AI 大模型在药物研发的第一步: 靶点识别中的应用。这篇文章，我们将 延续这一路线，介绍AI在药物研发的第二步: 先导化合物发现中的应 用。 图1：药物研发生产流程，图片引自[1] 传统方法在先导化合物发现中的局限性 在AI大模型时代到来之前，先导化合物的发现以实验方法及计算机辅助药物 设计(CADD)的方法为主。这些方法都有着一些自身难以解决的问题。 实验方法: 当前，药物化学实 物数据库的筛选所需的时间是一个天文数字。此外，实验方法还受到可用测试化 合物的供应和准确预测它们在体内行为的难度的限制。 计算机辅助药物设计方法(CADD): CADD相较实验方法极大地加速了先导 化合物发现的速度。在CADD中，先导化合物的筛选被普遍称为: 虚拟筛选 (virtual screening)。他使用基于分子力场或者量子力场的分子对接方式，对数 据库中的海量化合物与靶点进行对接，从而依据自由能最小化等方式，计算靶点 能够加速，还不受化 合物是否可以获得的限制。然而，基于CADD的虚拟筛选存在一个trade off， 即想要进行精确的筛选需要大量的计算资源和时间，而想要快速的完成筛选，则 会损失较大的精度。在药物发现这个先导化合物准确率极为重要的领域，大量的 计算资源和时间很难避免。曾有研究统计过，若想要对100亿个小分子进行令人 满意的筛选，则需要长达3000年的时间。简而言之，利用CADD进行高精度的 药物虚拟筛选，所需的时间同样是难以接受的。

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质疑的场景。 “ 我们期待这本手册能成为审计人员在智能时代的 导航仪 ”——既提供工具 “ 使用的 操作杆 ” “ ，也树立风险防范的 警示灯 ” “ ，推动审计职能从 合规守卫 者 ” “ 向 价值发现者 ”跃迁。技术的未来属于善问者，而提问的艺术，终将定义 人类 的不可替代性。 五、编写团队：从金融审计理论到应用的闭环实践 南京审计大学是全国首家开设金融审计专业的高校，南京审计大学金融审 方法论，精准识别“基层权力末梢”的违规操作与小微腐败风险？（ “ 如构建 信贷 三查 ”智能分析模型，开发村级权力画像系统，建立涉农补贴异常支付特征库） （16）如何通过“审计成果共享平台”推动审计发现向董事会风险管理报 告、 内控缺陷库、员工培训案例库的即时转化？（如设计结构化数据清洗规 则，实现 审计问题自动分类映射至内控缺陷库、培训案例库及 ERM 报告模 块） （17）如何建立“审 个月内上线自动化反洗钱筛查模块”）） （35）整改效果评估是否滞后？（如一年后才复查问题是否解决，需要建 立 90 天闭环跟踪机制，通过系统日志自动验证措施执行情况） （36）审计报告是否缺乏风险预警？（如仅描述已发现问题未提示潜在风 险， 需要增加“风险前瞻”章节，基于历史数据预测未来 3 个月高风险领域） （37）知识库更新是否及时？（如未将典型案例纳入内部培训教材，需要 按 季度更新案例库，标注高频违规场景（如信用卡套现新手法）

方接入网络攻击目标单 位 搜索多网卡主机、 4A 系 统、网闸等设备纵向渗 透 攻击供应链，挖掘漏洞 或利用已分配权限进入 内网 攻击手机 App 、微信小 程序等移动应用获取权 限 发现堡垒机漏洞，通过对集控系统的控制 实现以点打面 堡垒机漏洞 攻击者获取邮件账号权限，潜伏并查看邮 件中明文发送的敏感信息，也可利用管理 员账号或者领导账号发起钓鱼邮件 同权利用 攻防演 攻陷后同工同息，利用内部人员权限秘密渗透，攻击过程极难发现。 二是难以防范零日漏洞攻击。攻击方使用零日漏洞武器针对 VPN 、邮件系统、 JAVA 应用等互联网暴露面展开 攻击，可以直接撕破防守方的正面防线，大大缩短了攻击路径，快速取得战果。 三是互联网信息泄露严重。攻击方通过踩点与信息搜集，在百度文库、 Github 、 fofa 、求职 APP 第三方共享 平台发现大量敏感信息，为寻找攻击突破口提供了便捷，进而成功拿下多个重要成果。 基本上是 零防御、零感知状态，攻击方基本发现即可将其控制。 3.防守思路 防守工作面临的现实困境 管理困境 技术困境 部分人员安全意识有待提高 安全专业技能有限 组织协调难度较大 资产暴露、泄露信息不清晰 各类漏洞难以防范 现有安全监测手段局限性 供应链监管困难 应急处置效率低、执行难 防守服务目标 发 现 内 部 隐 患 发现企业内部关键信息基础设施存在的突出问题

讨AI在药物研发的第 一步: 靶点发现中的作用，以及它如何为这个过程带来革新。 药物研发的整体流程 药物的研发是一个复杂且耗时的过程，业内一直流传着"三十定律"的说法: 耗时10年，耗资10亿美金，成功率不足10%。因此，如何降低药物研发的金钱 成本、时间成本，提高成功率已然成为了药物研发行业的重中之重。 通常而言，药物的研发包括以下步骤: 靶点发现，候选药物筛选，候选药物 优化，临床前研究，临床实验，以及市场化等步骤 优化，临床前研究，临床实验，以及市场化等步骤 [1]。靶点发现作为整个流程 的第一步，是新药研发中决定成败的一步，成功的靶点识别可以为后续的药物设 计提供方向。不仅能提高新药的研发效率，也能极大地改善患者治疗期间的生活 质量。 药物研发生产流程，图片引自[1] 传统方法在靶点识别中的局限性 在AI的第三次浪潮之前，靶点的识别通常依赖多组学实验方法或者计算机辅 助药物设计的方法。多组学方法主要通过对病例组和对照组进行基因组、蛋白质 型可以整合海量的医疗研究相关文本，通过在文本中提取潜在的关联信息，发现 人类可能忽视的模式或连接。目前已有研究通过向大语言模型提问的方式，提取 出针对特定疾病的潜在靶点，从而避免一些不必要的组学实验。此外，AI模型完 成训练之后，可以将类似反向对接技术的时间复杂度降低到线性级别，甚至提高 精度。AI也可以进行蛋白质结构的预测，从而帮助结构相似性分析等技术的实 现。 基于上述所提的AI在靶点发现中的应用，本文将依据近期的AI医疗相关论

应用的服务、配置和AI智能体管理平台 04 Part 1 Nacos3.0 架构升级&核心能力 性能 & 可拓展性提升 Nacos 简介 Nacos2.0时代：一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台 https://nacos.io/ Nacos社区 2.0发展回顾 • Github仓库突破3w stars • 贡献者突破400 • 开源生态：多语言&集成 社区活跃度 Nacos-Controller : k8s 配置及服务同步 价值 • 可视化管理界面 • 配置变更实时推送 • 配置历史&回滚 • 配置灰度发布 • 跨k8s集群互通 • 非k8s异构发现 快速接入 • helm install & crd deploy • 全量一键双向同步 • 按需部分双向同步 项目地址：https://github.com/naco Registry 3.3 3.2 3.1 3.0 • Prompt 管理 • MCP Prompt • MCP 筛选 • 可重入分布式锁 • 锁订阅 • DNS协议支持 • Agent自动注册发现 • Agent任务调度 • 压缩推送 • 动态数据源 • 服务健康检查优化 • LLM模型参数托管 • 凭据管理 • 增量推送 • 推送反压 • 服务健康检查优化 生态融合探索

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息网络和关系国家安全、经济命脉、社会稳定等方面的重要信息系统，抓紧建立信 息安全等级保护制度。 信息安全等级保护制度是国家信息安全保障工作的基础，也是一项事关国家安 全、社会稳定的政治任务。通过开展等级保护工作，发现企业网络和信息系统与国 家安全标准之间存在的差距，找到目前系统存在的安全隐患和不足，通过安全整改， 提高信息系统的信息安全防护能力，降低系统被各种攻击的风险。 3 智安网络等级保护安全防御体系方案 平。 8 智安网络等级保护安全防御体系方案  传统等保要求以被动防御为主，对事前、事中和事后的闭环安全保障能力 要求较少，大部分等保合规系统遭受攻击后，难以主动分析、及时响应、 快速发现。  信息技术的快速发展和迭代，导致等级保护缺少对新技术的安全要求，使 云计算、大数据、物联网等一系列新技术应用缺乏有效安全要求和管控措 施  APT、邮件钓鱼、虚拟机逃逸、物联感知设备挟持等新的安全威胁和新的 建立持续的风险评估机制，将风险评估作为一项技术在信息系统生命周期 的各个阶段起到不同的作用，保证安全体系的持续更新并为信息系统提供 有效信息安全运维保障； 4. 建立安全运营机制，通过安全加固服务，对每次安全风险评估所发现的风 险及时弥补与处理；根据安全风险评估的结果制定信息安全应急响应预案， 在重大安全事件、安全检查和其他对 XX 系统信息安全造成严重威胁等情 况下，提供及时有效的应急响应服务。通过阶段性的安全培训，有组织、

.......................................................................................187 19.1 主要发现................................................................................................... 深度分析和模式识别。通过其智能化的分析引擎，DeepSeek 能够 自动识别异常交易、潜在的税务风险点，并为稽查人员提供精准的 风险提示和审计线索。这不仅大大提高了稽查工作的效率，还能够 帮助税务部门在复杂的财务数据中发现隐藏的违规行为，确保税收 征管的公平性和有效性。 具体而言，DeepSeek 技术在税务稽查中的应用主要体现在以 下几个方面：  数据预处理：通过自动化工具对原始财务数据进行清洗和标准 化处理，确保数据的完整性和一致性。 果以直观的图表形式展示，便于稽查人员快速理解和决策。 此外，DeepSeek 还可以与现有的税务管理系统无缝集成，确 保数据的实时更新和同步。这一特性使得税务稽查部门能够动态监 控企业的财务行为，及时发现并应对潜在的税务风险。通过引入 DeepSeek 技术，税务稽查工作不仅能够在效率上实现质的飞跃， 还能够在精准性和全面性上得到显著提升，从而为国家的税收征管 体系提供更加坚实的保障。 1.2

疾控组，上海 200336； 3. 上海市疾病预防控制中心，上海 200336 摘要： 新型冠状病毒肺炎疫情的处置充分体现了传染病监测预警的重要性，也对进一步做好疫情监测，实现对各类病原体的早发现、早识别、 早报告和早处置提出了更高要求。文章通过对上海市近年来传染病综合监测体系建立与发展的回顾，阐述了基于症候群和相关事件 的综合监测思路，初步总结了综合监测在关口前移、扩大监测范围、提高灵敏度 检测的核心功能融为一体，整合多个单病种监测体系 的资源，实现“一份样本，多重检测，多种目的”，大幅提 高监测工作效率。通过 3类综合监测，可准确反映疾 病的流行特征和病原学特征，实时掌握症候群病原谱 变化动态，及时发现罕见和新发传染病，并为临床用药 和辅助诊断提供依据。 在综合监测点的抽样选址上，结合历史病例就诊 情况，通过分层抽样选择监测点医院，并采用按容量比 例概率抽样法（PPS）抽样选择监测对象，确保数据代表 哨点监测 不同病种间差别较大 单一病原体 有一定的发现能力 临床诊疗、流行病学、微生物检验 多为线下报告，部分病种有登记报告系统 单一监测较低，但资源利用率不高 传染病综合监测 腹泻、发热伴呼吸道症状、发热伴皮疹、发热伴出血、 发热伴神经系统症状等症候群 病例报告与哨点监测结合 针对一类症候群，统一监测方法流程 数十种病原体 有较灵敏的发现能力 多科室临床诊疗、流行病学、多病种实验室检验、大