今天给大家介绍的是韩国科学技术学院Sungsoo.ahn等人在NeurIPS2020上发表了一篇名为“Guiding Deep Molecular Optimization with Genetic Exploration”的文章。从头开始的分子设计试图在化学空间中寻找具有理想性质的分子。最近，深度学习作为一种很有前途的解决这一问题的方法得到了相当多的关注。在这篇文章中，作者提出了一个简单而新颖的框架——遗传专家指导学习(GEGL)，该框架通过训练深度神经网络(DNN)产生高回报的分子。作者的主要想法是设计一个遗传专家改进程序，产生高质量的目标，模仿学习的DNN。通过实验表明，GEGL显著改进了最先进的方法。
今天给大家介绍的是2020年1月在Journal of Medicinal Chemistry上发表的综述“Application of Negative Design To Design a More Desirable Virtual Screening Library”。在药物研发前期，先导化合物的发现和优化与筛选化合物库的质量息息相关。为了提高研发成功率，降低不必要成本，一系列旨在筛去含有不期望性质或结构的化合物规则或模型被开发并应用，这类设计被称为“负向设计”（Negative Design）。本综述对负向设计的三个方面：类药性（Drug-likeness）、频繁命中化合物（Frequent hitters）和毒性（Toxicity）进行简单介绍，同时对现常用的模型或规则和其未来发展方向进行讨论分析。
今天介绍的 是北京大学深圳研究生院与密歇根州立大学合作发表在Nature Communications的一篇文章。
今天为大家介绍的是来自Fengqi You团队的一篇论文。计算机辅助的新型分子和化合物设计是一项具有挑战性的任务，可以通过量子计算（QC）来解决。在这里，作者使用了量子计算辅助学习和优化技术，用于分子性质预测和生成任务。所提出的概率能量基深度学习模型是在QC的支持下以生成式训练方式进行训练，生成了分子的稳健潜在表示。同时，所提出的基于数据驱动的QC优化框架通过利用基于能量的模型捕获的结构-性质关系，在目标化学空间中进行有导向性的导航。
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如果原始排放清单分辨率小于模拟网格分辨率的话，可以通过此教程直接进行时间分配和物种分配来节省空间分配的时间。但是如果原始排放清单和模拟网格分辨率差距不大的时候，使用此教程来制作的排放清单可能会存在一些条带。因此，在原始排放清单和模拟网格分辨率差距不大的情况下，建议按照coarse_emission_2_fine_emission.py的流程先进行空间分配。
•程序提供了power和industry两个部门的垂直分配方案，分别是profile-industry.csv和profile-power.csv，用户也可以按照已提供的两个文件格式自定义垂直分配系数。
1、TCGA的tumor和normal是表达数据里自带的，因此不需要特地下载临床信息，但是如果需要筛选样本，如特定的癌症亚类或相关的信息就需要临床信息
在TCMSP中选择“Herb name”检索得到海藻、黄 芪、丹参、熟地黄、鱼腥草、荆芥穗的分子ADME参数信 息，由于该数据库尚未收录牡蛎相关的分子信息，故通 过查阅文献得到牡蛎相关的成分，并在TCMSP中选择 “Chemical name”得到这些成分的ADME参数信息。 然后根据每个分子的口服生物利用度（OB）和类药性 (DL)筛选出肾病Ⅲ号方中各中药可能的活性成分。
3 . 二元变量 的 相似度 计算方法 : 使用 区间标度变量 求样本间距离的方式 处理二元变量 , 误差很大 , 因此这里引入 二元变量可能性表 , 来计算样本的二元变量属性的相似度 ;
2022年9月，安进药物产品技术部的Prashant Agarwal等人在Drug Discov Today发表文章Trends in small molecule drug properties: A developability molecule assessment perspective，分析了1900-2020年期间，FDA批准的口服小分子药物的特性变化。本文可为药物研发团队的开发决策提供参考。
有机小分子药物设计中，很多小分子候补化合物往往具有很好的in vitro活性，但是一旦进入下一步动物实验的时候，in vivo的药理活性常常得不到很好的结果。往往当出现这种情况的时候，就涉及到药代动力学范畴，比如透膜性，代谢稳定性等除了小分子候补药物与靶蛋白结合能力以外必须要考虑的问题。尤其是口服的化合物，口服后需要考虑如何被消化器官吸收，如何通过细胞膜到达细胞内部发挥作用等等问题。
在cocos2d中,CCNode是最基本的显示对象. 在3.0后的新版本中CCNode继承自CCResponder类,可以响应用户的交互事件(点击,触摸等),也正由于这个原因,在新版本中去除了CCLayer(在旧版本中响应用户的交互). CCNode 在cocos2d中的重要性类似于UIView之于UIKit.
如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中，是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构，本章将会面对一个实质性问题，学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。
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今天给大家介绍的是纽约大学于2021年5月26日发表在Nature Communications的一篇论文，作者引入了一个遮掩图模型（masked graph model，MGM），它通过捕获未观察到的节点（原子）和边（键）上的条件分布来学习图上的分布，通过迭代遮盖和替换初始化图的不同部分来训练并从中采样，并利用GuacaMol 分布学习基准评估QM9和 ChEMBL数据集上的表现。该模型优于先前提出的基于图的方法，并且与基于 SMILES 的方法可比。最后，作者展示了MGM模型生成具有指定属性所需值的分子，同时保持与训练分布的物理化学相似性。
今天给大家介绍一篇最近发表在Journal of Chemical Information and Modeling 上的文章。在文章中，作者通过分子图条件变分自动编码器（MGCVAE）来生成具有指定特性的分子，并进行了多目标优化，以同时满足两个目标特性。
层次时间序列预测是工业界非常常见的一个应用场景。当要预估的时间序列之间存在层次关系，不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时，就需要利用层次时间序列预测方法解决。设想这样一种场景，我们作为政府负责旅游业的部门，需要预测出澳大利亚每个月的旅游人数，同时还需要预测澳大利亚每个州的旅游人数，以及每个州中每个区的旅游人数。如果澳大利亚包括10个州，每个州包括5个地区，那么总共需要预测1+10+50个时间序列。而这50个时间序列是存在关系的，即澳大利亚总旅游人数=10个州旅游总人数，同时每个州旅游总人数=这个州下5个地区旅游总人数。这就形成了一个类似于下面这样的层次结构：
今天为大家介绍的是来自Jan Kihlberg团队的一篇论文。分子变色龙具有一种灵活性，使它们能够根据环境的属性动态地遮蔽或暴露极性功能团。尽管分子变色龙的概念早在1970年就已引入，但自2010年代以来，随着药物发现越来越多地关注新的化学方式，对它们的兴趣显著增长。这些新的化学方式包括环状肽、大环和蛋白水解靶向嵌合体，它们都位于远离传统小分子药物的化学空间。药物的口服吸收需要细胞渗透性和水溶性。将这些属性以及强效的靶标结合引入到更大的新方式中，比对传统小分子药物来说是一个更加艰巨的任务。变色龙适应不同环境的能力可能对成功至关重要。
实现源码如下： 这里使用了 CV_TM_SQDIFF 算法，调用方法为 cv.TM_SQDIFF
运行可执行程序后，当输入 2号信号时，调用自定义方法将quit置为1，跳出while循环
Fast Prediction of Lipophilicity of Organofluorine Molecules: Deep Learning-Derived Polarity Characters and Experimental Tests
在六月中旬高考结束之后，万千学子迎来了他们人生中最长也是最无忧无虑的假期，到了八月底九月初，他们将踏上人生的一段重要旅程——大学。
随着王者荣耀与吃鸡的游戏全民化，匹配也深入人心，对于多人竞技游戏，通常是多个人组成一组对抗对面的多个人，队伍的输赢跟你匹配的队友有密切的关系，也正是由于这种机制，很多人吐槽系统分给自己的队友真的是垃圾，一顿操作猛如虎，一看战绩0-5。一般来说，现在的匹配系统考虑的因素还算全面，之所以遇到垃圾队友，跟自己的关系很大，电子竞技，菜是原罪。
导读：激励，是一种有效的领导方法，它能直接影响员工的价值取向和工作观念，激发员工创造财富和献身事业的热情。无疑，华为在这方面做的就比较成功。他们有什么样的妙招？在华为近期的激励导向和激励原则汇报会上，
对眼无刺激和和损伤；对皮肤有极轻微刺激，长时间直接皮肤接触可致皮炎，毛囊炎或痤疮。
DBMS 采用某种数据模型进行建模，提供了在计算机中表示数据的方式，其包括，数据结构、数据操作、数据完整性三部分。在关系模型中，通过关系表示实体与实体之间的联系，然后基于关系数据集合进行数据的查询、更新以及控制等操作同时对数据的更新操作进行实体完整性、参照完整性、用户自定义完整性约束。而在前期，通过关系代数和逻辑方式（关系演算）表示对关系操作的能力，而后出现了 SQL 语言，其吸纳了关系代数的概念，和关系演算的逻辑思想
Attention机制通俗的说，对于某个时刻的输出y，它在输入x上各个部分上的注意力，这里的注意力也就是权重，即输入x的各个部分对某时刻输入y贡献的权重，在此基础上我们先来简单理解一下Transformer模型中提到的self-attention和context-attention
主程序是 asset-allocation.mlx, 这是 Maltab 里面的 Live Script 的格式 (如下图)，类似于 Python 的 Jupiter Notebook。( Matlab 2015 之后的版本才能用)
在监控软件中，单纯形算法可是大有作为，尤其是在资源分配、任务调度和性能优化等领域。并且在解决线性规划问题方面可是一把好手，能够找到在约束条件下目标函数的最优解。
inbreeding coefficient，中文翻译为近交系数，近婚系数，近亲交配系数等等，用大写字母F表示。要理解这个概念，首先要搞清楚”近亲”的定义。
最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
笛卡尔积在SQL中的实现方式既是交叉连接(Cross Join)。所有连接方式都会先生成临时笛卡尔积表，笛卡尔积是关系代数里的一个概念，表示两个表中的每一行数据任意组合。
有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学或营销。本文给出了这些模型的概述以及许多应用示例。
本篇博客调用 sbrk 系统调用函数 , 申请并修改 堆内存 , 并在 /proc/pid/maps 中查看该进程的 堆内存 ;
在声音样本数目比较多的情况下，直接进行成对比较法，工作量非常大，且评价者容易疲劳，在很大程度上影响评价结果的一致性和准确性。对于这种情况，采用聚类分析，从 30 个声音样本中选择有代表性的样本进行主观评价试验，大大降低了主观评价试验的工作量1。
2022年12月1日，来自日本东京大学的学者在Journal of Chemical Information and Modeling上发表论文“Exploration of Chemical Space Guided by PixelCNN for Fragment-Based De Novo Drug Discovery”。论文中，作者提出了像素卷积神经网络PixelCNN，将SMILES字符串转换为2维矩阵数据，应用掩蔽神经网络层建立模型。作者对PixelCNN的性能进行了多方面的分析，并将其与RNN在生成期望性质的分子方面和基于片段生长优化的化学空间探索方面进行了详尽的比较。
关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。
今天给大家介绍的是ICLR 2022 under review的一项有关分子生成的研究。作者提出的模型MOG利用能量模型生成数据集分布外的分子。不同于传统的最小化能量策略，MOG通过在生成过程中引入多个量中心到朗之万动力学方程中增强能量。实验结果表明，MOG能够显著提高生成分子的新颖性和对接分数。此外，这种基于能量增强的策略能被广泛应用在目前的模型中，增强它们生成的新颖性。
外码： 设 F 是基本关系 R 的一个或一组属性，但不是关系 R 的码。如果 F 与基本关系 S 的主码 Ks 相对应，则称 F 是 R 的外码（外键）：
在目前的AR应用中，2D AR跟踪，如海报、卡牌等平面物体的跟踪已经成为核心技术之一，在营销、教育、游戏、展示展览等方面都很常见。然而，尽管近年来2D AR跟踪算法已经取得了很大的进步，但在一些外部条件、环境因素影响下的效果仍然有很大提升空间，如何处理光照变化、运动模糊等因素带来的挑战，也是目前进行底层算法研发的AR公司以及学者的研发热点。
全套的数据库的知识都在这里，持续更新中ing 快戳我查看，快戳戳，不管是Oracle还是mysql还是sqlsever，SQL语言都是基础。
,我们依然可以使用矩阵消元的形式来求解，只不过要比我们之前提到的矩阵消元多做一些消元而已，这就是Gauss-Jordan法。
今天为大家介绍的是来自Shengyong Yang团队的一篇论文。基于深度学习的分子生成技术在许多领域都有广泛的应用，尤其是在药物发现中。然而，目前大多数深度生成模型都是基于配体的，并没有在分子生成过程中考虑化学知识，这通常导致较低的成功率。在这里，作者提出了一个基于结构的分子生成框架，它明确考虑了化学知识（命名为PocketFlow），能够在蛋白质结合口袋内生成新的配体分子。
一组具有相同数据类型的值的集合，例如：整数、实数、介于某个取值范围的整数、指定长度的字符串集合、{‘男’，‘女’}
一、关系数据库系统的查询处理 1.查询处理步骤 关系数据库管理系统查询处理阶段 ： 1）查询分析 ：对查询语句进行扫描、词法分 析和语法分析
在使用limma包进行差异分析的过程中，我们都知道至少需要表达矩阵和分组矩阵两个文件，而在一些例子当中，还出现了一种叫差异比较矩阵的东西，那为什么有些需要有些不需要呢？不需要的会不会得到完全相反的上调下调基因？
今天给大家介绍来自苏黎世联邦理工学院的José Jiménez-Luna、Gisbert Schneider，以及勃林格殷格翰药业有限公司的Miha Skalic、Nils Weskamp四人联合发表在JCIM期刊上的一项研究成果《Coloring Molecules with Explainable Artificial Intelligence for Preclinical Relevance Assessment》。该研究通过将积分梯度可解释人工智能（XAI）方法应用于图神经网络模型，提高了理性分子设计的建模透明度，并基于四个药理学相关ADME终点的实验，验证了所提出的方法能够突出与已知药效团基序一致的分子特征和结构元素，正确识别性质断崖，并提供了对非特异性配体-靶标相互作用的见解。
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