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    Nucleic Acids Research | PROTAC-DB:PROTACs在线数据库

    今天给大家介绍的是浙江大学侯廷军教授团队发表在Nucleic Acids Research上的一篇文章“PROTAC-DB:an online database of PROTACs”。蛋白水解靶向嵌合体(PROTACs)是一种通过泛素-蛋白酶体系统选择性降解靶蛋白的新型治疗技术,具有传统抑制策略无法比拟的优势。目前PROTAC的设计仍然是一个巨大的挑战,为了对PROTACs进行合理设计,本文提出了一个基于Web的开放式数据库PROTAC-DB,它集成了PROTACs的结构信息和实验数据。目前,PROTAC-DB已经囊括了1662个PROTAC、202个弹头(靶向目标蛋白质的小分子)、65个E3配体(能够招募E3连接酶的小分子)和806个Linker以及它们的化学结构、生物活性和理化性质。其中,PROTAC-DB详细提供了弹头和E3配体的生物活性以及PROTAC的降解能力、结合亲和力和细胞活性。PROTAC-DB可以通过两种常用的搜索方法进行查询:基于文本的(靶点名称、化合物名称或ID)和基于结构的。

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    基于EEG信号的生物识别系统影响因素分析

    摘要:由于指纹、语音或面部等传统特征极易被伪造,因此寻找新的生物特征成为当务之急。对生物电信号的研究也因此具有了开发新的生物识别系统的潜力。使用脑电信号是因为其因人而异,并且相比传统的生物识别技术更难复制。这项研究的目的是基于脑电信号分析影响生物识别系统性能的因素。此项研究使用了六个不同的分类器来对比研究离散小波变换的几种分解级别作为一种预处理技术,同时还探讨了记录时间的重要性。这些分类器是高斯朴素贝叶斯分类器,K近邻算法(KNN),随机森林,AdaBoost(AB),支持向量机(SVM)和多层感知器。这项工作证明了分解程度对系统的整体结果没有很大的影响。另一方面,脑电图的记录时间对分类器的性能有较大影响。值得说的是这项研究使用了两组不同的数据集来验证结果。最后,我们的实验表明,SVM和AB是针对此特定问题的最佳分类器,它们分别实现了85.94±1.8,99.55±0.06,99.12±0.11和95.54±0.53,99.91±0.01和99.83±0.02的灵敏度、特异性和准确率。

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