机器学习筛选天然BACE1抑制剂并作酶与细胞验证
构建机器学习模型用于发现天然BACE1抑制剂,并开展酶学与细胞水平验证。 基于朴素贝叶斯与递归划分算法建立九个BACE1抑制剂预测模型,并进行内外部验证。
构建机器学习模型用于发现天然BACE1抑制剂,并开展酶学与细胞水平验证。 基于朴素贝叶斯与递归划分算法建立九个BACE1抑制剂预测模型,并进行内外部验证。
该文为观点性综述,认为药物发现中有机化学正走向多种新技术融合,而非依赖单一突破;其判断基于领域趋势梳理,属专家观点,不构成对具体干预效果的证据。 文章类型为Perspective(观点/展望),未报告研究设计、样本量、干预与对照或随访时长;内容围绕晚期C─H官能团化、光氧化还原与
预印本提示,将电子健康记录标准化为OMOP通用数据模型可改善跨数据集互操作性,并支持临床语言模型的迁移学习,预测性能较高;该结论基于两个英国数据集,属「证据支持」但需外部验证。 研究使用CPRD Aurum(限伦敦)与CPRD GOLD(覆盖全英格兰)两个英国数据集,各自独立映射
本期共 11 条,覆盖 神经科学。
该综述提示,将查尔酮与吡啶或嘧啶骨架通过分子杂合策略共价连接,可能整合双骨架药理优势并产生协同抗肿瘤作用,但结论基于体外细胞层面证据,尚不足以支持临床有效性判断。 研究设计为文献综述,汇总2020年至今报道的抗肿瘤查尔酮-吡啶/嘧啶杂合物,共纳入39个杂合系列,分为查尔酮-吡啶与
证据支持:在放射诊断任务中,生成式AI总体准确率低于专家医师,合并差异为医师高出13.0个百分点(95% CI 0.9–25.2,P=0.038)。 设计为系统评价与荟萃分析,前瞻性注册于PROSPERO(CRD420251040000),遵循PRISMA-DTA;检索Medli
基于69例肿瘤的单细胞、单核与空间转录组图谱,研究提示IDH状态与恶性细胞状态构成及免疫浸润格局相关:IDH突变型以分化谱系样状态为主且免疫浸润减少,而GBM中ALPC与缺氧状态扩增并伴髓系、淋系浸润增加。 研究为肿瘤样本的分子图谱分析,采用scRNA-seq、snRNA-seq
结论方向为正向:农林业经营被提示与农场内生物多样性维持及气候适应表现相关,树密度被视为最强预测因子;但设计为横断面观察性研究,证据档位为C,仅属提示性关联,不足以下因果结论。 研究设计与做法:横断面混合方法设计,含155户半结构化入户问卷、35个农场直接观察、5场焦点小组讨论与5
The electrification of campus transportation requires charging infrastructure capable of accommodating variable charging demand while contro
该质性研究提示,初级卫生中心(PHC)太阳能化可能通过改善决策与资源利用,成为减少农村就医延迟的催化因素,并可能提升服务利用与照护质量,但尚不足以下结论认定其因果效应。 研究设计为扎根理论质性研究,地点为印度卡纳塔克邦:共开展6场焦点小组讨论(FGD),纳入36名农村社区成员(2