蛋白質組學的案例
“人工智能+蛋白質組學”成科研熱點課題，云計算發揮重要作用
平臺可以將云計算與科研相結合，在生物信息組進行基因組分析運用方面表現出色，可以在一周內完成2000個物種基因組分析，有力地提升了數據分析的效率。
從目前的趨勢來看，人工智能+蛋白質組學的應用，將在藥物的靶點確認、藥物作用機制等研究方面發揮重要作用，北鯤云超算平臺的方案日臻成熟，無疑將為相關機構在蛋白質組學的研究上進行新的探索提供有力支持。
集成多組學數據的機器學習在生物醫學中的應用
? 深度學習介紹，常用神經網絡架構介紹? 監督學習介紹，神經網絡在轉錄組學+代謝組學的疾病預測為例
? 無監督學習介紹，高維組學數據降維，聚類分析，以單細胞轉錄組數據為例
2 案例實踐五：基于t-SNE和UMAP進行單細胞轉錄組學數據降維，細胞亞型聚類分析。
進階大綱
多組學聯合分析，闡明疾病分子機制 （入門及實戰）
背景：研究影響疾病表型變化影響的因素包括DNA,RNA,蛋白質和代謝物等。單一組學的數據難以系統全面地解析復雜生理過程的調控機制，多組學聯合分析通過對來自基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組和脂質組等不同生物分子層次的批量數據進行歸一化處理、比較分析和相關性分析等統計學分析，建立不同層次分子間的數據關系，從而共同探究生物體內潛在的調控網絡機制，為生物體作用機制提供了更多證據。
目標：從常見的多組學聯合分析策略出發，如轉錄組+代謝組，蛋白組+代謝組等，對常用的數理統計分析方法進行介紹，之后學習如何利用數據庫如KEGG等進行生物功能富集分析，結合機器學習方法進行生物標志物的挖掘，疾病預測以及生物分子作用機制等。
展開 靶向蛋白質組技術研發進入快車道，北鯤云超算為技術順利推進提供有力支撐
在近代生物醫藥的發展進程中，針對蛋白質的研究一直沒有停止過。近些年，業界的研究重點主要集中在了靶向蛋白質組技術層面，在北鯤云提供的超算平臺支撐下，技術的研究取得了可喜的進展。這種技術產生的背景是，過去的很長時間里，針對檢測樣品中含量的分析，都要通過抗體、轉錄水平等間接途徑才能實現，這些方法存在著很多的弊端，比如靈敏度低、誤差大等。而靶向蛋白質組技術可以很好地解決這些痛點問題。
在采用這一技術的過程中，也存在著不少的難題。其中的難點就是在已知一個蛋白質的三維結構的情形下，怎樣利用一系列的推算算法，來得出它在折疊的過程中形成的各種各樣的中間構象。這顯然并不是一件簡單的事情，這是因為，由數千個氨基酸組成的長鏈自發地折疊成穩定結構，所需要的時間大約為 1 秒鐘。在北鯤云等平臺出現之前，按照常規的計算水平，是難以匹配蛋白質形成的時間尺度的。
有研究機構發現，在這短短一秒鐘的時間里，有部分結構會衍生出具有較高親和力的結合位點。而正是基于這樣的發現，為靶向蛋白質折疊中間體致藥理性失活（PPI-FIT）技術提供了很好的藍本。其大致的原理是，在藥物與這些位點相結合之后，可以干擾蛋白質的正確折疊，進而使的其形態停留在中間體的狀態。細胞會將這些中間體識別為不正確的折疊，并通過自噬—溶酶體這種方式促使其進行降解，達到清除致病蛋白的目的。
在蛋白質的折疊過程中，多肽會使用大量的時間處于非通路狀態，借助于分子動力學的模擬計算，可以通過關注中間體構象的變化達到提高采樣率的目的，如果能夠對這一原理進行利用，就意味著分析效率會得到極大的提升。目前，已經有機構基于北鯤云開發出了對應的分析模型，按照這樣的思路，一旦識別到有潛力的折疊中間體，此類結構就會訊速地進入到虛擬篩選名單中，進而成為對應的靶點，并產生有巨大價值的小分子藥物。
展開 北京大學呂華課題組：蛋白質-高分子偶聯物的精準設計--聚氨基酸化干擾素聯合阿霉素用于腫瘤協同治療
化療藥物和蛋白質藥物是目前臨床上腫瘤藥物治療的兩種主要手段，并且兩類藥物的聯合使用可產生協同增強的抗腫瘤功效。然而，化療藥物和蛋白質藥物在藥代動力學和生物分布等方面的巨大差異以及嚴重的藥物毒副作用限制了傳統聯用治療的應用。為了獲得最佳的協同抗腫瘤功效，蛋白質-化療藥物-高分子（protein-drug-polymer, PDP）偶聯物是一種簡潔有效的藥物聯用策略，利用高分子材料共價偶聯藥物，形成藥物共遞送系統，并以可控的方式在腫瘤靶位釋放出雙重或多重藥物。目前對PDP偶聯物的設計和體內抗腫瘤研究甚少。
北京大學呂華課題組報道了一種位點特異且結構明確的多重響應性干擾素-聚硫辛酰肼阿霉素-聚氨基酸偶聯物（IFN-PolyDox-PEP），用于腫瘤的聯合藥物治療。作者巧妙地將蛋白質-聚氨基酸的定點偶聯Grafting-to技術與原位冷凍聚合生長聚二硫化物的Grafting-from技術相結合，使不同種類的高分子材料在藥物遞送的各個階段充分發揮作用。首先，聚氨基酸的修飾顯著提升藥物的半衰期，有利于更好地實現藥物的腫瘤富集。隨后，腫瘤微環境高表達的MMP酶介導的酶切釋放出干擾素蛋白原藥，提高干擾素對腫瘤細胞表面干擾素受體的結合力，充分發揮干擾素的抗腫瘤活性。進一步，聚二硫化物的特殊入胞機制和解聚性能促進了阿霉素的胞內遞送和無痕釋放（圖1）。
圖1.（A）IFN-PolyDox-PEP的合成示意圖。（B）集MMP酶響應，酸響應和谷胱甘肽響應于一體，促進IFN和Dox靶向釋放，實現蛋白質-化療藥聯合用藥，增強抗腫瘤協同效應。
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(CADD、ROSETTA、多組學）一區SCI墊腳石已備好！
進階大綱
多組學聯合分析，闡明疾病分子機制 （入門及實戰）
背景：研究影響疾病表型變化影響的因素包括DNA,RNA,蛋白質和代謝物等。單一組學的數據難以系統全面地解析復雜生理過程的調控機制，多組學聯合分析通過對來自基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組和脂質組等不同生物分子層次的批量數據進行歸一化處理、比較分析和相關性分析等統計學分析，建立不同層次分子間的數據關系，從而共同探究生物體內潛在的調控網絡機制，為生物體作用機制提供了更多證據。
目標：從常見的多組學聯合分析策略出發，如轉錄組+代謝組，蛋白組+代謝組等，對常用的數理統計分析方法進行介紹，之后學習如何利用數據庫如KEGG等進行生物功能富集分析，結合機器學習方法進行生物標志物的挖掘，疾病預測以及生物分子作用機制等。
常用生物組學實驗與分析方法，如轉錄組學，代謝組學常用組學數據庫介紹，如TCGA,PathBank,HMDB,KEGG
Python批量處理組學數據-歸一化處理，差異分析，相關性分析
生物功能分析：GO 功能分析、代謝通路富集、分子互作等
基于轉錄組學的差異基因篩選，疾病預測
基于差異基因，聯合代謝組學分析疾病分子發生機制
? 組學數據可視化，如火山圖，t-SNE降維，代謝通路網絡分析
? 組學特征（基因，蛋白，代謝物）選擇（隨機森林分析）
? 單細胞轉錄組學數據分析及可視化分析
2 案例實踐三：（包含以下內容）
2 轉錄組+代謝組的多組學分析胃癌
2 從海量的數據中篩選出關鍵基因、代謝物及代謝通路
2 深度解析胃癌腫瘤標志物解釋腫瘤發生發展的復雜性和整體性案例
深度學習神經網絡進階(入門及實踐)
目標：學習前沿神經網絡如卷積神經網絡，循環神經網絡，注意力機制，自編碼器，圖神經網絡在生物組學及藥物篩選的應用，遷移學習應用等。
展開 Rev.》綜述：基于蛋白質生物材料的分子設計和人工生產
其中，基于蛋白質的材料是一類應用十分廣泛的可持續材料。
基于此，來自芬蘭國家技術研究中心的Pezhman Mohammadi以及南洋理工大學的Ying Yu、Ali Miserez團隊共同
對基于蛋白質的材料進行了全面綜述。
作者從歷史的角度開始這篇綜述，了解早期為獲得承載蛋白的主要序列所做的努力，然后是測序和蛋白質組學技術的最新發展，這些技術極大地加速了細胞外蛋白的測序。接下來，作者介紹了四大類蛋白質材料，即纖維材料、具有高可逆變形能力的生物彈性體、硬塊狀材料和生物粘合劑。在每一節中都專注于一級和二級結構級別的設計，并討論它們與機械響應的相互作用（圖1）。
相關綜述論文以“Protein-Based Biological Materials: Molecular Design and Artificial Production”為題于2023年1月24日發表在《Chem. Rev.》上。
圖1 蛋白質基生物材料的分子設計和人工生產
1. 細胞外蛋白質的測序：歷史視角
在過去十年中，下一代測序(NGS)和蛋白質組學技術及其相關生物信息學軟件的快速發展大大緩解了這些限制，提供了一系列加速發現的強大工具，尤其是在協同使用時。雖然這些先進的方法占據了蛋白質發現的中心舞臺，但仍然需要傳統的生化和分子生物學方法來識別調節蛋白質材料最終功能的重要分子特征，例如PTM或交聯化學。一旦獲得這些信息，再加上對序列-特性關系的深入了解，就可以將其轉化為通過DNA重組技術人工制造基于蛋白質的材料。
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所有專題均建立永不解散的課程群，長期互動答疑，學員學完后可以繼續與專業老師同學交流問題，鞏固學習內容，從而更好地滿足學員不同方面的論文及實際科研工作需求；
2、專題一課程通過基礎入門+進階實例演練的講授思路，從初學及應用研究角度出發，帶大家實戰演練機器學習在多組學整合分析中的數據處理、預測模型以及生物學意義闡述等，助力大家掌握多種機器學習算法模型的構建以及在多組學聯合分析在腫瘤及慢性病中的實際應用，并介紹當下深度學習算法高維組學數據處理，生物網絡挖掘的前沿方法，最后以論文復現講授單細胞組學論文的常用圖表制作、細胞差異分析、細胞注釋（自動與手動）、蛋白-蛋白相互作用網絡構建與可視化，助力于研究創新機器學習算法解決生物學及臨床疾病問題與需求。
3、專題二課程以Rosetta軟件為基礎，以實例講授和練習為主。依次講授Rosetta軟件基礎、蛋白質結構viewer、結構擾動與結構優化、蛋白質復合物預測、抗體抗原模型處理與對接、SSD和MSD設計、 CartisenDDG 突變掃描、RosettaScript開發流程、序列與結構設計、從頭蛋白質設計等的操作等多個內容。
展開 【PolyU 樊穎博士課題組招生】（歡迎轉發）城市經濟學，住房經濟學和中國經濟學
PolyU 樊穎博士課題組現誠聘研究助理兩名以及博士后若干名。擬從事的主要方向包括：城市經濟學，房地產經濟學，城市規劃以及相關專業。詳細信息如下.
一、 高級研究助理/研究助理招聘
申請者的工作內容：
幫助項目leader 從事相應課題研究：Tackling Ageing Buildings and Facilitating Urban Transformation: Optimization of Floor Area Ratio Regulation in Hong Kong’s Urban Renewal Process. 申請者需要進行嚴格的理論和經驗研究，包括：桌面研究（資料收集）、模型模擬、數據篩選、地理測繪和空間分析等等，任期一年，可以延長。
申請者的資質：
在經濟學，城市研究 ，房地產和城市經濟學以及相關專業具有碩士以及以上的學歷;
在下列研究領域具有相關經驗：動態編程，空間分析和定性的研究方法（調查和采訪）；
能夠進行基于MATLAB, R, Stata and GIS 等工具的數據分析。
二、博士后招聘
申請者資質和要求：
申請者具有被認可機構的博士或者等同的學位（畢業不超過五年）；
申請者具有一定的論文發表記錄；
有以下經驗將被優先考慮：
動態編程能力；
空間分析經驗（測繪、城市和交通分析、空間大數據）；
機器學習；
數據挖掘；
利用基于MATLAB, R, Stata and GIS 等工具的數據分析能力。
展開 基于comsol的鋰電池組電化學耦合風冷相變分析 ￥2500
</strong></a></p><p><strong> </strong><a href="https://www.yqgqt.org.cn/content/post/548512" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>基于comsol的鋰電池組電化學耦合風冷相變分析</strong></a></p><p><strong> </strong><a href="https://www.yqgqt.org.cn/content/post/543918" rel="noopener noreferrer" target="_blank"><strong>基于comsol的18650鋰電池電化學仿真</strong></a></p><p><strong> </strong><a href="https://www.yqgqt.org.cn/content
展開 大型水輪發電機組轉子動力學特性分析
本文以萬家寨水輪機組為例，應用轉子動力學計算軟件ARMD對機組軸系的臨界轉速進行分析計算，并預估了機組在不同工況下水力激勵力作用下的上導、轉子中心、水導和轉輪中心等處的擺度響應。計算結果與機組軸系振動實測和模態實測結果進行了比較。比較客觀地分析了機組軸系的運行穩定性
大型水輪發電機組轉子動力學特性分析.pdf
一組圖看懂材料失效分析（轉自直觀學機械）
機械零件都具有一定的功能，如傳力、承受某種載荷等。當機械零件喪失它應有的功能后，則稱該零件失效。
造成失效的原因有很多，如斷裂、變形、表面磨損等。正確的失效分析是解決零件失效、提高承載能力的基本環節。失效規律及機理是材料強度研究的基礎，從材料角度研究失效原因，進而找到防止失效的有效途徑。
北鯤云超算平臺對于基因組學研究能夠提供哪些幫助？
隨著眾多生物基因組測序項目的完成，生物學數據正在加速度增長。從高通量/多組學，到單分子/單細胞；從多倍體/單倍型到宏基因組/環境基因組；從精準醫療到系統醫學等等，后基因組時代的基因組技術正在顛覆傳統生物學和醫學的方式。因此如何科學地分析和注釋這些高通量數據， 已成為生物學工作者急需學習和解決的問題。北鯤云超算平臺作為一家致力于幫助生命科學用戶快速上云，簡化開發、測試、部署流程提升企業運維效率的云超算平臺。讓云計算助力基因組研究，使得基因組技術在生命科學前沿研究中占領絕對高地。
北鯤云超算平臺通過接入主流公有云廠商上最新的CPU、GPU資源，當用戶需要展開作業時，無需提前購買資源，通過北鯤云SaaS平臺自動匹配到合適的CPU、GPU資源去計算任務。并且北鯤云超算平臺采用按需付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問， 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
用戶完成作業后，釋放掉當前使用的資源，即可停止計費，十分方便。
對于制藥企業用戶來說，北鯤云超算企業版能夠幫助企業定制契合企業自身發展需求的CLOUD-HPC解決方案。幫助企業管理現有計算資源，提高運維效率，同時，幫助企業快速上云，管理企業的異構數據。比如，許多藥企都有自己的本地集群，但隨著生命科學行業的快速發現，藥企目前的集群設備并不能隨時滿足藥物研發需求，因此企業需要上云，目前企業用到最多的是混合云模式，這些企業本身已有線下機房，但無法滿足自身當前發展的算力需求。
展開 用于蛋白純化設備中測量液體壓力的光纖傳感器
隨著分子生物學、結構生物學、基因組學等研究的不斷深入，人們意識到僅僅依靠基因組的序列分析來試圖闡明生命活動的現象和本質是遠遠不夠的。只有從蛋白質組學的角度對所有蛋白質的總和進行研究，才能更科學地掌握生命現象和活動規律，更完善地揭示生命的本質。
蛋白純化要利用不同蛋白間內在的相似性與差異，利用各種蛋白間的相似性來除去非蛋白物質的污染，而利用各蛋白質的差異將目的蛋白從其他蛋白中純化出來。每種蛋白間的大小、形狀、電荷、疏水性、溶解度和生物學活性都會有差異，利用這些差異可將蛋白從混合物如大腸桿菌裂解物中提取出來得到重組蛋白。蛋白純化設備廣泛應用于生物化學研究應用領域，是重要的操作技術。蛋白純化設備利用顆粒不同程度的顆粒吸附力來使分離的目的達到蛋白質的選擇吸附分離。蛋白純化設備采用低溫有機溶劑沉淀法，使用如甲醇，乙醇等與水可混溶的有機溶劑，降低多數蛋白質的溶解度并且將其析出，和鹽析相比較，這種方法的分辨率更加的高，然而蛋白質比較容易變形，需要在低溫下進行。
而在做蛋白純化實驗時，對于大多數不具備購買高昂的蛋白自動純化儀的實驗室，往往會選擇使用自裝的鎳柱或肝素樹脂柱等對細菌所表達的蛋白進行純化，在這個過程中需要有人一直的在旁邊盯著蛋白純化裝置，時常調節恒流泵的流速，否則流速過快則會使含目的蛋白的液體溢出裝置外，浪費蛋白且增加實驗時間，流速慢時則會使自裝柱中的樹脂接觸空氣，這種情況下則更為嚴重，不僅樹脂會被氧化失去吸附蛋白的能力需要丟棄而且接觸空氣的蛋白也會被氧化對后續實驗造成影響，最終會使純化蛋白實驗失敗。
在許多基于光纖的生物傳感器中，能夠最大化折射率靈敏度并因此提高檢測極限的設備的工程設計通常是在損害信號穩定性、可重復性和信噪比的情況下實現的。
展開 動車組與單節車側向通過道岔動力學性能比較
考慮輪軌之間的多點接觸關系，模擬計算了動車組和單節車以80 km/h 的速
度側向通過18 號可動心軌式單開道岔的動力學響應。結果表明：由于車鉤作用，通過轉轍器區和轍
叉區時，動車組瞬時橫向最大沖擊和單節車有一些不同；通過道岔的響應波形有較大的差別，尤其是
垂向力、減載率和車體加速度。
動車組與單節車側向通過道岔動力學性能比較.pdf
基于ansys有限元原理的發電機組機架動力學分析
基于ansys有限元原理分析發電機組機架動力特性，包括模態分析和響應分析，具體的分析方法和過程，可以給予報酬，有的話給我留言，我會把詳細參數發給你。
