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机器学习时代的生物物理学和生物分子模拟学校
在过去的十年中，机器学习（ML）的重新出现已经开始彻底改变我们对科学，技术甚至日常生活的思考方式。mL已迅速成为所有科学领域（包括物理科学）研究的重要组成部分。这所学校试图捕捉有关ML的最新兴奋，尤其是生物物理和生物分子系统，以解决从生物学或生物技术到物理学的各种背景的参与者。
生理与生物物理学（PHOL）
PHOL 401A。 分子和细胞的生理学和生物物理学。 2个单位。 分子和细胞的生理学和生物物理学是一门研究生的入门课程，旨在提供现代生理学，蛋白质科学和结构生物学的基本原理，并为学生准备生物医学科学的高级课程。 该课程分为2个街区，可以在每年的春季学期中独立用作PHOL 401A或PHOL 401B（每个2个学分HR）。 第一个区块将涵盖蛋白质和脂质的结构和功能，以及细胞膜的组织。 主题将包括原发性，二级，三级和四方蛋白质结构和分析，酶动力学，变构和合作性，脂质膜组织和结构域结构，以及蛋白质 - 蛋白质蛋白和蛋白质脂质相互作用。 第二个区块将涵盖分子途径和对细胞稳态，功能和信号传导至关重要的过程。 Topics will include molecular mechanisms of transport across biological membranes and cellular compartments, ionic basis of the resting membrane potential, action potential generation and propagation, osmosis and Gibbs- Donnan equilibria, regulation of voltage-gated channels and electrogenic transporters, cellular pH regulation, and the biophysics of epithelial transport. 格式将是讲座，基于讨论的问题集，期刊纸质演示以及计算机实验室练习和演示的结合。 分级将基于在每个块中间和末尾进行的两种论文考试的表现（80％）以及班级参与（20％）。PHOL 401A。分子和细胞的生理学和生物物理学。 2个单位。 分子和细胞的生理学和生物物理学是一门研究生的入门课程，旨在提供现代生理学，蛋白质科学和结构生物学的基本原理，并为学生准备生物医学科学的高级课程。 该课程分为2个街区，可以在每年的春季学期中独立用作PHOL 401A或PHOL 401B（每个2个学分HR）。 第一个区块将涵盖蛋白质和脂质的结构和功能，以及细胞膜的组织。 主题将包括原发性，二级，三级和四方蛋白质结构和分析，酶动力学，变构和合作性，脂质膜组织和结构域结构，以及蛋白质 - 蛋白质蛋白和蛋白质脂质相互作用。 第二个区块将涵盖分子途径和对细胞稳态，功能和信号传导至关重要的过程。 Topics will include molecular mechanisms of transport across biological membranes and cellular compartments, ionic basis of the resting membrane potential, action potential generation and propagation, osmosis and Gibbs- Donnan equilibria, regulation of voltage-gated channels and electrogenic transporters, cellular pH regulation, and the biophysics of epithelial transport. 格式将是讲座，基于讨论的问题集，期刊纸质演示以及计算机实验室练习和演示的结合。 分级将基于在每个块中间和末尾进行的两种论文考试的表现（80％）以及班级参与（20％）。分子和细胞的生理学和生物物理学。2个单位。分子和细胞的生理学和生物物理学是一门研究生的入门课程，旨在提供现代生理学，蛋白质科学和结构生物学的基本原理，并为学生准备生物医学科学的高级课程。该课程分为2个街区，可以在每年的春季学期中独立用作PHOL 401A或PHOL 401B（每个2个学分HR）。第一个区块将涵盖蛋白质和脂质的结构和功能，以及细胞膜的组织。主题将包括原发性，二级，三级和四方蛋白质结构和分析，酶动力学，变构和合作性，脂质膜组织和结构域结构，以及蛋白质 - 蛋白质蛋白和蛋白质脂质相互作用。第二个区块将涵盖分子途径和对细胞稳态，功能和信号传导至关重要的过程。Topics will include molecular mechanisms of transport across biological membranes and cellular compartments, ionic basis of the resting membrane potential, action potential generation and propagation, osmosis and Gibbs- Donnan equilibria, regulation of voltage-gated channels and electrogenic transporters, cellular pH regulation, and the biophysics of epithelial transport.格式将是讲座，基于讨论的问题集，期刊纸质演示以及计算机实验室练习和演示的结合。分级将基于在每个块中间和末尾进行的两种论文考试的表现（80％）以及班级参与（20％）。
聚合物纳米粒子的生物物理转化范式
聚合物纳米粒子具有可调节的尺寸、生物相容性和可控的药物释放动力学等独特属性，已成为解决脑肿瘤治疗中遇到的复杂挑战的有希望的竞争者。本综述全面探讨了专门用于脑肿瘤治疗的聚合物纳米粒子的合成、表征和应用的最新进展。在脑肿瘤靶向的背景下，仔细研究了各种合成方法，例如乳液聚合、纳米沉淀和模板辅助制造，阐明了它们在穿越血脑屏障方面的优势和局限性。此外，还阐述了与表面改性和功能化有关的策略，以增强聚合物纳米粒子在复杂的大脑微环境中的稳定性、生物相容性和靶向能力。本文对包括动态光散射、透射电子显微镜和光谱法在内的表征技术进行了研究，以评估用于脑肿瘤治疗的聚合物纳米粒子的物理化学属性。此外，还全面探索了聚合物纳米粒子的多种应用，包括药物输送、基因治疗、成像和脑肿瘤联合治疗。特别强调了将各种治疗剂封装在聚合物纳米粒子中，从而保护它们免于降解并实现脑内精确靶向。此外，本文还探讨了刺激响应和多功能聚合物纳米粒子的最新进展，以了解它们在个性化医疗和针对脑肿瘤的治疗诊断方面的潜力。本质上，这篇综述全面概述了最近在定制聚合物纳米粒子用于脑肿瘤治疗方面取得的进展，阐明了它们的合成、特性和多方面应用。
生物物理学：弥合生物学与物理学之间的差距
1。Horwitz R.细胞生物物理学。Biophys J.2016; 110（5）：993-996.1。 2。 Henon S，Lenormand G，Richert A，Gallet F.使用光学镊子对人红细胞膜的剪切模量的新确定。 Biophys J. 1999; 76（2）：1145-1151。 3。 Asano M，Basieva I，Khrennikov A，Ohya M，Tanaka Y，YamatoI。量子信息生物学：从量子力学的信息解释到分子生物学和认知心理学的应用。 找到了物理。 2015; 45：1362-1378。 4。 Zimmerberg J.膜生物物理学。 Curr Biol。 2006; 16（8）：R272-276。 5。 Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。 ADMET DMPK。 2019; 7（4）：222-241。 6。 sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。 生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。 int J Mol Sci。 2024; 25（7）：4127。 7。 Mohs RC，Greig NH。 药物发现和开发：基本生物学研究的作用。 阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。 2017; 3（4）：651-657。2016; 110（5）：993-996.1。2。Henon S，Lenormand G，Richert A，Gallet F.使用光学镊子对人红细胞膜的剪切模量的新确定。Biophys J.1999; 76（2）：1145-1151。 3。 Asano M，Basieva I，Khrennikov A，Ohya M，Tanaka Y，YamatoI。量子信息生物学：从量子力学的信息解释到分子生物学和认知心理学的应用。 找到了物理。 2015; 45：1362-1378。 4。 Zimmerberg J.膜生物物理学。 Curr Biol。 2006; 16（8）：R272-276。 5。 Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。 ADMET DMPK。 2019; 7（4）：222-241。 6。 sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。 生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。 int J Mol Sci。 2024; 25（7）：4127。 7。 Mohs RC，Greig NH。 药物发现和开发：基本生物学研究的作用。 阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。 2017; 3（4）：651-657。1999; 76（2）：1145-1151。3。Asano M，Basieva I，Khrennikov A，Ohya M，Tanaka Y，YamatoI。量子信息生物学：从量子力学的信息解释到分子生物学和认知心理学的应用。找到了物理。2015; 45：1362-1378。 4。 Zimmerberg J.膜生物物理学。 Curr Biol。 2006; 16（8）：R272-276。 5。 Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。 ADMET DMPK。 2019; 7（4）：222-241。 6。 sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。 生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。 int J Mol Sci。 2024; 25（7）：4127。 7。 Mohs RC，Greig NH。 药物发现和开发：基本生物学研究的作用。 阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。 2017; 3（4）：651-657。2015; 45：1362-1378。4。Zimmerberg J.膜生物物理学。Curr Biol。2006; 16（8）：R272-276。 5。 Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。 ADMET DMPK。 2019; 7（4）：222-241。 6。 sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。 生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。 int J Mol Sci。 2024; 25（7）：4127。 7。 Mohs RC，Greig NH。 药物发现和开发：基本生物学研究的作用。 阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。 2017; 3（4）：651-657。2006; 16（8）：R272-276。5。Holdgate G，Embrey K，Milbradt A，Davies G.早期药物发现中的生物物理方法。ADMET DMPK。2019; 7（4）：222-241。6。sun X，Zhou Y，Wang Z，Peng M，Wei X，Xie Y等。生物分子冷凝物破译细胞命运的分子代码：从生物物理基本原理到治疗实践。int J Mol Sci。2024; 25（7）：4127。7。Mohs RC，Greig NH。药物发现和开发：基本生物学研究的作用。阿尔茨海默氏症痴呆症（n y）。2017; 3（4）：651-657。2017; 3（4）：651-657。
2025-单分子生物物理
本次会议将是在阿斯彭物理中心（ACP）举行的有关单分子生物物理学（SMB）的第12个双年展研讨会，该研讨会是在2001年成功的系列上建立的。SMB会议重点介绍了单分子生物物理学领域的最新进展，包括其实验和理论前沿。主题每年有所不同。过去的会议中涵盖的生物系统包括基于核酸的酶（聚合酶，拓扑异构酶，解旋酶等。），核酸（DNA，RNA），机械酶（肌球蛋白，动力蛋白，动力蛋白，ATP合酶，鞭毛运动）以及分子生理学（折叠/展开，结合，信号传导和其他生物结构变化）的方面。精选的实验技术包括高级荧光，光学镊子，磁性镊子，扫描的探针技术，纳米孔，冷冻电子显微镜和超分辨率技术。这个研讨会传统上吸引了实验者，计算科学家和理论家的混合。
生物物理学的年度综述下一代遗传编码的荧光生物传感器照亮细胞信号传导和代谢
进行高通量筛选。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。282 3.1。基于结构和计算信息的理性设计。。。。。。。。282 3.2。基于筛选的技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。284 4。生物传感器的新应用。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>285 4.1。 div>多重载体。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>285 4.2。 div> 超分辨率显微兼容的生物构成。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 287 4.3。 div> 在道态生理条件下的应用。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>285 4.2。 div>超分辨率显微兼容的生物构成。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>287 4.3。 div>在道态生理条件下的应用。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>288 4.4。 div> 进一步的申请。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 289 5。 div> 结论。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>288 4.4。 div>进一步的申请。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>289 5。 div>结论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>290 div>
生物物理学祖先重建和蛋白质能量景观的演变的年度审查
蛋白质的序列决定了其构象能量景观。这又决定了蛋白质的功能。了解新蛋白质功能的演变需要了解突变如何改变蛋白质能量景观。祖先序列重建（ASR）已证明是解决此问题的宝贵工具。在ASR中，一个系统发育集团从而渗透了古代蛋白质的序列，从而允许其性质表征。当与生物物理，生化和功能表征耦合时，ASR可以揭示历史突变如何改变古代蛋白质的能量景观，从而允许酶活性的演化，具有构象，具有结合特异性，寡聚性，低聚性，低聚性和许多其他蛋白质特征。在本文中，我们回顾了如何使用ASR研究来剖析能量景观的演变。我们还讨论了ASR研究，这些研究揭示了能量景观如何影响蛋白质的演化。最后，我们建议从能量景观的角度考虑进化的思考可以改善我们的接近和解释ASR研究的方式。
生物物理学中的机器学习
在处理生物物理学中的复杂概率时，已经提出了机器学习作为理论建模的一种替代方法。但是，从这个角度来看，我们认为更成功的方法是这两种方法的正确组合。我们讨论了来自物理建模神经元处理的想法如何导致计算神经网络的早期表述，例如Hopfield Networks。然后，我们展示了如何通过共享的能量代表来彼此相互关联的Potts模型，Boltzmann机器和Transformer架构等模型学习方法。我们总结了最新的效果，以建立这些联系，并提供有关如何整合物理建模和机器学习如何成功解决生物分子结构，动态，功能，进化和设计方面的最新问题的示例。实例包括蛋白质结构预测；分子动力学模拟的计算复杂性和准确性的提高；更好地推断了蛋白质突变的影响，从而改善了进化建模，最后机器学习如何彻底改变了蛋白质工程和设计。超越了自然存在的蛋白质序列，讨论了与蛋白质设计的连接，其中合成序列能够折叠到由植根于物理原理的模型驱动的自然存在的基序。我们表明，该模型是“可学习的”，并提出了它在可以折叠成目标结构的独特序列的生成中的未来使用。
探索生活与物理学的相互作用：生物物理学的概述。
在错综复杂的科学挂毯中，学科经常融合并相交，生物物理学是一个引人入胜的十字路口。这是一个将物理学原理与生活系统的复杂性相结合的领域，在分子和细胞水平上揭示了生命的奥秘。从了解肌肉收缩的力学到破译DNA折叠的复杂性，生物物理学会深入研究基于生物学现象的基本物理过程。本文旨在概述这个跨学科领域，阐明其重要性和多样化的研究途径。在其核心方面，生物物理学试图将物理学的定量方法和理论应用于阐明生物学过程。它体现了生物学，化学和物理学的结合，提供了一种独特的观点，使研究人员能够以传统生物学方法无法实现的精确性来探测活生物体的内部运作。通过利用热力学，电磁和力学等原理，生物物理学家揭示了管理生物学现象的机制，为各个领域的开创性发现铺平了道路。[1,2]。