Welche Hybrid Autos Werden 2022 Gefördert
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Welche Hybrid Autos Werden 2022 Gefördert
Spezielle Artikel stellen die modernste Forschung mit hohem Potenzial für bedeutende Auswirkungen auf dem Gebiet dar. Das Feature Paper soll ein aussagekräftiges Originaldokument sein, das eine Vielzahl von Methoden oder Ansätzen umfasst, Einblicke in zukünftige Forschungsrichtungen gibt und mögliche Forschungsanwendungen beschreibt.
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Artikel zur Veröffentlichung werden auf individuelle Einladung oder Empfehlung wissenschaftlicher Redakteure eingereicht und müssen positive Rückmeldungen von Gutachtern erhalten.
Editor’s Choice-Artikel basieren auf den Empfehlungen von Redakteuren wissenschaftlicher Zeitschriften aus der ganzen Welt. Die Herausgeber wählen eine kleine Anzahl kürzlich veröffentlichter Artikel in der Zeitschrift aus, von denen sie glauben, dass sie für ihre Leser von besonderem Interesse oder für ihr jeweiliges Forschungsgebiet relevant sind. Ziel ist es, einen kurzen Überblick über einige der interessantesten Artikel zu geben, die in den Forschungsgebieten der Zeitschrift veröffentlicht wurden.
Forschungslabor für biomedizinische Informatik, Abteilung für Computer- und Informationswissenschaften, Pakistan Institute of Engineering and Applied Sciences, Nilore, Islamabad 45650 Pakistan
Eingegangen: 24. September 2022 / Überarbeitet: 21. Oktober 2022 / Angenommen: 25. Oktober 2022 / Veröffentlicht: 28. Oktober 2022
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SARS-CoV-2 ist ein positives einzelsträngiges RNA-Makromolekül, das seit Juni 2022 mehr als 6,3 Millionen Todesfälle verursacht hat. die Wirtschaft Es ist wichtig, Heilmittel für dieses Virus und seine verschiedenen Varianten zu entwerfen und zu entwickeln. In diesem Artikel haben wir ein hybrides Framework entwickelt, das auf In-silico-Studien basiert, um bestehende Therapeutika für die Suche nach bioaktiven arzneimittelähnlichen Molekülen, die COVID-19 heilen können, umzufunktionieren. Im ersten Schritt werden insgesamt 133 biologisch aktive Wirkstoffmoleküle gegen die SARS-Coronavirus-3CL-Protease aus der ChEMBL-Datenbank extrahiert. Basierend auf dem Standard IC50 wird der Datensatz in drei Klassen eingeteilt: aktiv, inaktiv und intermediär. Unsere vergleichende Analyse zeigte, dass das auf Extra Tree Regressor (ETR) basierende QSAR-Modell die Vorhersageergebnisse in Bezug auf die biologische Aktivität chemischer Verbindungen im Vergleich zu Gradient Boosting, XGBoost, Support Vector, Decision Tree und Random Forest verbesserte. basierend auf Regressionsmodellen. Chembl ID 187460, 222234, 222769, 22,2893, 225515, 225515, 225515, 222769, 22,2893, 225515, 225515, 22, 58, 3, 3, 3, 3. 5, 3, 3, 3, 3, 3, 5 Im nächsten Schritt wird die Effizienz von bioaktiven Molekülen durch Bindungsaffinität mittels molekularem Docking abgeschätzt, und dann können sechs bioaktive Moleküle mit den ChEMBL-IDs 187460, 222769, 225515, 358279 in die endgültige Liste aufgenommen werden diese. Ein geeignetes Medikament zur Behandlung von SARS-CoV-2. Von Pharmakologen und/oder Arzneimittelherstellern wird erwartet, dass sie diese sechs Moleküle weiter erforschen, um geeignete Arzneimittelkandidaten für SARS-CoV-2 zu finden. Sie können diese vielversprechenden Verbindungen für die nächsten Schritte in der Arzneimittelentwicklung nutzen.
Das neue Coronavirus (nCoV-19) ist eine sich schnell ausbreitende Pandemie. Die International Commission on Taxonomy of Viruses (ICTV) hat das schwere akute respiratorische Syndrom Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) am 11. Februar 2020 offiziell benannt [1]. Das erste Coronavirus-2 trat im Dezember 2019 in Asien auf und breitete sich dann auf der ganzen Welt aus. Insgesamt wurden 228 Länder und mehr als 500 Millionen Menschen infiziert. SARS-CoV-2 ähnelt MERS-CoV und SARS-CoV. Beide Viren verursachen ein schweres akutes Atemwegssyndrom. Zu den menschlichen Coronaviren gehören sieben Arten von Alpha- und Beta-Coronaviren. HCoV-229E und HCoV-NL63 sind Alpha-Coronaviren. Andererseits sind HCoV-HKU1, HCoV-OC43, SARS-CoV, MERS-CoV und SARS-CoV-2 Betacoronaviren [2]. Das COVID-19-Virus ist ein einzelsträngiges Ribonukleinsäure (ssRNA)-Virus, das aus zahlreichen strukturellen und nicht-strukturellen Proteinen besteht. Es gibt vier verschiedene Arten von Strukturproteinen: Spike- (S), Membran- (M), Hüll- (E) und Nukleokapsid- (N) Proteine. Es gibt jedoch sechzehn verschiedene Arten von Nicht-Strukturproteinen, die NSP1, NSP2, NSP3 … und NSP16 genannt werden. Diese Proteine sind stärker für die Ausbreitung von SARS-CoV-2 verantwortlich als andere Proteinarten. Daher werden diese Proteine als potenzielle Ziele zur Verhinderung von SARS-CoV-2 angesehen, insbesondere die 3C-ähnliche Protease (3CL).
), was für die Replikation unerlässlich ist [3]. in dem Bild 1a zeigt ein visuelles Modell von SARS-CoV-2 mit allen Komponentenproteinen, und in Abb. Abbildung 1b zeigt eine große Genomgröße von 29,9 kb beginnend von 5′ bis 3′. Dieses Virus hat die inhärente Fähigkeit, sich in sechzehn Nichtstrukturproteinen zu replizieren.
Beim Eintritt in die Wirtszelle wird das virale Genom in zwei überlappende Polyproteine mit den Namen pp1a und pp1b übersetzt [4]. Während der proteolytischen Aktivität werden diese Polyproteine von der 3CL-Protease (3CL
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)). Diese Proteine arbeiten mit der Papain-ähnlichen Protease zusammen, um Polyproteine zu spalten und insgesamt sechzehn funktionelle Nichtstrukturproteine (NSPs) zu produzieren. Sie berichteten, dass die 1ab-1ab-Polyprotein-Spaltstelle nur von 3CL geteilt und kontrolliert wurde.
SARS und andere menschliche Proteasen waren am Spaltungsprozess nicht beteiligt [4]. Um die virale Replikation zu initiieren, wird der virale Replikations-Transkriptionskomplex (RTC) unter Verwendung von gespleißten NSPs zusammengesetzt.
Computational Drug Development ist zu einer wichtigen Strategie für die Entwicklung von Medikamenten gegen COVID-19 geworden. Dies kann ein wirksames Instrument sein, um Geld zu sparen und den Zeitaufwand für die Suche/Wiederverwendung von Arzneimitteln zu reduzieren [5]. In letzter Zeit wurden Ansätze für maschinelles Lernen (ML) für die Datenmodellierung und Arzneimittelforschungsanwendungen verwendet. Mehrere medizinische Online-Datenbanken sind mit umfangreichen Informationen zu bioaktiven Molekülen verfügbar. Dies ermöglicht die schnelle Entwicklung von Impfstoffen gegen die COVID-19-Pandemie mithilfe des QSAR-Modells auf der Grundlage von Ansätzen des maschinellen Lernens [6]. Aufgrund strenger Lagerungsbedingungen ist dieser Impfstoff ziemlich schwierig zu transportieren und zu lagern. Darüber hinaus wird eine erfolgreiche Impfung von Menschen und Tieren gegen das Virus durch die Zunahme der impfbedingten Morbidität stark behindert [ 7 ]. Dies zeigte, dass die Menschen den Impfstoff nicht so gut einnehmen wie die Medikamente [8]. Andererseits wurden unterentwickelte Länder am stärksten von der Pandemie getroffen, die offizielle Zahl der Todesopfer in Indien und Brasilien betrug 525.000 bzw. 672.000. Seit Beginn dieser Pandemie sind in Indien und Indonesien Millionen von Menschen erneut unter die Armutsgrenze gefallen [8]. Solche Länder würden von billigen, einfachen und schnell einsetzbaren Anti-SARS-CoV-2-Medikamenten profitieren.
In dieser Studie haben wir bestehende Therapeutika neu bewertet, indem wir Moleküle wie biologisch aktive Medikamente für COVID-19 untersucht haben. Zu diesem Zweck haben wir einen hybriden Ansatz entwickelt, der nützliche Informationen aus verschiedenen Bioinformatik-Tools wie SWISSADME, AUTODOCK VINA und PYMOL kombiniert. In dem vorgeschlagenen Ansatz werden insgesamt 133 biologisch aktive Verbindungen aus dem großen chemischen Raum der ChEMBL-Datenbank gegen die Zielprotease SARS-CoV 3CL extrahiert. Die EDA-Analyse wird unter Verwendung eines molekularen Deskriptors gemäß der Lipinski-Regel durchgeführt. Bei der EDA-Analyse identifizierte der Mann-Whitney-U-Test einen signifikanten Unterschied zwischen den fünfzehn biologisch aktiven Molekülen in der aktiven Klasse und den bioaktiven Molekülen in der inaktiven Klasse. PubChem-Fingerabdrücke werden mit RDKit auf einem ausgewogenen Datensatz berechnet. Der nächste Schritt besteht darin, QSAR mit sechs verschiedenen Arten von Regressionsalgorithmen zu simulieren: Additive Tree, Gradient Boosting, XGBoost, Support Vector, Decision Tree und Random Forest. Diese Algorithmen werden in der chemischen Informatikliteratur für die Arzneimittelforschung verwendet. Diese Modelle sagen Moleküle mit der besten biologischen Aktivität voraus. Unsere vergleichende Analyse zeigte, dass das QSAR-Modell Extra Tree Regressor (ETR) die Vorhersageergebnisse in Bezug auf die biologische Aktivität chemischer Verbindungen im Vergleich zu anderen ML-basierten QSAR-Modellen verbesserte. In dieser Studie haben wir basierend auf der ADMET-Analyse dreizehn biologisch aktive Moleküle für SARS-CoV-2 identifiziert. Die Potenz dieser bioaktiven Moleküle wird durch Bindungsaffinität mittels molekularem Docking abgeschätzt und dann werden die sechs günstigsten Arzneimittelkandidaten unter ChEMBL ID 187460, 222769, 225515, 358279, 363535 und 365134 aufgelistet.
Cationic Uv Curing Of Bioderived Epoxy Furan Based Coatings: Tailoring The Final Properties By In Situ Formation Of Hybrid Network And Addition Of Monofunctional Monomer
Der Rest des Artikels ist wie folgt organisiert: Das Folgende ist ein Literaturüberblick über neuere Methoden zur Identifizierung von Leitverbindungen. Ergebnisse und Diskussion werden in Abschnitt 2 vorgestellt. Abschnitt 3 beschreibt das Material und die vorgeschlagene Hybridstruktur. Abschnitt 4 hebt die Schlussfolgerung dieser Studie hervor.
In den letzten Jahren wurden mehrere maschinelle Lernalgorithmen in den Prozessen der Impfstoffentwicklung und der Arzneimittelentwicklung vorgeschlagen. Tatsächlich werden mehrere Versuche unternommen, ein virtuelles Screening von bioaktiven Molekülen durchzuführen, die SARS-CoV-2 hemmen können. Eine Studie [9] entwickelte ein einzigartiges Arzneimittelaffinitätsmodell unter Verwendung der Eigenschaften bestehender Arzneimittel wie Remdesivir, Dexamethason und Baricitinib zur Hemmung von COVID-19. Die interaktiven Verbindungen wurden durch eine bekannte chemisch-chemische Wechselwirkung extrahiert, um vorhandene Anti-SARS-CoV-2-Medikamente wiederzuverwenden. Es wurde ein Zwei-Ebenen-Clustering-Ansatz entwickelt, bei dem die t-verteilte stochastische Nachbarverschachtelung der Ebene 1 (t-SNE) und die Zwei-Cluster-Analyse der Ebene 2 berücksichtigt wurden. Anschließend wurde molekulares Docking durchgeführt, um die besten Arzneimittelkandidaten zu validieren. In der Forschungsarbeit [10] wurde ein Netzwerkmodell zur Analyse entwickelt
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