所谓cpu绑定,其实就是对进程或线程设置相应的cpu亲和力(affinity),确保进程或线程只会在设置了相应标志位的cpu上运行,进而提高应用对cpu的使用效率。如果应用可以在多个cpu上运行,操作系统会在cpu之间频繁切换应用,引起cpu缓存失效,降低缓存的命中率,导致cpu的使用效率下降。所以,如果使用cpu绑定技术,在一定程度上会避免上述问题,提升系统性能,类似技术还有gpu绑定、mic绑定等等。 There are only two hard things in Computer Science
超线程技术(Hyper-Threading): 就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片,(一个核模拟出两个核?)
我所渴求的,無非是將心中脫穎語出的本性付諸生活,為何竟如此艱難呢 -----赫尔曼·黑塞《德米安》
用 Gearman 搭建 Map/Reduce ,GearmanManager 来管理所有的 workers。启动多个 gearman-manager daemon,为了充分利用服务器资源,使其运行于不同的 CPU 内核上。 假设启动 10 个gearman-manager daemon,CPU 是 4核。 [root@www ~]# ps aux | grep gearman-manager | awk {'print $2;'} | sort -k1,1 | head -3 | xargs -n 1
超线程技术(Hyper-Threading):就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片, 让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率。 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU.
Linux 内核源码 linux-5.6.18\kernel\sched\sched.h 中 , 定义的 struct sched_class 调度类结构体 , 就是 " 调度器 " 对应的类 ;
本文将介绍大连理工大学都健教授团队近期在AIChE期刊上发表的论文“De novo drug design framework based on mathematical programming method and deep learning model”,其团队开发了一个深度学习模型用于识别具有高结合亲和力的靶标-配体复合物,并将其与数学规划模型进行集成,实现了高通量反向优化设计小分子药物目标,进一步以治疗心血管疾病的利伐沙班替代药设计和治疗肿瘤疾病的阿昔替尼替代药设计为例,证明了本文所提出的从头药物设计框架的通用性和有效性。
现在大家使用的基本上都是多核cpu,一般是4核的。平时应用程序在运行时都是由操作系统管理的。操作系统对应用进程进行调度,使其在不同的核上轮番运行。
今天我们介绍由北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室的王光宇等学者发表在Nature Medicine上的工作。该工作介绍了一个基于人工智能框架UniBind,该框架利用深度学习和蛋白质结构分析来预测SARS-CoV-2的刺突蛋白突变的影响。该工作强调了在病毒宿主相互作用和新的SARS-CoV-2变体出现中理解蛋白质相互作用的重要性。UniBind整合了蛋白质三维结构和结合亲和力数据,预测了刺突蛋白突变如何影响其与人类ACE2受体和中和抗体的结合亲和力。该框架在基准数据集上进行了测试,并通过实验证实了其有效性。UniBind还能够有效预测刺突蛋白变体对结合亲和力的影响,并可以应用于预测宿主对SARS-CoV-2变体的易感性和未来病毒变体的进化趋势。该工作强调了UniBind作为问题变体的预警系统的潜力,以及其促进蛋白质相互作用研究的能力。总体而言,UniBind使用异质数据集提供了全面且高容量的蛋白质相互作用分析,有助于人类理解SARS-CoV-2的感染性和变体进化。
这次为大家分享的是来自nature communications上的一篇题为《Co-optimization of therapeutic antibody affinity and specificity using machine learning models that generalize to novel mutational space》的文章,来自密歇根大学生物界面研究所、生物医学工程系、化学工程系项目组的Peter M.Tessier团队。
今天为大家介绍的是来自斯坦福大学研究团队的一篇利用语言模型模拟人类抗体自然演化的论文。自然进化必须探索广阔的可能序列空间,以寻找稀有但理想的突变,这表明从自然进化策略中学习可以指导人工进化。在这里,作者报告了一种利用通用蛋白质语言模型能够高效演化人类抗体的方法,该方法通过提出在进化上是合理的突变来改进抗体,尽管该模型没有提供关于目标抗原、结合特异性或蛋白质结构的任何信息。作者进行了七种抗体的语言模型引导提高亲和力实验,每种抗体仅经历两轮实验进化,筛选了每种抗体的20个或更少的变种。结果显示,作者成功将四种临床相关、高度成熟的抗体的结合亲和力提高了多达七倍,将三种未成熟抗体的结合亲和力提高了多达160倍。此外,许多设计还展示出良好的热稳定性和对埃博拉病毒和严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)假病毒的中和活性。改善抗体结合的相同模型还可以指导不同蛋白质家族和选择压力下的高效进化,包括抗生素抗性和酶活性,这表明这些结果适用于许多情境。
广东省小分子新药创新中心与新樾生物合作最近在Frontiers in Pharmacology(IF:5.98)发表题为《3CLpro inhibitors: DEL-based molecular generation》的最新论文, 该论文利用DNA编码化合物库(DEL)技术筛选出3CLpro(一个病毒复制所必需的蛋白酶)的活性化合物,再基于DEL筛选数据建立RNN,VAE,AAE, MCMG等预训练分子生成模型,利用DEL中具有高亲和力的分子对该模型进行微调,生成一系列全新结构的化合物,从而同时实现了基于DEL的药物发现与化合物结构优化,据悉这是国际上利用DEL数据进行分子生成实现结构优化的首篇论文。
本次分享的是PLOS Computational Biology于2021年8月4日刊登的文章《Deep geometric representations for modeling effects of mutations on protein-protein binding affinity》,作者是来自分别来自清华大学的Xianggen Liu,Pengyong Li, Sen Song和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的Yunan Luo以及彭健。在这次的研究中,作者团队开发了一个名为GeoPPI的深度学习框架。基于蛋白质的三维结构,GeoPPI首先通过自监督学习方案学习编码蛋白质结构拓扑特征的几何表示,然后将这些表示用作训练梯度增强树的特征,以预测突变后蛋白质-蛋白质结合亲和力的变化。
作者:chriszyyang 腾讯CSIG基础研究工程师 |导语 在本篇文章中,我们首先向大家简单介绍耐药性的概念,以及展示耐药现象会对我们人类未来生存带来的巨大威胁。在临床实践中,耐药性通常是由直接影响药物结合的靶向蛋白质的突变所引发的。如果我们能够通过计算方法提前预测引起耐药性的蛋白质突变,这将会对精准医疗有着重要意义。因此,我们随后会简单介绍目前三种用于估计由靶点蛋白质突变引起耐药性的基于物理和数据驱动的计算方法,以及分析各自方法的优点和缺点。最后,我们会带领大家解析如火如荼的机器学习方法在耐药
这次给大家介绍清华大学交叉信息研究院的曾坚阳教授课题组在Cell Systems上发表的论文“MONN: A Multi-objective Neural Network for Predicting Compound-Protein Interactions and Affinities”。分析化合物与蛋白质的相互作用 (Compound-Protein Interactions ,CPIs)在药物研发过程中起着至关重要的作用,迅速准确地预测作用位点和其间的亲和力有利于高效的药物研发。基于此问题,曾坚阳教授课题组引入深度学习,提出了一种预测化合物-蛋白相互作用和亲和力的多目标神经网络-MONN。作者在方法中引入了(i)捕获全局特征的超级节点、(ii)预测亲和力的GRU模块(Gate Recurrent Unit,门循环单元模型)、(iii)预测化合物-蛋白结合位点和判断其间的亲和力指标的多目标共享特征结构,使得其模型具有比现有模型更好的特征可解释性,有效捕捉了化合物与蛋白质的内在特征与联系,实现精确判断分子间的相互作用和亲和力。
对服务器来说主要的角色就是应用服务器或数据库服务器,CPU作为关键资源经常成为性能瓶颈的根源。CPU使用率高并不总是意味着CPU工作繁忙,它有可能是正在等待其他子系统。在进行性能分析时,将所有子系统当做一个整体来看是非常重要的,因为在子系统中可能会出现瀑布效应。 注释:有种常见的错误观念认为CPU是服务器中最重要的。情况不总是这样,服务器经常是CPU的配置高,硬盘、内存和网络子系统是低配置。只有一些特定对CPU要求高的应用程序才能真正充分利用当今的高端处理器。 3.2.1 发现CPU瓶颈 有多种方法可以来确
今天为大家介绍的是来自Jürgen Bajorath团队的一篇论文。图神经网络(GNNs)通过分析蛋白质与配体相互作用的图表示结构来预测配体的亲和力。虽然有一些研究表明GNNs能够详细了解蛋白质与配体的相互作用,但这种预测方法也存在争议。比如,有证据显示GNNs可能并不是真正学习蛋白质与配体的相互作用,而是仅仅记住了训练数据中的配体和蛋白质信息。为此作者对六种不同的GNN架构进行了亲和力预测实验,并使用可解释的人工智能技术对结果进行了分析。
2022年7月14日,韩国全北国立大学电子与信息工程系的Kil To Chong研究团队和美国得克萨斯大学达拉斯分校生物科学系的Zhenyu Xuan研究团队在期刊International Journal of Molecular Sciences上合作发表一篇论文《CSatDTA: Prediction of Drug–Target Binding Affinity Using Convolution Model with Self-Attention》。本论文仅使用药物的SMILES和蛋白质的序列信息、借助注意力机制增强的卷积网络来预测药物-靶标亲和力,得到了较好的效果。作者还提供了一个Web服务器供研究者使用。
本文介绍由中国科学技术大学和百度商业智能实验室等机构的研究人员合作发表于KDD 2021的研究成果:作者提出了一个基于图神经网络的模型SIGN(structure-aware interactive graph neural network),通过利用原子间的细粒度结构和相互作用信息来学习蛋白质-配体复合物的表征,从而更好地进行结合亲和力预测。SIGN由两部分组成:极坐标启发的图注意力层(PGAL)和成对相互作用池化(PiPool)。PGAL用来整合原子之间的距离和角度信息,进行三维空间结构建模。PiPool用来将蛋白质和配体之间的远程相互作用纳入模型中。在两个基准上的实验结果验证了SIGN的优越性。
今天为大家介绍的是来自Lin Li研究团队的一篇关于抗体优化的论文。治疗性抗体是一种重要且迅速增长的药物模式。然而,早期抗体治疗的设计和发现仍然是一项耗时且成本高昂的工作。在这里,作者提出了一种全流程贝叶斯、基于语言模型的方法,用于设计大规模且多样化的高亲和力单链变量片段(scFv)抗体库,然后通过实验进行验证。与定向进化方法进行对比后,作者的方法所生成的最佳scFv与定向进化方法生成的最佳scFv相比,结合能力提高了28.7倍。此外,在最成功的抗体库中,有99%的设计scFv相比最初的候选scFv有所改进。
2022年5月5日,Astex Pharmaceuticals的科学家们在J Med Chem杂志上对静电势计算在药物设计中的应用进行了综述,并且利用6个具体的例子阐明了ESP计算对于基于结构的药物设计的改善和指导意义。还推荐了该公司研发的一款基于AI的快速ESP计算工具:GC-DNN,该工具在精度上可以媲美DFT方法计算的ESP结果。
配体与蛋白质的结合很少像上述表达式所暗示的那样简单。这种相互作用受蛋白质结构的影响很大,而且往往伴随着构象的改变。例如,当血红素是肌红蛋白的组成部分时,血红素与各种配体结合的特异性就会发生变化。对于游离血红素分子,一氧化碳的结合力比O2强2万倍以上(即一氧化碳与游离血红素结合的Kd或P50比O2低2万倍以上),但当血红素与肌红蛋白结合时,一氧化碳的结合力只比O2强40倍左右。对于游离血红素来说,CO的紧密结合反映了CO和O2与Fe2+相互作用的轨道结构不同。这些相同的轨道结构导致CO和O2与血红素结合时具有不同的结合几何形状(图 5-5a、b)。当血红素与球蛋白结合时,CO和O2对血红素的相对亲和力的变化是由球蛋白结构介导的。
今天为大家介绍的是来自Degui Zhi团队的一篇论文。准确预测蛋白质-配体结合亲和力在药物发现中至关重要。现有方法主要是不涉及对接的,当无法获得结晶的蛋白质-配体结合构象时,这些方法并未明确考虑蛋白质与配体之间在原子级别的相互作用。作者引入了一个框架——折叠-对接-亲和力(FDA)。该框架折叠蛋白质,确定蛋白质-配体的结合构象,并从三维蛋白质-配体结合结构预测结合亲和力。实验表明,FDA在DAVIS数据集中的表现超越了现有的最先进的无对接模型,展示了明确模拟三维结合构象对提高结合亲和力预测准确性的潜力。
今天给大家介绍的是来自华为诺亚方舟实验室发表在 arxiv 上的预印本《AntBO: Towards Real-World Automated Antibody Design with Combinatorial Bayesian Optimisation》。作者设计了一种组合贝叶斯优化框架 AntBO ,可实现抗体 CDRH3 区域的高效计算设计。并使用 Absolut! 软件套件对 AntBO 进行基准测试与评分。对 188 种抗原设计抗体的结果证明了 AntBO 在设计具有不同生物物理特性的 CDRH3 区域方面的优势。只需要不到 200 种蛋白质设计,AntBO 推荐的序列就可以优于从 690 万个CDRH3的实验数据库和常用遗传算法提取的最佳序列。
本文主要是在ARM架构的不同异常等级上工作的软件之间,提供一个标准的电源管理接口。这些软件,比如Linux、Hypervisor、安全Firmware和可信OS之间必须能够实现互相操作。而这些软件可能由不同厂商提供,本标准就是为这些软件的集成提供便利。
今天给大家介绍的是来自北京人工智能研究院、北京信息科学与技术国国家研究中心等机构发表在arxiv上的预印文章《Conditional Antibody Design as 3D Equivariant Graph Translation》。作者提出了一种多通道等变注意网络 (MEAN),这是一种能够共同设计 CDR 的 1D 序列和 3D 结构的端到端模型。具体而言,MEAN 通过导入包括目标抗原和抗体轻链在内的额外成分,将抗体设计表述为条件图翻译问题。然后, MEAN 采用E(3)-equivariant 消息传递以及注意机制来更好地捕捉不同组件之间的几何相关性。最后,它通过多轮渐进式全镜头方案输出 1D 序列和 3D 结构。
今天给大家带来的是发表在BIBM上的文章“AttentionDTA: prediction of drug–target binding affinity using attention model”。在本文中,作者提出了一种基于深度学习的端到端模型AttentionDTA,该模型将注意力机制与DTI的绑定亲和力相关联,以预测DTI的绑定亲和力。这项工作的新颖之处在于,在预测蛋白质的亲和力时,使用注意机制来考虑蛋白质中的哪些子序列对药物更重要,以及药物中的哪些子序列对蛋白质更重要。从而使模型的表现力更强。该模型利用一维卷积神经网络(1D-CNNs)提取药物和蛋白质的抽象信息,通过注意机制使药物和蛋白质的表征相互适应。
本文介绍由美国IBM研究院的Pin-Yu Chen和Payel Das共同通讯发表在 Nature Machine Intelligence 的研究成果:本文作者提出了一个通用的基于查询的分子优化框架,query-based molecule optimization framework(QMO),其利用了分子自动编码器的潜在嵌入。QMO基于高效查询,在一组分子性质预测和评估指标的外部指导下,改进输入分子的期望性质。在相似性约束下优化有机小分子药物相似性和溶解度的基准任务中,QMO优于现有的方法。此外,作者还展示了QMO在两个新的具有挑战性的任务中的性能:(1) 优化现有潜在的SARS-CoV-2主要蛋白酶抑制剂,使其具有更高的亲和力;(2) 改进已知的抗菌肽以降低毒性。QMO的结果与外部验证的结果高度一致,为解决具有约束的分子优化问题提供了一种有效的方法。
今天为大家介绍的是一篇由美国华盛顿大学生物化学系和蛋白质设计研究所及杨百翰大学化学与生物化学系的研究人员共同完成的一篇论文,发表在bioRxiv上。这篇文章描述了一种计算设计超稳定的含RGD(一种合成肽,对应于整合素的细胞粘附序列,一些癌症、纤维化的靶标)的小蛋白的方法,设计的小蛋白对单个RGD整合素(αvβ6和αvβ8)异二聚体和构象状态具有具有皮摩尔亲和力,相对于其他RGD整联蛋白具有>1000倍的选择性。在博来霉素诱导的肺纤维化小鼠模型中,通过模拟吸入的口咽给药递送时,αvβ6抑制剂有效地降低了纤维化负荷并改善了总体肺力学,证明了从头设计的整合素结合蛋白具有高选择性的治疗潜力。
Windows开发环境:Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
阿片类物质使用障碍(OUD)已成为一个重要的全球公共卫生问题。针对OUD的主要治疗方法通常包括药物和行为干预的综合应用,旨在解决成瘾的生理和心理方面,促进康复,并防止复发。美国食品药品监督管理局(FDA)已批准了三种药物,包括美沙酮、布比洛芬和纳曲酮,用于OUD的治疗。这些药物通过与大脑中的阿片受体结合发挥作用,即μ阿片受体(MOR)、kappa阿片受体(KOR)和delta阿片受体(DOR)。美沙酮是一种长效阿片受体激动剂,主要作用于MOR。它有助于减轻戒断症状和渴望。布比洛芬则作为部分性阿片受体激动剂,主要针对MOR。它缓解戒断症状和渴望,同时产生较少的欣快感,并且与美沙酮相比,呼吸抑制的风险较低。纳曲酮被归类为阿片受体拮抗剂,它阻止了阿片类药物的作用,并减少了愉悦效应。它的作用机制主要涉及MOR,但它也对KOR具有一定的亲和力。在这项研究中,作者提出了一个深度生成模型,将基于随机微分方程(SDE)的扩散模型与预训练的自编码器相结合。分子生成器能够高效地生成针对多种阿片受体的分子。
阻遏物是由低亲和力结合位点转移到操纵基因上,而不是根据平衡移动原理从胞质溶胶中转移到操纵基因上的。
Scheduler delay:应用程序是可运行状态(Runable),但在相当长的时间内不会运行。Scheduler delay 可能会引起Jank。不同性质的线程对Scheduler delay 要求不同,
今天我们介绍由魏茨曼科学研究所生物分子科学系的Ariel Tennenhouse发表在《Nature Biomedical Engineering》上的工作。该工作提出了一种新的计算方法CUMAb,它可以在成千上万个人源框架上系统地嫁接动物源抗体的互补确定区,从而产生人源化抗体。该方法利用Rosetta进行原子模拟,根据能量和结构完整性选择设计。用该方法人源化的5个抗体与亲本动物抗体具有类似的亲和力,有些设计的稳定性还有明显提高。结果表明,与同源性最高的框架相比,非同源框架常常是首选,此外,许多仅在几十个突变位点不同、使用不同人源框架的CUMAb设计具有等效的功能。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 2018 年,Deepmind 首次发布基于深度神经网络的蛋白质结构预测数据库 AlphaFold,在蛋白质预测中实现了最先进的性能;去年,AlphaFold 2 获得了 98.5% 的蛋白质预测率;前段时间,Deepmind 又重磅发布了数据集更新,称目前的 AlphaFold 已经预测了几乎所有已知的蛋白质。 如何有效识别药物作用机制在今天仍然是一个巨大挑战,计算对接的方法已被广泛用于预测药物结合靶点。有了大规模蛋白质结构预测技术
云豆贴心提醒,本文阅读时间5分钟 隐藏nginx header里版本号信息 1.查看版本号 2.隐藏版本号 在nginx配置文件的http标签内加入“server_tokens off; ”参数,也
今天给大家介绍的是卡内基梅隆大学的研究团队近期的一篇分子优化工作。识别蛋白质抑制剂通常需要预测配体结合自由能(Binding Free Energy, BFE)。热力学积分(Thermodynamics integration , TI)是一种能够准确预测BFE的方法,但其计算成本高、时间长。在这项工作中,作者利用自动机器学习(Automated machine learning, AutoML)和主动学习(Active Learning, AL)的技术开发了一个高效的自动化工作流程,只需要数百次TI计算能在数千个同源配体中识别BFE最低的化合物。实验结果表明,该框架预测的化合物的结合亲和度显著提高。
配体与蛋白质之间的生物分子识别在药物发现和开发中起着至关重要的作用。然而,通过实验来确定蛋白与配体的结合亲和力是非常耗时耗力的。目前,已经提出了许多预测结合亲和度的计算方法,其中大多数通常需要蛋白质的三维结构,而这种结构并不常用。因此,需要新的方法充分利用序列水平的特征来预测蛋白质与配体的结合亲和力,加快药物发现过程。作者开发了一种新的深度学习方法DeepDTAF,来预测蛋白质与配体的结合亲和力。DeepDTAF是结合局部和全局上下文特征构建的。更具体地说,蛋白质口袋具有一些特殊的特性,可以直接与配体结合,这种特性首次被用作预测蛋白质与配体结合亲和力的局部输入特征。此外,空洞卷积被用来捕获多尺度的长程相互作用。作者将DeepDTAF与最新的方法进行了比较,实验结果表明DeepDTAF是一个可靠的预测工具。
现有的高通量筛选实验用于确定药物和靶标之间的生物活性是一个昂贵费时的步骤。因此,基于已经在临床实验中测量的相互作用,使用统计学和机器学习模型来估计新的药物-靶标的相互作用的强度是重要的替代方案。澳大利亚Deakin大学的Svetha Venkatesh课题组提出了GraphDTA,一种基于图神经网络的药物-靶标结合亲和力的预测方法。
2023年1月4日,来自美国卡内基梅隆大学的研究者在Journal of Chemical Information and Modeling上发表文章“Active Learning Guided Drug Design Lead Optimization Based on Relative Binding Free Energy Modeling”。
2022年7月4日,加拿大布鲁克大学Yifeng Li团队在Frontiers in Pharmacology期刊上发表一篇题为《Multi-Objective Drug Design Based on Graph-Fragment Molecular Representation and Deep Evolutionary Learning》的论文。论文将药物设计建模为一个多目标优化问题,将基于片段的连接树变分自编码器这一深度生成模型融入深度进化学习框架中,取得了良好的实验结果。
今天给大家介绍哈佛大学David R. Liu课题组在国际期刊nature communications上发表的核酸序列生成的文章《Generating experimentally unrelated target molecule-binding highly functionalized nucleic-acid polymers using machine learning》。虽然体外筛选是探索大范围序列空间的有效方法,但由于选择引起的序列收敛,以及有限的测序深度,使得序列的搜索空间仅局限在少数区域。为了解决该问题,作者提出结合湿实验和机器学习方式去探索未被湿实验检索的序列空间。该论文通过体外筛选,发现了与柔红霉素具有高亲和力(KD=5-65 nM)的高度侧链功能化的核酸聚合物(HFNAP)。然后利用该数据训练条件变分自编码器(CVAE)模型,生成了与柔红霉素(daunomycin)高度亲和(KD=9-26nM)且独特多样的HFNAP序列。该论文将体外筛选与机器学习模型耦合,直接生成活性变体,是一种新的发现功能性生物聚合物的方法。
目前的药物发现工作既昂贵又耗时。如何创造出种类繁多的新型化合物,使其不仅具有理想的药理特性,而且低收入人群也能廉价获得,仍然是一项具有挑战性的任务。这项工作中,研究人员开发了一种生成式网络复合体(GNC),通过自动编码器在潜在空间中的梯度下降,基于多性质优化生成新的类药分子。研究人员的GNC中,多化学性质和相似度分数都被优化,以生成具有所需化学性质的类药分子。为了进一步验证预测的可靠性,这些分子被独立的基于分子指纹的预测器重新评估和筛选,得出几百个新的候选药物。
今天为大家介绍的是来自Lei Li团队的一篇论文。酶是由基因编码的生物催化剂,能够加速化学反应。那么,如何能自动设计出功能性酶呢?在这篇论文中,作者提出了EnzyGen,这是一种学习统一模型来设计各个功能家族酶的方法。作者的核心理念是基于重要功能位点和对应期望催化功能的底物生成酶的氨基酸序列及其三维(3D)坐标。这些位点是从酶数据库中自动挖掘出来的。EnzyGen由一种新颖的交错注意力网络和邻域等变层组成,能够捕捉整个蛋白质序列中的远程关联和3D空间中最近氨基酸的局部影响。为了学习生成模型,作者设计了一个联合训练目标,包括序列生成损失、位置预测损失和酶-底物相互作用损失。作者还构建了EnzyBench,一个包含3157个酶家族的数据集,覆盖了蛋白质数据库(PDB)中所有可用的酶。实验结果表明,EnzyGen在所有323个测试家族中始终表现最佳,在底物结合亲和力方面比最佳基线高出10.79%。这些发现证明了EnzyGen在设计具有高亲和力并与特定底物结合的结构良好且有效的酶方面的卓越能力。
| 导语 本文主要是讲Linux的调度系统, 由于全部内容太多,分三部分来讲,调度可以说是操作系统的灵魂,为了让CPU资源利用最大化,Linux设计了一套非常精细的调度系统,对大多数场景都进行了很多优化,系统扩展性强,我们可以根据业务模型和业务场景的特点,有针对性的去进行性能优化,在保证客户网络带宽前提下,隔离客户互相之间的干扰影响,提高CPU利用率,降低单位运算成本,提高市场竞争力。欢迎大家相互交流学习!
CLIP是OpenAI在2021年提出的一个里程碑式的视觉语言预训练模型。CLIP的独特之处在于它从海量的图像-文本配对数据中联合学习图像和文本表示,而不需要人工标注。但是,CLIP通常依赖较大的模型容量,存在计算效率不高的限制,这成为其实际应用和部署的主要障碍。综上,CLIP是具有里程碑意义的视觉语言预训练模型,但是还存在可以改进的空间。
作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 2018 年,Deepmind 首次发布基于深度神经网络的蛋白质结构预测数据库 AlphaFold,在蛋白质预测中实现了最先进的性能;去年,AlphaFold 2 获得了 98.5% 的蛋白质预测率;前段时间,Deepmind 又重磅发布了数据集更新,称目前的 AlphaFold 已经预测了几乎所有已知的蛋白质。 如何有效识别药物作用机制在今天仍然是一个巨大挑战,计算对接的方法已被广泛用于预测药物结合靶点。有了大规模蛋白质结构预测技术,药物发现将变得更容易。所以,自
顺式调控密码的最小单位——类似于遗传密码的密码子——是转录因子结合位点(TFBS)。转录因子通常包含结构化和进化保守的DNA结合域(DBD),它们识别并结合一个6-12个碱基对的DNA序列,称为转录因子的“基序”。转录因子基序通常用序列标志或位置权重矩阵(PWM)描述,以表示转录因子结合特异性的退化性。DBD的保守性和高通量测量转录因子序列特异性的方法使得约有1600个已编目的转录因子在人类中被识别,并确定了这些已知转录因子的结合基序。然而,转录因子结合基序无法完全预测大多数转录因子在体内的DNA结合。虽然大多数TFBS至少包含对其首选基序的部分匹配,但大多数转录因子仅在基因组的一小部分基序上发生结合。尽管可以通过包括核苷酸围绕核心基序或使用更复杂的序列偏好表示(如二核苷酸基序和DNA形状),来提高对某些转录因子基因组结合的预测,但对于大多数转录因子来说,对体内结合的最佳预测因子是染色质的可访问性,可以通过DNase-seq或ATAC-seq等高通量测序方法来测量。这种观察结果主要归因于DNA上核小体的存在,这些核小体必须被称为“先驱”因子或共结合转录因子组合所取代或排除。
2022年3月24日,华盛顿大学蛋白设计研究所的David Baker、曹龙兴(同时在西湖大学)和Brian Coventry等人在Nature发表文章,介绍了一种仅根据靶点蛋白的结构信息就可以进行蛋白质从头设计的方法,该方法可以对治疗和诊断中各种蛋白质上的位点进行针对性的设计,具有广泛的用途。
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