动物进化的过程中，大脑尺寸和皮质折叠反复增加和减少。识别与这些性状共同进化的遗传元素，其序列或功能特性可为进化和发育机制提供独特信息。TRNP1 是这种比较方法的一个很好的候选者，因为它控制着小鼠和雪貂神经祖细胞的增殖。在这里，我们研究了 TRNP1 的调控序列和编码序列对 30 多种哺乳动物大脑尺寸和皮质折叠的贡献。我们发现 TRNP1 蛋白质进化的速度 ( ω ) 与大脑尺寸显著相关，与皮质折叠的相关性略低，与身体尺寸的相关性小得多。这种大脑相关性比 95% 以上的随机对照蛋白更强。这种共同进化可能影响 TRNP1 活性，因为我们发现来自大脑较大和皮质折叠较多物种的 TRNP1 会诱导神经干细胞的更高增殖率。此外，我们在大规模并行报告基因测定中比较了 TRNP1 的假定顺式调控元件 (CRE) 的活性，并确定了一种可能与旧世界猴和猿类的皮质折叠共同进化的 CRE。我们的分析表明，增加 TRNP1 活性的编码和调控变化被积极地选择为脑容量和皮质折叠增加的原因或结果。它们还提供了一个示例，说明系统发育方法如何为生物机制提供信息，尤其是当与多个物种的分子表型相结合时。
使用量子计算机折叠的RNA折叠
神经元是信息传输和信息处理中的专门细胞。之后，许多神经系统疾病与细胞活力/稳态问题直接相关，而是与电活动动力学的特定异常相关。认识到这一事实，基于神经元电活动的直接调节的治疗策略已取得了显着的结果，从耳蜗植入物到深脑刺激的成功实例。在这些植入设备上开发的开发受到了重要挑战的阻碍：功率要求，尺寸因子，信号转导和适应性/计算能力。回忆录，纳米级电子组件能够模仿自然突触，提供了独特的特性来解决这些约束及其在神经假体设备中的使用。在这里，我们首次证明了在临床相关的环境中使用回忆设备，在这种环境中，两个神经元种群之间的通信源于来源人群中的特定活动模式。在我们的方法中，Memristor设备执行了简单的模式检测计算，并充当能够可逆的短期可塑性的突触器。使用体外海马神经元培养物，我们使用监视器 - 计算活性范式显示出具有高度可重复性的实时自适应控制。我们设想了非常相似的系统用于自动检测和抑制癫痫患者的癫痫发作。
使用噬菌体显示以选择结构，折叠和...
折叠式和展开的分子选择用于热力学稳定性的选择是最新的发展是使用噬菌体显示器来选择具有改善热力学性能的蛋白质。通常，蛋白质稳定性是生物技术应用中的关键因素，无论是在升高温度还是在37°C下在生物医学应用中延长持续时间，并且通常与蛋白质搁板寿命相关。只有只有正确折叠的完整分子，因此功能结合位点才能与固定的配体相互作用，只要非本性蛋白质典型的非特异性相互作用可以有效地选择，则该形式可以通过噬菌体显示。在这些条件下，只要没有其他突变改变结合位点，功能性配体结合的选择有利于在噬菌体上更高的多肽突变体，即噬菌体，即较高百分比的分子位于本地状态的多肽突变体。作为一个序列，使用噬菌体显示的“正常”选择始终包括正确折叠的库成员的固有选择，因此在可接受的总体属性中选择了“复合”选择。有几位研究者[16-18]指出了这种观察结果，并在一项研究[19]中进行了系统的测试并证明，其中最佳折叠和最稳定的SCFV（单链抗体片段）可以从具有识别结合常数的一组SCFV中选择，但具有不同的热力学和折叠性和折叠性质。
评估共转录折叠模拟的质量
摘要 RNA 的结构变化是控制基因表达的重要因素，不仅在转录后阶段，而且在转录过程中也是如此。位于初级转录本 5' 区域的核糖开关和 RNA 温度计的子类通过提前终止转录来调节下游功能单元（通常是 ORF）。此类元素不仅自然存在，而且在合成生物学中也是颇具吸引力的装置。因此，设计此类核糖开关或 RNA 温度计的可能性具有相当大的实际意义。由于这些功能性 RNA 元素在转录过程中已经起作用，因此重要的是模拟和了解折叠的动力学，特别是与转录同时形成的中间结构。因此，在进行昂贵且劳动密集型的湿实验室实验之前，共转录折叠模拟是验证设计构造功能的重要步骤。对于 RNA，由于分子的大小和感兴趣的时间尺度，全面的分子动力学模拟远远超出了实际范围。即使在简化的二级结构级别，也需要进一步的近似。 BarMap 方法基于表示二级结构景观