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Science | 一种在哺乳动物细胞中实现的合成蛋白质级神经网络

实验验证 为验证Perceptein电路在哺乳动物细胞中的可行性,研究人员构建了完整的双输入双输出电路所需的蛋白质组件。...首先测试输入信号是否能触发对应蛋白酶的重组活性。结果表明,当输入X1与其匹配的N节点和C节点蛋白共转染时,相应的荧光报告蛋白被抑制,符合蛋白酶重组的预期表现。...此外,过量的Y2节点组分显著抑制Y1节点的蛋白酶活性,验证了相互抑制的有效性。 接着,研究人员测试了完整电路。...通过添加“隐藏”单元,还可以实现更复杂的阈值计算,如“任意两个输入激活”功能。 讨论 早期的合成生物学主要将计算机科学中的数字逻辑范式引入生物系统。...最后,将完整电路(或比较器)扩展到更复杂的计算任务,组件数量将呈线性或倍增增长。

12010

vue项目封装组件_前端组件封装

前言 在使用vue进行日常开发的时候,组件的封装是一个很常规的操作,也可以从npm仓库下载别人封装好的组件来使用,比如iview,element ui等…但每个项目的应用场景不同,所以我们有时也需要自己封装组件...,Vue项目就搭建好了 2.组件封装 2.1新建package文件 因为我们可能需要封装多个组件,所以这里创建个package文件夹用于存放组件 然后引入已经封装好的组件测试一下,这里引入的是分页组件...,注意封装好的组件一定要有name且没有重复。...,此时在npm官网就可以看到我们上传的包 5.从npm安装使用 这个时候点开我们刚刚上传的包,就可以看到下载此包的命令,点击就可以复制 下载完成后就可以在main.js文件中看到...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    文献精读单细胞组学-单细胞多组学解析药用植物长春花的生物碱的合成途径

    在植物中,这些复杂的特殊代谢物(天然产物)的生物合成途径不仅局限于不同的器官,如叶和根,而且局限于这些器官中不同的细胞类型,单细胞组学技术的出现具有巨大的潜力,可以彻底改变植物的代谢途径基因发现。...最后,为了测试这些新出现的组学数据的力量,确定了一种新的细胞内转运蛋白以及产生脱水长春花碱的缺失的还原酶,脱水长春花碱是抗癌药物的重要工业前体。...图片生物合成基因簇及其相关的染色体构象特征利用前面组装好的高质量长春花基因组,作者利用成熟叶片的Hi-C数据,在三维空间中探索了生物合成基因之间的染色质相互作用,去揭示了与生物合成基因簇相关的不同染色体组织...簇4包含内胚层和皮质(PBL15,AED3)的标记基因,而簇8包含成纤维细胞表皮(TTG2,GL2)5,52,53的标记基因。...在转录本证据的支持下,产生了高度连续的、染色体规模的基因组组件,显示了MIA生物合成途径基因的大量复制,其中一些基因聚集在线性基因组中。

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    手把手教大家搭建一个低成本的多功能移动渗透测试站点

    今天我就手把手教大家如何用树莓派zero w/3b/3b+/4b搭建一个低成本的多功能移动渗透测试站点,以及wireshark和mdk3使用方法。...安装好后打开会出现一个很简洁的界面,像下面这样搞,文件路径和设备填你自己的,然后单击“写入”,点击“yes”后你就可以先去喝口茶或去趟厕所了. ? ?...安装好后打开, ? 很明显,SD卡有很大的空间没有使用,右键点击空闲空间,选择将空闲空间分配给—-分区rootfs(1) ? 随后又到了该休息的时间,大概需要等6-9分钟吧。 ? 好,OK了 ?...和ESSID、加密方式(如wep/wpa2)等。...地址 c 自定义信道 s 发包速率 太简单不演示了~~ 0x08-结尾: 呀,一不小心就翻到底啦,本文介绍了何用树莓派zero w搭建一个低成本的多功能移动渗透测试站点,以及wireshark和mdk3

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    InstructPLM: 对齐蛋白质语言模型以遵循蛋白结构指令

    高度精确的蛋白质序列设计可以生成更有效的酶、改进的基于蛋白质的治疗方法,以及用于工业目的的工程蛋白质,如生物燃料生产和环境修复。...在蛋白质序列设计中,上述ProteinMPNN的训练依赖于Protein Data Bank (PDB)中通过X射线晶体学或冷冻电镜实验确定的蛋白质组件。...作者采用官方的训练集、验证集和测试集,分别包含18,024个、608个和1,120个蛋白质。表1和图2(A)左侧面板展示了在CATH 4.2保留测试集上的详细序列设计性能。...序列的结构使用ESMFold预测,并使用DeepAlign包中的DeepScore计算TM-Score,以评估结构相似性。最后,作者选择按TM-Score排名最高的序列进行进一步实验。...基于完全计算预测的结构生成功能性酶的能力突显了结合高级蛋白质结构预测工具如AlphaFold和结构设计工具如Chroma与InstructPLM的潜力。

    21810

    node、npm、vue安装 -- VUE 项目 demo 实例

    src:这里是我们开发的主要目录(源码),基本上要做的事情都在这个目录里面, 里面包含了几个目录及文件: assets:放置一些图片,如logo等 components:目录里放的是一个个的组件文件...router/index.js:配置路由的地方 App.vue:项目入口组件(跟组件),我们也可以将组件写这里,而不使用components目录。...主要作用就是将我们自己定义的组件通过它与页面建立联系进行渲染, 面的必不可少。...test:初始测试目录,可删除 .XXXX文件:配置文件。 index.html:html单页面的入口页面,可以添加一些meta信息或者同统计代码啥的或页面的重置样式等。...:前缀的配置 cd 到项目路径下,执行加载 jar 包的命令: cnpm install 此后,项目会多一个 node_modules 文件夹,里面是依赖包资源。

    86430

    中科院罗小舟团队提出 UniKP 框架,大模型 + 机器学习高精度预测酶动力学参数

    数据集按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集。 第三是米氏常数 (Km) 数据集,由 11,722 个样本组成,包括酶序列、底物分子指纹图谱和相应的 Km 值。...数据集按照 8:2 的比例划分为训练集和测试集。 第四是 kcat/Km 数据集,包含 910 个由酶序列、底物结构及其相应的 kcat/Km 值组成的样本。...两大关键组件:表示模块+机器学习模块 研究团队提出的 UniKP,能提高根据给定的酶序列和底物结构预测 kcat、Km 和 kcat / Km 的准确性。...UniKP 框架由两个关键组件组成——表示模块 (representation module) 和机器学习模块。...在酶和底物至少有一个不在训练集的测试中,EF-UniKP 在 pH 数据集上的 R² 值相较于 UniKP 和 Revised UniKP 分别高出 13% 和 10%,在温度数据集上分别高出 16%

    60110

    如何用AI绘图画出超真实的小姐姐?(Lora篇)

    前言 之前分享了如何用stable diffusion webui的安装教程(win篇)。 有人就问:安装是安装好了,可是为什么生成的图片和作者你生成的图片差距那么远呢?...那么,我画的图,和你画的图,差别在哪里呢? 很关键的因素,就是我用了专门的生成模型model和lora包。 今天我们就来讲一讲如何用lora包生成超真实好看质感超强的人物图片。...一.教程部分 1.安装好stable diffusion webui 你的电脑里面应该安装好了stable diffusion webui,如果还没安装的,请回去安装好再回来,不然看了也用不上。...回答: 报这个错,也能生成图,但是无法应用和展现你想用的lora包特性。 比如上面这个报错,就是没找到你指定的lora包,这时候要么你没有下载这个lora包,要么就是lora包名字错误。...转载本站文章请保留原文链接,如文章内说明不允许转载该文章,请不要转载该文章,谢谢合作。

    1.6K20

    PNAS | 基于结构感知图卷积网络预测蛋白酶特异性功能

    作者进一步合并了所有HCV蛋白酶变种的数据,并在这个组合数据集上训练和测试了一个单一的PGCN模型,以探索PGCN在识别蛋白酶中小结构变化引起的特异性变化方面的敏感性。...图 2 表 1 在基准测试中,PGCN在仅使用序列特征的情况下(图2A)表现出色,胜过了其他ML模型,对所有数据集,包括组合数据集,都达到了90%以上的测试准确度。...HCV蛋白酶也获得了类似的结果。因此,作者得出结论, PGCN不是基于记忆或学习(最近邻)底物序列模式,因此采用了节点-边消融测试来进一步研究PGCN性能的来源。...因此,作者认为通过识别对PGCN性能至关重要的节点和边,就可以确定重要的残基和相互作用。为了通过PGCN确定每个图组件的预测强度,作者在所有样本图中扰动了每个节点(或边)的特征值,然后重新计算准确性。...根据连接给定边的节点类型,有两种类型的节点(蛋白酶、底物)和三种类型的边(蛋白酶-蛋白酶、底物-底物和分子间),当仅考虑序列特征时(边上没有任何特征),如预期的,只有肽节点对单变体集的准确性有贡献(图3A

    41210

    IC50 如何测?拿到数据不会处理?常见活性数值分不清?一文 Get! —— MCE

    IC50 用来指示某一药物或者物质 (抑制剂) 对某些生物过程 (包含此过程中的某些物质,如酶,细胞、受体或是微生物) 达到 50% 抑制效果时的浓度。IC50 值越低,表示其抑制效力更强。...IC50 值的应用: 1. 药物筛选和开发 初步筛选:在药物发现过程中,IC50 值用于筛选潜在的药物候选分子,以确定其对特定靶标如酶抑制的活性。...和 SPSS 24.0 软件包 (IBM SPSS Statistics,版本 24.0) 进行统计分析。...加入激酶检测试剂终止 ATP 消耗反应并将 ADP 转化为 ATP,然后通过荧光素酶反应将 ATP 进一步转化为光。 图 2. 发光检测酶活性原理图。 二、细胞毒活性试验的 IC50 值,如何测?...▐ IC50 值的数据处理 实验设计:进行细胞或酶实验,将靶标 (如细胞系、酶等) 暴露于多个不同浓度的药物中。 记录数据:测量药物对靶标的抑制效果,例如细胞存活率、酶活性或代谢产物变化。

    19210

    Python 工具——Anaconda+

    Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台,它已经内置了许多非常有用的第三方库,装上Anaconda,就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scrip、...Matplotlib 等常用的库自动安装好了,使得安装比常规 python 安装要容易。...(6).验证是否安装成功 安装好 Anaconda 后,重新打开命令行窗口,输入 python,可看到 Anaconda 的信息: (如果从程序快速启动 cmd 输入 python 看不到已经安装好的...(7).更新所有包(防患于未然) 初次安装的包一般比较老,为了避免之后使用报错,可以输入 conda update --all 命令,把所有包进行更新。...如何在 Pycharm 中配置 Anaconda 的包 如何用 Pycharm 写第一个代码 (1) 创建项目 选择 File --> New Project--> Pure Python (在如下箭头位置处点击选择存储位置

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    Science|David Baker团队:利用人工智能从头设计出类天然酶

    此前有研究通过简化机制(如使用高活性半胱氨酸替代丝氨酸)或绕过AEI步骤(如金属水解酶设计)取得部分进展,但催化效率(kcat/Km)仍低于10³ M⁻¹s⁻¹,且无法实现天然酶的多步反应机制。...PLACER在PDB基准测试中达到1.1 Å的平均RMSD精度,显著优于传统分子动力学模拟效率。...图3 设计的丝氨酸水解酶的结构特征 全新折叠类型 设计的五种折叠类型(如momi的α/β桶、win的螺旋束)与天然丝氨酸水解酶(如胰凝乳蛋白酶、乙酰胆碱酯酶)的TM-score均低于0.52,证实其结构新颖性...这将使我们能够从头设计更复杂的酶,这是以前难以实现的。” 未来,该方法可扩展至其他催化系统(如PET酶、酰胺酶等),并为设计全新反应机制的酶提供框架。...通过深度学习工具(如PLACER)对多步反应中间体的建模,能够揭示传统单态分析难以察觉的设计缺陷,从而加速功能酶的理性设计。

    22810

    php layer弹出层更改背景,详解Layer弹出层样式

    比如如何用layer打开一个新的网页,content直接为一个网址就可以了,但是在你的项目中,这个网址又是啥??HTML的直接路径? 相对路径??都不是!!...如果你不想使用Layui,而只是想使用layer,你可以去layer独立组件官网下载组件包。你需要在你的页面引入jQuery1.8以上的任意版本,并引入layer.js。...如: layer.open({ content: ‘测试回调’, success: function(layero, index){ console.log(layero, index); }...如: layer.open({ content: ‘测试回调’, yes: function(index, layero){ //do something layer.close(index);...(index); //再执行关闭 封装好的Layer弹出框与关闭layer弹出框的方法(代码周一给出, 现在手头没有代码) 总结 以上所述是小编给大家介绍的详解Layer弹出层样式,希望对大家有所帮助,

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    计算方法预测耐药性:耐药性人类健康的新威胁

    刚刚列出的两个小例子,都是由于靶点蛋白质突变从而导致抗耐药性。具体而言,MRSA是通过对青霉素的蛋白结合部位进行修饰,使细菌对药物不敏感。酪氨酸基酶抑制剂产生耐药性主要是由于酪氨酸基酶Ab1突变引起。...第三类计算方法是机器学习方法,在文献[2]中,作者在对多种机器学习模型进行筛选测试后,最终选择极端随机回归树模型来预测靶点突变耐药性预测。...基于MD的自由能计算中使用的热力学循环。 在文献[2]中,作者展示了基于物理和数据驱动的计算方法如何用于准确估计由单点突变引起的酪氨酸基酶Ab1对TKI的亲和力的变化。...为了测试不同的方法,使用了有144个样本的酪氨酸基酶Ab1数据集[5]。这个数据集记录了在31个在Ab1靶点上的单点突变引起8种抑制剂TKIs结合亲和力变化(ΔΔG)的信息。...本篇文章中讲述的引起耐药性的机制主要是由于靶点蛋白质单点突变而导致的。然而在实际情况中,往往存在更加复杂的情况,如靶点蛋白质的多点突变。

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    【Web Function】初体验:PHP搭建TP框架服务

    本次测试总结 先在文首总结一下本次测试感受和建议 教程说明文档可能还不够明显、详细 对于php的支持不够完善,如composer命令 php版本不够灵活(其他语言不知是否有该问题) 如php7 其实是...开发流程 在本地开发,并且composer安装好组件包(写文章时,Web Function暂不支持运行composer指令) 在本地项目根目录创建 scf_bootstrap脚本,写明TP框架启动命令...打包zip,上传,并部署 测试目录结构、脚本内容 #!.../var/lang/php7/bin/php -c /var/runtime/php7 think run -p 9000 -H 0.0.0.0 image.png 一些调试技巧 上传压缩包...[image.png] 上传代码后,可以在终端中运行脚本,测试环境(一开始没有测试,直接跑,结果报错HTTP405) [image.png] [image.png]

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    「前端架构」Grab的前端学习指南

    在大多数情况下,React组件由支柱(外部参数)和状态(内部数据)定义。对于相同的道具和状态,会产生相同的视图。纯函数易于测试,功能组件也是如此。...在React中进行测试很容易,因为组件的接口定义良好,可以通过向组件提供不同的道具和状态并比较呈现的输出来测试组件。 可维护性——以基于组件的方式编写视图可以促进可重用性。...React附带了一些测试工具,但是通过类似于jquery的API,通过Airbnb提供的酶可以更容易地生成、断言、操作和遍历React组件的输出。建议用酶测定反应组分。...Jest和酶使编写前端测试变得有趣和容易。因为定义了明确的职责和接口,所以React组件和Redux操作/缩减器相对容易测试也很有帮助。...对于React组件,我们可以测试给定一些道具,呈现所需的DOM,并在某些模拟用户交互时触发回调。对于Redux还原器,我们可以测试给定的一个先验状态和一个动作,会产生一个结果状态。

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    如何用 pipenv 克隆 Python 教程代码运行环境?(含视频讲解)

    你也可以直接通过这个链接(http://t.cn/R3usDi9),直接下载包含源代码与运行环境的压缩包。...packages 区域,告诉 pipenv ,需要给我们准备的软件包都有哪些。 下面我们看看如何用 pipenv 克隆运行环境。 你需要检查是否已经安装了 Anaconda 3。...如果你还没有安装,请参考我之前为你制作的这篇教程 《如何安装Python运行环境Anaconda?(视频教程)》把它安装好,并且学习如何在终端进入解压后的压缩包。...第二步,执行: pipenv install --skip-lock 这个命令,可以让 Python 根据我们目前的 Pipenv 配置,自动构建环境,并且从网上把所有需要用到的依赖软件包,都弄下来,安装好...让他们一起参与到我们的讨论中来。 延伸阅读 如何用iPad运行Python代码? 如何用 Python 和 API 收集与分析网络数据? 如何高效入门数据科学? ----

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    《吐血整理》进阶系列教程-拿捏Fiddler抓包教程(19)-Fiddler精选插件扩展安装,将你的Fiddler武装到牙齿

    安装好了Fiddler之后重置证书就可以了, 有时候解决证书的问题就可以解决很多抓包的问题。...4.2安全扩展组件 Fiddler支持多种安全测试。网络安全专家们构建了一些强大的安全方面的扩展组件,可以帮助新手发现并解决安全问题。 Watcher-由Casaba Security团队开发。...intruder21-该组件支持对web应用程序执行模糊测试(fuzz-testing)。确定了Fiddler接收的目标请求后,该扩展会生成模糊负载,并针对网站施加这些负载。许可方式:免费软件。...5.小结   有些扩展插件对于大多数Fiddler用户都有用,在Fiddler安装包中没有包含它们主要是为了减小安装文件的大小。...其他扩展插件只在某些不太常见的场景下有用,通过附件组件模型提供这些功能可以避免Fiddler过分“膨胀”-同时也确保了Fiddler的附加组件模型足够强大,可以满足开发和测试社区的需求。

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