Nature | 罕见基因变化与血液蛋白质之间的联系将影响当前和未来的药物研发工作
一项发表在《自然》杂志上的研究利用英国生物库中50,000多人的数据，揭示了罕见基因变异如何影响人体血浆蛋白，为人类疾病的研究提供了新的见解。研究发现了数千个前所未有的关联，这些关联有助于未来药物的发
这家融资7亿美元的AI制药公司发表Nature论文，推出生成式AI蛋白质设计模型，已免费开源
此次C轮融资将支持该公司现有的17个研发项目，这些项目主要集中在三个不同的治疗领域——免疫学、感染性疾病和肿瘤学。
多层级的图神经网络推动蛋白质功能预测的发展
高通量测序的进展推动了蛋白质序列数量的快速增长。尽管如此，由于实验研究需要较长的周期并且费用昂贵，大部分蛋白质序列缺乏功能注释。因此，具备自动而准确推断蛋白质功能的计算方法变得至关重要。
越来越多的证据表明，蛋白质摄入不足是导致肥胖的重要机制
最后，作者总结道，只有通过将特定的营养和生物因素放在更广泛的背景下，我们才有希望确定可持续的干预点，以减缓和逆转肥胖及其相关并发症的发生率。
科研人员开发首个靶向蛋白质-DNA相互作用及液液相分离的cGAS环肽抑制剂
这项研究通过体外生化实验、分子模拟、细胞实验和动物实验等技术手段，成功鉴定出一类全新作用机制的cGAS环肽类抑制剂，靶向蛋白质-DNA界面，并阻断DNA诱导的cGAS液相缩合和活化。
AI蛋白设计再登Nature：Diffusion模型助力更强的蛋白质从头设计
该研究开发了蛋白质从头设计的深度学习算法——Family-wide Hallucination，并通过实验室测试证实，这些自然界中不存在的人造酶可以非常有效地催化荧光素底物发光。这是科学界首次基于深度
研究人员开发出定量蛋白质组学数据的下游分析与可视化工具
基于超高分辨率液质联用质谱的定量蛋白质组学已成为重要的生命科学研究手段。与其他组学方法一样，恰当的数据分析流程是蛋白质组学研究的关键。基于质谱的蛋白质组数据具有方法仪器多样、搜库定量软件繁多的特点，导
肿瘤新纪元：从基因组学向蛋白质组学再次跃进
泛癌症研究的重点是确定不同癌症的分子特征。该研究扩展了之前以基因组学为中心的泛癌症研究，结合蛋白质组学层来阐明癌症驱动因子的六个关键方面
从头设计蛋白质药物，这家生成式AI制药公司获英伟达认可，已完成近7亿美元融资，1款抗体药开始临床试验
Generate : Biomedicines 是一家基于人工智能技术的公司，但他们一直尊重实验生物学，实际上，该公司从事湿实验的科学家与从事干实验的科学家一样多。
Advanced Science：赵英明/黄河等揭示全新蛋白质修饰类型
细胞代谢为生命过程提供能量，同时，代谢物可共价修饰蛋白质来发挥信号传导功能。虽然许多代谢物在代谢通路中的作用广为人知，但它们介导细胞信号调控的功能有待探索。