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World File Search System苦肽
对生物信息学领域中苦肽的研究
摘要：苦肽是酸性，碱性或酶促条件下蛋白质水解产生的小分子肽。这些肽可以增强食品风味并具有各种健康益处，并具有抗高血压，抗糖尿病，抗氧化剂，抗菌和免疫调节特性等属性。他们在功能食品的发展以及疾病的预防和治疗方面表现出巨大的潜力。本综述介绍了苦肽的各种来源，并讨论了苦味产生的机制及其在味觉系统中的生理功能。此外，它强调了生物信息学在苦肽研究中的应用，包括建立和改进苦肽数据库的建立和改进，使用定量结构 - 活性关系（QSAR）模型来预测苦味阈值以及在分类中的最新进步，以建立机器学习和深度学习质量良好的苦味peptectionals nethermention Predictiation预测模型。未来的研究方向包括增强数据库，多样化的模型以及应用生成模型，以将苦肽研究推进加深和发现更多实用应用。
长链非编码RNA 编码的微肽研究进展
[摘要]长的非编码RNA（LNCRNA）是由200多个核苷酸构成的RNA分子，表现出相对较低的序列保护。很长一段时间以来，它们被视为“转录噪声”，即在生物领域中的非功能性RNA分子。近年来，随着研究的进步，科学家们在lncrnas中揭示了许多小型开放式阅读框（SORF），其中一些可以编码微肽。这些微肽已被证实参与了各种细胞过程和基因表达调节网络，扮演着至关重要的作用。这一发现为进一步探索生活活动以及临床诊断和疾病治疗的新研究方向开辟了新的研究方向。本综述总结了LNCRNA编码的菌根在病理和生理过程中的作用，微肽的亚细胞定位和功能机制以及微肽研究方法的进展，旨在为新型积分基于磨性的诊断诊断和治疗方法提供洞察力和参考。[关键词]长的非编码RNA；小开放阅读框；微肽；肿瘤
苦根河营养保护计划
流域保护区 Hannah Riedl，水质专家 贡献者： 水质规划局标准和建模科 Eric Regensberger，水质模型师 Mike Suplee，水质科学家 流域保护区 Kristy Fortman，前流域保护区主管 Christy Meredith，水质专家 Dean Yashan，水质专家，已退休 标题页照片是苦根河在泉水流量大的情况下的样子。照片中，河岸茂盛的植被稳定了河岸，消散了洪水能量。 蒙大拿州环境质量部水资源保护局 1520 E. Sixth Avenue PO Box 200901 Helena, MT 59620-0901 建议引用：蒙大拿州环境质量部。2022 年。苦根河保护计划草案。蒙大拿州海伦娜：蒙大拿州环境质量部。
苦叶（vernonia杏仁酸）提取物对
该研究研究了Vernonia杏仁核（苦叶）提取物对1M H 2 SO 4溶液中低碳钢腐蚀的影响。减肥方法用于评估影响。研究了不同浓度的提取物（0.1％，0.2％，0.3％，0.4％和0.5％v/v）和温度在303K到333K之间。的发现表明，提取物的存在导致酸性溶液中低碳钢的腐蚀速率降低。通过计算抑制效率来确定抑制程度。最有效的浓度确定为0.5％，在303K的温度下抑制效率为66％。通常，随着温度升高，抑制剂效率降低。抑制的机制涉及在低碳钢表面形成更被动的膜，表明苦叶提取物在预防腐蚀中起着重要作用。
肽：肽的轻量级python库...
在过去的十年中，肽发现的机器学习一直是150 FUL研究的努力，预计151将获得进一步的吸引力。尽管有152个工具可用于计算肽描述符和表示形式，但这些153个工具在集成过程中经常引入摩擦。这154个为这种跨学科领域创建了进入障碍。155肽旨在通过提供Acces-157 Sible编码解决方案在开箱即用的情况下弥合肽SE-156 QUENCES和机器学习库之间的差距。肽不是158仅使流行的编码方法像159一样易于访问，它还通过支持对肽属性的批判性161的翻译后修改来扩展可用工具160的功能。162
东西方肽手册东西方肽手册
心脑复位 - tesamorelin是降低非最佳胆固醇范围并以其炎症性降低和再生特性清理管道的好方法。这种肽还可以改善认知能力下降，同时您会遇到肌肉并享受自己喜欢的“ 100岁的健身50”挑战。
肽类药物
本文总结了工业领袖会议的报告：印度独立以来制药业在印度发展中的作用，该会议由印度政府制药部赞助，由莫哈里国家制药教育与研究学院 (NIPER) 组织。印度的仿制药行业（包括多肽）是世界制药经济的主要贡献者，产量居世界第三位。印度独立 100 周年之际，是时候重振创新，发现新药、自主临床开发项目和创新药物商业化了。多肽（蛋白质的较小片段）疗法一直是发达国家（如美国）开发生物制药管道的创新战略。“多肽疗法”在印度仍然是一个尚未开发的创新领域。本文涵盖：（a）印度肽类生物制药的现状，（b）为印度从仿制药到创新药铺平道路和未来发展方向，以及（c）为什么肽是一种建立以患者为中心、一流的肽类药物管道的创新方法。
肽-A-a-light-weight-python-for-for-for-pheptide-
肽是化学和生物学中相关的分子实体，其应用从药物发现[1，2]到食品技术[3，4]。机器学习已加速了肽发现，例如，用于从头设计，序列优化和证明/生物活性预测[5-8]。机器学习的关键步骤是肽的反应[9，10]，从而将相关的结构插入转换为用于模型训练的数值格式。可以采用几种策略来编码肽信息，例如，通过描述物理化学特征[10]，单速编码[11]和/或进化信息[12]。这些方法中的每一种都捕获了不同的结构信息，可能适合不同的机器学习方法[13]，并且可能对模型性能有唯一的贡献[11，14]。虽然公共批准可用于特定编码meth-