2022年5月10日，四川大学计算机学院的章乐等人在Signal Transduction and Targeted Therapy杂志发表文章，整理和分析了人工智能在癌症靶点识别和药物发现中的应用进展。本文重点介绍其中靶点识别相关的内容。
生物学的许多领域，都涉及到解决复杂的计算问题，如模拟化学反应、基因组组装、药物发现、蛋白质折叠等。尽管计算生物学领域取得了巨大的进步，但许多现实生活中的问题，仍然具有挑战性，因为它们需要大量的计算资源，超出了现有设备的能力。然而，这为开发一个基于完全不同的原理，即量子物理定律的计算设备，提供了机会。例如，在量子物理学中，一个物体可能同时处于多种状态，这种现象被称为量子叠加。在计算的语言中，量子叠加意味着比特(在这种情况下，称为量子比特或量子位)可以同时是0和1，这种“并行”的计算过程。描述N个量子位元的量子状态，通常需要大量的信息，按指数尺度按2N扩展。在如此大的计算空间中操纵概率振幅的艺术是开发量子算法的核心，人们希望量子算法在解决许多不同的任务时提供显著优势。
目前scRNA-seq将每个转录物与单个细胞相关联，但关于这些转录物在组织中的位置信息丢失了；相反的，空间转录组学技术知道转录物的位置，却不知道是哪个细胞产生了转录物。因此，scRNA-seq与空间转录组学的整合可以产生组织中细胞亚群的高分辨率图谱。
首先我们要导入两个库爬虫库（requests）和json库。Requests库就不多讲了，了解爬虫的观众老爷们都懂用于爬取网络数据，Json库再这个程序的主要作用是解析爬取的json文件，达到提取数据的作用。
今天小编分享的这篇paper是来自《Genome biology》的综述，其回顾了空间转录组学中统计和机器学习方法的最新发展，总结了有用的资源。
深度学习方法在准确识别疾病相关基因以进行诊断、预后和治疗方面发挥着至关重要的作用。2023年7月，《Frontiers in Genetics》发表综述文章，系统地评估了基于深度学习技术的多组学数据分析的最新趋势及其在疾病预测中的应用。
区块链技术，作为一种分布式、去中心化的数据管理方式，密码学在其安全性和可靠性方面发挥着至关重要的作用。本文将详细介绍区块链密码学的基础知识、应用以及未来发展趋势。
Java虚拟机在运行Java程序时，会管理着一块内存区域：运行时数据区。这里考察的内容是：
7.1知识子域：密码学 7.1.1基本概念 了解古典密码，近代密码，现在密码等各密码学发展阶段的特点。 了解基本保密通信模型。 理解密码系统安全性相关概念（科克霍夫准则，密码系统安全性评估） 了解密码算法分工的概念。 7.1.2对称密码算法 理解对称密码算法的概念及算法特点。 了解DES，3DES，AES等典型对称密码算法。 7.1.3公钥密码算法 理解非对称密码算法的概念及算法特点。 了解RSA，SM2等典型非对称密码算法。 7.1
单细胞多组学技术为阐明单个细胞的基因组、表观基因组和转录组异质性的特征提供了见解。然而，它们给数据处理带来了新的计算挑战。2023年10月，《Briefings in Bioinformatics》发表了一种用于条形码索引的单细胞-单分子多组学数据分析的通用流程——ScSmOP，用于多模态数据分析。
在编程中我们经常会用到“is”和“==”来表示判断，那么我想问大家一个问题为什么python会出现两个“表面”意思相近的语句呢？
这篇综述文章《Bioinformatics Methods for Mass Spectrometry-Based Proteomics Data Analysis》由Chen Chen等人撰写，发表在《International Journal of Molecular Sciences》上，主要讨论了基于质谱（MS）的蛋白质组学数据分析中的生物信息学方法。不过这个综述里面的蛋白质组学数据分析的上下游划分方式我不是很认可，我认为的：
光子的吸收可以让分子的电子从ground state to an excited state，这个过程叫做激发态excitation。激发态也可以由其他的机制产生，比方说机械的或化学作用。当一个电子被提升到激发态的时候，有几种可能的结果：被激发的电子relax到基态，可以发出光子或热量
2022年4月20日，印度CSIR国家化学实验室的RAM RUP SARKAR研究团队在Journal of biosciences上发表论文Emerging landscape of molecular interaction networks: Opportunities, challenges and prospects。
NumPy（Numeric Python）作为Python的一个很重要的扩展程序库，在用来储存和处理大型矩阵的时候显得尤为出色，可以说专为进行严格的数字处理而生。当NumPy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。本篇文章给大家带来了NumPy中的argmin()的用法。希望能够给大家带来帮助。
“[T]he concept of multiple regression and the linear regression model in particular constitutes the underlying platform of most econometric modeling, even if the linear model itself is not ultimately used as the empirical specification.”
今天给大家介绍的是2020年1月在Chemical Science上发表的论文“Target identification among known drugs by deep learning from heterogeneous networks”。在不了解完整的药物靶标信息的情况下，开发有效的药物是一个巨大的挑战。本研究为药物靶标识别提供了一个功能强大的基于网络的深度学习方法：deepDTnet，以加速药物的重新利用，减少药物开发中的翻译鸿沟。
上面这些知识应该是大家都已经了解的，那么接下来便问大家这些操作到底有什么作用？难道仅仅是为了做一些简单的位运算？
今天为大家介绍的是来自Pace Ventures的一篇讨论AI和多组学数据在药物开发中的应用和发展的报道。AI与多组学数据的结合应用为风投投资提供了激动人心的机遇。通过利用AI和多组学数据，我们可以加速新药和治疗方法的研发。这些新工具正在改变药物发现和开发的方式，实现高效的生物标志物识别、药物靶标发现和成本效益的垂直整合。然而，在该领域，初创公司需要应对数据管理、监管挑战，并满足制药公司对想法验证的高标准。在面对这些严峻的挑战时，有两种类型的公司脱颖而出：一类是专注于AI工具的提供商，他们为药物发现创建系统；另一类是专注于AI的生物制药公司，他们利用这些系统来发现新药物。其中，动态数据库和深入的行业知识是这些初创公司成功的驱动因素。在使用AI和基因组学进行药物发现时，大型数据库和在实验室中测试想法的能力对于成功至关重要。
获得全单细胞分辨率的见解：最近的方法可以以真正的单细胞分辨率处理这些数据，推断出成对的单个细胞之间的通讯，如SoptSC、NICCHES、Scriabin、SPRUCE、DeepCOLOR等。
这是2011年诺贝尔经济学奖获得者托马斯·萨金特（Thomas J. Sargent）近期在中国公开演讲时对AI的结论。
机器学习是我一直深入研究和应用的领域，其在生物信息学中的应用尤为引人注目。通过让计算机从数据中学习模式，机器学习为处理生物信息学中的复杂问题提供了新的思路。我理解监督学习、无监督学习和强化学习等方法的区别和适用场景，这些方法在生物信息学中有着广泛的应用。
随着信息技术的不断发展，药物设计方法学的新概念、新方法和新思路持续更新，药物发现范式也与时俱进。人工智能作为新工具，已应用于药物发现过程的多个方面，引起了制药行业的高度关注，也带来了对药物发现科学理论和方法学的新思考和新探索。
近年来，深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。最近，深度学习方法在蛋白质结构预测方面取得了重大突破，使我们能够得到数百万种蛋白质的高质量模型。结合用于生成建模和序列分析的新型架构，这些方法在过去几年里极大改变了蛋白质设计领域，提高了识别新蛋白质序列和结构的准确性和能力。深度神经网络现在能够学习和提取蛋白质结构的基本特征，预测它们与其他生物分子的相互作用，并且有潜力创造用于治疗疾病的新型药物。
今天给大家介绍的是来自英国知名的Barts癌症研究所的工作人员近日发表在nature communications的文章，文章提出DRUML（Drug Ranking Using ML）方法，DRUML使用omics数据，根据药物抗肿瘤细胞增殖疗效对超过400种药物进行排序。并且通过将归一化的药物反应距离度量（D值）作为模型生成特征措施来减少噪声、增强鲁棒性。DRUML模型进行了独立数据集验证和临床测试，结果表明DRUML可以准确地根据抗癌药物在多种病理中的疗效对其进行排名。
Carson带你学数据结构系列文章： Carson带你学数据：线性表-数组、链表 Carson带你学数据：特殊的线性表-栈、队列 Carson带你学数据：串 Carson带你学数据：树 Carson带你学数据：二叉树 Carson带你学数据：图 Carson带你学数据：查找
Evaluating disease similarity based on gene network reconstruction and representation
过去的三十多年里，基于靶点的药物发现（Target-based Drug Discovery, TDD）是药物发现的主要方法。由于靶点明确，使用TDD很容易设计药物筛选试验，因此在过去有大量的成功案例。使用TDD方法来开发药物，药物发现的时间、过程和所需资源都是可预测的。
今天我们介绍2022年在圣母大学组织的一个网络生物学未来方向研讨会，本文由研讨会参与者合著，总结了研讨会的讨论，预计其将帮助塑造网络生物学未来计算和算法研究的短期和长期愿景。网络生物学是一个跨学科领域，集计算科学和生物科学于一体，对于深入理解细胞功能和疾病至关重要。该领域存在约20年，仍处于初级发展阶段。由于多种因素导致该领域发生了快速变化和出现了新的计算挑战，包括数据复杂性的增加和不同组织水平上多种数据类型的出现以及数据量的增长。这意味着该领域的研究方向也需要发展。因此，汇聚了网络生物学各个计算和算法方面的活跃研究者，以确定这个领域的紧迫挑战。讨论的主题包括：生物网络的推断和比较、多模态数据整合和异构网络、高阶网络分析、网络上的机器学习以及基于网络的个体化医学。
摘要 系统生物学的一个关键挑战是阐明决定细胞表型的基本原理或基本定律。了解如何在癌症等疾病中改变这些基本原则对于将基础科学知识转化为临床进展非常重要。虽然正在取得重大进展，但通过系统生物学方法确定了新的药物靶点和治疗方法，我们仍然缺乏基本系统对某些治疗成功和其他治疗失败的理解。我们在此提倡一种新的方法框架，用于系统分析和解释分子基因数据，这是基于统计力学原理。具体而言，我们提出了细胞信号熵（或不确定性）的概念，作为一种新的手段 分析和解释基因数据，更重要的是，作为阐明基础生物学和疾病基础的系统级原则的一种手
该如何学习Java虚拟机（JVM）内容？今天Carson给你们奉上一份全面 & 详细的JVM学习指南。
今天为大家介绍的是来自Mamoon Rashid的一篇关于深度学习在基因测序方面应用的综述论文。基因组学正朝着数据驱动的科学方向发展。随着高通量数据生成技术在人类基因组学中的出现，我们被大量的基因组数据所淹没。为了从这些基因组数据中提取知识和模式，人工智能尤其是深度学习方法起到了重要作用。在当前的综述中，作者讨论了深度学习方法/模型在人类基因组学不同子领域中的发展和应用。
相信单细胞领域的小伙伴们对SCENIC分析（Single-Cell Regulatory Network Inference And Clustering）并不陌生，但如何升华该分析的生物学意义？如何将自己的结果制作成高分文章的样子（SCENIC热图）？难倒的英雄好汉应该不少。
今天先预热，介绍一下研究生计算机专业的方向有哪些，这也是很多即将读研的小伙伴关心的话题。
AlphaFold 闯入了我们的生活。一种强大的算法，强调了生物序列数据和人工智能(AI))的力量。AlphaFold有附加的项目和研究方向。一直在创建的数据库承诺了无数的应用程序，这些应用程序具有巨大的潜在影响，但仍然难以推测。人工智能方法可以彻底改变个性化治疗并带来更明智的临床试验。他们承诺在重塑和改进药物发现策略、选择和优先考虑药物靶点组合方面取得巨大飞跃。研究人员简要概述了结构生物学中的人工智能，包括分子动力学模拟和预测微生物群与人类蛋白质之间的相互作用。研究人员强调了由深度学习驱动的AlphaFold在蛋白质结构预测方面所取得的进步及其对生命科学的强大影响。同时，AlphaFold 并没有解决长达数十年的蛋白质折叠挑战，也没有识别折叠途径。AlphaFold提供的模型没有捕捉到像折叠和变构这样的构象机制，而这些机制植根于系综中，并由其动态分布控制。变构和信号是群体的特性。AlphaFold 也不会生成本质上无序的蛋白质和区域的系综，而是通过它们的低结构概率来描述它们。由于 AlphaFold生成单级结构，而不是构象系综，它无法阐明变构激活驱动热点突变或变构耐药的机制。然而，通过捕获关键特征，深度学习技术可以使用单一预测构象作为生成多样化系综的基础。
多组学技术和人工智能算法的同步发展推动了癌症精确医学的发展。2023年1月《Seminars in Cancer Biology》发表了一篇综述文章，全面总结了基于人工智能的多组学肿瘤分析的最新进展，重点介绍了基于人工智能的多组学技术在癌症诊断、分类、早期筛查、反应评估和预后预测方面的应用。
编辑 | 萝卜皮 不知不觉，人工智能已经渐渐延伸到了各个领域，医药领域也不例外。 来自印度 B V Raju 理工学院的研究人员发表综述，讨论了药物发现中的机器学习，归纳总结了应用于制药领域的各类机器学习技术，并指出当前该领域发展的难点，以及未来发展方向。 该综述以「Machine Learning in Drug Discovery: A Review」为题，于 2021 年 8 月 11 日发布在《Artificial Intelligence Review》杂志。 人工智能概念与许多领域密切相关，如
清华大学生命科学学院/结构生物学高精尖创新中心/清华-北大生命科学联合中心张强锋副教授课题组开发了基于图自编码器深度学习框架的人工智能算法 SPACE。
对于以往研究的总结是帮助我们了解之前的研究情况，结果以及寻找新的研究方向不可或缺的一步。由于这种总结的必要性，所以也诞生了很多基于不同类型的文章。所以今天就基于论著的不同部分，来简单介绍这些对之前研究结果进行总结分析的文章。
【新智元导读】什么是终极算法？算法已在多大程度上影响我们的生活？本文介绍了著名算法专家，机器学习领域的先驱人物 Pedro Domingos 的新书《终极算法》，详解了机器学习的五大学派。文章总结道，每个学派都有自己的主算法，能帮助人们解决特定的问题。而如果整合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，该算法可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也必将创造新的人类文明。本书提出的问题令人深思。 机器学习并不新颖。我们从20世纪90年代就开始见证机器学习了。当时亚马逊推出了一个新的“为你推荐”功能，为
【新智元导读】计算语言学顶会 ACL 2017 刚刚公布了最佳论文和终身成就奖。本年度最佳长论文被授予了霍普金斯大学使用概率方法研究语言类型学的文章。最佳短论文则是法国和日本研究人员探讨韵律和语域对词语切分影响的工作。最佳资源论文得主是康奈尔大学和 Facebook 合作的用于视觉推理的自然语言语料库。南加州大学交互式诗词生成系统获得了最佳演示论文奖。新智元以前曾经报道过的 OpenNMT 获得了最佳演示论文提名。 会议同时公布了“终身成就奖”——哈佛大学的 Barbara J. Grosz 教授，她在自然
从罗马帝国到纳粹德国，密码学一直被用作争夺全球主导地位的有力武器。今天，同样的技术存在于每个人的生活中，从电子邮件到电子商务，我们几乎每天都在跟密码学打交道，那么密码学到底是什么呢？了解密码学对于理解我们这个时代最重要的辩论之一：个人隐私与公共安全，有着至关重要的作用。
在Hyperledger Fabric中，BCCSP（Blockchain Cryptographic Service Provider）是一个关键的组件，用于处理加密和密钥管理相关的功能。BCCSP的设计目标是提供一个可插拔（pluggable）的架构，允许在不同的密码学库之间切换，以满足不同的安全需求。以下是对Hyperledger Fabric BCCSP的简介：
---- 新智元报道 编辑：David 拉燕 【新智元导读】算法是怎样产生的？瑞士洛桑大学博士后Florian Jaton《算法的宪法》一书另辟蹊径从内部探索算法，揭示了算法的人性的一面。 算法，已经成为我们生活中越来越普遍的一部分。 然而，很多对算法的研究仍将它们视为自主运作的「黑盒子」。以这种孤立地观点看待算法，将它们与人的因素分开，可能会导致得出错误的理解和结论。 瑞士洛桑大学STS实验室博士后研究员Florian Jaton的著作《算法的宪法》（The Constitution of Al
翻出来了17年自己梳理的数据工程师的算法学习内容，当时的理解和现在会有些许不同，但整体来看还是可以的，有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理，留待大家自己补充了，在此不再做任何修改分享给大家参考，也算是对当时思路的一种保留吧。
8、请描述一下ArrayIndexOutof的这个异常，并说明什么情况下会出现这个异常提示。
根据不同时期密码技术采用的加密和解密实现手段的不同特点，密码技术的发展历史大致可以划分为三个时期，即古典密码、近代密码和现代密码时期。
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