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Nature Methods:从“猜”到“预见”——AI模型PUPS揭示单细胞蛋白质定位的秘密

PUPS作为一款结合蛋白质序列和细胞图像的新型AI模型,不仅能准确预测未知蛋白质在未知细胞系中的定位,还能揭示蛋白质定位在不同细胞系和单细胞层面的变异规律,甚至预测突变对定位的影响。

2025-05-21

Science:利用人工智能设计出可运动和改变形状的动态蛋白质

研究人员首次证明,可以制造出像天然蛋白质一样运动和改变形状的新型蛋白质。这项突破将帮助科学家们以全新方式设计蛋白质,用于疾病治疗、污染治理和作物增产。

2025-05-29

新型光交联技术精准捕获DNA直接结合蛋白质

研究不仅揭示了此前未知的DNA互作蛋白质组的全面图景,发现了大量具有高度“无序区域”的蛋白质在DNA结合中的关键作用。

2025-05-29

Cell:利用人工智能驱动的蛋白质设计来增强基于T细胞的免疫疗法

研究者致力于设计一种可溶性Notch激动剂,以在液体悬浮培养而非平面的二维表面上促进T细胞生产。

2025-08-25

Nature Methods:蛋白质复合物研究的新利器——Foldseek-Multimer

Foldseek-Multimer这一突破性技术的核心优势在于,它能够在极短的时间内对数百万个蛋白质复合物进行全方位比对。

2025-02-08

生物学专属ChatGPT来了:对话式AI智能体——ChatNT,能够理解DNA、RNA和蛋白质语言

名为 ChatNT的多模态对话智能体,能像生物学家一样,“读懂” DNA、RNA 和蛋白质的序列信息,并用自然语言(英语)与你对话,直接回答你关于生物分子的各种专业问题。

2025-06-30

Nature Methods:当深度学习遇见纯净数据,DeepMVP为精准医学画出蛋白质功能新图谱

研究人员将DeepMVP应用于癌症基因组图谱(TCGA)中超过79万个癌症体细胞突变,预测发现其中高达31%的突变会显著改变PTM。

2025-08-30

机器学习如何解锁蛋白质“开关”,开启活体按需功能调控新时代?

这项颠覆性技术,首次实现了在活体小鼠(living mice)体内,对多种蛋白质进行精准、通用、可逆的化学激活和功能调控!

2025-06-02

Science:突破性进展,深度学习+物理模拟,精准操控蛋白质“形态切换”,未来药物设计新路径

这项研究不仅成功地从头设计出能够精确切换两种预设构象的动态蛋白质,更实现了通过配体结合和远端变构突变对其构象平衡的精细调控。

2025-05-27