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World File Search System构象
蛋白质结构预测的量子加速
I。PSP的目的是预测蛋白质折叠过程的乘积。蛋白质（氨基酸的线性序列）折叠以假定其天然的三维构象。热力学假设[2]，[3]指出，蛋白质的天然构象是其热力学上最稳定的构象，并且除了一些极少数例外，它不取决于细胞内或试管中的蛋白质折叠[4]。这一事实，结合了蛋白质的三维结构及其功能之间建立的联系，可以通过增强目前主要的试验和异常实验，并使用计算机模拟来检测硅胶中有很大的药物问题，从而在医学中加速药物发现。
数字发现-RSC出版
使用XED数据集，该数据集并不能部分地进行采样到Boltzmann分布。最近的几部作品，例如Boltzmann Generator，正在解决这个问题，10 - 13，但它们尚未证明具有足够的通用性（有关更多详细信息，请参见第2节）。在本文中，我们使用生成OW网络（Gflownets）来对Boltz-Mann分布的分子平衡构象进行采样。我们专注于分子的扭转角度，因为它们包含了限制空间的大部分差异，而键长和角度可以通过快速基于规则的方法效率生成。最近在连续的Gflownets 14上的一项工作提出了概念证明，以证明Gflownet从二维圆环上的分布中的样品中的样本能力。在这里，我们将这项工作扩展到任意数量的扭转角度的更现实的设置。此外，我们使用多种能量估计方法训练gflownets的不同delity。我们在实验上证明了所提出的方法可以从玻尔兹曼分布中采样分子构象，从而为多种扭转角度2-12种不同的药物样分子产生多样化的低能构象。
（甲基乙酰胺）基于苯的构造：一致的捕获
共晶工程正在吸引越来越多的兴趣，这是一种具有有趣属性的新材料的有前途的方式，并且正在进行的研究正在制定可靠的设计规则以进行合并。1 2 3 4组成分子的大小和形状（此处称为构造）5是控制晶格排列的重要因素，以及由固态堆积产生的紧密分子间相互作用的强度和方向性。6 7原则上，当所有构造构成具有明确定义的刚性分子时，相对容易预测可能的晶格包装。共结晶晶格预测变得更具挑战性。6 7 8在这种情况下，最简单的概念方法是假设所有柔性构造都采用了最低的能量构象。然而，这种范式忽略了高能构象中的柔性构造可能会导致更有利的固态填料，这是由于官能团的定位，因此可能会允许更有利的固态包装。换句话说，增加的有利分子间相互作用数量增加可以抵消当构造采用高能量分子构象时所产生的能量惩罚。6 9
在新型 CCSD(T) 机器上进行量子计算-...
摘要：乙醇是燃烧、天体化学和凝聚相溶剂中研究较为基础的分子。它的特点是具有两个甲基转子以及反式（反）和左旋构象异构体，已知它们的能量非常接近。本文我们表明，基于对振动零点态的严格量子计算，使用新的从头算势能面 (PES)，基态类似于反式构象异构体，但存在向左旋构象异构体的显著离域。这解释了关于识别和分离这两个构象异构体的实验问题。氘化 OH 基团时，这种“泄漏”效应会部分猝灭，这进一步证明了需要采用量子力学方法。采用扩散蒙特卡罗和全维半经典动力学计算。新的 PES 是通过 Δ 机器学习方法从预先存在的低级密度泛函理论表面开始获得的。使用相对较少的从头计算 CCSD(T) 能量，将该表面提升至 CCSD(T) 理论水平。标准测试的校正 PES 与直接从头计算结果之间的一致性非常好。还报告了侧重于反式扭转运动的一维和二维离散变量表示计算，结果与实验结果相当一致。■ 简介
作者校正：用指甲油烘干机辐射后哺乳动物细胞中的DNA损伤和体细胞突变
s1r-提案1，即DNA构象取决于“磷酸基团水化的经济学”所确定的，引起了相当大的兴趣”。的核心是，在DNA的a和z形式中，相邻的磷酸基团沿多核苷酸链之间的距离比B形链的距离短，因此，尽管水分子可以在A和Z中形成氢分子在A和Z之间形成氢分子，但对于B。这些建议是基于对相邻核苷酸中带电的磷酸盐氧和水氧的位置的距离的调查。与B-DNA中的情况相反，A-形式和Z形式中的Phosphate基团的水合被认为是“经济”的，因为B-DNA中的各种磷酸基团被称为“单独水合”。这个“水合经济”的概念被提出为B-A和B-Z转变的根本原因，当DNA的水合程度降低时，这两者都会出现，基于脱水将有利于与水分子更经济相互作用的构象。Saenger等。1还考虑了盐和有机极性溶剂对DNA所采用的构象的影响，并确定“如果添加盐或有机极性溶剂，则从DNA中撤出水分子，并且水合会变得更加经济化”。从这个论点中，DNA附近的盐将有利于
Src 激酶构象失活的全原子自适应偏置路径优化：αC 螺旋和活化环协同运动中的开关静电网络
我们采用一种通过精心选择的约化变量空间来优化构象途径的方法，以增进我们对蛋白质构象平衡的理解。自适应偏置路径优化策略利用约化变量空间中路径区域的无限制增强采样来确定两个稳定终态之间的宽路径。应用于 Src 酪氨酸激酶催化结构域的失活转变揭示了对这种研究透彻的构象平衡的新见解。通过识别沿路径的运动和结构特征获得的机制描述包括支持转变的切换静电网络的细节。沿路径的自由能垒来自螺旋 α C 的旋转，它与活化环 (A 环) 以及 C 叶远端区域的运动紧密相关。约化变量的路径轮廓清楚地显示了高度相关的运动。网络中残基之间的静电相互作用交换是这些相互依赖运动的关键。此外，全原子模型在定义路径时提高的分辨率显示出 A 环运动的多个组成部分，并且 A 环的不同部分在整个路径的长度上做出贡献。
讲座27：用于DNA分析的琼脂糖凝胶电泳
A。DNA浓度，电压和缓冲液浓度。B.凝胶百分比，缓冲液浓度和电压。C. DNA的大小，凝胶浓度和DNA构象。D.凝胶的长度，缓冲液浓度和DNA浓度。
se（3）蛋白质结构的扩散模型
蛋白质结构预测场通过蛋白质折叠模型（例如α2和Esmfold）进行了深入的学习革命。这些模型可以快速进行计算机预测，并已整合到从头蛋白设计和蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）预测中。然而，这些模型无法估计取决于构象分布的生物学相关特征。扩散模型是一种新型的生成模型，已经开发出来学习构象分布并应用于从头蛋白质设计。有限的工作是对蛋白质结构插入的有限工作，在该蛋白质结构上，通过同时调节其序列和其余结构来恢复蒙版的截面。在这项工作中，我们提出了构架的iff i n p ain t ing（frameDipt），这是一种蛋白质授予的广义模型。这对于T细胞很重要，鉴于互补性确定区域（CDR）环的超变量性。，我们评估了T细胞受体的CDR回路设计模型，并通过有限的训练数据和可学习的参数获得了与蛋白烯剂的可比预测准确性和RFDiffusion。与确定性结构预测模型不同，框架捕获了不同区域和结合状态的构象分布，突出了生成模型的关键优势。模型和推理代码已发布1。