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使用以 Morgan 指纹为特征的深度神经网络模型预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力
ErbB 受体家族（包括 EGFR 和 HER2）在细胞生长和存活中起着至关重要的作用，并与乳腺癌和肺癌等各种癌症的进展有关。在本研究中，我们开发了一个深度学习模型，使用基于 SMILES 表示的分子指纹来预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力。每种 ErbB 抑制剂的 SMILES 表示均来自 ChEMBL 数据库。我们首先从 SMILES 字符串生成 Morgan 指纹，并应用 AutoDock Vina 对接来计算结合亲和力值。根据结合亲和力过滤数据集后，我们训练了一个深度神经网络 (DNN) 模型来根据分子指纹预测结合亲和力值。该模型取得了显著的性能，训练集上的均方误差 (MSE) 为 0.2591，平均绝对误差 (MAE) 为 0.3658，R 平方 (R²) 值为 0.9389。尽管在测试集上性能略有下降（R² = 0.7731），但该模型仍然表现出强大的泛化能力。这些结果表明深度学习方法对于预测 ErbB 抑制剂的结合亲和力非常有效，为虚拟筛选和药物发现提供了宝贵的工具。
先天免疫细胞在结直肠癌肿瘤微环境中的作用以及抗肿瘤治疗研究的进展
大肠癌微环境中的先天免疫细胞主要包括巨噬细胞，中性粒细胞，天然杀伤细胞，树突状细胞和骨髓衍生的抑制细胞。通过分泌多种细胞因子，趋化因子和其他控制这些过程的因素，它们在肿瘤开始和进展中起关键作用。结直肠癌是胃肠道的常见恶性肿瘤，了解先天免疫细胞在CRC微环境中的作用可能有助于改善CRC的治疗方法并增加良好的预后。在这篇综述中，我们全面探讨了先天免疫细胞在结直肠癌（CRC）的启动和进展中的关键作用，以及对当前先天免疫细胞免疫治疗的当前景观的广泛评估，从而为未来的研究策略和临床试验提供了有价值的见解。
研究论文评估多胺代谢产物在血液中的作用以及结核分枝杆菌的DNA甲基化对多药物的患者
背景：结核病（TB）是中国第二大传染病杀手，耐药性结核病患者的患病率不断增加，使治疗工作变得复杂并增加了相关成本。对耐药结核病的机制和特征的研究有助于发现新药物靶标和新的抗结核药物的发展。方法：在这项研究中，使用高性能液相色谱（HPLC）来检测多胺代谢产物的含量，而蛋白质印迹，qPCR和ELISA被用来检测与多胺代谢相关酶的表达。牛津纳米孔技术（ONT）测序被应用于耐多药结核分枝杆菌（MTB）中的剖面DNA甲基化。基因本体论（GO）分析和基因和基因组（KEGG）途径富集分析的京都百科全书在筛选的差异性高甲基化基因上进行。此外，使用字符串和细胞尺度软件用于构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络以识别关键基因。结果：结果表明，在结核病患者的外周血中，精子（SPD）和多胺代谢相关酶的升高升高。此外，多胺和代谢相关的酶的产生在多药耐药性结核病（MDR-TB）患者的外周血中增加。GO和KEGG分析表明，差异甲基化基因主要富含精氨酸代谢。PPI网络分析确定了最高程度的前五位关键基因：MoAx，vapc49，vapb49，higha3和nuoc。结论：MDR-TB患者的外周血中多胺代谢产物增加。多种耐药的MTB中差异性高甲基化基因参与精氨酸生物合成过程，差异甲基化基因可能在MTB的多药耐药性中起重要的生物学作用。
常见的疟疾药物重新使用以对抗癌症
Aguilera说，在某些动物中已经成功地测试了吡喃吡啶，并且由制药公司Armaceutica对肺部晚期乳腺癌，肺癌和肝癌的一项试点研究显示，寿命有所增加。，但阿奎莱拉（Aguilera）警告说，在吡诺那丁可以用来治疗公众的癌症之前，它必须进行临床试验，这是一个多年的过程，该过程测试药物以确保其在人类中的安全性和功效。
解码蛋白相互作用以更好地了解突变如何促进疾病
排放帽可以鼓励该行业采用节能实践，从而促进可持续AI技术的创新。此外，与AI相关的碳指标可以协助决策者制定有效的标准，以确保随着AI的发展，其环境成本得到了控制，为可持续的AI未来铺平了道路。
分析使用光伏面板在屋顶和乘客马车的墙壁上的使用以减少
1877年亚当斯和Day开发了第一个太阳能电池。爱因斯坦（Einstein）1905年的光电理论和罗素OHL（Russell OHL）1939年在硅中关于N型和P型区域的工作对于光伏技术的发展至关重要。在1955年，太阳能被用来为美国佐治亚州Americus的电信网络提供动力。NASA开始在其项目中使用光伏技术，1970年代的石油危机加速了这项技术的开发。Solarex成立于1973年，为公共应用的太阳能电池的发展做出了贡献。新的光伏技术已经出现，分为不同的世代，并在电子，光子学和量子力学等领域进行了研究，已在光伏电池中进行了改进，包括柔性细胞和彩绘细胞。多年来，各种细胞的性能的改进一直持续，光伏技术也延伸到其他系统组件，例如逆变器，电池和电池，这有助于广泛使用[9]。光伏面板在各个区域使用。它们最常见于单个家庭，企业或农场的屋顶上。
利用铁铁作用以进行精确肿瘤学
©作者2025。Open Access本文在创意共享属性下获得许可 - 非商业 - 非洲毒素4.0国际许可证，该许可允许以任何中等或格式的任何非商业用途，共享，分发和复制，只要您与原始作者提供适当的信誉，并为您提供了符合创造性共识许可的链接，并提供了持有货物的启动材料。您没有根据本许可证的许可来共享本文或部分内容的适用材料。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。
在Rotarod设备的示例中，模型不匹配策略的应用以提高控制性能
摘要该研究旨在探索模型不匹配策略（MMS）的应用，以提高原型Rotarod设备（RRA）的速度控制精度，这是一种用于评估实验室啮齿动物中运动配位的设备。准备了两种测试方案：一个考虑到设定点的步骤变化，另一个考虑了负载干扰的鲁棒性。使用积分绝对误差和积分正方形误差评估控制性能。提出的MMS方法显着提高了旋转速度控制的准确性和稳定性。测试结果显示，控制绩效提高了多达15％。MMS提供了一种在临床前研究设备中控制系统优化的新方法，以确保使用RRA的实验结果更加一致和可复制。
生成AI（CHATGPT）对招聘效率和候选质量的影响：过程自动化水平的中介作用以及组织规模的调节作用
诸如chatgpt之类的生成AI应用程序可以通过自动执行招聘中涉及的许多重复任务来提供显着的效率优势。例如，AI系统可以快速扫描，排序和排名简历，确定最匹配给定职位描述要求的候选人。这种自动化减少了处理大量应用所需的时间，这对于招聘高量招聘特别有用，使招聘人员可以专注于战略决策和候选人参与（García-Morales等，2023）。此外，AI驱动的自动化有助于简化与候选人的沟通，因为聊天机器人和自动化电子邮件提供了对常见问题的及时回答，从而增强了候选人的体验。这种有效的，迅速的互动有助于对组织的积极看法，这在竞争性招聘环境中至关重要（Kaplan和Haenlein，2022年）。
节拍化疗调节克隆相互作用以防止非小细胞肺癌产生耐药性
1 马赛癌症研究中心、艾克斯-马赛大学、法国国家健康与医学研究院、法国国家科研中心、保利卡尔梅特研究所，法国马赛 13273； bondarenko.m@chu-nice.fr（MB）； marion.le-grand@inserm.fr（MLG）； Marie-pierre.MONTERO@univ-amu.fr (M.-PM)； mailys.ROSSI@etu.univ-amu.fr （MR）; eddy.pasquier@inserm.fr (EP) 2 马赛公共医院援助（AP-HM），蒂莫内医院，13385 马赛，法国 3 以色列理工学院拉帕波特医学院细胞生物学和癌症科学，海法 3525433，以色列； yshaked@technion.ac.il （YS）; zraviv@technion.ac.il (ZR) 4 Metronomics Global Health Initiative，13385 马赛，法国 5 中央马赛理工学院，法国国家科学研究院，艾克斯马赛大学，I2M 13013 马赛，法国； guillemette.chapuisat@univ-amu.fr 6 奥尔良大学丹尼斯泊松研究所，CNRS，45100奥尔良，法国； cecile.carrere@univ-orleans.fr 7 儿科血液学和肿瘤学系，AP-HM，13385 马赛，法国 * 通讯地址：manon.carre@univ-amu.fr (MC); Nicolas.ANDRE@ap-hm.fr （NA）;电话：+33-(0)4-9183-5626 (MC & NA) † 这些作者对这项工作的贡献相同。