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药学与编程:炫耀从来不是我的动机,好奇是有的

高考报志愿的时候,自认为化学和生物学的不错,我选填了化学、生物和药学专业,最后进入了一所中南地区的985高校学习药学专业,我不知道我当时为什么没有选填计算机专业。 2016年1月10日我花了大约9000左右报了在校教育培训班,编程培训的主要内容就是C语言和C++,以及Windows和Linux下的C语言和C++编程,以及数据库SQLServer和Oracle,但是后期我真的没有用

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高级知识评估:基于结果分析,重新设计基于药学专业的网络考试(CS CAS)

高等数学课程是普罗夫迪夫医科大学药学专业课程的一部分。为了学生的知识评估,在该大学学科中使用了混合型考试,即问题解决部分和使用免费的开源电子教育平台Moodle创建的基于网络的远程测试。 因此,改进了试题的数据库。收到的结果用于提高已开发的知识评估的质量及其实施的类型。 原文作者:Hristo Manev,Gergana Maneva 原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.02784 高级知识评估:基于结果分析,重新设计基于药学专业的网络考试

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    Nucleic Acids Res | 药物靶标和转运体信息系统

    在人工智能(AI)药学急速发展的今天,迫切需要药靶与转运体信息的累计,推进基于大数据的AI药学研究。 数据库网址如下:TTD(https://idrblab.org/ttd/);VARIDT(https://idrblab.org/varidt/)。 ? 因而,《TTD》数据库提出了一套严格的基于“药、靶、病”三者关联的药靶确定新策略:药靶确定不仅要⑴考虑药对靶的活性,更要⑵用活体实验(如基因敲除等)验证药靶在疾病模型中的作用,还要⑶找到药对靶的作用能在疾病模型 针对这一问题,药物转运体可变性数据库(VARIDT)基于《TTD》和《ClinicalTrials.gov》的已批准和临床药物信息,开展了全面的药物转运体文献调研,首次发现所有FDA已批准药物仅被177 《TTD》主要由浙江大学药学院王云霞、张松和李丰成博士开发完成,《VARIDT》主要由浙江大学药学院殷佳依、孙文和李丰成博士开发完成。

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    Nucleic Acids Res | 药物代谢酶的相互作用

    近年来,DME的相互作用研究(包括微生物群系、人体蛋白、外源性物质与DME的相互作用)已经成为药学领域的前沿热点,被认为是决定药代动态调节和个体差异(Nature. 570: 462-7, 2019)、 enzymes”的研究成果(如下图),构建了DME相互作用组数据库(https://idrblab.org/intede/)。 在数据的收集整理过程中,所有疾病按照最新版本的国际疾病分类规则(ICD-11)进行分类,全部数据涵盖了95种ICD-11标准化的疾病;实验数据囊括了Caco-2、HEK293、HepG2等289种细胞系;基于GEO数据库的芯片信息 5 研究总结 本研究构建的INTEDE数据库:(1)提供了目前最为全面的DME数据(不仅全面扩大了人体DME的数量,而且首次提供了人体微生物DME的信息)及其所代谢药物的详细信息;(2)从三个角度开展了对 本研究的共同第一作者为浙大药学院殷佳依、李丰成、周莹和牟敏杰。 ?

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    腾讯云免费提供云超算能力 助力中大清华抗新冠病毒药物研发

    目前,已向中山大学药学院罗海彬教授团队提供了批量GPU云服务器免费使用权,帮助该团队推进病毒药物的筛选工作;向北京生命科学研究所/清华大学生物医学交叉研究院的黄牛教授实验室提供了大量标准的CPU算力以及对象储存能力 入选科技部抗武汉病毒应急项目,中山大学药学院罗海彬教授团队负责遴选具有治疗作用的候选药物等工作。日前,罗海彬教授向腾讯提出紧急需求,亟需大量超算资源支持,做抵抗新型冠状病毒的药物筛选和病毒突变预测。 针对新型冠状病毒的多个靶点,黄牛教授实验室通过腾讯云秒级交付的海量高性能计算、存储资源,快速计算筛选数亿级别的化合物数据库,结合实验验证,来寻找新型结构类型的先导化合物,为下一步新药研发工作提供依据。

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    国内首个可交互式计算的VR药物设计软件发布

    近日,Oxford University Press网站报道了华东师范大学计算机学院何高奇副教授和华东理工大学药学院/华东师范大学人工智能新药创智中心李洪林教授课题组题为“VRPharmer: Bringing 这一创新研究历时5年,联合了华东师范大学计算机科学与技术学院和人工智能新药创智中心、华东理工大学计算机科学与工程系、药学院、上海市新药设计重点实验室、北京大学等多家科研单位合作完成。 (2)最优化模式则面向快速的小分子数据库筛选。该模式提供了交互式的分析面板,便于用户查看每一个分子与蛋白质的结合姿态和相应得分。 该系统目前已经安装在华东理工大学药学教学实验中心,参加了第22届工博会展览,并以沉浸式感受体验科学探究的过程与方法,成为华东师范大学科普工作站的高中生选修课题之一。

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    Nucleic Acids Res | 人体微生物群的内外源调控图景

    数据库中包含的所有微生物主要分布于人体肠道、皮肤、口腔等数十处位置,同时还系统整合了所有这些遗传因素的序列、基因位点等信息,为人体微生物群研究提供数据支持。 GIMICA平台由浙江大学药学院朱峰课题组,联合重庆医科大学唐静、丁裕斌和重庆大学薛伟伟团队合作开发,重庆医科大学武香露和浙江大学牟敏杰是本研究的共同第一作者。 ? 目前,已有多个数据库提供了肠道菌群与疾病关联、药物对肠道菌影响等信息。然而,这些数据库缺乏肠道菌如何改变外源性物质以及肠道菌在人体内的丰度等关键数据。 更重要的是,现有数据库仅覆盖7%的上市药物,这极大阻碍了菌群领域的研究发展。 MASI平台由新加坡国立大学药学系陈宇综课题组、复旦大学药学院鞠佃文课题组、江西农业大学陈伟平课题组合作开发,复旦大学曾贤副研究员负责了整个平台的研发。 ?

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    腾讯云批量计算型BS1云服务器配置CPU内存性能注意事项

    腾讯云批量型服务器具有最优单位核时性价比,适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。 使用灵活,即买即用,用完销毁,支持多种规格,可满足渲染、基因分析、晶体药学等计算密集型用户短时频繁使用超大规模计算节点诉求。 批量计算型BS1云服务器特点 高性价比,所有实例类型中相同规格小时单价最低 处理器与内存配比为1:2 使用场景: 视频 / 影视渲染 基因组学、晶体药学等 HPC 计算密集型业务,如气象预测、天文学等

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    Nature Protocols | 基于机器学习和并行计算的代谢组学数据处理新方法

    基于代谢组学的高性价比特性,它被药学领域的研究者给予了厚望,有望加速新药开发的进程。然而,代谢组领域还面临着严重的信号处理与数据分析问题,对其在新药研发中的应用构成了巨大挑战。 这一方法实现了对药学领域常见的“时间序列”和“多分类”代谢组学问题的数据处理,对药物靶标发现、药物代谢、药物响应与疾病发生发展的病理学机制研究都具有重要的价值。 然而,在真实世界的药学研究中(如候选靶标的发现、药物敏感性研究等),还需要考虑对数据扰动的稳定性、样本量大小的敏感性等。 2针对药学问题,实现时间序列和多分类代谢组数据处理 时间序列和多分类问题是药学研究中的常见问题,因而已经成为当前药物代谢组学研究的前沿热点。 这一结果与排名靠后的流程(下图排名最后的五名)形成了鲜明的对比,证实了此研究开发的新方法在特定药学研究中的有效性。

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    湖北医药学院李童斐教授团队《J. Nanobiotech》:装载双氢青蒿素的纳米反应器用于靶向治疗恶性肿瘤取得新进展

    湖北医药学院基础医学院李童斐课题组利用肿瘤微环境响应的铁基金属有机框架(MOF)负载双氢青蒿素(DHA)构建了一种协同诱导铁死亡的纳米反应器(DHA@MIL-101)。 团队简介:湖北医药学院基础医学院李童斐为本文通讯作者,研究生杨晓鑫、徐祥为共同第一作者,得到湖北医药学院王梅芳教授、武汉大学陈效教授的帮助与指导。 该工作受湖北医药学院人才启动金、湖北省自然科学基金等项目支持。 通讯作者简介:李童斐副教授,硕士生导师,湖北省高层次人才。

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    基于天河超级计算机的新冠药物筛选成果入围国际戈登贝尔奖评选

    11月4日,美国计算机协会(ACM)公布,国家超级计算天津中心联合国防科技大学计算机学院、海南大学药学院、中山大学药学院、中国海洋大学医药学院、美国肯塔基大学药学院等单位,在天河新一代超级计算机上完成的

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    腾讯云批量计算型BC1实例配置性能使用场景及注意事项

    腾讯云批量型实例具有最优单位核时性价比,适用于渲染、基因分析、晶体药学等短时频繁使用超大规模计算节点的计算密集型应用。 使用灵活,即买即用,用完销毁,支持多种规格,可满足渲染、基因分析、晶体药学等计算密集型用户短时频繁使用超大规模计算节点诉求。 批量计算型BC1云服务器特点 高性价比,所有实例类型中相同规格小时单价最低 处理器与内存配比为1:4 使用场景: 视频 / 影视渲染 基因组学、晶体药学等 HPC 计算密集型业务,如气象预测、天文学等

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