Graph Pad Prism 5. 0软件在计算 EC50方面比人工绘图读点法更精确、快捷，并可重现，它能根据量－效关系方程: Y = Bottom +( Top-Bottom ) /( 1 + 10 ^ ( ( Log EC50 － X )*Hill Slope) ) ，对数据进行拟合，直接得到量－效曲线和 EC50。与其他统计学软件相比，该软件在使用过程中无需人工对数据进行标准化或加权回归，能真实再现实测值，操作简便，结果直观、全面、准确，可广
今天为大家介绍的是来自Gisbert Schneider团队的一篇论文。从头设计药物旨在从零开始生成具有特定化学和药理性质的分子。作者提出了一种利用基于相互作用组的深度学习的计算方法用于基于配体和结构的药物样分子的生成。这种方法同时利用了图神经网络和化学语言模型的独特优势，无需针对特定应用进行强化学习、迁移学习或少样本学习。它能够实现“零样本”构建定制的化合物库，这些化合物库具有特定的生物活性、可合成性和结构新颖性。为了积极评估基于蛋白质结构的药物设计的深度相互作用学习框架，作者生成了针对人类过氧化物酶体增殖激活受体（PPAR）亚型γ的结合位点的潜在新配体。排名靠前的设计被化学合成，并在计算机上、生物物理上和生物化学上进行了表征。作者识别出了强力的PPAR偏激动剂，它们显示出对核受体和非靶标相互作用的期望活性和选择性特征。对配体-受体复合物的晶体结构测定确认了预期的结合模式。这一成果积极支持了基于相互作用组的从头设计在生物有机化学和医药化学中的应用，使创新的生物活性分子的创建成为可能。
研究人员利用单粒子低温电子显微镜在近原子分辨率下观察了 HIV 整合酶链转移酶抑制剂 (INSTI) Dolutegravir (DTG) 和 Bictegravir (BIC) 的作用方式。整合酶中 Q148H/G140S 氨基酸取代使 INSTI 临床失效，扰乱了酶活性位点的镁离子最佳配位。二代化合物化学支架介导的与蛋白质骨架的相互作用，对拮抗包含 Q148H 和 G140S 突变的病毒至关重要。该研究结果揭示了与镁离子的结合是 INSTI 药效团的一个基本弱点，被病毒利用以产生抗药性，并为开发此类抗 HIV/AIDS 治疗药物提供了结构框架。
Network-based prediction of drug combinations
「Remdesivir and chloroquine effectively inhibit the recently emerged novel coronavirus (2019-nCoV) in vitro」（瑞得西韦和磷酸氯喹能在体外有效抑制新型冠状病毒（2019-nCoV）），该研究表明，在Vero E6细胞的体外培养上，瑞得西韦（Remdesivir, GS-5734）对2019-nCoV的半数有效浓度EC50=0.77 uM（微摩尔每升），选择指数SI大于129；磷酸氯喹（Chloroquine）的EC50=1.13 uM，SI大于88，说明上述两种药物在细胞水平上能有效抑制2019-nCoV的感染，其在人体上的作用还有待临床验证。
今天给大家介绍由德国弗劳恩霍夫·海因里希·赫兹研究所的研究人员发表在Bioinformatics上的一篇文章。该文章针对大多数蛋白质分类的最先进方法都是为单个分类任务量身定制，并且依赖手工制作特征的问题，提出了通用的深度序列模型UDSMProt。该模型在来自Swiss-Prot的未标记蛋白质序列上进行了预训练，并在蛋白质分类任务上进行微调，然后应用于三个典型任务。实验结果表明，UDSMProt与针对这些特定任务量身定制的最新算法的性能相当，并且对于三分之二的任务，UDSMProt的性能更好。
转录因子 p53 蛋白是一种重要的抑癌蛋白，它能维持细胞的基因组稳定、防止基因突变，从而抑制肿瘤的发生。但在近50%的人类癌症细胞中，p53 蛋白会因基因突变、异常降解等各种原因无法履行职责。而鼠双微粒体 MDM2 是 p53 的主要负调控因子之一，可通过多条途径抑制 p53 活性，其与 p53 蛋白结合从而介导 p53 蛋白泛素化并降解，直接降低 p53 蛋白的稳定性和活性，帮助肿瘤逃避打击。泛素特异性蛋白酶7（USP7）能将 MDM2 去泛素化，使 p53 负调控蛋白 MDM2 在细胞内的水平增加，进而导致 p53 的细胞内水平下降。因此抑制 USP7 的活性，可降低细胞内 MDM2 的水平，进而升高 p53 的水平，从而发挥 p53 促细胞凋亡的作用。
根据肿瘤生长特征及对机体危害程度的不同，可分为 “恶性” 和 “良性” 两大类。肿瘤的冷热又该如何划分？
今天介绍2020年1月30日发表在Nature Biotechnology上的评论，作者为Relay Therapeutics公司的Walters和Murcko，该论文评价了当前几种基于AI的药物生成模型存在的问题。同时，该期刊同期发表了Insilico Medicine的CEO Alex Zhavoronkov 和多伦多大学Alán Aspuru-Guzik对于该评论的回复。
今天给大家介绍的是浙江大学侯廷军教授团队发表在Nucleic Acids Research上的一篇文章“PROTAC-DB：an online database of PROTACs”。蛋白水解靶向嵌合体(PROTACs)是一种通过泛素-蛋白酶体系统选择性降解靶蛋白的新型治疗技术，具有传统抑制策略无法比拟的优势。目前PROTAC的设计仍然是一个巨大的挑战，为了对PROTACs进行合理设计，本文提出了一个基于Web的开放式数据库PROTAC-DB，它集成了PROTACs的结构信息和实验数据。目前，PROTAC-DB已经囊括了1662个PROTAC、202个弹头(靶向目标蛋白质的小分子)、65个E3配体(能够招募E3连接酶的小分子)和806个Linker以及它们的化学结构、生物活性和理化性质。其中，PROTAC-DB详细提供了弹头和E3配体的生物活性以及PROTAC的降解能力、结合亲和力和细胞活性。PROTAC-DB可以通过两种常用的搜索方法进行查询：基于文本的(靶点名称、化合物名称或ID)和基于结构的。
本文源于一个问题：min capacitance DRC violation 需要fix 吗？
星药科技利用自主研发的的人工智能药物发现平台Pyxir®确定了一种新型的治疗自身免疫性疾病的临床前候选化合物（PCC）。该临床前化合物由AI生成、筛选并参与迭代，不仅具有全新的骨架结构和独立的IP空间，在药效、药代动力学、安全性等方面表现优异，且在体外和体内临床前研究中都显示出颇有前景的结果。此次临床前候选化合物的成功发现，验证了星药科技以AI为核心，技术驱动药物发现能力的闭环。
MSDS (Material Safety Data Sheet)物质安全数据表，即化学品安全技术说明书，亦可译为化学品安全说明书或化学品安全数据说明书。是化学品生产商和进口商用来阐明化学品的理化特性（如PH值，闪点，易燃度，反应活性等）以及对使用者的健康（如致癌，致畸等）可能产生的危害的一份文件。
有读者私信问小编有没有好的Graphpad Prism的绘图教程推荐，Graphpad Prism 想必做科研的同学们多少都会了解下，也是一个操作简单且功能强大的科研作图神器了，但考虑到其收费设定(可以理解)后，小编就告辞了
SDS（Safety Data Sheet，安全数据表），是危险化学品生产或销售企业安全数据表按法规要求向客户提供的一份关于化学品组分信息、理化参数、燃爆性能，毒性、环境危害，以及安全使用方式、存储条件、泄漏应急处理、运输法规要求等16项内容信息的综合性说明文件，也是欧盟REACH法规强制要求的信息传递载体之一。
数字实现硅农大方向可分为前端后端或中端后端，再细分可分为综合、DFT、形式验证、PR, PV, PI, STA 等，细分之后各工种缝扣子的缝扣子，挂衣领的挂衣领，相互有了差别，但是不论哪一个工种，都会涉及到一个词叫DRC: Design Rule Check.
参考链接： Python中的Inplace运算符| 2(ixor()，iand()，ipow()等)
本文列出了FPGA设计中常见的十个错误。我们收集了 FPGA 工程师在其设计中犯的 10 个最常见错误，并提供了解决方案的建议和替代方案。本文假定读者已经具备 RTL 设计和数字电路方面的基础。接下来让我们深入探讨在FPGA 设计中要避免的 10 大错误。
作者简介 Roy，携程软件技术专家，负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进，对分布式系统高可用设计、分布式存储，数据一致性领域感兴趣。 一、前言 在携程国际化战略背景下，海外业务将成为新的发力点，为了保证用户高品质的服务体验，底层数据势必需要就近服务业务应用。一套标准且普适的数据复制解决方案能够提升业务决策效率，助力业务更快地触达目标用户。 DRC (Data Replicate Center) 作为携程内部数据库上云标准解决方案，支撑了包括但不限于即时通讯、用户账号、IBU在内的
本文译自：Russell Stewart's Blog -> Introduction to debugging neural networks 同步发布于个人博客，转载注明出处。 题目：调试神经
2021年10月6日，Journal of the American Chemical Society Au杂志发表文章，介绍了一种利用深度学习设计细胞穿膜肽（CPPs）的方法。
作者 | Russell Stewart 译者 | zhwhong（@zhwhong_shsf） 整理 | AI100（rgznai100） 以下建议主要针对神经网络的初学者。这些建议主要基于我在行业应用和斯坦福大学里为神经网络初学者提供建议所获得的经验。 神经网基本上比大多数程序更难调试，因为大多数神经网络错误不会导致类型错误或运行时错误。它们只是导致神经网络难以收敛。特别是当你刚接触这个的时候，它会让人非常沮丧！但是一个有经验的神经网络训练者将能够系统地克服这些困难，尽管存在着大量似是而非的错误消
冠状病毒，其表面有突出的棒状尖峰，在电镜下可以观察到像王冠一样的放射状凸起而得名。冠状病毒的基本结构如图 1 所示，包括刺突糖蛋白 (S)、包膜 (E)、膜 (M) 和核衣壳 (N)。
例如，我们的客户可能观察到一种植物对某种毒性物质的反应是S形的。因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但是，我们如何选择正确的方程呢？
和这篇文章的作者一样，有时想到一个很棒的点子，辛苦写好代码，终于运行正常了，但是效果就是不咋地，不免懊恼地产生一种“难道我的点子不行？”的想法。真的是点子不行吗？未必，NN不work的原因有很多种，作者在这篇博客中根据自己的实践经验分享了很多宝贵的建议。
备份与恢复⼯具BR：https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/backup-and-restore-tool
介绍一种有点不同于目前 Android 平台上常用的 native backtrace 技术，在支持 Android ART unwind 的情况下，通过损失少数可回溯场景换取性能提升。方案有一些优势和局限性，适用于部分场景。 通常如何在 Android native 中进行栈回溯 其实 Android 上实现 native 栈回溯的方式并没有很多，罗列一下大概就两种：一种是基于函数栈帧基地址（fp=frame pointer）寄存器的栈回溯，另一种是基于异常处理（EH=Exception Handli
肝炎病毒是世界上最常见的肝炎病因，其它原因包括酗酒、某些药物、毒素、其他感染、自身免疫性疾病和非酒精性脂肪性肝炎 (NASH)。肝炎病毒共有五种主要的肝炎病毒株，分别为 A、B、C、D 和 E 型。目前，全世界大约有 3.25 亿人患有乙型和/或丙型肝炎。
Roy，携程软件技术专家，负责MySQL双向同步DRC和数据库访问中间件DAL的开发演进，对分布式系统高可用设计、数据一致性领域感兴趣。
DDR1 主要包括 DDR1a、DDR1b、DDR1c、DDR1d 和 DDR1e 五个亚型，亚型的不同主要是由跨膜激酶蛋白的 mRNA 选择性剪接所导致，而 DDR2 至今尚未发现其它亚型。DDRs 在人和小鼠组织中表达广泛，涉及细胞形态的形成、分化、增值、黏附、迁移和侵袭。大量的研究表明，DDR1 和 DDR2 是多种炎性细胞因子分泌的关键介质 [1-3] ，在多种炎症性疾病中失调，如动脉粥样硬化、骨关节炎、器官纤维化。胶原诱导的 DDR1b 的激活可以显著促进巨噬细胞在炎症反应过程中产生白细胞介素 8( IL-8 )、巨噬细胞炎性蛋白 1α (MIP-1α) 和单核细胞趋化蛋白 1 (MCP-1)。DDR1 敲除的小鼠可以降低脂多糖（LPS）诱导的趋化因子分泌，并使死亡率降低。小分子 DDR1 抑制剂可以减少炎性细胞因子的释放，在小鼠炎症模型中明显的治疗效果。
对点云的操作可以直接应用变换矩阵，即旋转，平移，尺度，3D的变换就是要使用4*4 的矩阵,例如：
https://www.bilibili.com/video/BV1Ne41147eR
小伙伴们有没有经历过辛辛苦苦，加班加点设计的PCB，终于发出去制版了，接下来焦急并且忐忑地等待回板，焊接，验证，一上电，挂了...自己费力不讨好且不说，耽误项目周期才是心头大事，又开始紧急的排查，找问题...最终发现，是打过孔，地线跟电源搞一起去了，但是在做DRC检查的时候却没报错。难道去怪PCB设计软件的锅，没人会理的，为什么别人用都没问题，一把辛酸泪，费力不讨好。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
受体相互作用蛋白1（RIP1）激酶属于丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶。其 C 端含死亡结构域，通过自身相互结合或与其它含死亡结构域的分子（如 TRADD、Fas、TNFRI）结合，参与 TNF、FasL 刺激后的信号转导，介导 NF-κB 活化，并诱导细胞凋亡，其功能受泛素化、锌指蛋白及热休克蛋白等的调节。研究表明[1,2]，RIP1 激酶的活化与缺血性损伤、炎症性疾病、神经退行性疾病密切相关。Yoshikawa 等[3]，以 RIP1 为靶点，设计 RIP1 激酶抑制剂用于治疗自身免疫性脑脊髓炎等神经退行性疾病。
图示摘要：来自作者 Jonas Koeppel (Ph. D., Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute) 的 Twitter
导读：2019 年 11 月末，TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本，现在，官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍，这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外，TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进，了解一下。
翻译： 错误：[Drc 23-20]违反规则（NSTD-1）未指定I / O标准-3个逻辑端口中有3个使用I / O标准（IOSTANDARD）值’DEFAULT’，而不是用户指定的特定值。这可能会导致I / O争用或与电路板电源或连接性不兼容，从而影响性能，信号完整性，或者在极端情况下会损坏设备或与其连接的组件。若要更正此冲突，请指定所有I / O标准。除非所有逻辑端口都定义了用户指定的I / O标准值，否则此设计将无法生成位流。要允许使用未指定的I / O标准值创建位流（不推荐），请使用set_property SEVERITY {Warning} [get_drc_checks NSTD-1]。问题端口：clk，din，dout。
很容易上手，我是自己准备学c语言、Java，但是我对计算机语言都没有基础。我对代码非常感兴趣，第一节课学的都基础，非常容易吸收！
本期介绍2019年3月发表在Nature Communications的研究工作，该工作由哈佛医学院、东北大学和Dana-Farber癌症研究所等机构的研究人员完成。药物组合能够增加治疗功效和降低毒性，在治疗多种复杂疾病中起重要作用。然而，识别和验证有效组合的能力受到药物组合爆炸增长的限制，由大量药物对和剂量组合驱动。本文提出了一种基于网络的方法来识别特定疾病的临床有效药物组合。
The GHSL relies on the design and implementation of new spatial data mining technologies allowing to automatically process and extract analytics and knowledge from large amount of heterogeneous data including: global, fine-scale satellite image data streams, census data, and crowd sources or volunteered geographic information sources.
高通量scRNA-seq使得发现新的细胞类型、识别细胞发育轨迹及表征对基因干扰的反应称为可能。scRNA-seq最常见的可视化方法是tSNE，tSNE本身可以精确的捕获数据集的局部结构，但是经常会扭曲数据集的全局结构，比如簇与簇之间的距离，本研究开发了一种可视化及解释scRNA-seq数据集的方法，相似性加权非负嵌入（SWNE)，可以捕获数据的整体和局部结构，且可以使相关的生物学信息嵌入到可视化的结果中。SWNE使用非负矩阵分解方法分解基因表达矩阵到生物学相关的因素中，嵌入细胞、因素信息至二维可视化结果，并使用相似矩阵确保在高维空间中接近的细胞在可视化结果中也相邻/接近。嵌入的生物因子可以通过其基因表达来解释，而且SWNE可以直接将基因嵌入到可视化结果中，进一步帮助生物学解释。
近日，IHMC Robotics 发布了一段相当震撼的新视频，视频中，波士顿动力的 Atlas 机器人 (DRC 版本) 在小心翼翼地、自主地走过各种物体，包括悬空的木板和摇晃的砖块。
GHSL: Global Human Settlement Layers, Settlement Grid 1975-1990-2000-2014 (P2016)
---- 2015年的6月5日，位于洛杉矶东部的小城Ponoma迎来了来自世界各地的机器人专家、爱好者、大批的亲子团和扛着长qiang短炮的媒体记者们，他们都是为了DARPA Robotics Challenge（简称DRC）决赛而来。 DARPA是美国国防部的简称，DRC是2012年10月DARPA启动的机器人挑战赛，起因主要是震惊全世界的日本Fukushima海啸。由于当时海啸冲毁了Fukushima核电站，污染了附近水域，救援人员难以实施援救，日本政府和民众就期待机器人能代替人完成在核辐射废墟环境
今天，《自然》杂志报道了吉利德科学（Gilead Sciences）生物医药公司研发的新型抗艾滋病毒的小分子药物。初步临床研究表明，单次给药后，可使艾滋病病毒感染者的病毒载量降低，注射6个多月后药物仍在体内有活性。
不知道大家平时在使用R的时候有没有见到过这样一些比较奇怪的操作符，%>%, %T>%, %$% 和 %<>%。今天小编就来跟大家掰次掰次。这些操作符都是来自于一个叫做magrittr的R包，所以我们先来安装一下。
今年 2 月，北卡罗来纳州立大学的程柯团队在 Nat Mater 上发表的一篇名为 An inhaled bioadhesive hydrogel to shield non-human primates from SARS-CoV-2 infection 的研究性论文。该研究向我们展示了一种 SHIELD 颗粒，通过鼻腔吸入 SHIELD 干粉，可在气道上形成安全的病毒防护屏障，且这种屏障不受到病毒变异的限制。
大数据文摘作品 编译：Chole、糖竹子、saint 经常被数据里的NaN值困扰，又不想昧着良心用均值填充？本文介绍了几种常见的数据缺失值处理方法，其中一些用到了聚类算法。 无监督学习（UL）有很多没开发的潜力。它是一门从“未标记”数据中推导一个函数来描述其隐藏结构的艺术。但首先，从数据中找到其结构是什么意思呢？ 让我们来看以下两个例子： Blobs 气泡状分布：这个简单。任何人看到这张图都会认为它是由三个不同的簇组成的。如果你对统计学非常熟悉，你可能还会猜想它由三个隐藏的高斯分布构成。对一个新的数据样本，
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