传统的药物靶点绝大部分是具有适合的结合位点和明确的活性位点的蛋白质。药物分子往往通过“占位驱动”的药理学作用模式发挥作用。这种方法虽然可行，但并不能适用于所有的靶蛋白，尤其是在蛋白本身缺乏相应的结合口袋、蛋白的内源性底物高亲和力、蛋白存在于细胞内部药物分子无法抵达、蛋白的致病机制不依靠蛋白间相互作用或催化活性等情况下。
近期收到了公司大礼包，想着在找工作期间把Linux RAS整理一下，写成系列文章。毕竟作为OS RAS负责人兼开发，为阿里云X86和倚天710 RAS落地了很多RAS增强和解决方案，对阿里云服务器稳定性做出些许贡献。期间也有不少其他团队过来请教过RAS事项，所以想着记录下来，对以后计划了解和学习RAS的Linux爱好者有所帮助。另外个人视角主要从Linux内核出发，梳理Linux RAS涉及的组件、功能、特性都有哪些，也会介绍内核RAS涉及的硬件。
RAS (Rat Sarcoma)是一个 GDP/GTP 结合定位于膜内侧的蛋白，其与 GDP 结合是非活化状态，与GTP结合是活化状态。由 RAS-GDP 到 RAS-GTP 的转化需要 GEF(鸟苷酸交换因子)的作用，从 RAS-GTP 到 RAS-GDP 需要 GAP (GTP酶激活蛋白)的作用。该基因家族有三个成员，分别是 HRAS，KRAS，NRAS。研究表明20-30%的肿瘤患者都存在着 RAS 的突变，其中 KRAS 的突变占了85%，NRAS 和 HRAS 分别占12%和3%。
该文介绍了Java中随机访问文件流的相关知识，包括RandomAccessFile类、文件指针、随机访问文件流的读写以及随机读取和复制文件的方法。
RAM latency is CL-tRCD-tRP-tRAS-CMD latency. To understand them, bear in mind that the memory is internally organized as a matrix, where the data are stored at the intersection of the lines and columns.
神经母细胞瘤是一种外周交感神经系统的小儿肿瘤。肿瘤的表现从自发退化到无法治愈的进展不等。尽管有广泛的治疗，如化疗、手术、放射治疗和免疫治疗，高风险神经母细胞瘤患者的存活率仍低于50%。在大多数患者中，可以观察到对治疗的初步反应，然而，这些患者中高达60%的患者随后复发，并伴有难治性肿瘤。一些遗传变异，包括MYCN扩增和染色体节段性改变，如1p缺失、11q缺失或17q扩增，与预后不良有关。然而，尚不清楚哪些遗传缺陷与疾病复发有关。
颇具影响力的英国创新机构Innovate UK发布了一份新的报告，该报告得出了这样一个结论，“英国已经迎来了建立强大的机器人和自治系统（RAS）市场的良机”。 英国机器人与自治系统产业报告2015的一个重要发现是，在未来十年里，机器人将对英国所有市场领域产生“深远”影响。据报告所述，该影响的初步迹象已经在制造业、农业、交通、物流、能源供应和医疗保健行业有所显现，在这些行业，RAS应用已经部署在应用程序中。 在作者看来，拥抱“开放市场”带来的机会将呼吁更多资本投向以下五个领域：协调、资产、挑战、集群和技能
今天我们再给大家介绍一个优秀的地图可视化绘制包-R-tanaka包（用于绘制具有3d阴影效果的地图可视化作品），主要涉及的内容如下：
今天我们介绍华盛顿大学的David baker课题组发表在bioRxiv上的工作。探索蛋白质构象的整体，这些构象对功能有贡献，并且可以被小分子药物所靶向，仍是一个未解决的挑战。本文探讨了使用软自省变分自编码器（Soft-introspective Variational Autoencoders）来简化蛋白质结构集合生成问题中的维度挑战。通过将高维度的蛋白质结构数据转化为连续的低维表示，在此空间中进行由结构质量指标指导的搜索，接着使用RoseTTAFold来生成3D结构。本文使用这种方法为与癌症相关的蛋白质K-Ras生成集合，训练VAE使用部分可用的K-Ras晶体结构和MD模拟快照，并评估其对从训练中排除的晶体结构的采样范围。本文发现，潜在空间采样程序可以迅速生成具有高结构质量的集合，并能够在1埃范围内采样保留的晶体结构，其一致性高于MD模拟或AlphaFold2预测。
今天在本地机直接在触发器里更新还有一台服务器数据时出现: MSDTC不可用 解决的方法: 在windows控制面版–>管理工具–>服务–>Distributed Transaction Coordinator–>属性–>启动
sudo chmod -R 777 /home/weisheng/ # 先赋予该目录所有访问权限
假设你现在有一台笔记本（可以是Windows也可以是linux），然后你需要登录到公司（或学校）的服务器上跑程序，一般的操作是手动输入用户名和密码，显然这样很繁琐，其实我们可以通过设置ssh只需要输一次密码，以后就不用再输密码了。
app_cmd和app_addr有效，且app_en拉高，app_rdy拉高，则该指令成功发送给DDR3控制器，若是在app_cmd、app_addr、app_en都有效时，app_rdy为低，那么必须保持app_cmd、app_addr、app_en的有效状态直到app_rdy拉高，指令才会成功发送给DDR3控制器。
DES是对称性加密里常见的一种，全程是Data Encryption Standard，即数据加密标准，是一种使用秘钥加密的块算法。秘钥长度是64位（bit）， 超过位数秘钥被忽略。所谓对称性加密，加密和解密秘钥相同。对称性加密一般会按照固定长度，把待加密字符串分成块。不足一整块或者刚好最后有特殊填充字符。常见的填充模式有：'pkcs5'、'pkcs7'、'iso10126'、'ansix923'、'zero' 类型，包括DES-ECB、DES-CBC、DES-CTR、DES-OFB、DES-CFB。
计算机性能测试 <1> 性能测试的目的 全面了解所测试计算机的性能 实时掌握计算机的工作状态 为对比、评估、维护提供依据 .... <2> 测试的基本原理 计算机系统中配置了大量的传感器和寄存器，系统运行的相关参数保存在对应的寄存器中 测试程序通过读取相应寄存器的指得到系统运行的状况 通过图形/数据方式显示获取的状态数值 <3> 常见的测试工具 CPU测试工具 - CPUmark: 综合CPU测试，包括系统存储，浮点运算和逻辑运算 - SysID: 测试CPU电压，运行频率，L1、L2 Cache
甲状腺肿瘤可大致分为乳头状癌或滤泡型肿瘤。典型甲状腺乳头状癌(PTC-c)为浸润性，常转移到淋巴结。由于观察者间的高变异性和观察到的行为异质性，各种滤泡模式肿瘤的定义最近受到了关注。
据美国亚利桑那大学新闻网报道，该校一个研究团队正在采用人工智能算法学习成千上万篇研究论文，以获得改善治疗癌症患者的方法。 如何使每年发表的新科学数据（包括一百万篇以上癌症相关的期刊文章）变得有意义，对于当代科学家而言是一项艰巨的任务。即使科学家能够阅读每一篇文章，但要记住其内容并联系内容解答现实问题仍需要超自然的认知能力，因此如何实际阅读成千上万篇科学论文并将其中的研究成果用于解决癌症患者治疗等现实难题，成为了一大难题。 美国亚利桑那大学的Clayton Morrison教授正在带领团队开展相关研究，他们假
甲状腺癌是最常见的甲状腺恶性肿瘤，约占全身恶性肿瘤的1%,包括乳头状癌、滤泡状癌、未分化癌和髓样癌四种病理类型。未分化甲状腺癌是来源于甲状腺滤泡上皮的未分化肿瘤，与分化型甲状腺癌明显不同，未分化癌极具侵袭性，疾病特异性死亡率接近100%。诊断后，未分化患者的中位生存期约为3-5个月。晚期分化型甲状腺癌，如果发生转移等，预后效果也很差。目前还没有很好的办法来延长这类患者的生存期。随着分子生物和医学的不断发展，精准医疗已在部分癌种中取得了不错的效果。如果能在甲状腺癌中结合这些技术。导找合适的靶向药物或者免疫药物。可能会是解决目前困境的一个机会。前期尽管有一些对分化型甲状腺癌的分子特性进行了分析。但分化型甲状腺癌如何转化成晚期分化型甲状腺癌的潜在机制尚未完全阐明。有一些研究表明，肿瘤抑癌基因或原癌基因的多个突变位点与未分化甲状腺癌的发展相关，但这些研究仅局限于基因组层面的变异。对未分化甲状腺癌和晚期分化型甲状腺癌的转录组层面的信息相对较少。为发现甲状腺癌的发生发展机制以及药物靶点，转录组学分析非常有必要。
[HKEY_CURRENT_USER\Software\Policies\Microsoft\Internet Explorer\Control Panel]
因为最近在其他公司帮忙，而其公司用的是他们自己的git服务器，自己本公司又有自己的git服务器，然后自己还用github，造成三个git账号的都要ssh-key，而在网上一搜生成ssh-key的方法都是直接就给你弄全局了，然后肯定又会覆盖原有的ssh-key，所以查了一下关于同机器多账号的ssh-key配置，在此记录一下。
接下来，结合仿真模型（镁光官网提供的 SDRAM 模型）sdr文件，和编写的 testbench 文件验证所设计的控制器是否正确。 testbench如下
本文首发自：FPGA逻辑设计回顾（10）DDR/DDR2/DDR3中的时序参数的含义[1]上篇文章：FPGA逻辑设计回顾（9）DDR的前世今生以及演变过程中的技术差异[2]有提到，制造商会以一系列由破折号隔开的数字来宣布存储时序（例如5-5-5-5、7-10-10-10等）。CAS延迟始终是这些序列中的第一个数字。
KRAS 基因是一种人类癌症中突变频繁的原癌基因，属于 RAS 超家族，该家族成员还包括 H-RAS 和 N-RAS。约有 30% 的人类癌症携带 RAS 突变，KRAS 更是 RAS 突变中最常见的突变亚型[1][2]，KRAS 突变以单碱基错义突变为主，其中 80% 以上是第 12 号 (G12) 氨基酸残基发生突变，常见的突变类型包括 G12C、G12D 和 G12V 等[1][2][3]。KRAS 基因编码一种小 GTP 酶 (small GTPase)。KRAS 在与 GTP 结合时处于激活状态，而与 GDP 结合时处于非激活状态。在生理条件下，这两种状态之间的转换由鸟嘌呤核苷酸交换因子 (GEFs) 通过催化 GDP 交换 GTP 来调节，或 GAP 蛋白 (GTPase-activating proteins) 增强 RAS 固有的 GTPase 活性加速 GTP 水解来调节[1][4]。
SDRAM凭借其极高的性价比，广泛应用于高速数据存储、实时图像处理等设计当中，但是相对于SRAM、FIFO等其他存储器件，SDRAM的控制相对复杂。虽说是复杂，但也不代表没办法实现，仔细梳理一下，发现SDRAM的控制其实也没这么难。本文就SDRAM的基本概念以及其工作流程做简要介绍。
五、Advanced Chipset Features(高级芯片组功能设定)项子菜单
控制细胞周期进展、凋亡和细胞生长的信号通路中发生遗传改变是癌症的共同特征，但通路改变的程度、机制和共发生在不同的个体肿瘤和肿瘤类型之间是不同的。基于TCGA中9125例肿瘤的多组学数据分析了10个典型通路的改变机制和模式，发现89%的肿瘤在这些通路中至少有一种驱动改变，57%的肿瘤至少有一种改变可以被现有药物靶向，30%的肿瘤有多靶点改变，这意味着有机会对肿瘤进行联合治疗。
今天为大家介绍的是来自david baker团队的一篇论文。该篇文章探索了针对单一蛋白质，利用变分自编码器（Variational Autoencoder, VAE）生成蛋白质构象集合的方法。baker团队利用这个方法来产生K-Ras的3D结构集合，在K-Ras晶体结构和分子动力学模拟快照上训练VAE。实验表明，该隐空间采样程序能够快速生成高结构质量的蛋白，与留出集（held-out set）的晶体结构相近（差距在1埃），在结构一致性上超过了分子动力学模拟（Molecular Dynamics，MD）和AlphaFold2方法。此外，采样得到的结构足以重现留出集中晶体结构的隐蔽口袋。
随着互联网的迅猛发展，网络服务器成为现代社会中不可或缺的基础设施。然而，恶意攻击行为也日益猖獗，技术不断升级，给网络服务器的安全带来了严峻挑战。下面我们就来了解一些常见的危害服务器安全的行为，和相应的应对策略，以帮助组织和个人更好地维护服务器的安全。
数据选通，当进行数据读取时，对于DDR3来说是输出，边缘与读取的数据对齐。当进行数据写入时，对于DDR3来说是输入，中心与与写数据对齐。
前两天分享了粒子群优化算法的原理和Matlab原理实现，本文分享一下Python代码下的PSO实现以及Matlab下的粒子群函数。
前面几篇博客聊了HTTP的相关东西，今天就来聊一聊HTTPS的东西。因为HTTP协议本身存在着明文传输、不能很好的验证通信方的身份和无法验证报文的完整性等一些安全方面的确点，所以才有了HTTPS的缺陷。HTTPS确切的的说不是一种协议，而是HTTP + SSL (TSL)的结合体。HTTP报文经过SSL层加密后交付给TCP层进行传输。SSL(安全套节层)主要采取的是RSA（非对称加密）与AES（对称加密）结合的加密方式。先通过RSA交互AES的密钥，然后通过AES进行报文加密和解密。本篇博客主要聊的就是HT
目录： 通用操作 条件函数 前提： import arcpy from arcpy.sa import * 1、通用操作 设置工作路径：arcpy.env.workspace("path_of_environment") 并行处理： arcpy.env.parallelProcessingFactor = "n%" # 使用指定百分比计算进程数量：进程数量 = 系统核数量 * n / 100 arcpy.env.parallelProcessingFactor = "n" ＃ 使用指定的
介绍的重点： ·动态随机存储介绍 ·介绍SDARM的工作原理与Verilog的实现方法 ·基本实验：利用基本实例来解释SDRAM控制器顶层模块的设计 ·高级实验：利用高级实例来完整的描述SDRAM控制器顶层模块的修改技巧与注意事项 问题：什么是SDRAM 那？ 回答： 同步动态随机存储器（Synchronous Dynamic Random Access Memory） 目前很多芯片及系统开发，如影像采集或显示系统，都要用到保存容量大、读写速度高的存储器，本次介绍的SDRAM具有价格低、体积小、容量大、速度快特点，是理想的选择 SDRAM的框架：SDRAM是将存储器单元（Memory Cell）利用矩阵的方式来排列，矩阵中有列地址（Row Address）及行地址（Column Address），为了读出或写入某数据，SDRAM控制器会先传送列的地址，此时RAS信号被设定为Active状态，在存取行的地址前还需要几个执行周期，这段时间为RAS至CAS的延迟时间，而CAS信号则需经过几个时钟周期后，才开始稳定的书写数据，这段时间就是CAS延迟时间（CL）。
听说“类器官”和“单细胞分析”技术比较火，小编也来凑个热闹。最近，Nature Cell Biology 刊登的题为 Quantifying single-cell ERK dynamics in colorectal cancer organoids reveals EGFR as an amplifier of oncogenic MAPK pathway signaling 的研究，作者团队通过 ERK 生物传感器 EKAREN5 监测结肠直肠癌 (CRC) 类器官中的单细胞 ERK 水平动态变化，揭示了有致癌突变的 MAPK 通路信号中，上游的 EGFR 是关键的信号放大因子。该研究用到了类器官和单细胞分析技术，还涉及了 MAPK 这条复杂的信号通路。
你要知道GitHub默认是公开的，就是说你上传的代码别人都能看到。如需私密空间请看： 免费设置GitHub私有库
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除非研究机器人只是一种爱好，商业和融资机会应当存在于每一个开发者的头脑中，其根源是最终用户以及他们的需求。谁是机器人的最终用户？在这里，我们提出了三大产业：核工业、交通运输和医疗保健，他们需要机器人，自主系统已逐渐成为这些行业的优先事项。 核工业： 退役的核设施第一眼看可能跟脏盘子没多大关系，但增加了一个名叫Boris的机器人，它通过装载了灵巧的洗碗机而开始了完美的生活，现在它已经开始在塞拉菲尔德（Sellafield）试用，这一切开始变得有意义。 Boris是英国伯明翰大学智能机器人研究室的产品，它
PROTAC 全称为 proteolysis-targeting chimeras (蛋白水解靶向嵌合分子)，是一种杂合双功能小分子化合物，由三部分组成：靶蛋白配体、连接子 Linker、和 E3 连接酶配体，结构中两个配体之间通过 linker 相连，从而形成“三体”聚合物——靶蛋白配体-Linker-E3 配体。它通过将目标靶蛋白和细胞内的 E3 泛素连接酶的距离拉近，利用泛素-蛋白酶体途径特异性的降解靶蛋白。
AI科技评论按：过去一周，是“中国人工智能元年”的最后一周。这周里，苹果揭开其首份AI论文的面纱；美国启动全球首个深度学习加持的“癌症先进计算解决方案的联合设计”；IBM在高性能计算上继续发力，提出数据中心计算（DCS ）模型；2016年是三星饱受煎熬的一年，来年它将押注Galaxy S8，发力移动AI助手；滴滴研究院副院长叶杰平，为我们揭开滴滴AI调度系统的真面目。 | 苹果首份AI论文横空出世，提出SimGAN训练方法 12月27日，苹果的首份AI论文曝光，名为《通过对抗训练从模拟的和无监督的图像中
如果内存是一个巨大的矩阵，那么DRAM芯片就是这个矩阵的实体化。如下图所示，一个DRAM芯片包含了8个array，每个array拥有1024行和256列的存储单元。
原文：What every programmer should know about memory, Part 1, RAM
据俄罗斯媒体cnews报道，圣彼得堡创建了一个光刻综合体，其中包括了一个在基板上进行无掩模图像采集和硅等离子化学蚀刻的设备。开发人员声称，第一台用于无掩模纳米光刻的机器成本约为500万卢布（约36.74万人民币），而外国同类产品的价值高达数十亿卢布。
同一台电脑会连接不同的远端仓库，github/gitlab等，就需要生成不同的SSH Key对应多个远端仓库。
尽管有证据表明microRNAs(miRNAs)在调节肿瘤发生中是必不可少的，但该疗法在肿瘤治疗中的一个主要挑战是实现肿瘤特异的和高效而安全的miRNAs递送。在这项研究中，作者开发了一种光诱导的纳米银核酸递送系统，它具有精确的时空调控、高细胞摄取、低细胞毒性、内涵体逃逸功能并可将治疗性miRNA释放到胞浆中。
CD40是一种共刺激细胞表面受体，CD40配体的相互作用通过增加肿瘤细胞的免疫原性细胞死亡(ICD)、APC激活、上调主要组织相容性复合体(MHC)分子的肿瘤免疫原性、促炎因子的产生、CD4和CD8 T细胞的共刺激介导抗肿瘤免疫应答，以及肿瘤细胞对T细胞裂解的敏感性。
注意：需要用最新版的Chrome打开页面，最新版也打不开的话就需要用VPN才可以打开。
Redefining multi-core processing for the next era of computing
经过几天的Sdram项目调试，小编想说简直了~，感触颇深，今天就分享给大家喽~ Sdram项目调试感悟： 1. 首先保证仿真正确，能够完全读写整个sdram model【难点二】 2. 保证板子上的sdram是正常工作的。 3. 时钟：sdram的输入时钟能在数据中间采样（做相移或者output delay）【难点一】 4. 约束：时序约束和物理约束 5. 其他 复位或者VIO：Debug的时候会感受到这个神奇之处 Oddr2的使用，这里有两个坑： （1）如果输出管脚不是时钟引脚，则需要加CLOCK_D
NVIDIA DGX-2 是 NVIDIA 首款 2-petaFLOPS 系统，它整合了 16 个完全互联的 GPU，使深度学习性能提升 10 倍，突破了人工智能速度和规模的障碍。它采用 NVIDIA® DGX™ 软件和基于 NVIDIA NVSwitch 技术构建的可扩展架构，可以帮您应对众多复杂的人工智能挑战.
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