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天花粉-当归-乳香-没药治疗乳腺癌的药物-靶点-疾病网络分析杨金清 1 ,†
摘要 本研究旨在利用网络药理学和分子对接方法探讨瓜蒌-当归-乳香-没药（TAFM）治疗乳腺癌的关键活性成分、潜在靶点及其分子机制。利用中药系统药理学数据库与分析平台（TCMSP）数据库获取TAFM的化学成分和相关靶点；利用GeneCards、OMIM、Drugbank和治疗靶点数据库（TTD）等数据库识别乳腺癌相关靶点；利用Cytoscape 3.9.1软件和STRING（Search Tool for the Retrieval of Interaction Gene/Proteins）数据库可视化药物成分-靶点-疾病和蛋白质相互作用网络，筛选核心成分和关键靶点。使用DAVID（Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery）数据库进行基因本体论（GO）和京都基因和基因组百科全书（KEGG）分析，使用AutoDock和PyMOL软件进行分子对接。发现TAFM在治疗乳腺癌中的关键活性成分包括β-谷甾醇、豆固醇、鞣花酸、天竺葵素和矮牵牛素，共鉴定出ESR1、VEGFA、PTGS2、HSP90AA1、CASP3等38个关键靶点和枢纽基因。分子对接结果证实豆固醇和胱天蛋白酶3（CASP3）是相关最密切的靶点。GO富集分析显示，参与的生物学过程主要包括药物反应、凋亡过程的正向调控和基因表达双向调控等。KEGG通路分析揭示了与癌症、炎症及感染相关疾病相关的通路的参与。研究结果提供了支持性证据，表明β-谷甾醇、豆固醇、鞣花酸、天竺葵素和矮牵牛素代表TAFM的关键生物活性成分，通过调节雌激素受体α（ESR1）、血管内皮生长因子A（VEGFA）、前列腺素-内过氧化物合酶2（PTGS2）、热休克蛋白90α（HSP90AA1）和CASP3在治疗乳腺癌中表现出抗乳腺癌活性。
转录组学数据的综合网络分析揭示了急性放射综合征的潜在药物靶点
最近的政治动荡凸显了了解伽马射线暴露对人类健康和生存能力的短期和长期影响的重要性。在这方面，在发生核灾难的情况下，对急性放射综合征 (ARS) 进行有效治疗是必要的。在这里，我们提出了 20 个 ARS 治疗靶点，这些靶点是使用系统方法确定的，该方法整合了人类和小鼠在放射治疗下获得的基因共表达网络、药物数据库、疾病基因关联、辐射诱导的差异基因表达和文献挖掘。通过选择具有现有药物的基因靶点，我们确定了药物再利用的潜在候选基因。其中八个基因 (BRD4、NFKBIA、CDKN1A、TFPI、MMP9、CBR1、ZAP70、IDH3B) 已通过文献证实在扰动时显示出放射保护作用。这项研究为使用集成多种生物信息的系统级基因关联治疗 ARS 提供了一个新的视角。所确定的基因可能为 ARS 的潜在药物再利用提供高可信度的药物靶点候选基因。
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_116 网络分析：对垃圾邮件过滤的机器学习算法的检查 Taiwo Ajani，Universi
本研究通过开发一种混合垃圾邮件过滤模型，填补了理论和应用方面的空白。该模型将随机森林分类器的稳健性与神经网络的复杂模式识别能力以及朴素贝叶斯的概率推理相结合，以增强数据安全和网络分析能力。我们重申垃圾邮件过滤在应对网络安全挑战中的重要性，并强调现有技术的优势和局限性；并论证了强大的垃圾邮件过滤系统在应对日益演变的垃圾邮件威胁方面的重要性。在初步评估的六种预测方法中，随机森林 (RF) 分类器被评为最有效的模型，其最高准确率达到 95.87%，最低误分类错误率仅为 4.13%，并且在识别真阳性和真阴性方面表现均衡。随机森林、神经网络和朴素贝叶斯算法的混合使用进一步将准确率提升至 97.22%。关键词：随机森林分类器、垃圾邮件过滤、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、网络分析
评论网络中的社区检测文章：Python编程Tran Dang Hung 1*
社区检测是对网络中存在的不同社区或群体的识别。这在社交网络分析（SNA）或伟大的内容中很有用，正在执行整个网络分析（WNA），其中人类作为其各个社区的一部分与他人互动，但这些方法不仅限于对人类的研究。这些方法是研究与其他节点紧密相互作用的任何类型的节点，无论这些节点是动物，主题标签，网站还是网络中的任何其他类型的节点。在这项工作中，我们缩小了网络中存在的社区。社区检测是我们正在做的事情的清晰，简洁且适当的名称。网络中的社区值得为了进一步的目的进行探索和理解。有几种方法和不同的方法来检测社区，但是在本文中，我使用两种有效的方法来检测整个网络，这些网络命名为Louvain方法（LM）和Girvan-Newman方法（GNM）。使用LM，我们可以构建一种快速算法，该算法可有效，可在大规模网络中进行社区检测，并优化算法以获得更好的结果。使用GNM，一种更好的方法，可以识别最少可以剪切的边缘数量，这将导致拆分网络。我们可以通过制作算法来寻找最短路径经过的边缘。关键字：社区检测，社交网络分析，社交网络，网络分析，整个网络分析，网络，网络。版权所有©2024作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用，不受限制地使用，分发和再现，以提供原始作者和源头。
ccf-microbiology.pdf
B.Sc. （一般）电子设备作为GE）CC-1A / GE-1：网络分析和模拟电子（ELT-G-CC-1-1-1-TH / P） /（ELT-A-A-GE-1-1-1-TH / P）CC-2A / P）CC-2A / GE-2：线性和数字集成电路（ELT-G-CC-CC-2--CC-2-TH / P） / P） / P） （ELT-G-CC-3-3-TH/P）/（ELT-A-GE-3-3-3-TH/P）CC-4A/GE-4：微处理器和微控制器（ELT-G-CC-4-4-4-TH/p）B.Sc.（一般）电子设备作为GE）CC-1A / GE-1：网络分析和模拟电子（ELT-G-CC-1-1-1-TH / P） /（ELT-A-A-GE-1-1-1-TH / P）CC-2A / P）CC-2A / GE-2：线性和数字集成电路（ELT-G-CC-CC-2--CC-2-TH / P） / P） / P） （ELT-G-CC-3-3-TH/P）/（ELT-A-GE-3-3-3-TH/P）CC-4A/GE-4：微处理器和微控制器（ELT-G-CC-4-4-4-TH/p）
通过结合计算网络分析和 CRISPR 支持的体内疾病建模，发现与目标无关的雷特综合征治疗方法
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对人才获取中的机器学习应用程序的审查
网络分析使用的作者关键字从最后一组77个出版物中提取，以分析出版物格局（见图1）。此分析基于其关联聚类，从而揭示了通过审查数据集进行交叉验证的主题簇。作者独立性和可靠性是通过编码器间的可靠性和面部有效性程序确保的，然后通过彻底讨论达成共识。在网络分析之后，出现了几个突出的主题，突出了ML和人工智能（AI）在TA中的整合（见图2）。“人才获取”和“ AI”被确定为具有高中心性的节点，表明其关键角色和许多关联。这意味着在感知机遇的驱动下，实践的实践向拥抱ML和AI技术的转变