有机-金属杂化体对核酸四链体-双链杂化体的选择性结合和溶液结构
核酸二级结构的形成对其在体内的生物功能起着至关重要的作用。G-四链体作为一种特殊的核酸二级结构已被发现存在于基因中具有重要功能的特定区域。G-四链体的折叠和展开影响着基因表达、基因组稳定性和端粒酶活性。含有互补碱基对的富鸟嘌呤寡核苷酸序列可以形成四链体-双链杂化体(QDHs)。在脑组织和肿瘤相关基因中发现了高频率的可形成QDH的序列。G-四链体的折叠和展开的
Genome Biology：科研人员开发出在单细胞中识别染色质类染色质拓扑相关结构域结构的算法
基因组DNA和组蛋白以特定的形式高度折叠在细胞核中，这一高级结构即三维基因组学，对细胞核内的诸多生命活动至关重要。基于染色质构象捕获（3C），尤其是高通量技术（Hi-C，ChIA-PET）的发展推动了三维基因组的研究，发现了包括染色质拓扑相关结构域（TAD），染色质环等一系列层次化的结构特征。近年来，单细胞水平下的Hi-C研究成为三维
中国家驴遗传结构和体型大小受选择领域取得进展
近日，西北农林科技大学动科学院动物基因组与基因功能研究团队在中国家驴遗传结构和体型大小受选择信号领域取得进展，在《Journalof Genetics and Genomics》（中科院1区TOP期刊）上在线发表了题为《Genomic Analyses Reveal Distinct Genetic Architectures and
新药研究国家重点实验室揭示代谢型谷氨酸受体结构、二聚化及功能调控机制
代谢型谷氨酸受体（mGlu）属于C类G蛋白偶联受体（GPCR）家族，是人体内最重要的神经递质受体之一。目前在人体内共发现了8种代谢型谷氨酸受体（mGlu1-8），其功能涉及学习、记忆、情绪以及疼痛感知等，是阿尔兹海默症和精神分裂症等疾病的治疗靶点。然而，因其结构与功能研究方面尚无突破，迄今尚无这类受体的靶向药物成功上市。近期，新药研究
eLife:解析人源葡萄糖依赖性促胰岛素释放多肽受体三维结构
葡萄糖依赖性促胰岛素释放多肽受体（Glucose-dependent insulinotropic polypeptide receptor， GIPR）属于B1类G蛋白偶联受体，在脂肪生成、胰岛β细胞增殖和胰岛素释放等方面发挥重要作用，与2型糖尿病、肥胖症和神经退行性疾病相关。该受体的内源性配体为葡萄糖依赖性促胰岛素释放
Nature：AlphaFold震撼揭示98.5%人类蛋白质结构
7月22日，顶级期刊《Nature》带来了一项令科学家们振臂高呼的文章。DeepMind公司宣布旗下人工智能系统AlphaFold已经实现对98.5%已知人类蛋白质以及大肠杆菌、果蝇、斑马鱼等20种模式生物蛋白质的结构预测。更惊人的是，该系统还能够对其预测结果的置信度进行测量。也就是说，生物学家们盼了数十年，终于盼来了一个“给力”的科研“外挂”。蛋白质是构成
感染变形虫的巨病毒也能将它们的DNA组装成类似核小体的结构
2021年7月30日讯/生物谷BIOON/---对于一些巨病毒（giant virus）来说，一种DNA包装技巧可能对它们的感染性至关重要。称为Marseilleviridae的变形虫感染病毒（Amoeba-infecting virus）将它们的DNA缠绕在它们自己编码 的组蛋白上，就像线轴上松散地包裹着的线。在一项新的研究中，美国霍华德-休斯医学研究所研
Nature：利用人工智能系统Alphafold发布最完整的预测人类蛋白质三维结构数据库
2021年7月24日讯/生物谷BIOON/---2021年7月22日，DeepMind宣布与欧洲分子生物学实验室（EMBL）合作，为人类蛋白质组的预测蛋白质结构模型建立迄今为止最完整、最精确的数据库。这将涵盖人类基因组所表达的全部约20000种蛋白质，并且这些数据将免费向科学界公开提供。该数据库和人工智能系统为结构生物学家提供了探究蛋白质三维结构的强大的新工
Genome Biology:研究解析马里亚纳海沟最深沉积物完整生物圈结构并分离其微生物
Genome Biology在线发表了中国科学院分子植物科学卓越创新中心中科院合成生物学重点实验室研究员李轩课题组和上海海洋大学教授方家松研究组、复旦大学教授南蓬研究组合作完成的题为Revealing the full biosphere structure and versatile metabolic function
Science：利用新型人工智能软件工具RoseTTAFold仅需10分钟就可准确地计算出蛋白质三维结构
2021年7月17日讯/生物谷BIOON/---自从DeepMind在2020年的“结构预测关键评估（Critical Assessment of Structure Prediction）”（CASP14）会议上展示了该领域的显著进展以来，科学家们已经等待了数月，以获得高度准确的蛋白质结构预测的机会。现在等待已经结束。在一项新的研究中，来自美国多个研究机构