...教授等:鲢鱼糜漂洗液中不同回收方式肌浆蛋白的结构和功能特性

-折叠相对含量相当,这些不同的现象可能是由于二级结构取决于许多因素,包括主要二级结构类型、蛋白质性质、变性程度、聚集状态和回收条件等。5不同回收方式鲢鱼肌浆蛋白的色氨酸荧光光谱色氨酸荧光发射光谱能够灵敏反映蛋白质的构象和微环境的极性是否发生改变。由图4可知,不同回收方式肌浆蛋白的荧光强度从大到小依...

...| 功能乳酸菌在未来食品中的应用——戊糖乳杆菌调控花生蛋白...

随着发酵微环境的改变,球蛋白内部基团更活跃,蛋白结构展开程度最大,而花生分离蛋白、伴花生球蛋白发酵后游离巯基含量降低是由于在发酵过程中,新展开的蛋白界面不稳定,暴露出的巯基与氧气结合形成了二硫键,巯基重新被包埋,从而使表面巯基含量降低。结果表明,发酵处理可在一定程度上促使花生蛋白组分空间构象发生改变,生成聚...

中国农业科学院植物蛋白结构与功能调控创新团队探明了不同来源...

核心提示:近日,中国农业科学院农产品加工研究所植物蛋白结构与功能调控创新团队通过比较不同来源蛋白的组成、结构、理化性质和发泡特性,揭示了蛋白气-水界面及泡沫功能特性与其理化、结构性质的关联机制。近日,中国农业科学院农产品加工研究所植物蛋白结构与功能调控创新团队通过比较不同来源蛋白的组成、结构、理化性质和发...

他开创了AI蛋白质结构领域,现在要做比诺奖更大的事

有些蛋白质是结构性的,有些蛋白质是功能性的。结构性的蛋白质组成生物的身体——头发和指甲里的角蛋白,皮肤里的胶原蛋白,肌肉纤维里的肌球蛋白,血管里的弹性蛋白。功能性的蛋白质推动生物体内的机能与反应——帮助消化吸收的淀粉酶、脂肪酶,控制血糖的胰岛素,运输氧气的血红蛋白,存储铁的铁蛋白,传递信号的神经递质...

超越蛋白质结构,全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用

此后,DeepMind团队还推出了AlphaFold-Multimer,用于预测蛋白质-蛋白质复合物的结构和相互作用。不过,扩大单一深度学习模型能预测的复合物范围一直很难,因为不同类型的特异性相互作用差异太大。鉴于AlphaFold的强大能力,谷歌从DeepMind拆分出了一家名为IsomorphicLabs的新药研发公司,致力于使用人工智能加速药物研发。

Nature Methods | 基因变异与蛋白质功能的动态链接:G2P平台推动...

蛋白质特征的丰度:该图比较了不同数据集中,基于UniProt的蛋白质序列注释和翻译后修饰(Post-TranslationalModifications,PTMs)的丰度(www.e993.com)2024年11月28日。这些蛋白质特征包括活性位点(activesite)、结合位点(bindingsite)、DNA结合区域(DNA-bindingregion)、结构域(domain)等。数据显示,ClinVar数据库中具有致病/可能致病(P/LP)错义变...

知耕PI专辑|AlphaFold 3 预测了所有生命分子的结构和相互作用

这些成功引发了一个问题:是否可能在深度学习框架内准确预测包含更广泛的生物分子,包括配体、离子、核酸和修饰残基的复合物的结构。针对不同特定相互作用类型已经开发了各种预测器,以及与本工作同时开发的一个通用方法,但是这些深度学习尝试的准确性参差不齐,往往低于受物理启发的方法。几乎所有这些方法也都高度专门化于特...

填补AlphaFold3空白,字节跳动提出物理引导的方法让蛋白质动起来

造成现有模型难以预测动态构象分布的主要原因是,蛋白质结构数据集仅有实验解析的单一静态结构或结合态结构,结构数据集的偏置导致了模型难于预测真实的分布。另一方面,物理知识的缺失导致模型无法模拟分子动力学行为,从而与真实世界对齐。在此,来自字节跳动ByteDanceResearch的研究人员提出了一种物理信息引导的蛋白质构象...

Nature Methods | 张阳团队开发远超AlphaFold2精度的蛋白互作结构...

具体来讲,如果在进化过程中,蛋白质的其中一个氨基酸位点发生了突变,且破坏了氨基酸残基间的相互作用,则该蛋白会变得不稳定,拥有该突变的物种则不容易存活下来。但是如果与其存在空间相互作用的氨基酸同时也发生了突变,且这两个突变又能够很好的作用在一起,使得蛋白质结构继续稳定下来,这种生物也就可以继续存活下来。

追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?

大脑不同区域的结构与功能连接关系随功能类型变化光流解析揭示大脑如何感知自我运动中的物体运动全身麻醉如何影响大脑预测与意识的联结机制大脑决策中的神经活动可能与选择无关█认知科学一次性合作的决策,不受收益的影响量子计算与机器学习融合:突破多体物理学难题...