解密蛋白质互作网络的关键方法:深入解析GST Pull-Do
通过该实验,我们能够深入了解蛋白质之间的相互作用,揭示蛋白质网络的拓扑结构和功能模块,从而为研究生物过程提供基础知识和新的治疗靶点。此外,GSTPull-Down实验也在生物药物研发中发挥着重要作用,帮助筛选和评估潜在的靶点蛋白及其互作伙伴,为药物设计和开发提供依据。4.结论GSTPull-Down实验是解密蛋白质互作网络的...
科学家解析聚合物网络结构和性能的关系,助力聚合物材料的性能优化
因此,人们必须以不同的方式来解析其结构特性,包括考虑交联密度和链缠结等因素。虽然有许多研究曾展示过聚合物网络特性对拓扑结构变化做出响应的原理。但是,目前尚无一种方法可以从聚合物网络的宏观性质中直接解码其微观结构信息。因此,人们面临的关键问题是如何在不破坏材料原有结构的前提下,深入解析聚合物网络内部的...
人工智能终结了蛋白质研究吗?一文读懂蛋白质折叠的前世今生
只有戴上3D眼镜观察结构时,才能看清蛋白质的拓扑结构。“这个过程太折磨人了,能坚持到底已经非常了不起了,”Thornton感慨道。X射线晶体学的工作原理。年复一年,他们终于成功了。一旦研究人员确认了自己所复构的蛋白质结构,他们就会将其提交给蛋白质数据库。到1984年,已有152个蛋白质的结构被存入了数据库。1992...
万字长文:人工智能终结了蛋白质研究吗?| 追问观察
计算生物学家与实验学家不同,他们编写计算机算法,试图证明Anfinsen的假设,即他们可以向一个程序输入一串氨基酸,从而生成正确的蛋白质结构。??JohnMoult与人共同创立了“结构预测关键评估”(CASP)实验,迫使他自己和其他计算生物学家根据实验确定的蛋白质结构,来测试他们的蛋白质计算机模型。图源:UmitGulsen/Quan...
不只是AlphaFold!一文读懂蛋白质折叠的前世今生:从“不可能”到...
模型完成后,科学家们用尺子测量原子之间的距离,从而得出蛋白质结构的坐标。“这种方法很原始”,Thornton说。然后他们将坐标输入计算机。计算机版本看起来就像一片茂密的森林,原子混杂地挤在一起。只有当Thornton戴上3D眼镜观察结构时,她才能开始看到蛋白质的拓扑结构。
基于新奇物理现象的智能光子芯片
摘要近年来,新材料结构、新理论观点、新器件架构等各个前沿方向的通力合作促使了智能光子学的迅猛发展(www.e993.com)2024年8月5日。具有优异非线性特性的光学平台奠定了光子芯片丰富性能的基础,非厄米拓扑光子学等新理论的引入为高性能片上处理方案开辟了新的可能性,各类光学神经网络架构的新器件也为全光计算及全光大规模集成提供了有效的实现途径...
分子视角下的电子自旋——自旋化学开拓合成化学科学前沿
分子基自旋晶格可以通过合理的晶体工程学策略实现精准的结构拓扑以及格点自旋态调控,这也是磁性分子材料的重要优势.因此通过设计调控分子基自旋晶格,可以预测、合成如蜂巢、Kagome、K4等具备自旋阻挫性质的结构.对这些体系中可能产生的量子自旋液体的激发行为的研究将为探索高温超导机制、新型准粒子、非阿贝尔任意子激发...
【技术】一种联合地物轮廓线的三维重建算法
物体边缘轮廓线包含一些较为复杂的拓扑结构信息,为保证提取出的轮廓线能够准确反应图像中的轮廓结构,研究提出了基于图的矢量化过程(图2):①构建无向图G(V,E),顶点集合V对应于影像中的边缘像素中心,边集合E表示顶点所对应边缘像素的8邻域内与其他边缘像素之间的邻接,通过邻接关系为每个顶点构建邻接集合;②根据顶点邻...
FW-PSO算法支持下无线传感网络拓扑结构的优化策略
编者按:对无线传感网络结构的复杂性、无标度性等进行了分析,通过上述两项内容的分析结果,构建全新的无线传感网络模型,提升其应用效果,设计了符合实际要求的FW-PSO算法,实现网络拓扑结构的优化,并通过实验进行了性能验证。结果表明:优化后的网络拓扑结构,能够较好地提升无线传感网络运行性能。
人工智能与人类尚有显著认知差距:深度神经网络对幻觉轮廓“视而不...
图7:类似端点激活神经元的现象和理论预言的拓扑结构总结而言,实验中的所有深度神经网络模型无论是否被训练,使用了什么方式训练,在maxpool层都产生了神经动力学层面的沿着幻觉轮廓的激活。然而即使如此,这一神经动力学层面的激活并没有能够帮助到深度神经网络最终在行为学层面识别出幻觉轮廓。而唯一拥有相对好的幻觉轮...