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    Kuhn-Munkres配对算法

    生活或工作中,我们常常碰到分配问题。比如公司有n个任务,由n个工人来做,每个工人不同程度地擅长一个或几个任务。如果你是管理层,如何布置任务最大程度地发挥大家所长使公司效率更高?又如,某相亲舞会,有n个俊男和n个靓女参加,每个靓女对不同气质和形象的俊男有不同好感度。如果你是主持人,如何分配跳舞伴侣使总体好感度最高?再如,奥运赛场上,乒乓球团体赛要求双方各出n名运动员一一角逐,取胜多的一方最终获胜。作为教练,你了解自己队员的实力以及战胜对方队员的把握,在已知对方出场顺序情况下,如何给出一个队员出场顺序使得最终获胜把握最大?

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    Nat. Mater. | 利用机器学习和组合化学加速发现可电离脂质mRNA传递

    今天为大家介绍的是来自Robert S. Langer与Daniel G. Anderson团队的一篇论文。为了充分发挥信使RNA(mRNA)疗法的潜力,扩大脂质纳米粒子的工具库至关重要。然而,脂质纳米粒子开发的一个关键瓶颈是识别新的可离子化脂质。在本文中,作者描述了一种加速发现用于mRNA递送的有效可离子化脂质的方法,该方法结合了机器学习和先进的组合化学工具。作者从一个简单的四组分反应平台开始,创建了一个化学多样性的584种可离子化脂质库。作者筛选了包含这些脂质的脂质纳米粒子的mRNA转染效率,并使用这些数据作为训练各种机器学习模型的基础数据集。作者选择了表现最佳的模型来探查一个包含40,000种脂质的扩展虚拟库,合成并实验评估了其中表现突出的16种脂质。作者得到了脂质119-23,它在多种组织中的肌肉和免疫细胞转染中表现优于已建立的基准脂质。该方法促进了多用途可离子化脂质库的创建和评估,推进了精确mRNA递送的脂质纳米粒子配方的发展。

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