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World File Search System输入线
NC12S0A0VH15PN A - Mouser Electronics
请勿在未接地输出引脚的情况下将输入引脚接地。此连接可能允许输出引脚和地面之间出现非 SELV 电压。当所有输入均为 ELV 时，电源模块具有超低电压 (ELV) 输出。此电源模块未内置保险丝。为实现最佳安全性和系统保护，强烈建议使用输入线保险丝。安全机构要求在未接地的引线上安装最大额定值为 50A 的保险丝。根据最大浪涌瞬态能量和最大输入电流，可以使用额定值较低的保险丝。焊接和清洁注意事项 焊接后清洁通常是电路板或系统进行电气测试之前的最终电路板组装过程。清洁和/或干燥不充分可能会降低电源模块的可靠性，并严重影响成品电路板组装测试。充分清洁和/或干燥对于非封装和/或开放式框架型电源模块尤其重要。如需有关适当的焊接和清洁程序的帮助，请联系 Delta 的技术支持团队。
蛋白质特异性de的变压器神经网络...
蛋白质靶标的药物发现是一个非常费力，漫长且昂贵的过程。机器学习方法，尤其是深层生成网络可以大大减少开发时间和成本。然而，大多数方法意味着蛋白质粘合剂的先验知识，其物理化学特征或蛋白质的三维结构。这项工作中提出的方法生成具有预测能力结合靶蛋白的新分子，仅依靠其氨基酸序列。，我们将靶标特异性药物设计视为氨基酸“语言”和简化分子输入线进入系统表示分子的转化问题。为了解决这个问题，我们应用了变压器神经网络体系结构，这是一种序列转导任务的最新方法。变压器基于一种自我发项技术，该技术允许按顺序捕获项目之间的远程依赖性。该模型具有结构性新颖性的逼真的多样化化合物。药物发现中使用的计算出的物理化学特性和常见的指标属于合理的药物相似的值范围。
鉴定PPA1抑制剂候选物，以重新利用癌症医学
缩写：Acpype，Antchamber Python Parser界面；助理，吸收，分布，代谢，排泄和毒性； ATP，三磷酸腺苷； cAMP，环状AMP，腺苷3'，5' - 环状单磷酸盐； DCCM，动态交叉相关矩阵；涂料，离散优化的蛋白质能； DSSP，定义蛋白质的二级结构；美国食品和药物管理局FDA； FEL，自由能景观； GTP，三磷酸鸟嘌呤； Lincs，线性约束求解器； MD，分子动力学； mmpbsa，分子力学泊松 - 玻尔兹曼表面积； NPT，恒定数量的颗粒，系统压力和温度； NVT，恒定颗粒数，系统体积和温度； PCA，主成分分析； PDB，蛋白质数据库； PI，无机磷酸盐； PME，粒子网埃瓦尔德； PPA1，无机焦磷酸酶1; PPI，无机焦磷酸盐； RG，回旋半径； RMSD，均方根偏差； RMSF，根平方波动； SEM，平均值的标准误差；微笑，简化的分子输入线进入系统。
必须安全：分子设计的新框架
分子设计包括构建具有期望特征的分子，是计算药物发现中的关键任务。o ly需要保存某些SCA ot olds或核心化学子结构，它们是设计过程的骨干，保留这些群体的动机和约束通常源于它们在分子生物学活性中的关键作用。然而，当依靠传统的分子弦表示（例如简化的分子输入线进入系统（Smiles））等传统分子字符串表示时，对这种约束的不利可能性可能具有挑战性。尽管微笑在化学和药物发现中起着至关重要的作用，但它无法提供分子亚结构的连续代表。这种限制阻碍了任务，例如将结构添加到分子的旧片段并连接碎片，从而限制了其在改善潜在药物候选物的有用性，尤其是在铅优化效果期间。应对这些挑战需要开发分子增强的线符号，该分子可以保留分子sca o的完整性和片段的完整性，同时又具有从头分子设计的差异。
课程方案和B.E.的课程提纲（AI＆ML） 课程方案和B.E.的课程提纲（COE）
Atomic and Molecular spectroscopy: Introduction to spectroscopy, principles of atomic absorption, flame emission spectrophotometry and ICP-AES (Inductively Coupled Plasma- Atomic Emission Spectroscopy), Quantification by calibration method, Jablonski diagram, fluorescence and phosphorescence, Beer-Lambert's Law, principle and applications of UV- Vis and IR光谱法。电化学：电化学，离子移动性，导电滴定，现代电池的背景：PB-ACID和LI ION电池，腐蚀及其保护。水处理和分析：水质的生理化学参数，水软化的外部和内部方法：碳酸盐，磷酸盐，磷酸盐，卡尔贡和胶体调节，沸石工艺，离子交换过程，用于家用的水的处理，用于家用的水，脱水的咸水：反向渗透和电力。燃料：燃料，热量价值，叶烷和辛烷值的分类，替代燃料：生物柴油，供电酒精，合成汽油，燃料电池：H2生产和储存，水分裂，火箭推进剂。聚合物的化学：聚合物的分类，聚合物的策略，分子量计算，日常生活中的聚合物，进行，无机和可生物降解的聚合物。化学中的计算机：微笑简介（简化的分子输入线 - 输入系统）：方法和编码规则，微笑符号符号化学结构互换及其应用。实验室工作
课程方案和B.E.的课程提纲（AI＆ML）课程方案和B.E.的课程提纲（COE）课程方案和B.E.的课程提纲（COE）
原子和分子光谱法：光谱概论，原子吸收原理，火焰发射分光光度计和ICP-AE（电感性耦合等离子体 - 原子 - 原子发射光谱），通过校准方法的定量，Jablonski图和荧光，杂物和磷酸化法和princlosisclies and princlosisce and Principers and Principers and Principers and-Loctiati光谱法。电化学：电化学，离子移动性，导电滴定，现代电池的背景：PB-ACID和LI ION电池，腐蚀及其保护。水处理和分析：水质的生理化学参数，水软化的外部和内部方法：碳酸盐，磷酸盐，磷酸盐，卡尔贡和胶体调节，沸石工艺，离子交换过程，用于家用的水的处理，用于家用的水，脱水的咸水：反向渗透和电力。燃料：燃料，热量价值，叶烷和辛烷值的分类，替代燃料：生物柴油，供电酒精，合成汽油，燃料电池：H2生产和储存，水分裂，火箭推进剂。聚合物的化学：聚合物的分类，聚合物的策略，分子量计算，日常生活中的聚合物，进行，无机和可生物降解的聚合物。化学中的计算机：微笑简介（简化的分子输入线 - 输入系统）：方法和编码规则，微笑符号符号化学结构互换及其应用。实验室工作
HyGNN：通过超图神经网络预测药物间相互作用
摘要 — 药物间相互作用 (DDI) 可能会妨碍药物的功能，在最坏的情况下，它们可能导致药物不良反应 (ADR)。预测所有 DDI 是一个具有挑战性且至关重要的问题。大多数现有的计算模型整合了来自不同来源的以药物为中心的信息，并将它们作为机器学习分类器中的特征来预测 DDI。然而，这些模型失败的可能性很高，尤其是对于所有信息都不可用的新药。本文提出了一种新的超图神经网络 (HyGNN) 模型，该模型仅基于适用于任何药物的简化分子输入线输入系统 (SMILES) 药物串来解决 DDI 预测问题。为了捕捉药物化学结构的相似性，我们从从 SMILES 字符串中提取的药物化学子结构创建了一个超图。然后，我们开发了 HyGNN，它由一个基于注意力机制的新型超图边缘编码器组成，以获得药物作为超边的表示，以及一个解码器来预测药物对之间的相互作用。此外，我们进行了大量实验来评估我们的模型，并将其与几种最先进的方法进行比较。实验结果表明，我们提出的 HyGNN 模型可以有效预测 DDI，并且令人印象深刻地超越基线，最大 F1 得分、ROC-AUC 和 PR-AUC 分别为 94.61%、98.69% 和 98.68%。最后，我们表明我们的模型也适用于新药。索引术语 — 药物-药物相互作用、图神经网络、超图、超图神经网络、超图边缘编码器
量子机学习预测药物发现中的ADME-TOS
摘要：在药物发现范式中，新化学实体的吸收，分布，代谢和排泄物（ADME）和毒性特性的评估是最关键的问题之一，这是一个耗时的过程，非常昂贵，并且在药品R＆d中构成了非常昂贵的挑战。近年来，人工智能（AI），大数据和云技术等新兴技术引起了人们的极大关注，以预测分子的ADME和毒性。目前，量子计算和机器学习的混合物几乎在从化学到生物医学和几个工程学科的几乎每个领域都引起了人们的关注。量子计算机有可能通过降低与药物发现过程相关的开发成本和时间来实现高通量实验技术和筛选数十亿分子的进步。是出于量子内核方法的效率，我们提出了一个量子机学习（QML）框架，该框架由具有基于内核的量子分类器的经典支持向量分类器算法组成。为了证明所提出的QML框架的可行性，简化的分子输入线进入系统（Smiles）基于符号的字符串螺丝核与量子支持矢量分类器结合使用，用于评估化学/药物ADME ADME ADME-TOX特性。建议的量子机学习框架将通过大规模模拟进行验证和评估。在制药行业所提出的框架的部署对于做出最佳决策将非常有价值。基于我们来自数值模拟的结果，与经典同行相比，量子模型在接收器操作特征曲线（AUC ROC; 0.80-0.95）的曲线下获得了最佳性能，以预测针对小分子的ADME-TOX数据集的结果，具有不同的特征。
AI驱动的高性能聚合物的发现...
图1：我们的电池信息工作流程。数据收集管道：我们收集有机负电极相对于不同电荷载体（正电极材料）的有机负电极的微笑（简化的分子输入线进入系统）。10，这是微笑字符串到数字格式的连接版本。b架构我们的多任务机器学习（MT-ML）预测指标。MT-ML模型经过训练，以预测不同电池组件的多种属性。使用Selector-vector代表荷载体（正电极材料），性质和有机材料类（聚合物/分子）的变化。指纹与选择矢量串联，并用作MT-ML模型的输入。灰色版本的灰色代表模型的输入，较暗版本代表输出。通过将多个MT-ML模型的输出作为输入，在Holdout数据集中培训的 C META学习者。 元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。 d最后，逆设计方法被授予。 我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。 我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。 我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。C META学习者。元学习模型的输出是属性值（电压和特定容量）。d最后，逆设计方法被授予。我们采用一些参考有机材料，这些材料表现出更高的电池性能或更高的稳定性或生物降解性。我们迭代地添加氧化还原活跃的部分或在有机材料的不同位置取代元素和键，以创建数百万个有机材料的库。我们通过使用拟议的元学习模型来筛选具有较高电压和特定能力的潜在候选者。
一些天然抗高血压药用植物化合物的生物信息学分析作为有希望的血管紧张素转换酶抑制剂
3 尼日利亚阿贝奥库塔联邦农业大学园艺系 摘要 血管紧张素转换酶 (ACE) 抑制一直是抗高血压药物开发的一条有希望的途径。我们的研究使用计算机模拟方法调查了来自六种药用植物（Allium sativum L.、Zingiber officinale Roscoe、Acalypha godseffiana Mast.、Moringa oleifera Lam.、Vernonia amygdalina Delile 和 Rauvolfia vomitoria Afzel.）的生物活性化合物对 ACE 的抑制潜力。筛选了三十一 (31) 种生物活性化合物，同时使用雷米普利和依那普利作为对照药物。从 PubChem 在线服务器获得了生物活性化合物和对照药物的 3D 结构和规范简化分子输入线输入系统 (SMILES)。使用 SwissADME 在线服务器和 AutoDock Vina 软件对生物活性化合物进行药物相似性评估，并对成功化合物进行蛋白质-配体对接。还进行了 ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）分析，以评估命中配体是否适合进一步药物开发。在筛选的 31 种化合物中，17 种至少通过了药物相似性判定的五条标准规则中的四条，而对照药物（雷米普利和依那普利）未通过其中一条规则。 Ajmaline、芹菜素、槲皮素、Cryptolepine、木犀草素、羟基维诺内酯、山奈酚和维诺达洛尔的结合能分别为 -9.6 kcal/mol、-8.7 kcal/mol、-8.5 kcal/mol、-8.4 kcal/mol、-8.4 kcal/mol、-8.3 kcal/mol、-8.3 kcal/mol 和 -7.8 kcal/mol，高于雷米普利和依那普利（-7.6 kcal/mol 和 -7.5 kcal/mol）。较高的结合能和结合相互作用的稳定性表明这些命中配体是针对 ACE 的潜在抗高血压药物。然而，需要进行湿实验室实验研究来验证这些化合物的抑制活性并阐明其作用机制。关键词：植物化合物、结合亲和力、高血压、靶蛋白、药用植物 *通讯作者电子邮件：fawibeoo@funaab.edu.ng 简介 高血压，俗称高血压，是影响人类最常见的疾病之一