Nature子刊：王杰/陈鹏合作开发“生死选择”蛋白酶进化系统，用于蛋白质的靶向编辑
该研究将蛋白酶的进化与宿主的增殖实现关联，构建了一种基于“生死选择”的高通量定向进化系统。并进一步通过该系统进化 TEV 蛋白酶，使其能识别并切割多种细胞靶蛋白。
2025-11-05
Nature子刊：定制的蛋白质受体帮助T细胞更有效地靶向实体瘤
这项研究首次展示了具有可编程信号功能的单次跨膜、多结构域受体的计算设计，并为加速开发具有定制传感和响应能力的合成生物传感器铺平了道路，可用于基础和转化细胞工程应用。
2025-10-31
Nature Biotechnology：D-I-TASSER——深度学习与物理模拟“联手”，蛋白质预测超越AlphaFold
在CASP15盲测中，D-I-TASSER表现惊艳，在单域和多域蛋白质预测上均展现出卓越性能，超越了AlphaFold2和AlphaFold3！
2025-05-28
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
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
《细胞》发现：大结构域是“通关密码”，20% 蛋白质边合成边运输
加州理工学院的科学家们揭示了关于线粒体蛋白质如何从细胞质（细胞核周围的液体）中的核糖体递送到线粒体的新细节。令人惊讶的是，这个过程很大程度上是由蛋白质折叠的技术细节所决定的。
2025-09-29