Cours Intermédiaire  11244

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17580

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11290

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：Editeur | Radis Skin Comprendre la fonction des protéines et développer des thérapies moléculaires nécessite d'identifier les types de cellules dans lesquels les protéines jouent un rôle et d'analyser les interactions entre les protéines. Cependant, la modélisation des interactions protéiques dans des contextes biologiques reste un défi pour les algorithmes existants. Dans la dernière étude, des chercheurs de la Harvard Medical School ont développé PINNACLE, une méthode d'apprentissage profond géométrique permettant de générer des représentations protéiques contextuelles. PINNACLE exploite des atlas multi-organes unicellulaires pour apprendre les réseaux d’interactions protéiques contextualisés, générant 394 760 représentations protéiques à partir de 156 contextes de types cellulaires dans 24 tissus. Cette étude est basée sur le concept de « ContextualAImodelsforsingl

2024-07-26 commentaire 0  1140

Introduction au cours：Editeur | KX Dans la vie, il est facile d'allumer une lampe ou de régler l'éclairage. Mais les systèmes permettant un contrôle similaire des fonctions biomoléculaires sont complexes et mal compris. En biologie, les fonctions des protéines sont activées et désactivées de manière complexe, et la régulation allostérique est l’un des mécanismes de régulation biologique importants, essentiels au bon métabolisme et à la signalisation cellulaire. Mais la création d’allostérie dans des systèmes protéiques synthétiques a toujours présenté des défis importants. Récemment, l'équipe de David Baker de l'Université de Washington a conçu une protéine capable de passer de l'assemblage au démontage de manière fiable et précise grâce à un contrôle allostérique. Les chercheurs ont utilisé l’IA pour concevoir de nouvelles protéines qui n’existent pas dans la nature et ont conçu une variété d’arrangements dynamiques de protéines. David Baker a dit :

2024-08-20 commentaire 0  674

Introduction au cours：1. Importance des interactions protéiques Les protéines sont les éléments constitutifs de la vie et participent à presque tous les processus biologiques. Comprendre comment les protéines interagissent est essentiel pour expliquer la complexité de la fonction cellulaire. 2. Nouvelle méthode : appairage de séquences protéiques en interaction L’équipe d’Anne-Florence Bitbol de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) a proposé une méthode pour appairer des séquences protéiques en interaction. Cette méthode exploite la puissance des modèles de langage protéique formés sur plusieurs alignements de séquences. 3. Avantages de la méthode Cette méthode fonctionne bien pour les petits ensembles de données et peut améliorer la prédiction de la structure des complexes protéiques grâce à des méthodes supervisées. 4. Les résultats de la recherche sont publiés sous le titre « Pairinginteractingprotein

2024-07-16 commentaire 0  843

Introduction au cours：目录​Les modèles de langage se généralisent au-delà des protéines naturellesUn langage de programmation de haut niveau pour la conception générative de protéinesDOC : Améliorer la cohérence des histoires longues avec un contrôle détaillé des contours Modèles de diffusion évolutifs avec Transformers Point-E : Un système pour la génération

2023-04-13 commentaire 0  1767

Introduction au cours：Éditeur | La conception et l’ingénierie de Radis Skin Protein progressent à un rythme sans précédent grâce aux progrès de l’apprentissage profond. Cependant, les modèles actuels ne peuvent naturellement pas prendre en compte les entités non protéiques lors du processus de conception. Ici, des chercheurs de l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) en Suisse proposent une méthode d'apprentissage en profondeur entièrement basée sur un transformateur géométrique de coordonnées atomiques et de noms d'éléments qui peut prédire les protéines sur la base d'échafaudages de base avec des contraintes imposées par différentes séquences d'environnements moléculaires. Grâce à cette méthode, les chercheurs peuvent produire des enzymes hautement thermostables et catalytiquement actives avec un taux de réussite élevé. Cela devrait augmenter la polyvalence des pipelines de conception de protéines pour atteindre les fonctions souhaitées. Cette étude utilise la « géométrie contextuelle

2024-08-05 commentaire 0  940