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干货 | 我国燃料电池汽车安全法规标准构建策略

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汽车(c)模块化文库的Members展示了广谱的活性。本文中的机器学习框架可能被重新调整用途,安全以发现具有其他所需活动的序列优化肽,只需要一个标准化的高质量输入数据集。通过使用大型标准化数据集和高级输入表示法结合深度学习来进一步解决这一挑战,法规同时设计新的功能性微蛋白并定量预测它们的活性。

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(f)共聚焦显微照片显示了HeLa细胞中EGFP、标准Mach3-EGFP或Mach7-EGFP在10μM孵育3h后产生的绿色荧光。(d)对于EGFP分析,策略n=3个不同的样本,而LDH分析的平均值,n=2个不同的样本。

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干货构建(e)比较野生型和无活性突变体DTA和DTA(E148S)单独或与Mach3或7偶联的毒性。

【图文解读】图一、燃料基于定向进化的机器学习模型预测用于大分子传递的高活性非生物微蛋白(a)使用非生物肽模块的线性组合合成了一个600-membered的PMO-小蛋白偶联物模块化文库。美国下一代广播电视标准即将出炉,电池在四月底的NAB2017展会上,下一代电视中心(NextGenTVHub)将展示新标准ATSC3.0多样化的功能。

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