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。
本论文的版权归作者所有。访问受上述许可约束(如果已提供)。如果上述未指定许可,则本论文中的原创内容根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) 许可条款授权(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。任何存在的第三方版权材料仍归其各自所有者所有,并根据其现有条款授权。
Dean F. M. Feiker,NRC 工程与工业研究部主席;Clyde,委员会主席。工程与材料 V 11.Schnee,结构委员会主席;Finn Jonassen,结构委员会研究协调员;C. i’.Sims,研究员,研究项目 SR-t37;H. Bania,研究员,研究项目 SR-@ A. L. [!alters,研究员,研究项目 SR.-87;A. i300dioe~g,研究员,研究项目 SR-9Z;W. H. Bruckner,研究员,研究项目 SR-93 i。 Paul DeCarmo,研究员,研究项目 SR-92 k!.Gensamer,研究员,研究项目 SR-96 R. A. Hechtman,研究员,研究项目。:ctSR-93 S. C. Hollister,研究员,研究项目 Sld-@ C. H. Lorig,研究员,研究项目 SR-97 Albert Muller。研究员。研究项目 SR-25 O IBrien;技术负责人,研究项目 $R-92 Parker,调查或研究项目 SR-92 Dilson,研究员,研究项目 SR-93 Barren,卡内基-伊利诺伊钢铁公司 Y.ewmark,伊利诺伊大学工程学院,斯沃斯莫尔学院工程系 ‘atson.Lukens Steel Conmanv Cop;,No.82 -.副本号83 - 文件“副本,船舶建造委员会副本 84 至 88 - 国会图书馆通过船舶局,代码 330c 副本 l?o.89 - NACA,材料研究协调委员会,USN
• 支持虚拟测试 – 快速创建通用加固面板模型 – 复合材料工具 – 包含在 Abaqus 环境中,作为带有 GUI 的插件
许多循环载荷结构在经过一定次数的循环后就会出现损坏,即使一个循环中的最大应力远低于静态强度。这种现象称为疲劳。这是一个关键标准,在对工程结构进行适当尺寸设计时必须考虑,因为工程结构在许多情况下会受到重复载荷。特别是在层压复合材料领域,由于其复杂的损伤机制,疲劳仍然是广泛研究的内容。本研究重点研究层压复合材料疲劳领域有限元分析 (FEA) 软件包的现状。由于可能应用于复合材料轮辋(其中会出现疲劳脱层问题),因此评估的重点在于层间疲劳损伤。
贝叶斯状态空间模型用于执行操作模态分析的联合输入状态参数推断,其中使用参数的先验和强制函数(以高斯过程的形式转换为状态空间表示)为参数不确定性下的这种仅输出识别提供了一种方法。有趣的是,与参数已知的情况相比,该方法被证明可以恢复模型的参数分布,而不会影响加载时间序列信号的恢复。
摘要:类似甲基转移酶的3(METTL3)和METTL14形成了一种催化最丰富的内部mRNA修饰的异二聚体复合物,N 6-甲基腺苷(M 6 A)。mettl3是结合二叶酸S-腺苷蛋氨酸(SAM)的催化亚基,而Mettl14参与mRNA结合。m 6修饰提供了对基因表达的转录后水平控制,因为它影响了mRNA生命周期的几乎所有阶段,包括剪接,核输出,翻译和衰减。有越来越多的证据表明Mettl3在急性髓样白血病中的致癌作用。在这里,我们使用催化亚基METTL3的结构和动态细节来开发与SAM竞争的小分子抑制剂。从通过高通量对接识别的命中开始,采用蛋白质晶体学和分子动力学模拟来指导抑制活性的优化。通过均匀分辨荧光测定法测量的效力成功提高了8000倍。优化化合物对脱靶RNA甲基转移酶METTL1和METTL16具有选择性。关键字:Mettl3/Mettl14,表面参考,计算机辅助药物设计(CADD),分子动力学,M 6 A-RNA,SAR■简介