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探索疟疾寄生虫表面蛋白以设计高度免疫原性的多雌性亚基疫苗用于恶性疟原虫
背景：在热带和亚热带国家的人们中，疟疾仍然是数十年来的主要健康问题。恶性疟原虫是引起严重疟疾并应对主要死亡率的关键物种之一。此外，该寄生虫对所有推荐药物和疗法的人产生了抵抗力。因此，迫切需要采用可靠疫苗的形式采取预防措施，以实现疟疾自由世界的目标。表面蛋白是亚基疫苗开发的可取选择，因为它们是由宿主免疫细胞迅速检测和参与的。此外，丰富的表面或膜蛋白可能会导致疫苗诱导的抗体对病原体的调整。结果：在我们的研究中，我们列出了文献中所有这些表面蛋白，这些蛋白可能在功能上很重要且对于疟原虫的感染和免疫逃避至关重要。八个质子表面和膜蛋白来自前肌细胞和红细胞阶段。使用免疫信息工具预测了这些蛋白质的三十七个七个表层（B-细胞，CTL和HTL表位），并与合适的肽接头一起设计疫苗构建体。tlr -4激动剂肽佐剂，然后是Padre序列和EAAAK接头。TLR -4受体与构造的预期模型结构对接。在模拟的生理环境下，发现疫苗和TLR -4的复合物，最低的能量-1514。结论：这项研究提供了一种新型的多源构建体，可以进一步利用，以开发疟疾的有效疫苗。
用生成AI创建数据以进行安全模拟
几乎每个组织都希望增强其做出数据驱动决策的能力。但是，由于其数据的敏感，私人和受监管的性质，许多人无法解锁这些功能。使用生成AI，组织可以设计高度逼真但模拟的数据来测试和验证系统，而无需依赖敏感生产数据的使用。合成数据也可以与现有数据集配对，以提供更完整的图片并说明各种需求，例如模拟罕见事件或支持预测分析。
计费代码6717-01-P
太平洋天然气公司建议将下部的Feeley Lake Dam（Carr Lake）波峰恢复到其原始的设计高度，并相关的上游脚趾以及对上游坡度的保护增强。第39条所需的最小流量的差异是为了促进工作的必要条件。批准差异将使被许可人从下部的Feeley大坝释放的流量从每秒0.5立方英尺（CFS）目标的流量减少到0.4 cfs目标，并将允许的最小流量从0.2 cfs减少到0.1 cfs。所述的流量减少将于2025年6月1日至2025年11月30日发生。
建立在岩石上的水坝下的灌浆窗帘的设计
灌浆长期以来一直被用作地面改进技术，以减少岩石质量的渗漏。灌浆窗帘通常在大坝下建造，作为防止水库泄漏的障碍。到目前为止，大坝下的灌浆窗帘主要是使用经验设计方法设计的。但是，经验方法有其局限性。通常，“拇指规则”的用法使设计高度取决于设计师的体验。缺乏经验会导致不足或过度保守的灌浆窗帘。例如，经验方法采用的灌浆过程的停止标准可能会导致长时间的灌浆时间，从而变得效率低下。此外，高灌浆压力可能会导致岩石的意外变形并打开新的泄漏路径。
飞机及其制造系统：从早期需求到全球设计
摘要。飞机制造系统的设计高度依赖于飞机本身的设计。在本研究中，我们提出了一种基于概念建模和优化方法的方法，该方法可以考虑飞机设计对其装配线设计的影响。我们首先在真实的工业用例环境中引出早期需求。使用面向目标的需求工程，我们强调系统之间的依赖关系以及必须优化才能获得最佳全局系统的关键元素。然后，基于概念模型和操作研究，我们介绍了我们开发的工具，以支持最佳整体系统的开发。我们分析了在不同飞机设计上进行的实验，并确定并总结了从这次经验中吸取的教训。
Blueprint-Medicines 收购 Lengo-Therapeutics。......
Blueprint Medicines 首席执行官 Jeff Albers 表示：“收购 Lengo Therapeutics 进一步加强了我们推进精准肿瘤治疗的承诺，特别是扩大了我们为 EGFR 驱动的肺癌患者改变治疗方案的机会。Lengo 团队在设计高度选择性的治疗候选药物方面做了大量工作，该药物专门针对 EGFR 外显子 20 肺癌患者的需求，包括具有治疗或预防脑转移的潜力。凭借我们综合的精准治疗研究、开发和商业能力，Blueprint Medicines 完全有能力将这种化合物推向临床，并实现我们的目标，即显著推进对 EGFR 外显子 20 插入突变的 NSCLC 患者的治疗。”
采用离散时间量子行走的量子直接通信协议
摘要 量子行走的独特特征，例如行走者可以处于位置空间的叠加中并与位置空间纠缠，提供了固有的优势，可以利用这些优势来设计高度安全的量子通信协议。这里，我们提出了两种量子直接通信协议，一种量子安全直接通信协议和一种使用周期离散时间量子行走的受控量子对话 (CQD) 协议。所提出的协议对于各种攻击（例如拦截重发攻击、拒绝服务攻击和中间人攻击）是无条件安全的。此外，与基于量子位的 LM05/DL04 协议相比，所提出的 CQD 协议被证明可以无条件地抵御不受信任的服务提供商，并且这两种协议都对拦截重发攻击更安全。
机器学习在药物开发中的应用
由于当今可用的生物和医学数据量巨大，加上成熟的机器学习算法，现在可以设想设计高度自动化的药物开发流程。这些流程可以指导或加速药物发现；更好地了解疾病和相关的生物现象；帮助规划临床前湿实验室实验，甚至未来的临床试验。这种药物开发过程的自动化可能是解决制药公司目前面临的生产率低问题的关键。在本次调查中，我们将特别关注两类方法：顺序学习和推荐系统，它们是活跃的生物医学研究领域。2019 作者。由 Elsevier BV 代表计算和结构生物技术研究网络出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons. org/licenses/by/4.0/）。
通过空间明确的可再生能源部署的政策决策支持实际上最佳替代方案
摘要设计高度可再生的电力系统涉及许多有争议的决策，例如在哪里定位生成和传输能力。然而，通常使用成本限制能源系统模型的单一结果来告知计划。这将带来更多的替代结果，例如，这可能会避免在任何一个地区的技术能力浓度。为了探索这种替代方案，我们开发了一种生成空间显式的，实际上最佳结果（孢子）的方法。将孢子应用于意大利，我们发现只有光伏和存储技术是到2050年到2050年脱碳的重要组成部分。其他决定，例如定位风能，可以选择可选的功能。大多数替代性配置对成本和需求不确定性不敏感，而应对不利天气，需要过多的可再生能力产生和存储能力。对于政策制定者来说，该方法可以提供空间详细的电力系统转换选项，从而实现在政治上可以接受的决策。
通过结合机器学习和超高通量筛选
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学的核心目标，但通常会因崎,、膨胀的蛋白质搜索空间和昂贵的实验而阻碍优化。在这项工作中，我们提出了电信，这是一种将进化和实验数据融合到设计多种蛋白质变体文库的ML框架，并采用它来改善核酸酶酶的催化活性，从而降解在慢性伤口上积累的生物膜。在使用触觉和标准定向进化（DE）方法的多轮高通量实验（并行）之后，我们发现我们的方法发现，与DE相比，最高表现的酶变体明显更好，在发现多样化的高级活动性变体方面具有更好的命中率，甚至无法使用高强度的初始实验数据来设计高度，甚至能够设计出高度的初始实验数据。我们发布了一个55K核酸酶变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一，以推动ML引导设计的进一步进展。