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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
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
肽抑制剂和荧光探针，用于选择性抑制和标记第XIIIA转谷氨酰胺酶
摘要：第XIIIA（FXIIIA）是一种主要治疗兴趣的转谷氨酰胺酶，这是由于其在血液凝结级联反应中的重要作用而发展抗凝剂。虽然已经报道了许多FXIIIA抑制剂，但由于缺乏代谢稳定性和对转谷氨酰胺酶2（TG2）的选择性低，因此未能达到临床评估。此外，用于研究FXIIIA活性和定位的化学工具非常有限。为了消除这些缺点，我们设计，合成和评估了21个新型FXIIIA抑制剂的库。亲电战争头，接头长度和疏水单位在小分子和肽支架上有所不同，以优化同工酶的选择性和效力。然后，将先前报道的FXIIIA抑制剂改编成具有若丹明B部分的探针设计，从而产生创新的KM93作为首次已知的溶液探针，旨在选择性地标记具有较高功能的活性FXIIIA（k Inact / k Inact / k I = 127,300 m-1-1-1-5-5-5）。探针KM93在骨髓巨噬细胞中促进了荧光显微镜研究，在细胞培养中标记具有较高效率和选择性的FXIIIA。这些新型抑制剂和探针的结构 - 活动趋势将有助于对活动，抑制和定位FXIIA的未来研究。
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-
