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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

Cell:跳舞的蛋白质使细胞运动!新研究重新定义肌动蛋白丝分解的关键因素的功能和作用

结构研究使我们能够重新定义肌动蛋白丝解聚过程中关键因子的作用。这些蛋白质中任何一个的失调都与多种疾病有关——从癌症到免疫紊乱,再到肌病。

2025-10-29

Cell:我国科学家利用人工智能驱动的策略实现了蛋白质的快速高效进化

研究人员开发了AiCEmulti模块,该模块整合了进化耦合约束。这使得在极低计算成本下准确预测多个高适应度突变成为可能,从而扩展了该工具的灵活性和实用性。

2025-07-29

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

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

诺奖得主David Baker推出RFdiffusion3,颠覆蛋白质设计格局,开启全原子生物分子设计新时代

该研究提出了一种全原子扩散模型——RFdiffusion3(RFD3),实现了全原子生物分子相互作用的从头设计,能够在配体、核酸和其他非蛋白质原子簇的背景下生成蛋白质结构,其比前代方法更简单且更高效。

2025-09-23

腾讯发表最新Nature子刊论文:推出AI大模型,从单细胞转录组翻译单细胞蛋白质

该研究开发了一种预训练大型生成模型——scTranslator(单细胞翻译器),能够基于单细胞转录组推断缺失的单细胞蛋白质组,从而生成多组学数据。

2025-11-08

Nature子刊:谈攀/洪亮团队开发蛋白质语言模型VenusMine,成功挖掘高效的PET水解酶

这项研究展示了一种新颖的深度学习方法,用于发现具有增强性能的天然 PET 水解酶。

2025-07-09

Science:为何那些维持生命所必需的、本应高度保守的蛋白质,有时却表现出惊人的快速进化

这是一个关于基因组内部战争、妥协与进化的故事。在这个故事里,我们将看到维持生命最基本的守卫者,如何在抵御内部敌人的同时,被迫不断修改自己的“握手密码”。

2025-12-02