Nat Genet：科学家开发出能揭示跳跃基因影响人类疾病风险的新型工具
来自日本理化学研究所等机构的科学家们开发出了一种新型工具，其或能快速准确地分析移动遗传元件（通常被称为跳跃基因）的突变，这或许有望阐明这些突变体在疾病发生过程中扮演的关键角色。
Nature系列综述：大分子药物研发中的人工智能公司
AI在大分子药物发现中的应用正在迅速增加。然而，尽管这些AI工具的潜在价值已经在学术研究中得到了令人信服的证明，但到目前为止，它们的大规模部署仍然具有挑战性。
李喆/王顺智等开发三维蛋白质晶体计算设计方法
这些计算设计的蛋白质晶体是一类新型生物材料，可以大规模制备和纯化，并且在极端条件下保持稳定。晶体的高孔隙率和复杂的孔道结构，晶格尺寸的可调性，以及仅通过混合组件触发结晶的能力
Nature子刊：百图生科宋乐团队开发新型蛋白质结构预测工具，不依赖多序列对比，效率更高
与基于MSA的的主流蛋白质结构预测工具AlphaFold2和RoseTTAFold方法相比，HelixFold-Single在预测效率上具有很大优势，耗时要少得多，可以应用于需要大量预测的蛋白质相关任
颜宁最新论文：发现抗癫痫药物拉莫三嗪对钠离子通道的双口袋抑制作用，为下一代抗癫痫和止痛药物开发奠定基础
以Nav通道为靶点的药理学研究已证明其在治疗多种疾病方面具有巨大价值，开发以Nav通道为靶点的新药是药物化学研究的一个活跃领域。该领域药物开发的一个特殊挑战是精确地靶向Nav通道的特定亚型或状态，以尽
研究人员预测和设计揭示无序蛋白结构域的靶标识别机制
中国科大刘海燕教授、陈泉教授课题组与复旦大学王文宁教授合作，采用蛋白质结构预测、序列设计等计算手段与蛋白质互补分析和深度突变扫描、X射线晶体学、NMR等实验结合的方法，揭示了固有无序的4.1G蛋白C端
华人一作：谷歌DeepMind再推出革命性AI工具，预测和表征人类致病基因突变
当然，AlphaMissense距离实际的临床应用还有很大的一段距离要走，AI预测目前在诊断遗传疾病方面的作用还很小，这些工具应该只提供支持性证据将遗传变异与疾病联系起来。
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
Science重磅：AI设计蛋白新突破，David Baker团队设计出响应刺激的双态铰链蛋白！
总的来说，这项新研究开发出了同时具有两种明确状态的铰链蛋白，可以应用于“蛋白质开关”的设计。这种双态开关的研究能使蛋白质设计超越静态结构，转向更复杂的多态组装和生物传感器设计，为蛋白设计提供了更广阔的
科研人员提出机器学习辅助定向进化新方法
研究从蛋白质热稳定性、上位性效应和序列保守性等多个方面，探讨了适应度图景的共同机制。蛋白质发挥功能的基础是能够折叠和维持稳定的三维结构。