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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
第一章区块链技术概述
第一章区块链技术概述 1. 人工智能AI，区块链Blockchain，云计算Cloud 和数据科学Data Science。 人工智能：生产力变革。大数据：生产资料变革。区块链：生产关系变革。 2. 可信第三方： 交易验证，交易安全保障，历史记录保存->价格昂贵，交易速 度嘛，欺诈行为。 区块链： 去中心的清算，分布式的记账，离散化的支付。任 何达成一致的无信任双方直接交易，不需要第三方中介。注意：信用破产，绝 对中心化，不透明无监管。 3. 区块链： 用于记录比特币交易账目历史的数据结构，每个区块的基本组成都 由上个区块的散列值、若干条交易及一个调节数等元素构成，矿工通过工作量 证明来维持持续增长、不可篡改的数据信息。区块链又称为分布式账本，是一 种去中心化的分布式数据库。 区块链技术 是在不完全可信的环境中，通过构建 点对点网络，利用链式数据结构来验证与存储数据，借助分布式共识机制来确 定区块链结构，利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全，利用由自动化 脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据。 4. 体系结构：数据层： 封装了区块链的底层数据存储和加密技术。每个节点存 储的本地区块链副本可以被看成三个级别的分层数据结构：区块链、区块、区 块体。每个级别需要不同的加密功能来保证数据的完整性和真实性。 网络层： 网格网络，权限对等、数据公开，数据分布式、高冗余存储vs 轴辐网络，中央 服务器分配权限，多点备份、中心化管理。 共识层： 能够在决策权高度分散的 去中心化系统中使得各节点高效地针对区块数据的有效性达成共识。出块节点 选举机制和主链共识共同保证了区块链数据的正确性和一致性，从而为分布式 环境中的不可信主体间建立信任关系提供技术支撑。 激励层： 经济因素集成到 区块链技术体系中，包括经济激励的发行机制和分配机制等。公有链：激励遵 守规则参与记账的节点，惩罚不遵守规则的节点，使得节点最大化自身收益的 个体理性行为与保障去中心化的区块链系统的安全和有效性的整体目标相吻合， 整个系统朝着良性循环的方向发展。私有链：不一定激励，参与记账的节点链 外完成博弈，通过强制力或自愿参与记账。 合约层： 封装区块链系统的各类脚 本代码、算法以及由此生成的更为复杂的智能合约。数据、网络和共识三个层 次作为区块链底层“虚拟机”分别承担数据表示和存储、数据传播和数据验证功能， 合约层建立在区块链虚拟机之上的商业逻辑和算法，是实现区块链系统灵活编 程和操作数据的基础。智能合约是一个在计算机系统上，当一定条件被满足的 情况下，可以被自动执行的合约（程序）区块链上的智能合约，一是数据无法 删除、修改，保证了历史的可追溯，作恶成本很高，其作恶行为将被永远记录； 二是去中心化，避免了中心化因素的影响。 应用层： 区块链技术是具有普适性 的底层技术框架，除可以应用于数字加密货币外，在经济、金融和社会系统中 也存在广泛的应用场景。 5. 区块链特征 ：去中心，去信任；开放，共识；交易透明，双方匿名；不可篡 改，可追溯。 区块链分类： 公有链： 无官方组织及管理机构，无中心服务器， 参与的节点按照系统规则自由接入网络、不受控制，节点间基于共识机制开展 工作。 联盟链： 由若干机构联合发起，介于公有链和私有链之间，兼具部分去 中心化的特性。 私有链： 建立在某个组织内部，系统的运作规则根据组织要求 设定，修改甚至是读取权限仅限于少数节点，同时仍保留着区块链的真实性和 部分去中心化特征。 无许可区块链： 一种完全去中心化的分布式账本技术，允 许节点自由加入和退出，无需通过中心节点注册、认证和授权，节点地位平等， 共享整个账本。 许可区块链： 存在一个或多个具有较高权限的节点，可以是可 信第三方，也可以是协商制定有关规则，其他节点只有经过相应授权后才可访 问数据，参与维护。 6. 数字货币：区块链1.0 旨在解决交易速度、挖矿公平性、能源消耗、共识方 式以及交易匿名等问题，参照物为比特币（BTC）。区块链2.0 旨在解决数据隐 私、数据存储、区块链治理、高吞吐量、域名解析、合约形式化验证等问题， 参照物为以太坊（ETH）。
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
利用合成树突状肽靶向 G-四链体 DNA
G-四链体 (G4) 是一种非规范的 DNA/RNA 结构，在 DNA 复制、 1 a 重组、 1 b 转录调控、 1 c 维持基因组稳定性 1 d 和衰老中发挥重要作用。 1 e G4 形成序列遍布整个人类基因组，但它们在端粒、 2 a 免疫球蛋白转换区 2 b 和原癌基因启动子中最为普遍。 2 c 端粒酶活性在大多数人体细胞中受到抑制，干细胞和淋巴细胞除外， 3 a 但在大多数肿瘤细胞中上调。 3 b 未折叠的单链 DNA 是最佳端粒酶活性所必需的；而 G-四联体的形成会抑制端粒酶活性。 4 因此，G4 结构被认为是阻止
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-