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中心力场作用下的粒子运动 - CT 物理学
固定点。该固定点称为相互作用的“极点”，因此这种中心力可能是吸引的（即负的）或排斥的（即正的），它总是指向径向。这种力的大小完全取决于力作用的粒子与固定点的距离。让我们假设作用于质量粒子上的力
BindingSiteAugmentedDTA：为药物再利用中的可解释预测模型启用下一代管道
虽然药物-靶标相互作用 (DTI) 预测研究已经相当成熟，但该领域现有研究并未始终解决可推广性和可解释性问题。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，称为 BindingSite-AugmentedDTA，该框架通过减少蛋白质潜在结合位点的搜索空间来改善药物-靶标亲和力 (DTA) 预测，从而使结合亲和力预测更加高效和准确。我们的 BindingSite-AugmentedDTA 具有高度可推广性，因为它可以与任何基于 DL 的回归模型集成，同时显著提高它们的预测性能。此外，与许多现有模型不同，我们的模型由于其架构和自注意力机制而具有高度可解释性，通过将注意力权重映射回蛋白质结合位点，可以更深入地理解其底层预测机制。计算结果证实，我们的框架可以在 4 个广泛使用的评估指标方面提高七种最先进的 DTA 预测算法的预测性能，包括一致性指数 (CI)、均方误差 (MSE)、修正平方相关系数 ( r 2 m) 和精度曲线下面积 (AUPC)。我们还为两个最常用的 DTA 基准数据集（即 Kiba 和 Davis）做出了贡献，包括这两个数据集中包含的所有蛋白质的 3D 结构的附加信息。我们从 https://www.uniprot.org/ 上提供的蛋白质数据库 (PDB) 文件中手动提取了这些信息。此外，我们通过实验室实验验证了我们提出的框架的实际潜力。我们测量了几种候选药物化合物之间的结合相互作用，以抑制 (SARS-CoV-2 S-蛋白 RBD) 刺突蛋白和 ACE-2（宿主细胞结合靶标）蛋白之间的结合。然后，我们将计算预测的结果与实验室中实验观察到的结果进行比较。计算预测和实验观察到的结合相互作用之间相对较高的一致性支持了我们的框架作为药物再利用预测模型的下一代流程的潜力。
关于使用下一代的建议...
新一代测序 (NGS) 及其提高的成本效率使得数百个基因 [1-4] 的快速面板检测以及肿瘤突变和靶向抗癌药物的选择成为可能 [5]。因此，NGS 在精准医疗和精准肿瘤学领域的临床应用正在增加 [1]。在韩国，报销的医疗体系从 2017 年开始覆盖 NGS 面板检测，这导致检测数量从 2017 年的 4,000 次增加到 2019 年的 10,000 次 [6]。NGS 临床使用的过程包括 (1) 从癌症患者中获取肿瘤组织，(2) 提取核酸（DNA 和/或 RNA）进行序列分析，(3) 确认肿瘤基因组改变并据此制定报告，以及 (4) 通过分子肿瘤委员会 (MTB) 决定进行循证个性化治疗或临床试验。
在 Dzyaloshinskii–Moriya 相互作用下使用量子记忆实现两个耦合偶极子自旋的熵不确定性
1 艾资哈尔大学理学院物理系，艾斯乌特 71524，埃及；ANkhedr@azhar.edu.eg (ANK)；amabdelaty@ub.edu.sa (A.-HA-A.)；tammam@azhar.edu.eg (MT) 2 萨坦·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学阿夫拉杰科学与人文学院数学系，沙特阿拉伯阿夫拉杰 11942 3 艾斯乌特大学理学院数学系，艾斯乌特 71515，埃及 4 比沙大学理学院物理系，比沙 61922，沙特阿拉伯 5 索哈杰大学理学院数学系，索哈杰 82524，埃及； mabdelaty@zewailcity.edu.eg 6 沙迦大学应用物理与天文学系，沙迦 27272，阿拉伯联合酋长国；heleuch@sharjah.ac.ae 7 阿布扎比大学艺术与科学学院应用科学与数学系，阿布扎比 59911，阿拉伯联合酋长国 8 德克萨斯 A&M 大学量子科学与工程研究所，德克萨斯州大学城 77843，美国 * 通讯地址：abdelbastm@aun.edu.eg
在非随机相互作用下的遗传特征及其长期扩展效应的协同进化动力学
有机体通过对环境，微生物组和某些物种培养物的遗传影响不断地改变其生活条件。这些影响可能会影响由于非生态或文化遗传的非遗传传播而导致的当前的效果，但也会影响未来的同份。在这种情况下，对具有扩展作用的基因的选择取决于当前和未来的遗传亲属在多大程度上暴露于改良条件的程度。在这里，我们详细介绍了定量性状上的选择梯度在斑块结构的种群中具有扩展影响时，当斑块之间的基因流是有限的，并且斑块中的生态遗传可能会偏向后代。这种情况与未置于进化驱动的各个条件的变化有关，这些变化可以优先从母体传播到后代，例如细胞状态，微环境（例如巢），病原体，微生物组或培养。我们的分析量化有限基因流与偏见的生态遗传之间的相互作用如何影响性状的关节进化动力学以及它们所修改的条件，从而通过非遗传修改有助于理解适应性。作为一个例证，我们将分析应用于基因文化协同进化方案，在该方案中，遗传确定的学习策略与自适应知识相结合。特别是，我们表明，当社会学习是协同作用时，选择可以有利于在垂直术语传播和有限分散的中等水平下产生显着知识的策略。2021作者。由Elsevier Ltd.更广泛地说，我们的理论对遗传和非遗传遗传之间的相互作用产生了见解，这对生物体如何改变其环境的影响产生了影响。这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
使用下一代测序
摘要。鸟类paramyxoviruses 1具有编辑其P基因以生成三种氨基蛋白（P，V和W）的能力，但其动力学变化尚不清楚。在这项研究中，下一代测序（NGS）用于分析纽卡斯尔病毒病毒（NDV）的P基因编辑。对鸡胚胎组织和Fabricius的Bursa的转录组分析显示，P-Gene编辑频率为45.46–52.70％。为了研究随时间的P-Gene编辑规则，PVW的比率分别通过基于PCR的深层测序在被速溶性和遗传源性菌株感染的细胞中的多个时间点上确定。结果证实了具有转录组数据的类似编辑频率，并且PVW比在不同的NDV之间沿时间稳定，但在速度菌株感染上具有更大的V基因转录本（P <0.001），这与先前的报告不同。另外，还表明，P衍生的成绩单中插入的G残基的数量不仅限于 +9G，并确定了 +10G转录本。这些结果证实了NDV P-Gene编辑频率，并提供了具有NDV毒力的NDV P基因编辑的新观点。
利用下一代人工智能改善医学影像诊断
这款先进的成像解决方案采用了由 DARPA 和美国国家科学基金会资助的 Symphony AyasdiAI 无监督机器学习技术。Symphony AyasdiAI 平台使用可解释的人工智能，该人工智能因快速模型开发和对大型数据集的洞察而广受认可，可用于医疗保健、金融科技、国防、网络安全和科学研究等领域的用例。DARPA 主任 Tony Tether 称 Symphony AyasdiAI 技术是“DARPA 在过去十年中开发的十大创新之一”。
使用下一代技术进行转基因检测和识别...
然而，由于该系统最初是为了更具体地针对已正式进入欧盟授权程序的转基因事件而开发的，因此在检测欧盟未经授权的转基因生物方面可能会遇到一些问题。首先，如果转基因生物不含有 qPCR 筛选分析中专门针对的转基因元件，则无法检测到。然而，最近的估计表明，当同时使用筛选标记 p35S 和 tNOS 时，这种情况发生在不到 10% 的欧盟未经授权的转基因生物中。10,12,13 其次，如果欧盟未经授权的转基因生物含有至少一种 qPCR 筛选分析针对的转基因元件，则可能出现两种情况。一方面，当样本由欧盟授权和未授权的转基因生物组成，且这些生物具有一些共同的转基因元件，例如 p35S 和 tNOS，qPCR 筛选试验通过鉴定欧盟授权的转基因生物而得出的阳性结果并不能保证不存在欧盟未授权的转基因生物。另一方面，如果无法在观察到的 qPCR 筛选信号与欧盟授权的转基因生物列表之间建立联系，则只能怀疑存在欧盟未授权的转基因生物。此外，qPCR 事件特异性方法通常不适用于欧盟未授权的转基因生物。4,10