Bản án là gì? Các công bố khoa học về Bản án

Có một mối liên hệ sâu sắc và hữu ích giữa cơ học thống kê (hành vi của các hệ thống có nhiều mức độ tự do trong trạng thái cân bằng nhiệt ở một nhiệt độ xác định) và tối ưu hóa đa biến hoặc tổ hợp (tìm cực tiểu của một hàm số cho trước phụ thuộc vào nhiều tham số). Một sự tương đồng chi tiết với quá trình tôi kim loại cung cấp một khuôn khổ để tối ưu hóa các đặc tính của các hệ thống rất lớn và phức tạp. Mối liên hệ này với cơ học thống kê khám phá ra thông tin mới và cung cấp một góc nhìn lạ thường về các vấn đề và phương pháp tối ưu hóa truyền thống.

AutoDock Vina, một chương trình mới dành cho việc docking phân tử và sàng lọc ảo, được giới thiệu trong bài viết này. AutoDock Vina có tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng hai bậc so với phần mềm docking phân tử phát triển trước đây trong phòng thí nghiệm của chúng tôi (AutoDock 4), đồng thời cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán cách thức gắn kết, theo các thử nghiệm của chúng tôi trên tập hợp đào tạo đã sử dụng để phát triển AutoDock 4. Tốc độ xử lý còn được gia tăng nhờ sự song song hóa, sử dụng đa luồng trên các máy đa lõi. AutoDock Vina tự động tính toán các bản vẽ lưới và nhóm kết quả một cách rõ ràng cho người sử dụng. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Tạp chí Comput Chem 2010

Một hàm mật độ mới (DF) thuộc loại xấp xỉ gradient tổng quát (GGA) cho các ứng dụng hóa học chung có tên là B97‐D được đề xuất. Nó dựa trên phương án chuỗi lũy thừa của Becke từ năm 1997 và được tham số hóa rõ ràng bằng cách bao gồm các hiệu chỉnh phân tán cặp nguyên tử dạng triệt tiêu C₆ · R⁻⁶. Một sơ đồ tính toán tổng quát cho các tham số được sử dụng trong hiệu chỉnh này đã được thiết lập và các tham số cho các nguyên tố lên tới xenon và một hệ số tỷ lệ cho phần phân tán cho một số hàm mật độ thông thường (BLYP, PBE, TPSS, B3LYP) được báo cáo. Hàm mới được thử nghiệm so sánh với các GGAs khác và hàm lai B3LYP trên các bộ tiêu chuẩn kiểm tra nhiệt hóa học, cho 40 hợp chất liên kết không cộng hóa trị, bao gồm cả các phân tử thơm xếp chồng lớn và cụm nguyên tố nhóm II, và cho việc tính toán hình học phân tử. Thêm vào đó, các bài kiểm tra chéo được thực hiện cho các phản ứng hữu cơ kim loại và các vấn đề khó khăn khác đối với các hàm tiêu chuẩn. Tóm lại, tìm thấy rằng B97‐D thuộc vào một trong những GGAs đa năng chính xác nhất, đạt đến, ví dụ cho bộ G97/2 của nhiệt hình thành, một độ lệch tuyệt đối trung bình chỉ có 3.8 kcal mol⁻¹. Hiệu suất cho các hệ thống liên kết không cộng hóa trị bao gồm nhiều phức hợp van der Waals thuần rất tốt, đạt đến độ chính xác CCSD(T) trung bình. Chiến lược cơ bản trong phát triển để hạn chế mô tả hàm mật độ đến chiều dài tương quan electron ngắn hơn và mô tả các tình huống với khoảng cách giữa các nguyên tử trung bình đến lớn bằng các thuật ngữ C₆ · R⁻⁶ triệt tiêu dường như rất thành công, như chứng minh cho một số phản ứng khó khăn nổi tiếng. Chẳng hạn, đối với sự đồng phân hóa của các alkan nhánh lớn hơn sang alkan thẳng, B97‐D là hàm duy nhất có sẵn đưa ra dấu đúng cho sự chênh lệch năng lượng. Từ quan điểm thực tế, hàm mới dường như khá chắc chắn và do đó được đề xuất như một phương pháp hóa học lượng tử hiệu quả và chính xác cho các hệ thống lớn nơi lực phân tán có tầm quan trọng chung. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Comput Chem 2006

Việc xác định các nhóm cá thể đồng nhất về di truyền là một vấn đề lâu dài trong di truyền học quần thể. Một thuật toán Bayesian gần đây được triển khai trong phần mềm structure cho phép phát hiện các nhóm như vậy. Tuy nhiên, khả năng của thuật toán này để xác định số lượng cụm thực sự (K) trong một mẫu cá thể khi các mô hình phân tán giữa các quần thể không đồng nhất chưa được kiểm tra. Mục tiêu của nghiên cứu này là thực hiện các bài kiểm tra như vậy, sử dụng các kịch bản phân tán khác nhau từ dữ liệu được tạo ra với mô hình dựa trên cá thể. Chúng tôi nhận thấy rằng trong hầu hết các trường hợp, ‘xác suất đăng nhập của dữ liệu’ ước tính không cung cấp một ước tính chính xác về số cụm, K. Tuy nhiên, sử dụng thống kê phụ thuộc ΔK dựa trên tốc độ thay đổi trong xác suất đăng nhập của dữ liệu giữa các giá trị K liên tiếp, chúng tôi phát hiện ra rằng structure chính xác phát hiện cấp độ phân cấp cao nhất trong các kịch bản mà chúng tôi đã kiểm tra. Như mong đợi, kết quả rất nhạy cảm với loại dấu hiệu di truyền được sử dụng (AFLP vs. microsatellite), số lượng locus được đánh giá, số lượng quần thể được lấy mẫu, và số lượng cá thể được xác định trong mỗi mẫu.

Một chỉnh sửa của phương pháp băng đàn hồi nút được trình bày để tìm kiếm đường dẫn năng lượng tối thiểu. Một trong những hình ảnh được làm leo lên dọc theo băng đàn hồi để hội tụ một cách nghiêm ngặt vào điểm yên ngựa cao nhất. Ngoài ra, các hằng số đàn hồi biến thiên được sử dụng để tăng mật độ các hình ảnh gần đỉnh của rào cản năng lượng nhằm ước lượng tốt hơn đường tọa độ phản ứng gần điểm yên ngựa. Các ứng dụng cho sự hấp phụ phân hủy CH4 trên Ir (111) và H2 trên Si (100) sử dụng lý thuyết phi hàm mật độ dựa trên sóng phẳng được trình bày.

Một tập hợp cơ sở Gaussian loại thu gọn (6-311G**) đã được phát triển bằng cách tối ưu hóa các số mũ và hệ số ở cấp độ bậc hai của lý thuyết Mo/ller–Plesset (MP) cho trạng thái cơ bản của các nguyên tố hàng đầu tiên. Tập hợp này có sự tách ba trong các vỏ valence s và p cùng với một bộ các hàm phân cực chưa thu gọn đơn lẻ trên mỗi nguyên tố. Tập cơ sở được kiểm tra bằng cách tính toán cấu trúc và năng lượng cho một số phân tử đơn giản ở các cấp độ lý thuyết MP khác nhau và so sánh với thực nghiệm.

Hai bộ cơ sở mở rộng (được gọi là 5–31G và 6–31G) bao gồm các hàm sóng nguyên tử được biểu diễn dưới dạng kết hợp tuyến tính cố định của các hàm Gaussian được trình bày cho các nguyên tố hàng đầu từ cacbon đến flo. Những hàm cơ sở này tương tự như bộ 4–31G [J. Chem. Phys. 54, 724 (1971)] ở chỗ mỗi lớp vỏ hóa trị được chia thành các phần bên trong và ngoài được mô tả tương ứng bằng ba và một hàm Gaussian. Các lớp vỏ bên trong được biểu diễn bởi một hàm cơ sở đơn lẻ, bao gồm tổng của năm (5–31G) hoặc sáu (6–31G) hàm Gaussian. Nghiên cứu với một số phân tử đa nguyên tử cho thấy giảm đáng kể năng lượng tổng tính toán so với bộ 4–31G. Tính toán năng lượng tương đối và hình học cân bằng dường như không thay đổi đáng kể.

Chúng tôi đã phát triển một phương pháp đơn giản và hiệu quả cao để xóa bỏ các gen nhiễm sắc thể trong Escherichia coli mà trong đó các mồi PCR cung cấp sự đồng đồng nội cho các gen mục tiêu. Trong quy trình này, sự tái tổ hợp yêu cầu enzym tái tổ hợp phage λ Red, được tổng hợp dưới sự kiểm soát của một promoter có thể kích hoạt trên một plasmid mang số lượng bản sao thấp và dễ tháo bỏ. Để chứng minh tính khả thi của phương pháp này, chúng tôi đã tạo ra các sản phẩm PCR bằng cách sử dụng các mồi có độ dài 36- đến 50-nucleotide nối với các vùng liền kề gen cần inactivate và các plasmid khuôn mang các gen kháng sinh được bao quanh bởi các vị trí FRT (đích nhận diện FLP). Bằng cách sử dụng các sản phẩm PCR tương ứng, chúng tôi đã thực hiện 13 sự phá vỡ khác nhau của các gen nhiễm sắc thể. Các đột biến của arcB, cyaA, lacZYA, ompR-envZ, phnR, pstB, pstCA, pstS, pstSCAB-phoU, recA, và torSTRCAD đã được phân lập dưới dạng các thuộc địa kháng sinh sau khi đưa vào vi khuẩn mang plasmid biểu hiện Red DNA tổng hợp (tạo ra bằng PCR). Các gen kháng thuốc sau đó được loại bỏ bằng cách sử dụng một plasmid hỗ trợ mã hóa FLP tái tổ hợp, cũng dễ dàng tháo bỏ. Quy trình này nên được áp dụng rộng rãi, đặc biệt trong phân tích gen của E. coli và các vi khuẩn khác vì quy trình này có thể được thực hiện trong các tế bào kiểu hoang.

Làm thế nào chúng ta nên hiểu tại sao doanh nghiệp tồn tại? Một quan điểm phổ biến đã cho rằng chúng nhằm kiểm soát chi phí giao dịch phát sinh từ động lực tự lợi của cá nhân. Trong bài viết này, chúng tôi phát triển luận điểm rằng điều mà doanh nghiệp làm tốt hơn thị trường là chia sẻ và chuyển tải kiến thức của cá nhân và nhóm trong một tổ chức. Kiến thức này bao gồm thông tin (ví dụ: ai biết cái gì) và kỹ năng (ví dụ: làm thế nào để tổ chức một nhóm nghiên cứu). Điều cốt lõi trong luận điểm của chúng tôi là kiến thức được giữ bởi cá nhân, nhưng cũng được biểu hiện qua quy luật mà các thành viên hợp tác trong một cộng đồng xã hội (tức là nhóm, tổ chức, hoặc mạng lưới). Nếu kiến thức chỉ được giữ ở cấp độ cá nhân, thì doanh nghiệp có thể thay đổi chỉ bằng việc thay đổi nhân viên. Bởi vì chúng ta biết rằng thuê nhân sự mới không tương đương với việc thay đổi kỹ năng của doanh nghiệp, việc phân tích những gì doanh nghiệp có thể làm phải hiểu biết kiến thức như là nhúng trong nguyên tắc tổ chức mà con người hợp tác trong các tổ chức.

Dựa trên thảo luận này, một nghịch lý được xác định: những nỗ lực của doanh nghiệp để mở rộng bằng cách nhân bản công nghệ của mình tăng cường khả năng bắt chước. Bằng cách xem xét làm thế nào doanh nghiệp có thể ngăn chặn bắt chước bằng sự sáng tạo, chúng tôi phát triển một cái nhìn năng động hơn về cách các doanh nghiệp tạo ra kiến thức mới. Chúng tôi xây dựng quan điểm năng động này bằng cách đề xuất rằng doanh nghiệp học những kỹ năng mới bằng cách kết hợp lại các khả năng hiện có của mình. Bởi vì các cách hợp tác mới không dễ dàng được thu nhận, sự tăng trưởng xảy ra bằng cách xây dựng trên các mối quan hệ xã hội hiện có trong một doanh nghiệp. Những gì một doanh nghiệp đã làm trước đây có xu hướng dự đoán những gì nó có thể làm trong tương lai. Theo nghĩa này, kiến thức tích luỹ của doanh nghiệp cung cấp các lựa chọn để mở rộng vào các thị trường mới nhưng không chắc chắn trong tương lai.

Chúng tôi thảo luận chi tiết ví dụ về quyết định sản xuất/mua và đề xuất một số giả thuyết có thể kiểm chứng về ranh giới của doanh nghiệp, mà không cần viện đến khái niệm "cơ hội."

Tóm tắt —Nguồn lực Nghiên cứu Đối với Tín hiệu Sinh lý Phức tạp mới ra mắt, được tạo ra dưới sự bảo trợ của Trung tâm Nguồn lực Nghiên cứu Quốc gia của Viện Y tế Quốc gia, nhằm kích thích các nghiên cứu hiện tại và khám phá mới trong nghiên cứu các tín hiệu tim mạch và các tín hiệu sinh y học phức tạp khác. Nguồn lực này có 3 thành phần phụ thuộc lẫn nhau. Ngân hàng Sinh lý (PhysioBank) là một kho lưu trữ lớn và đang phát triển nhanh các bản ghi kỹ thuật số được xác định rõ về tín hiệu sinh lý và dữ liệu liên quan để sử dụng bởi cộng đồng nghiên cứu sinh y học. Hiện tại, nó bao gồm các cơ sở dữ liệu về tín hiệu sinh y học đa thông số từ hệ tim-phổi, thần kinh và các cơ sở dữ liệu khác từ những người khỏe mạnh cũng như từ các bệnh nhân mắc nhiều tình trạng khác nhau có ý nghĩa lớn đối với sức khỏe cộng đồng, bao gồm loạn nhịp nguy hiểm đến tính mạng, suy tim sung huyết, ngưng thở khi ngủ, rối loạn thần kinh và lão hóa. Bộ công cụ Sinh lý (PhysioToolkit) là một thư viện phần mềm nguồn mở cho xử lý và phân tích tín hiệu sinh lý, phát hiện các sự kiện có ý nghĩa sinh lý sử dụng cả kỹ thuật cổ điển và phương pháp mới dựa trên vật lý thống kê và động lực phi tuyến, hiển thị và mô tả tín hiệu tương tác, tạo cơ sở dữ liệu mới, mô phỏng các tín hiệu sinh lý và tín hiệu khác, đánh giá định lượng và so sánh các phương pháp phân tích, và phân tích các quá trình không ổn định. Mạng Sinh lý (PhysioNet) là diễn đàn trực tuyến để phổ biến và trao đổi các tín hiệu sinh y học đã ghi và phần mềm nguồn mở để phân tích chúng. Nó cung cấp các cơ sở cho việc phân tích hợp tác dữ liệu và đánh giá các thuật toán mới được đề xuất. Ngoài việc cung cấp quyền truy cập điện tử miễn phí vào dữ liệu của PhysioBank và phần mềm của PhysioToolkit thông qua Mạng Lưới Toàn Cầu (http://www.physionet.org), PhysioNet cung cấp các dịch vụ và đào tạo thông qua các hướng dẫn trực tuyến để hỗ trợ người dùng với các mức độ chuyên môn khác nhau.