进入盛夏，广州从化枝头上的荔枝由绿转红，迷人的香气从枝头一路飘到竹筐里、货车上、仓库中，随着冷链物流飘到全国各地消费者的餐桌上。 6月29日，流溪河畔，广州市供销合作总社党组书记、理事会主任吴尚伟化身主播，走进拼多多“寻鲜中国 多多好农货”助农直播间，向消费者倾情介绍从化荔枝的种植特点和名优品种。吴尚伟现场试吃了核小肉厚、雪白如汤圆的从化桂味荔枝，并邀请全国的消费者一起品尝刚刚上市的桂味荔枝。在“网红主任”的加持下，当天，助农直播间内涌入了近250万人次消费者观看。 供销社主任当网红，观众直呼“专业对口”
6月28日，由农业农村部东南亚热带作物中心、国家荔枝龙眼产业技术体系、广东省农业厅主办、广州市从化区人民政府承办的“2018年中国国际荔枝产业大会暨广州荔枝高质量发展会议”在从化区开幕。
一张存在的表，插入的新数据来源别的表时，可以使用insert into select语法。
使用SpringBoot框架开发，读取配置是少不了的，那么你会读取配置吗？你会写配置吗？List？Map？
本文介绍由华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验室/华东师范大学人工智能新药创智中心李洪林/张凯团队在Briefings in Bioinformatics上发表题为“Multi-Modal Chemical Information Reconstruction from Images and Texts for Exploring the Near-Drug Space”的文章。本文提出一种多模态化学信息重建系统CIRS，通过从化学专利的文本和图像中提取化学实体重建化学信息，以促进近药空间的探索和构建。
具有高相似性的分子组合可以改写为在化合物空间（化学空间）中具有短距离。在这种情况下，“相似性”和“距离”可互换使用。通过选择相距较远的化合物，可以构建各种化合物库。
Predicting In Vivo Compound Brain Penetration Using Multi-task Graph Neural Networks
Wolfram插件通过WolframlAlpha和Wolfram语言使ChatGPT能够访问强大的计算、准确的数学、精选知识、实时数据和可视化，从而使它变得更加智能。
Toll样受体（Toll-like receptors, TLRs）是参与非特异性免疫（天然免疫）的一类重要蛋白质分子，也是连接非特异性免疫和特异性免疫的桥梁。TLRs家族中的TLR8，是识别单链RNA的受体，主要表达于单核细胞、巨噬细胞、及髓系树突状细胞，与自身免疫性疾病密切相关，故此，靶向TLR8的抑制剂很有可能成为自身免疫疾病的治疗剂，其前景十分广阔。
大力培育高新技术企业。积极推荐我市科技创新小巨人企业进入省高新技术企业培育库，享受省高新技术企业培育库入库企业培育政策和经费支持。
我们可以根据生物如何获得合成细胞材料所需的能量和碳来对其进行分类。根据能量来源分为两大类：光能营养型生物（phototrophs）捕获并利用阳光，而化能营养型生物（chemotrophs）从化学燃料的氧化中获取能量。一些化能营养型生物能氧化无机燃料，例如HS- 氧化为 S0（元素硫），S0 氧化为 SO4-，NO2- 氧化为 NO3-，或 Fe2+ 氧化为 Fe3+。光能营养型生物和化能营养型生物进一步分为可以直接从二氧化碳合成所有生物分子的自养型生物（autotrophs）和需要由其他生物制造一些预先形成有机营养物的异养型生物（heterotrophs）。我们可以通过结合这些术语来描述生物的营养模式。例如，蓝藻是光能自养型生物；人类是化能异养型生物。甚至可以做出更精细的区分，许多生物可以在不同的环境或发育条件下从不止一种来源获得能量和碳。
rply 是一个 python 的 lexer/parser 生成器，然而我知道它的原因是那个号称自主研发的木兰语言用了它。 这里是官方文档链接。
前不久，苹果的一项关于屏幕保护的新专利让用户期待不已。现在一款比水泥更坚硬的玻璃问世了，iPhone砸核桃的时代或许不远了。 最近，来自东京大学生产技术研究的科学家开发出一种新型混合玻璃，其强度和钢材一样强，几乎不可破碎。这种新型玻璃有望作为未来智能手机的屏幕！ 据《科学报告》杂志的报道，这种新型玻璃掺杂了以坚硬著称的氧化铝。氧化铝是一种矿物刚玉，其莫氏硬度仅次于钻石，从化学上来说很难将其加入到玻璃中。之前也曾有其他科学家尝试将氧化铝和玻璃混合，他们将混合液加入到一个容器中，不幸的是，这种液体会在边缘和角落
广东省2018年高新技术企业认定已经正式开始申报，今天小编为大家整理了一下广东省内各市、区高新技术企业认定的申报指南以及认定安排管理。
今天给大家介绍的是nature communications上有关化学反应实验步骤预测的文章 "Inferring experimental procedures from text-based representations of chemical reactions"。
腾讯与山水文园集团 共建腾讯山水智慧试验区 6月24日，腾讯与山水文园集团就共同建设“腾讯山水智慧试验区”项目在京签署战略合作协议。 双方将依托山水文园集团旗下文旅项目，打造腾讯山水智慧试验区，为区域进行整体智慧赋能，以智慧科技运营管理、智慧旅游体验、内容生态导入等方式，共创智慧区域发展的全新模式。 双方将通过山水文园集团的资源整合运营能力和腾讯的科技生态、微信生态、内容生态及产业生态，共同打造全国行业内标杆性产品与卓越的用户体验。（新京报） 腾讯云与大连市司法局签署战略合作框架协议 智慧调解平台
这次我想结合房地产业务，针对广州这一城市，运用Python来进行数据分析，以期能为大家提供一点分析思路。
对于在溶液中发生的化学反应，我们可以把系统（system）定义为所有组成的反应物和生成物，包含它们的溶剂，以及周围的大气--简而言之，就是定义的空间区域内的一切。系统及其周围环境共同构成了体系（universe）。如果系统既不与周围环境交换物质也不交换能量，则称其为孤立（isolated）系统。如果该系统与周围环境进行能量交换而非物质交换，则该系统是一个封闭系统（closed system）；如果它与周围环境进行能量和物质交换，它就是一个开放系统（open system）。
2024年4月5日晚，广东省气象部门发布消息称，4月5日0时到20时，广东中北部出现了暴雨到大暴雨，其中从化吕田累计雨量最大达到225.7毫米。累计降水量达到大暴雨的地方还包括惠州龙门县永汉镇205.2毫米、清远佛冈县水头镇188.6毫米、韶关新丰县梅坑镇174.5毫米、河源东源县新回龙镇166.1毫米。
传统药物研发过程漫长，投入大，风险高。新药研发的平均时间长达15年，平均耗费超过8亿美元。作为药物研发的源头，药物靶标的发现和识别对药物的研发成功率具有决定性的作用。随着人工智能和机器学习逐渐应用于医药健康和药物研究，以及蛋白质组学数据、化学基因组学数据的日益增长，可为药物新靶标发现提供信息技术支撑，并为靶标识别预测提供新的思路。
理解生物过程的一种方法是在体外（来自拉丁文，意思是 "在玻璃中"--在试管中）研究纯化的分子，而不受完整细胞中其他分子的干扰——即在体内（来自拉丁文，意思是“在活体中”）。尽管这种方法非常有启发性，但我们必须记住，细胞的内部与试管的内部是完全不同的。通过纯化消除的“干扰”成分可能对被纯化分子的生物功能或调节至关重要。例如，纯酶的体外研究通常在充分搅拌的水溶液中以非常低的酶浓度进行。在细胞中，一种酶与数千种其他蛋白质溶解或悬浮在凝胶状细胞质中，其中一些蛋白质与该酶结合并影响其活性。有些酶是多酶复合物的组成部分，其中反应物从一种酶传递到另一种酶，从未进入bulk solvent。当细胞中所有已知的大分子都以其已知的尺寸和浓度表示时，很明显，细胞质非常拥挤，必须通过与其他大结构的碰撞来减缓大分子在细胞质中的扩散。简而言之，一个特定的分子在细胞中的行为可能与它在体外的行为完全不同。生物化学的一个核心挑战是理解细胞组织和大分子结合对单个酶和其他生物分子功能的影响——理解体内和体外的功能。
大家好，我是查理。有一阵时间没有更文了，在此向关注我的朋友道个歉。这次我想结合房地产业务，针对广州这一城市，运用Python来进行数据分析，以期能为大家提供一点分析思路。为什么要分析房地产市场？房地产行业具有鲜明的地域特征，从房地产企业角度来讲，城市的选择在一定程度上决定了投资的成败。因此，对一个城市的市场研判就显得至关重要。早在几年前，同样的资金配置到南京和长沙两个城市，获得的投资回报差别是巨大的。2017年至2019年南京和长沙二手房（元/㎡）
一种方法是使用合适的指纹技术将化合物矢量化并评估他们之间的距离。这种方法经常被使用，但是对于人类很难直观地理解化合物之间的距离。
2004年，兰德公司发布了一份名为《Collectingthe dots：problem formulation and solution elements》的报告，说明了收集信息点与解决问题的重要性。2005年，乔布斯在斯坦福毕业典礼演讲中，第一个故事是《Connecting the dots》，讲了把这些点串起来成就事业的故事。可见，这些点的搜集与联系是多么重要。
秣马厉兵，埋头苦学，终于在互联网的寒冬期转型成功，入职某大型科技企业，就任AI算法工程师。
来源：DrugAI本文约1200字，建议阅读5分钟今天为大家介绍的是来自Günter Klambauer团队的一篇分子活性预测的论文。 在药物发现和材料科学中，活性和性质预测模型是及其重要的工具，但目前采用的模型一般需要根据新需求在目标数据上进行训练或微调。语言模型可以通过零/少样本能力处理新的任务，但其活性预测的预测质量较差。为此，作者提出了一种新型活性预测模型，通过理解描述任务的文本信息，能够在推理时适应新的预测任务。 分子活性和分子性质预测模型是计算药物发现中的主要工具，类似于自然语言处理（NL
随着社会的不断发展，科技不断的进步。在这种趋势下。电子产品的设计者和制造商不得不把产品做得更小更轻、更环保。他们还必须保证他们的新技术在他们的操作环境中能可靠地运行,这些环境可能包括暴露在化学品、潮湿、静电环境中、极端温度下运行,与没有三防漆的产品相比,有三防漆的产品表现会更好。它的功能主要是用来提高生产的成品率和产品的可靠性,特别针对在恶劣的环境下使用的产品三防漆从化学成分上可分为丙烯酸酯、硅割、聚氨酯三防漆,而从固化方式上,有溶剂型固化,室温固化热固化和紫外光固化等。典型用途包括以下几个范围:
欢迎来到「初识Threejs」，我是一名一线前端开发者，热爱记录分享。在这个公众号里，我将分享Three.js的研究、实践和感悟，所以，不管你是初入前端的新手，还是有一定经验的开发者，我都诚挚地邀请你加入3D的奇妙世界，我们一起探索Three.js的魅力，见证前端技术栈的发展。
近期，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的Jiang Guo等人在J Chem Inf Model杂志发表文章，介绍了一种从化学文献中提取反应的自动化方法。该方法将这类任务表述为结构预测问题，并通过一个由产物提取和反应角色标记组成的两个阶段的深度学习架构来解决。
本文是国内计算方法与软件开发系列推文的第二部分：分子力场与动力学模拟。 全原子分子力场 ● 北京大学的蒋帆、吴云东等近年来开发了一系列残基特异性力场(RSFF)。新力场能够更准确地模拟多肽和蛋白质体系。这一系列的RSFF力场借助GROMACS软件实现。 ● 孙淮(现上海交通大学)早年在美国期间开发了广泛使用的COMPASS力场。回国后，他与合作者发展了TEAM力场框架，在此框架下的某些力场在GROMACS软件中实现。孙淮还与国外的公司合作，开发了COMPASS II通用力场，可以用来模拟类药小分子和高分子等
作者：ethanxhu，腾讯CSIG项目经理 风险是指一种不确定的事件和条件，一旦发生，就会对项目目标产生积极或者消极的影响。在项目管理领域中有有一条很出名的墨菲定律：凡是可能出错的事情就一定会出错。从概率学角度来说，即便出错是小概率事件，但只要样本足够大，就一定出发生。所以在项目管理中一定要妥善管理项目风险，否则有可能导致项目偏离计划，无法达成既定的项目目标。项目风险管理的有效性直接关乎项目成功与否。 一、如何进行风险管理？ 1、风险识别 风险识别是识别项目风险来源，并记录风险特征的过程。风险因素不
时隔许久再次更新，本来想一口气写完模型部分还有参数估计部分，但是发现参数估计部分有点长，所以拆开写了。
3月29日消息，Meta全球事务总裁、英国前副首相尼克 克莱格（Nick Clegg）周三表示，Meta会继续发展元宇宙，计算的未来将出现在这个仍未被充分定义的虚拟世界中。
我们注意到肠癌，日渐成为大家关注的话题，由于它难以被发现，并且越晚发现治疗效果越差，正逐渐成为大家关注的焦点。最近一直在关注肠癌早筛方面的内容，查阅了一些资料，记一下笔记，备忘，并分享一下！
化工产业作为全球制造业生态系统中最大的产业之一，全球销售额达到3.9万亿美元，为全球经济增长和国际贸易繁荣带来巨大贡献。化工产业作为人民生活质量的保障，在国民经济中具有重要的地位，其产品有70%以上是提供给其他行业使用或直接投入消费市场的最终商品。而在新冠肺炎疫情的影响下，供应链中各环节都直接关系到化工企业的生存能力和国际竞争力。
在现代社会，海外购物已经深入人们的生活。我们购买各种商品，从食品到家具，从化妆品到电子设备，无不依赖于互联网购物平台。然而，在众多的商品品牌和网上商店中，如何选出价格最优惠的商品是一个很头疼的问题。
这个问题很多读者都问过，基本上每隔几篇原创就会有人留言问，还有公众号后台和知乎私聊。
本文介绍由瑞典分子人工智能研究所的Atanas Patronov团队发表在Nature Machine Intelligence的研究成果。作者将课程学习应用于药物发现中。在全新的设计平台中实现课程学习（CL），并将其应用于不同复杂性的分子设计问题中。结果表明，与标准的基于策略的强化学习相比，课程学习能够加速学习效率和优化模型输出的质量。
今天为大家介绍的是来自Trey Ideker团队的一篇论文。多靶点药物——抑制多种蛋白的化合物——具有多种应用，但设计难度大。为了应对这一挑战，作者开发了POLYGON，这是一种基于生成性强化学习的多靶点药物研发方法。POLYGON嵌入化学空间，并迭代抽样以生成新的分子结构；这些结构根据预测的抑制两种蛋白靶点的能力、药物样性和合成容易性得到奖励。在超过100,000种化合物的结合数据中，POLYGON以82.5%的准确率正确识别多靶点相互作用。作者随后针对十对具有记录的共依赖蛋白生成了新化合物。对接分析表明，顶级结构以低自由能和与经典单蛋白抑制剂相似的三维取向结合其两个靶标。作者合成了32种针对MEK1和mTOR的化合物，大多数在1-10μM剂量下对每种蛋白活性和细胞存活率的降低都超过50%。这些结果支持了生成模型用于多靶点药物开发的潜力。
作为国民经济的支柱产业之一,化工行业虽然规模体量大、产业链条长、资本技术密集、产业带动效应大，但作为传统行业，其上下游产业链庞大且复杂，而且面临着日益严格的法规和政策监管，“十四五”对石化行业的绿色、低碳、高质量发展进行规划并制定战略。
数据总是巨大的，任何行业都必须存储这些“数据”，因为它带有巨大的信息，从而导致他们的战略规划。正如人们需要房子感到安全一样，数据也必须得到保障。这个数据主页在技术上称为数据仓库。
回想起来自己从事生物相关的研究已经大概15年了，从研究生进入实验室也有10年时间，陆续从硕士，博士到博后，研究地点也从化学学院，到药学院再到医院科室。自己做的研究是“干-湿”实验结合的，发表的成果也是各自一半，但是综合起来还是生物信息分析的文章发表的影响因子高一些。到现在由于工作场所频繁发生变化，反而没有稳定的场所做实验，所以愈发的在生物信息方面下较多的功夫。因此我对这十几年来的生信研究进行总结，希望帮助新手克服生物信息陡峭的学习曲线，当然我自己也不是科班出身的，也希望与你一起交流学习。所有的内容均是以自己的实验数据(会明确下载地址给读者)操作来进行，避免某些在demo运行很好却在自己的环境中出现bug的情况。最后一点，现在通讯太发达了，欢迎大家与我V：cll7658直接交流共同进步。
膀胱癌是常见的泌尿系统肿瘤，根据有无肌层浸润分为非肌层浸润膀胱癌（NIMBC）和肌层浸润膀胱癌（MIBC）。NIMBC五年生存率可达85%；MIBC五年生存率60%，预后较差。尽管靶向治疗、免疫治疗等新型治疗方案进入临床，以顺铂为基础的化疗仍然是肌层浸润膀胱癌的常规药物治疗方法。
编译/文龙 从计算机视觉到蛋白质结构预测，机器学习已经在广泛学科的各个研究领域中取得了不俗的成绩，但都难以避免运用大量数据进行训练。在最近的一项工作中，研究人员发现，在某些情况下，机器学习并不需要大量数据即可探索化学空间。 来自不列颠哥伦比亚大学和阿尔伯塔大学的一个联合研究小组系统地评估和优化基于 RNN 在低数据环境中的分子生成模型，发现可以从比广泛假设的少得多的例子中学习到健壮的模型，为从化学空间的稀疏区域直接学习生成模型提供了基础。 研究成果于 7 月 19 日以「Chemical language
近日，华东理工大学药学院上海市新药设计重点实验/华东师范大学人工智能新药创智中心李洪林/张凯团队在Briefings in Bioinformatics上发表题为Multi-Modal Chemical Information Reconstruction from Images and Texts for Exploring the Near-Drug Space的文章[1]。
首先我们来看看内聚的含义：软件含义上的内聚其实是从化学中的分子的内聚演变过来的，化学中的分子间的作用力,作用力强则表现为内聚程度高。在软件中内聚程度的高低，标识着软件设计的好坏。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说高内聚与低耦合_低内聚高耦合是一个好设计的特征吗,希望能够帮助大家进步!!!
今天我们向你介绍另一部分，我们将深入了解CVPR 2018（计算机视觉和模式识别）会议的一些论文的细节。 我们已经有四个：关于计算机视觉的GAN，关于人类的姿势估计和跟踪，关于合成数据，以及最后关于域适应。 特别在第四部分中，我们提出了三篇关于同一主题的论文，这些论文实际具有数字可比性。
近年来兴起的人工智能（AI）技术，在社会生产生活的很多行业已经开花结果。作为第四次工业革命的核心技术，AI在制药行业中的应用和探索也不断加深加快。AI制药的学术、产业、投资等方面都有了新突破和新进展，这在过去的2020年尤为明显。
RORγ1 表达于多种组织，包括肝脏、脂肪、骨骼肌和肾脏。RORγt 主要表达于免疫系统的一些不同类型细胞，是促进 Th17 细胞分化并产生关键因子 IL-17，在自身免疫疾病的发生和发展中发挥关键作用。目前，RORγt 被认为是抗自身免疫疾病，特别是银屑病药物研发的新靶点，RORγt 小分子抑制剂最近几年已成为学术界乃至国际制药公司研究的热点领域，极具开发潜力。
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