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新闻通讯
电子束蒸气发生器（EBVG）广泛用于熔化和蒸发金属的应用。由于高度工作温度和真空边界，经常在EBVG腔中熔化和蒸发金属的实验表征变得具有挑战性。计算分析提供了这种物理现象的重要见解。在这项研究中，在三个不同的EBVG腔中研究了TIN的融化和蒸发。这些空腔可以容纳30cc，70cc和110cc的总充电量。内部通用CFD求解器Anupravaha用于CFD模拟融化和蒸发现象。比较了这三个系统的E梁下，熔融池剖面和TIN的蒸发速率的峰值温度。还研究了熔融池表面上的固体氧化物对熔融池轮廓和蒸发速率的影响。观察到，由于对流电流的变化，随着腔体积的增加，蒸发速率的边缘下降。由于纵横比的变化，熔融池的分数增加了70cc和110cc腔。还观察到，由于表面上存在氧化固体，熔融的部分和锡的蒸发速率略有增加。由于固体氧化物层，熔融池轮廓也发生了变化。这种现象可以归因于熔融金属表面上对流电流轮廓的变化。
癌症中的非编码 RNA：研究基因组“暗物质”的平台和策略
发现非编码 RNA（ncRNA）在恶性肿瘤发生和发展中的作用是癌症遗传学的一个有前途的前沿。很明显，ncRNA 是治疗干预的候选对象，因为它们可以作为生物标志物或癌症基因网络的关键调节器。最近，ncRNA 的分析和测序揭示了人类癌症中的深度失调，这主要是由于 ncRNA 生物发生的异常机制，例如扩增、缺失、异常的表观遗传或转录调控。虽然失调的 ncRNA 可能会促进癌症作为致癌基因的特征或拮抗它们作为肿瘤抑制因子，但这些事件背后的机制仍有待阐明。新的生物信息学工具以及新分子技术的开发为揭示基因组“暗物质”的作用提供了一个具有挑战性的机会。在这篇综述中，我们重点介绍了目前可用的平台、计算分析和实验策略，以研究癌症中的 ncRNA。我们重点介绍了旨在剖析 miRNA 和 lncRNA（研究最多的 ncRNA）的实验方法之间的差异。考虑到这两类 ncRNA 的内在特征（例如长度、结构以及相互作用的分子），它们确实需要进行不同的研究。最后，我们通过考虑从实验室到临床转化的前景和挑战，讨论了 ncRNA 在临床实践中的相关性。
肾细胞癌中的细胞外囊泡
肾细胞癌 (RCC) 是最常见的肾癌类型。越来越多的证据表明，细胞外囊泡 (EV) 协调了 RCC 的肿瘤发生、转移、免疫逃避和药物反应中的多个过程。EV 是纳米大小的脂质膜结合囊泡，几乎所有类型的细胞都会分泌到细胞外环境中。大量生物活性分子（如 RNA、DNA、蛋白质和脂质）都可以通过 EV 传递，以进行细胞间通讯。因此，EV 的丰富内容是通过计算分析和实验验证进行生物标志物识别的诱人资源库。具有出色生物相容性和生物分布的 EV 是天然平台，可以对其进行设计以提供可行的 RCC 治疗药物输送策略。此外，EV 在 RCC 进展中的多方面作用也提供了实质性目标并促进了基于 EV 的药物发现，这将通过使用人工智能方法加速。本文综述了EVs在肾细胞癌发生、转移、免疫逃避、耐药等方面的重要作用，并展望了EVs在肾细胞癌中的应用前景，包括生物标志物识别、药物载体开发、药物靶标发现等。
MetaRLEC：用于发现大脑有效连接的元强化学习
近年来，通过计算分析功能性磁共振成像（fMRI）数据来发现大脑有效连接（EC）网络在神经科学和神经成像领域引起了广泛关注。然而，由于数据采集和处理过程中受到多种因素的影响，fMRI数据通常表现出高噪声和有限的样本特征，从而导致当前方法的性能不佳。在本文中，我们提出了一种基于元强化学习的新型大脑有效连接发现方法，称为MetaR-LEC。该方法主要包含三个模块：参与者、评论家和元评论家。MetaRLEC首先采用编码器-解码器框架：编码器利用转换器将嘈杂的fMRI数据转换为状态嵌入，解码器采用双向LSTM从状态中发现大脑区域依赖关系并生成动作（EC网络）。然后，批评网络评估这些动作，激励参与者在高噪音环境中学习更高回报的动作。最后，元批评框架促进历史状态动作对的在线学习，整合动作值神经网络和补充训练损失，以增强模型对小样本 fMRI 数据的适应性。我们对模拟数据和现实世界数据进行了全面的实验，以证明我们提出的方法的有效性。
自动驾驶的批判性指标：对最新状态的审查和适用性分析
摘要在公共道路上大规模的自动车辆部署有可能大大改变当今社会的运输方式。尽管这种追求是在几十年前开始的，但仍存在公开挑战，可靠地确保此类车辆在开放环境中安全运行。尽管功能安全是一个完善的概念，但测量车辆行为安全的问题仍然需要研究。客观和计算分析交通冲突的一种方法是所谓关键指标的开发和利用。当代方法在与自动驾驶有关的各种应用中利用了关键指标的潜力，例如用于评估动态风险或过滤大型数据集以构建方案目录。作为系统地选择此类应用程序的足够关键指标的先决条件，我们在自动驾驶的背景下广泛回顾了关键性指标，其属性及其应用的现状。基于这篇综述，我们提出了一个适合性分析，作为一种有条不紊的工具，可以由从业者使用。可以利用所提出的方法和最先进的审查状态选择涵盖应用程序要求的合理的测量工具，如分析的示例性执行所证明。最终，高效，有效且可靠的自动化车辆安全性能的测量是证明其可信赖性的关键要求。
使用AD8232和ESP32 的基于IoT的ECG 妊娠糖尿病：羊to式危机的中心 Xingnao Kaiqiao的影响（通过开口孔唤醒脑觉醒） 研究尼泊尔博卡拉学校的碳足迹 糖尿病中凝块形成风险的计算分析
极端的医疗状况，残疾和死亡可以通过早期症状诊断大大减少。早期诊断出与人体复杂器官（例如心脏）相关的疾病，医生需要复杂的仪器和工具。ECG是一种测量和记录心脏电活动的方法。可以通过监视放置在身体表面上的电极来感测。可以从心电图信号测量的基本信息是心率和心律。例如，成人的正常心率是每分钟60到100次，并且由于心肌的电活动而引起的特定膨胀和收缩模式。临床医生试图检测到电钟表中记录的任何异常模式的存在。心脏的每个电活动都有独特的波形。
卡尔加里大学
MDSC 301生物信息学讲师简介：Tatiana Maroilley，博士tatiana.maroilley@ucalgary.ca办公时间/回答学生电子邮件的政策，请注意，所有课程通讯必须通过您的@ucalgary电子邮件进行。 学生可以期望在48小时内通过@ucalgary电子邮件发送他们的电子邮件。 办公时间：星期二和星期三下午3-5pm教学助理：Suzanne Ferris（Suzanne.ferris@ucalgary.ca）Shreya Tomar（Shreya.tomar@ucalgary.ca）研究生助理：Rumika Mascarenhas：Rumika.mascarenhas@ucarenhas@ucalgary.ca Ca Ca Ca） 2024/04/08有关地点，请参见D2L星期一，星期三：10:30 AM-11:45AM先决条件/共同条件：300级的计算机科学中的6个单位（1.0全路等效）；或医学341；或300级生物科学中的6个单位（1.0全路等效）；或讲师的同意。 课程描述：此入门课程将使学生在研究环境中熟悉生物信息学。 要涵盖的主题包括对多摩管数据集的分析，生物信息学分析的设计，生物学数据的解释，实施不同平台的生物信息学管道以及对科学发现的传播。 总体主题生物信息学是由过程定义的字段；也就是说，所谓的应用生物信息学的一部分涉及计算分析，工具和算法的实际应用，以回答有关生物学的问题。 本课程将涵盖当代生物信息学中的一些主要流，特别关注高章中的测序分析。MDSC 301生物信息学讲师简介：Tatiana Maroilley，博士tatiana.maroilley@ucalgary.ca办公时间/回答学生电子邮件的政策，请注意，所有课程通讯必须通过您的@ucalgary电子邮件进行。学生可以期望在48小时内通过@ucalgary电子邮件发送他们的电子邮件。办公时间：星期二和星期三下午3-5pm教学助理：Suzanne Ferris（Suzanne.ferris@ucalgary.ca）Shreya Tomar（Shreya.tomar@ucalgary.ca）研究生助理：Rumika Mascarenhas：Rumika.mascarenhas@ucarenhas@ucalgary.ca Ca Ca Ca） 2024/04/08有关地点，请参见D2L星期一，星期三：10:30 AM-11:45AM先决条件/共同条件：300级的计算机科学中的6个单位（1.0全路等效）；或医学341；或300级生物科学中的6个单位（1.0全路等效）；或讲师的同意。课程描述：此入门课程将使学生在研究环境中熟悉生物信息学。要涵盖的主题包括对多摩管数据集的分析，生物信息学分析的设计，生物学数据的解释，实施不同平台的生物信息学管道以及对科学发现的传播。总体主题生物信息学是由过程定义的字段；也就是说，所谓的应用生物信息学的一部分涉及计算分析，工具和算法的实际应用，以回答有关生物学的问题。本课程将涵盖当代生物信息学中的一些主要流，特别关注高章中的测序分析。该课程的结构是在课堂环境中在已发表和原始数据的课堂环境中提供研究经验，从而强调将学生整合到生物信息学项目的实际方面以及生物信息学的解释
hplc 培训用于多语言人工智能的全面集成...
由于高效液相色谱 (HPLC) 理论概念的复杂性以及 HPLC 仪器的成本高昂性，将其培训整合到学术课程中仍然是一项挑战。对于以英语授课且英语是外语 (EFL) 的学生以及可能难以理解传统学习材料的学生来说，培训中的这一挑战更加复杂。本文介绍了一种用于沉浸式 HPLC 培训的开创性虚拟现实 (VR) 平台，该平台与能够提供多语言支持的对话智能人工智能 (AI) 化身相结合。这种方法为学生提供了一位随时可用的导师，以他们觉得舒服的任何语言进行自适应沉浸式学习实践。通过对伦敦大学学院化学研究生的调查评估了 AI 模型的有效性，并使用一系列评估指标对答案进行了计算分析。TF-IDF、BLEU 和 BERT 统计分析的评估表明，AI 化身在英语、西班牙语和德语方面具有出色的语言和教学表现，特别是在复杂概念解释方面，验证了多语言 AI 在教育领域支持的潜力。调查反馈显示，具有知识库的 AI 化身显著改善了 HPLC 的学习成果，参与者对其参与度和学习质量的评价高于传统方法。
非洲药物研发中心实施首个全自动 AI/ML 虚拟筛选级联
我们介绍了 ZairaChem，这是一种基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的工具，用于训练小分子活性预测模型。ZairaChem 是完全自动化的，需要的计算资源很少，并且适用于广泛的数据集，从全细胞生长抑制测定到药物代谢特性。该工具已在整体药物发现和开发 (H3D) 中心端到端实施，该中心是非洲领先的综合药物发现单位，之前没有 AI/ML 功能。我们利用了十多年来在疟疾和结核病药物发现研究中收集的内部数据，并建立了模型来预测 15 个关键检查点检测的结果。随后，我们在组织规模上将这些模型部署为虚拟筛选级联，以提高当前实验检测的命中率。我们展示了在合成和实验测试之前对化合物进行计算分析如何将进展率提高多达 40%。此外，我们证明了该方法可用于优先考虑化学系列中的小分子，并评估新化学型成功的可能性，从而促进有限实验资源的有效利用。该项目是 H3D 中心（一家在资源匮乏的环境中运营的研究中心）与 Ersilia 开源计划（一家致力于在全球南方建设数据科学能力的年轻科技非营利组织）之间首次开展的合作的一部分。
金属有机骨架的灵活性增强了气体分离并实现了量子筛选
摘要：柔性金属有机骨架 (MOF) 在外界刺激下会发生可逆的结构转变。某些 MOF 的一个有趣特性是它们能够响应特定客体而弯曲，从而实现选择性分离。在这里，我们介绍了 MUF-15-OMe ([Co 6 (μ 3 -OH) 2 (ipa-OMe) 5 (H 2 O) 4 ])，它是 MUF-15 的一种变体，由通过 5-甲氧基间苯二甲酸酯 (ipa-OMe) 配体连接的六核钴 (II) 簇组成。MUF-15 本身具有间苯二甲酸酯连接基，在吸收常见气体时不灵活。另一方面，MUF-15-OMe 在压力低于 1 bar 时会弯曲 CO 2 和 C2 烃类等气体，这由其气体吸附等温线中的不同步骤揭示。计算分析表明，潜在机制涉及骨架连接体中羧基之一的部分分离。通过在多元骨架中用间苯二甲酸酯配体替换部分 ipa-OMe，可以调节诱导骨架动力学所需的气压。MUF-15-OMe 的弯曲为吸附特定的额外气体分子打开了空间。这增强了 CO 2 和 N 2 的分离，并使得通过量子筛分能够区分 H 2 和 D 2。通过清楚地说明灵活性如何区分气体混合物，这项研究为使用动态 MOF 进行具有挑战性的分离奠定了基础。