DNA编码分子库液相筛选方法的新进展

目前, DNA编码分子库技术(DNA-encoded library, DEL)已经成为新药研发中不可或缺的重要技术平台.过去30年DEL技术不断发展成熟, DEL兼容化学反应也发展迅速,极大地改善了DEL的化学多样性,并推动了其在药物发现中的应用.通常, DEL的筛选主要是基于亲和力的固相筛选,将纯化后的靶点蛋白固载在基质上,然后通过物理洗脱的方式将结合分子与背景分子分离开来.近年来,一系列在液相中进行DEL筛选的新方法被研发出来,使得适用于DEL筛选的靶点范围被进一步扩大,揭示了DEL作为有效工具探索基础生物学的潜力.本文综合评述了DEL技术的液相筛选方法及应用,并对DEL技术应用于复杂生物靶点以及功能性筛选进行了展望.     

基于深度学习的海杂波谱参数预测与影响因素分析

该文基于不同雷达参数和海洋环境参数条件下的岸基雷达海杂波实测数据,利用深度神经网络(DNN)建模技术,建立了从多个测量条件参数出发的海杂波多普勒谱参数预测模型,实现了独立于杂波数据、基于环境特征的海杂波谱特征认知,谱频移和展宽的预测精度达90%以上。基于该预测模型,该文提出了一种基于参数循环递减认知的多普勒谱影响因素分析方法,分析了不同测量参数对海杂波多普勒谱预测的影响,得到了谱参数随主要影响因素的变化规律,结果对基于多普勒特征的海面目标检测应用具有重要意义。