...魏文胜团队实现蛋白质组中丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸位点的功能解析
磷酸化是细胞中常见且重要的翻译后修饰,绝大多数发生在丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸位点上。目前已报道的大规模鉴定这三种氨基酸功能的研究主要依赖于生物信息学预测4或仅聚焦于已被检测到可发生磷酸化的位点5。考虑到蛋白组中依然存在大量潜在的磷酸化位点,且这三种氨基酸也介导了其它多种重要功能,实现在全蛋白...
NBT丨王潇团队利用化学与拓扑修饰合成多5′帽枝状mRNA及含帽环状...
除此之外,化学修饰只增强了翻译相关帽结合蛋白eIF4E1的富集,而对其余翻译不相关的帽结合蛋白如NCBP1的富集却下降了33倍,显示化学修饰对翻译相关机制的选择性。通过电泳迁移率检测实验,作者在体外用提纯蛋白确认了优化后的化学修饰或多帽结构能增强eIF4E1的结合,并且更显著的是,化学修饰也提高了帽-eIF4E-eIF4G共聚物的...
...丨突破mRNA翻译瓶颈:LEGO技术显著提升疫苗和蛋白质疗法的效能
除此之外,化学修饰只增强了翻译相关帽结合蛋白eIF4E1的富集,而对其余翻译不相关的帽结合蛋白如NCBP1的富集却下降了33倍,显示化学修饰对翻译相关机制的选择性。通过电泳迁移率检测实验,作者在体外用提纯蛋白确认了优化后的化学修饰或多帽结构能增强eIF4E1的结合,并且更显著的是,化学修饰也提高了帽-eIF4E-eIF4G共聚物的...
谷歌DeepMind再放大招!AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物...
1.蛋白质三维结构的预测对于药物发现的重要性1.1同源建模1.2从头建模2.蛋白质(酶/靶点)活性位点在药物发现的重要性3.药物发现中的关键结构特征(特别是小分子)4.药物辅助发现常用的计算方法4.1分子对接4.2虚拟筛选4.3分子动力学模拟4.4其他PDB数据库的介绍1.1检索蛋白1.2页面功能及...
谷歌DeepMind祭出蛋白质设计新AI,有望攻克癌症!蛋白亲和力暴增300倍
通过训练,AlphaProteo学习到了蛋白质分子相互结合的方式。给定目标分子的结构以及优先结合位点,模型就能生成在相应位点结合的候选蛋白质。预测的蛋白结合剂与目标蛋白质相互作用的示意图,蓝色部分为AlphaProteo生成的蛋白结合剂结构,黄色部分为目标蛋白质,即SARS-CoV-2刺突受体结合域...
...中国科学院团队Transformer深度学习模型预测糖-蛋白质作用位点
结合诱变研究,DeepGlycanSite揭示了重要G蛋白偶联受体的鸟苷-5'-二磷酸糖识别位点(www.e993.com)2024年10月17日。这些发现表明DeepGlycanSite对于糖结合位点预测具有重要价值,并可以深入了解具有治疗重要性蛋白质的糖类调节背后的分子机制。该研究以「Highlyaccuratecarbohydrate-bindingsitepredictionwithDeepGlycanSite」为题,于2024年...
入选ICML!人大团队将等变图神经网络用于靶蛋白结合位点预测,性能...
就在近日,中国科学院团队开发了一种深度学习模型DeepGlycanSite,能够准确预测给定蛋白质结构上的糖结合位点。DeepGlycanSite将蛋白质的几何和进化特征融入基于Transformer架构的深度等变图神经网络中,其性能显著超越了之前的先进方法,并能有效预测各种糖类分子的结合位点。
7.9 脑科学日报|STM:脑脊液中的蛋白质“图谱”可提前预测AD
天然异肽键的H2AK119Ub组蛋白的化学合成路线组蛋白H2AK119位点单泛素化修饰(H2AK119Ub)是调节基因转录、DNA损伤修复和高阶染色质结构的关键表观遗传学标志。在阿尔茨海默症中,抑制USP16表达能逆转干细胞衰老和记忆丧失。该文揭示了人源单亚基去泛素化酶USP16以一种不依赖于核小体酸性区域的独特模式识别和去...
学科前沿 | 上海药物所发展蛋白质C端化学修饰新方法
蛋白质的化学修饰可改善蛋白的理化性质,赋予蛋白新的生理学功能,比如延长半衰期、标记靶标受体、调节蛋白-蛋白相互作用等,在生物技术及药学研究中具有重要的意义。相较于蛋白质氨基酸侧链及N端修饰技术的蓬勃发展,蛋白质C端修饰策略仍比较匮乏。其中,经典的C端修饰方法主要为化学酶法,需要在目标蛋白质的C端融合特定标...
新一代蛋白质预测模型登上《自然》杂志,让生物世界更“高清...
通过直接预测原子坐标,而非氨基酸特定的框架和扭转角,“阿尔法折叠3”的预测对象超越了蛋白质,覆盖到包括核酸、小分子、离子和修饰残基在内的蛋白质复合体,预测准确性超过任何已有工具,由此让生物世界更“高清”。更令马剑鹏在意的是,“阿尔法折叠3”已展现某种掌握第一性原理的特质。所谓第一性原理,即我们所处的物...