生物化学 药物设计与研发笔记:变构(Allostery)药物设计

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总结:

本次的主题为变构(Allostery)药物设计。

  • 对于抗糖尿病靶标 P P A R γ PPAR\gamma PPARγ的激动剂RSG具有骨密度下降等不良反应,在同时给药 P P A R γ PPAR\gamma PPARγ的变构激动剂BVC发现骨丢失的效果改善。(PS:咋感觉有点像在黑索金中加入TNT以提高其稳定性)
  • 为什么BVC和RSG能够协同作用?通过高场核磁共振查看结合位置的不同,进一步实验发现将异戊烯换为乙基或氢后协同作用消失,同时在生物学角度,将M329和S332突变掉之后,协同作用也消失。
  • 然后从天然产物BVC出发,发现了一系列新的变构协同剂。
  • 蛋白-蛋白 相互作用的调控领域的一些结果:抗结肠癌转移靶标,变构诱导

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  • 变构激动剂
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  • 沿用生物大分子中的抗体和补体的思路
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  • 同时给药
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  • 骨丢失的效果改善

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  • 通过高场核磁共振查看结合方式
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  • 思考:为什么BVC和RSG能够协同作用?

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  • 动力学过程的传导略:
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  • 基于BVC的改变
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  • 在细胞内,体内实验
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【电力负荷预测】项目介绍 MATLAB实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM组合模型进行居民用户多步电力负荷预测(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的组合模型,用于实现居民用户多步电力负荷预测的完整项目实例。该模型融合Transformer的全局注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建能够捕捉长时依赖与周期性特征的深度学习架构,并引入贝叶斯优化(BO)自动搜索最优超参数组合,提升预测精度与训练效率。项目涵盖从原始数据清洗、特征工程、滑动窗口样本构建、模型设计到超参数优化、反归一化及多步误差评估的全流程,强调时间顺序划分以防止信息泄露,并通过周期编码、外生变量融合等方式增强数据表达能力。文中提供了详细的MATLAB代码示例,包括数据预处理、网络搭建、贝叶斯优化配置和预测结果评估等关键步骤。 适合人群:具备一定机器学习和时间序列分析基础,熟悉MATLAB编程环境,从事电力系统预测、智能电网、负荷管理等相关领域的研究人员、工程师及研究生。 使用场景及目标:①应用于居民级或多用户聚合负荷的短期至中期多步预测(如未来24小时);②服务于配电系统运行调度、需求响应基线设定、家庭能源管理系统优化、分布式能源协调控制等实际工程场景;③为科研提供可复现的深度学习+贝叶斯优化的技术路线参考。 阅读建议:此资源以实际项目为导向,建议读者结合提供的代码逐步实现并调试模型,重点关注数据质量控制、时间特征编码、组合网络结构设计与贝叶斯优化稳定性之间的协同关系,在实践中深入理解多步预测中的误差累积机制与超参数敏感性问题。 立即下载

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