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基于结构的小分子药物虚拟筛选
Structure-Based Virtual Screening of Small Molecule Drugs
Authors:  郭林张孝春, 田博学 and date: 06/15/2021, view: 3824, Q&A: 0
聚类分析失败经验根据建立的虚拟分子库大小，来决定分子对接过程中筛选的百分比，最后选出500-1000个结构进行MM-GBSA打分。 虚拟筛选结果的聚类分析，优先覆盖尽可能多的类，根据MM-GBSA打分 (MM-GBSA dG Bind)，并参考分子对接的docking score来筛选结构；其次要考虑小分子的购买途径及价格；若聚类分析所得类别过少 使用SP模式筛选出上一步中排名前10%的分子。使用XP模式筛选出上一步中排名前10%的分子。 实验步骤一、虚拟
新型冠状病毒小分子抑制剂的筛选和竞争抑制研究
Screening and Competitive Inhibition Study of Small Molecular Inhibitors against SARS-CoV-2
Author:  王静date: 04/08/2024, view: 974, Q&A: 0
图5 SARS-CoV-2 RBD蛋白偶联情况图6 hACE2蛋白偶联情况 三、新型冠状病毒小分子抑制剂的筛选 前期研究工作中，通过虚拟筛选确定了20个小分子药物（见表1）可能作为潜在的小分子抑制剂，抑制 表1 通过虚拟筛选确定的20个小分子药物信息序号 小分子药物名称 Cas号 分子量 (Da) 1Tannic
随机宏基因组测序数据质量控制和去宿主的分析流程和常见问题
Analysis Pipeline and Frequently Asked Questions of Quality Control and Host Removal in Shotgun Metagenomic Sequencing
Authors:  刘永鑫刘芳, 陈同, 白洋 and date: 12/10/2020, view: 10029, Q&A: 0
... 在Linux系统的计算服务器端，以Miniconda2软件和Python2虚拟环境安装所需软件，在将来随着软件的更新可能需要新建Python3虚拟环境才能安装新版本；然后下载人类基因组索引，同时以拟南芥为例介绍下载基因组并建立索引的步骤 如果在下游分析中这些样本也异常时，可以考虑制定质量筛选标准过滤部分低质量样本，以减少由于实验或测序过程引用的错误。 MultiQC可以将所有结果汇总为单个网页报告，实现了样本间的同屏比较，同时方便筛选异常样本。 multiqc -d seq/ -o ./ -d指定输入目录，-o指定
鱼类微体化石三维数据采集以及基于深度学习的数据分析方法
3D Data Collection of Fish Microfossils and Data Analysis Based on Deep Learning
Authors:  侯叶茂崔心东, 尹鹏飞, 朱敏 and date: 08/13/2021, view: 2447, Q&A: 0
... ADMorph数据集 经过对采自云南曲靖志留纪罗德洛世关底组及早泥盆世西山村组、西屯组的早期脊椎动物化石进行筛选、显微CT扫描、三维建模等流程化的化石三维数字化工作，本文创建了名为数字形态学档案 (ADMorph 该工具的虚拟摄像头对准微体化石三维模型的中心，摄像头所在轨道与水平方向保持一致，逆时针方向环绕微体化石三维模型旋转360 °，每隔30 °获取一张二维图像。 ADMorph数据集的实验数据集的虚拟三维模型种类包括Ostracoderms (Galeaspida indet., 105; Parathelodus asiat
使用QIIME 2分析微生物组16S rRNA基因扩增子测序数据
Using QIIME 2 to Analysis Amplicon Sequencing of 16S rRNA Gene in Microbiome
Authors:  刘永鑫陈同, 钱旭波, 白洋 and date: 04/25/2021, view: 17900, Q&A: 3
... 本图可指导用户筛选合理的抽平阈值。统计代表序列。 因此需要根据样本量、数据分布等实际情况选择适合的值尽量使数据利用率最大化，具体见上面自table.qzv结果中交互式筛选页面有辅助筛选工具可用。本研究数据分布较均匀，最小值即为最优阈值。 先在应用商店中安装Linux子系统 (如Ubuntu 20.04 LTS) ，然后安装QIIME 2；也可使用VirtualBox虚拟机运行QIIME 2镜像，但效率较低不推荐使用；Mac系统可直接安装 QIIME 2可运行的四种环境任选其一：Linux服务器 (推荐，适合大数据)