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融合蛋白的人工智能三维...
融合蛋白由至少两个部分蛋白结构域的组合组成，每个蛋白结构域由单独的基因编码，合并以进行关节转录和转移。精确预测蛋白质的三维（3D）结构对于随后的药物发现过程的准确性至关重要。这包括预测蛋白质功能，研究蛋白质 - 蛋白质相互作用，查找抑制剂，设计抗体和分析蛋白质 - 配体相互作用。1,2蛋白质3D结构的预测主要依赖于蛋白质序列数据及其结构同源性。3巨大的努力以更好地理解并研究野生型（WT）蛋白的3D结构。但是，我们缺乏预测融合蛋白3D结构并具有足够知识的努力。融合蛋白。此过程是由DNA双链断裂引起的染色体重排触发的。这些融合蛋白是两种不同蛋白质结构（包括主要功能结构域或部分）的球状形式的组合形式，可能会导致细胞中具有新功能或调节的新型蛋白质，从而导致疾病。4许多融合蛋白已被用作癌症治疗中的治疗靶标。5–8
融合细丝制造过程中的合并
热塑性融合细丝制造过程（FFF）的主要缺点之一是所产生的零件的可怜的chanical特性。这主要与细丝之间有限的合并有限的大孔相关。合并是由聚合物的粘度和表面张力统治的。因此，需要对这两种特性进行准确的表征，以建模和优化灯丝沉积和冷却过程中的合并。在这项工作中，呈现在大温度范围（25 - 380℃）上的表面张力表征程序，并将其应用于Polyetherketoneketone（PEKK）材料。此外，牛顿粘度的特征是风化的。然后，通过将现有的半分析模型与先前呈现的2D传热有限元仿真模型耦合来模拟聚结。结果显示了表面张力的温度依赖性实施的重要性。此外，PARA指标研究还对FFF过程有了工业理解。
将人类，机器人和人工智能融合在一起
2025年2月20日，星期四 - 2025年2月21日，星期五，研讨会将讨论人工智能在扩大研究能力中的作用，尤其是对于稀有疾病，同时探索了诸如防止医疗保健危害的关键挑战，并确保了高级技术资源的可用性和可负担性。小组讨论和远见运动将以研究AI，实验室自动化和机器人技术的整合，以提高化学科学在传统药物发现中的作用的思想领袖。DAY 1: THURSDAY, FEBBRUARY 20, 2025 (ALL TIMES ARE US EASTERN) Breakfast is available for purchase in the cafeteria (3 rd Floor) 08:00AM–09:00AM Optional: Early Morning Coffee Provided by the Academies for registered in-person attendees 09:00AM–09:05AM Opening Remarks Michael Janicke , Chemical Sciences Roundtable, National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine Session One |药物发现：“现在的未来”该小组将重点关注AI/ML，机器人技术和自动化等先进工具如何改变化学实验室，以有效地进行药物发现过程。09:05 AM – 09:10 AM会议介绍和概述Andrew White，CSR和Rochester大学（每位发言人15分钟，可供背景和开幕词）09:10 AM – 10:10 AM – 10:10 AM Alexandra Snyder Charen，Alexandra Snyder Charen，Alexandra Snyder Charen，生成生物医学詹姆斯·詹姆斯·李09:05 AM – 09:10 AM会议介绍和概述Andrew White，CSR和Rochester大学（每位发言人15分钟，可供背景和开幕词）09:10 AM – 10:10 AM – 10:10 AM Alexandra Snyder Charen，Alexandra Snyder Charen，Alexandra Snyder Charen，生成生物医学詹姆斯·詹姆斯·李
“专创融合”视域下《合成生物学》课程建设策略研究
合成生物学已成为全球研究和商业发展的热点，有望驱动未来经济的重大变革。同时，合成生物学是一门高度跨学科的应用学科，是构建“专业与创新创业”融合的良好课程载体。本文采用双元PBL教学法，将基于问题的学习和基于项目的学习贯穿于合成生物学的整个教学过程，以学生为中心，注重培养学生的创新意识和发现问题、解决问题的能力，构建“课程创新、专业创新、竞赛创新、产业创新”一体化的立体教学网络，解决专业与产业“错配”的问题。
SARS-CoV-2 变体 B.1.640.1 的高度融合和细胞病变
摘要 在整个 COVID-19 大流行期间，特性不明的 SARS-CoV-2 变体时有出现。一些变体具有独特的表型和突变，可以进一步表征病毒的进化和 Spike 功能。在 Omicron 扩张之前，2021 年至 2022 年间，非洲和欧洲报告了约 1,100 例 B.1.640.1 变体病例。在这里，我们分析了 B.1.640.1 分离株及其 Spike 的生物学特性。与祖先 Spike 相比，B.1.640.1 携带了 14 个氨基酸替换和缺失。B.1.640.1 逃脱了一些抗 N 端结构域和抗受体结合结构域单克隆抗体的结合，以及来自恢复期和接种疫苗个体的血清的中和。在细胞系中，感染产生大量合胞体和高度细胞病变效应。在原发性气道细胞中，B.1.640.1 复制率低于 Omicron BA.1，并且比其他变体引发了更多的合胞体和细胞死亡。B.1.640.1 Spike 单独表达时具有高度融合性。这是由位于 Spike S2 域的两个特征不明显且不常见的突变 T859N 和 D936H 介导的。总之，我们的结果突出了超融合性 SARS-CoV-2 变体的细胞病变，该变体在 Omicron BA.1 出现后被取代。（本研究已在 ClinicalTrials.gov 注册，注册号为 NCT04750720。）
经合组织国家的移民、融合和非正规经济
本文从宏观经济角度评估了移民和寻求庇护者流入对东道国非正规部门规模的影响。我们使用了 Medina 和 Schneider ( 2019 ) 以及 Elgin 和 Oztunali ( 2012 ) 提供的两个非正规性指标，结合了经合组织国际移民数据库的移民数据和联合国难民署 1997-2017 年期间的寻求庇护者流动数据。我们估计了一个一阶差分模型，通过从伪重力模型估计中得出的预测值来测量移民和寻求庇护者的流动。结果表明，移民和寻求庇护者的流入都会增加目的地非正规部门的规模，但影响程度非常小：移民占人口的比例每增加一个百分点，非正规部门占 GDP 的比例就会增加 0.05-0.06 个百分点。毫不奇怪，对于寻求庇护者而言，这种影响大约是其四倍，但在经济上仍然微不足道。我们调查了几种潜在渠道，发现融合政策确实很重要。我们发现，进口规范或制度没有影响，但在非正规部门规模较大的目的地国，这种影响更大。最后，我们估计了一个 VAR 模型，发现流入对非正规性的影响是长期的。
优化聚对苯二甲酸乙二醇甘氨酸抗抗弯曲强度和尺寸精度的融合沉积建模参数
摘要融合沉积建模（FDM）是一种增材制造（AM），由于其在设计，有效使用材料和负担得起的成本方面，它引起了研究人员和行业的浓厚兴趣。在本文中，主要目的是研究FDM过程参数对挠曲性能的影响以及由聚对苯二甲酸乙二醇乙二醇（PETG）材料制成的最终部分的准确性，由于其强度和易用性，该材料广泛用于3D打印。采用了基于盒子– Behnken设计的响应表面方法（RSM）方法，其中包含三个关键过程参数：填充线距离，壁线计数和构建板温度。对数据的分析表明，所有三个参数都影响了印刷部分的固有特征，包括印刷部分的机械和尺寸特征。构建板温度被确定为最重要的参数，占印刷样品弯曲强度变化的53％，在样品的尺寸准确性方面偏离39.7％，如方差分析（ANOVA）所示。模型的预测值与相应的实验结果之间的比较表明，开发模型的适用性很高。在这项研究中观察到的最大百分比误差为3.4％，维度准确性为7.5％，建立了优化技术的功效。这些结果对于理解过程参数对材料响应的影响很有意义，并提供了一种系统的方法来开发具有改进的机械特性和几何维度的结构增强的PETG部分。
DMF：基于多模式融合的深层网络流量分类模型
摘要：随着加密流量的兴起，传统的网络分析方法变得越来越有效，导致转向基于深度学习的方法。其中，基于多模式的基于学习的分类方法由于能够利用加密流量的各种功能集而提高了分类准确性，因此引起了人们的关注。但是，现有的研究主要依赖于晚期融合技术，这阻碍了数据中深度特征的全面利用。为了解决此限制，我们提出了一种新型的多模式加密流量分类模型，该模型将模态融合与多尺度特征提取同步。具体来说，我们的方法在特征提取的每个阶段进行实时融合方式，在每个级别上增强特征表示，并保留层间相关性，以实现更有效的学习。这种连续的融合策略提高了模型检测加密流量中细微变化的能力，同时促进其鲁棒性和对不断发展网络条件的适应性。对两个现实世界加密的流量数据集的实验结果表明，我们的方法达到的分类精度为98.23％和97.63％，表现优于现有的基于多模式学习的方法。
IR融合：静态红外滴分析的融合框架结合数值解决方案和机器学习
摘要 - 片上功率电网（PG）的摘要分析至关重要，但由于综合电路（IC）量表的迅速增长，在计算上具有挑战性。当前EDA软件采用的传统数值方法是准确但非常耗时的。为了实现IR滴的快速分析，已经引入了各种机器学习（ML）方法来解决数值方法的效率低下。但是，可解释性或可伸缩性问题一直在限制实际应用。在这项工作中，我们提出了IR融合，该IR融合旨在将数值方法与ML相结合，以实现静态IR滴分析中准确性和效率之间的权衡和互补性。具体而言，数值方法用于获得粗糙的解决方案，并利用ML模型进一步提高准确性。在我们的框架中，应用有效的数值求解器AMG-PCG用于获得粗糙的数值解决方案。然后，基于数值解决方案，采用了代表PG的多层结构的层次数值结构信息的融合，并设计了Inpection unet u-net模型，旨在捕获不同尺度上特征的详细信息和相互作用。为了应对PG设计的局限性和多样性，将增强的课程学习策略应用于培训阶段。对IR融合的评估表明，其准确性明显优于以前的基于ML的方法，同时需要在求解器上迭代较少的迭代才能达到相同的准确性，与数值方法相比。
融合力量：启用21世纪美国统治
关于初步报告，本报告包括委员会的工作组会议提出的建议，并反映了专员的集体观点和专业知识，并提供了下面列出的顾问，专家简报员和委员会工作人员的意见。在制定本报告时，所有专员都有机会审查和提供反馈。大多数专员提供了实质性意见，该投入已纳入最终版本，并同意向公众发布。委员会联合主席Risch和Cantwell参议员为制定本报告提供了指导，但没有参与该报告的具体政策建议的制定。作为合作主持人，参议员提供了战略方向，并支持委员会在融合能源和技术竞争力方面提高美国领导力的更广泛的使命。委员会工作人员Paul“ P.J.” Maykish David Lin Abigail Kukura Nina Badger Caleb Barnes Nicholas Furst顾问委员会工作人员Paul“ P.J.” Maykish David Lin Abigail Kukura Nina Badger Caleb Barnes Nicholas Furst顾问