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    自然·机器智能 | 利用机器学习预测有机金属框架的水稳定性

    金属有机骨架(MOFs)由于其高度可调节的结构特性,在吸附、分离、传感和催化等领域具有极大的应用潜力。然而,MOFs必须能在水蒸气中保持稳定,才能在工业中得到应用。目前,预测MOFs的水稳定性是十分困难的:一是因为MOFs合成的时间成本高昂,二是因为目前的建模技术无法准确地捕获MOFs水稳定性特征。对此,我们建立了一个机器学习模型,可以根据不同的应用目的或所处环境的水蒸气浓度,迅速且准确地判断MOFs是否稳定。该模型的训练集包括200多个已测量水稳定性的MOFs,并设计了一套全面的化学特征描述符。描述符中的信息包括三类:MOFs的金属节点、有机配体、金属-配体摩尔比。除了为未来的实验筛选水稳定的MOFs候选材料外,我们还从训练好的模型中提取了一些关于MOFs水稳定性的简单化学趋势。本文所述的通用方法,可以基于其他设计标准筛选MOFs。

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    MOF乙酰基转移酶的时空表达启动转录因子网络调控红系命运

    造血干细胞(HSCs)的自我更新和分化受转录因子和表观遗传调节因子的精细调控。这里,作者探索了组蛋白H4赖氨酸16乙酰转移酶MOF调节红细胞生成的机制。单细胞RNA测序和染色质免疫沉淀测序发现MOF通过动态募集染色质来影响红系发育轨迹,其单倍剂量不足会导致短期的HSC细胞群积聚。由MOF,RUNX1和GFI1B组成的调控网络对于红系命运至关重要。GFI1B充当Mof激活剂,它的表达对于特异性细胞诱导Mof表达是必需和定量的。Mof耗尽HSCs的可塑性可以通过下游效应Gata1的表达或通过组蛋白去乙酰基酶抑制剂的重塑乙酰化平衡来挽救。Mof表达的准确时机和剂量可充当前馈转录因子网络的变阻剂,从而保证沿红系命运的发展。

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    元数据管理的未来趋势——企业级元数据管理(EMM)

    经过这些年的发展,国内外厂商在元数据管理能力的建设上有了一定的经验积累,此篇文章分析了国内外市场现状,指出企业级元数据管理正吸引着越来越多的厂商关注,有望成为未来元数据管理的主流方向,提出了企业级元数据管理需要具备的基本能力,并在最后简要分析了未来企业级元数据管理体系架构的技术趋势。 1. 企业级元数据管理将成为 企业信息管理的核心 国内外对企业级元数据管理的需求日益增加 仔细分析国内外现状,目前市场上对企业级元数据管理的需求正日益增加: 1、数字化加速,企业内数据量成倍增长 数字化时代到来,许多复杂多变的

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