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《Rescoring Peptide Spectrum Matches: Boosting Proteomics Performance by Integrating Peptide Property Predictors Into Peptide Identification》

PSM 重打分介绍

人类疾病的特点是复杂的细胞动态。单细胞转录组学提供了关键见解，但在详细疾病进展分析和靶向计算机模拟药物干预的计算工具方面仍存在持续差距。在这里，我们介绍了UNAGI，一种定制的深度生成神经网络，用于分析时间序列单细胞转录组数据。该工具捕捉了疾病进展背后的复杂细胞动态，增强了药物扰动建模和筛选。当应用于特发性肺纤维化患者数据集时，UNAGI学习疾病相关的细胞嵌入，使我们更深入地理解疾病进展，并识别潜在的药物候选物。蛋白质组学验证揭示了UNAGI细胞动态分析的准确性，而使用纤维化混合物处理的体外人肺切片证实了UNAGI的预测，即抗高血压药物硝苯地平可能对人类组织具有抗纤维化作用。UNAGI的通用性扩展到其他疾病，包括COVID，展示了其适应性和更广泛的适用性，在解码复杂细胞动态方面超越了特发性肺纤维化，增强了其在不同病理景观中寻找治疗解决方案的应用。

一种用于解析细胞动力学和复杂疾病中计算机模拟药物发现的深度生成模型

LightDock 是一种基于萤火虫群优化（GSO）算法的蛋白质-蛋白质、蛋白质-肽和蛋白质-DNA 对接协议。总而言之，LightDock 具有以下特点：

lightdock - - tutorials（zn-0.9.3）

从多组学角度识别与癌症因果相关的基因对于理解癌症机制和改进治疗策略至关重要。依赖广义相关性方法的传统统计和机器学习方法在识别癌症基因时，往往产生冗余、有偏的预测结果，且可解释性有限，这主要是因为忽略了混杂因素、选择偏差以及神经网络中的非线性激活函数。在本研究中，我们引入了一种跨多个组学领域识别癌症基因的新框架，命名为 ICGI（整合性因果基因识别），该框架利用了带有因果上下文线索和提示的大型语言模型（LLM），并结合数据驱动的因果特征选择。这种方法展示了 LLM 在揭示癌症基因和理解疾病机制方面的有效性和潜力，特别是在基因组水平。然而，我们的研究也表明，当前的 LLM 可能无法捕捉到所有组学层面的全面信息。 通过将所提出的因果特征选择模块应用于来自癌症基因组图谱的六种癌症类型的转录组数据集，并与最先进的方法进行比较，它展示了在识别区分癌症样本和正常样本的癌症基因方面的卓越能力。此外，我们开发了一个在线服务平台，允许用户输入感兴趣的基因和特定的癌症类型。该平台提供自动结果，表明该基因是否在癌症中发挥重要作用，并提供清晰易懂的解释。此外，该平台还总结了从数据驱动的因果学习方法中获得的推理结果。

剖析 https://huggingface.co/spaces/ICGI/ICGI

Toll-Like Receptor 4 (TLR4) signal pathway plays an important role in initiating the innate immune response and its activation by bacterial endotoxin is responsible for chronic and acute inflammatory disorders that are becoming more and more frequent in developed countries. Modulation of the TLR4 pathway is a potential strategy to specifically target these pathologies. Among the diseases caused by TLR4 abnormal activation by bacterial endotoxin, sepsis is the most dangerous one because it is a life-threatening acute system inflammatory condition that still lacks specific pharmacological treatment. Here, we review molecules at a preclinical or clinical phase of development, that are active in inhibiting the TLR4-MyD88 and TLR4-TRIF pathways in animal models. These are low-molecular weight compounds of natural and synthetic origin that can be considered leads for drug development. The results of in vivo studies in the sepsis model and the mechanisms of action of drug leads are presented and critically discussed, evidencing the differences in treatment results from rodents to humans.

TLR4 信号通路调节剂作为炎症和败血症的潜在治疗药物

AptaTrans: a deep neural network  for predicting aptamer‑protein interaction using  pretrained encoders

AptaTrans:一种使用预训练编码器预测适配体-蛋白质相互作用的深度神经网络

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