研究开发出简单高效鉴定水稻免疫相关的小分泌蛋白质方法
近期，Plant Biotechnology Journal 在线发表了由中国科学院分子植物科学卓越创新中心/植物生理生态研究所上海植物逆境生物学研究中心Yoji Kawano研究组和福建农林大学刘仁义研究组合作完成的题为Identification of endogenous small peptides involved in rice immunity through transcripto
PNAS：研究揭示β-淀粉样蛋白聚集体结构，揭秘阿尔兹海默症发生发展过程
2019年8月16日讯 /生物谷BIOON /——宾汉顿大学(Binghamton University)和科罗拉多丹佛大学(University of Colorado Denver)的研究人员组成的一个研究小组，首次绘制了一种导致阿尔茨海默症加速发展的侵略性蛋白质聚合体的分子结构。宾汉顿大学生物物理化学助理教授Wei Qiang说："大约10%的老年痴呆症病例是由家族突变引起的。另外90%的病
Science：抗感染蛋白也能感知非感染细胞中的蛋白质折叠错误
2019年8月8日讯 /生物谷BIOON /——多伦多大学(university of toronto)的研究人员发现了宿主细胞对抗细菌感染的免疫机制，同时发现对这一过程至关重要的一种蛋白质能够感知并对所有哺乳动物细胞中错误折叠的蛋白质做出反应，相关研究成果于近日发表在《Science》上。这种蛋白质被称为血红素调控抑制因子或HRI，研究人员表明，在细菌感染过程中，它会触发并协调形成更大复合物的其
美国科学院院士庄小威团队开拓测量DNA与蛋白质相互作用新技术
许多基因组处理反应，包括转录、复制和修复，都会产生DNA旋转。直接测量DNA旋转的方法，如转子珠跟踪、角度光学捕获和磁性镊子，有助于揭示一系列基因组加工酶的作用机制，包括RNA聚合酶（RNAP），gyrase，病毒DNA包装机器和DNA重组酶。尽管旋转测量有可能改变我们对基因组处理反应的理解，但测量DNA旋转仍然是一项艰巨的任务。现有方法的时间分辨率不足以跟踪在生理条件下由
Science：揭示N-豆蔻酰化蛋白质量控制机制
2019年7月17日讯/生物谷BIOON/---泛素-蛋白酶体系统（ubiquitin-proteasome system, UPS）是细胞实现选择性蛋白降解的主要途径。E3泛素连接酶是这种系统中特异性的主要决定因素，这种特异性被认为是通过选择性识别底物蛋白中的特定蛋白降解子（degron）基序来实现的。然而，人们识别这些蛋白降解子并将它们与其相关的E3连接酶匹配在一起的能力仍然面临重大挑战。人们
科学家用人工细菌合成非天然蛋白质！
2019年7月20日讯 /生物谷BIOON /——合成生物学家试图创造具有自然界中所没有的形式和功能的新生命。尽管科学家们离制造出完全人工的生命形式还有很长的路要走，但他们已经制造出了半合成的生物体，它们拥有扩展的遗传密码，使它们能够制造出以前从未见过的蛋白质。在一项近日发表在《JACS》上的研究中，研究人员已经优化了一种半合成细菌，可以有效地生产含有非天然氨基酸的蛋白质。图片来源：JACS地球上
华东师大科学家发现通用型蛋白质胞内递送载体
华东师范大学生命科学学院程义云团队研发设计了一种富含苯硼酸的阳离子高分子，在不需要修饰的条件下，对多种蛋白质实现了高效、普适的蛋白质胞内递送，并能维持这些蛋白质的生物活性。该研究成果近日发表于《科学进展》（Science Advances (2019， 5， eaaw8922)）。蛋白类药物在生物医药中占据着举足轻重的地位。2018年全球医药销售额前十的药物中，七种为蛋白质药物。开发高效、安全的蛋
Cell：人类结肠癌蛋白质基因组学分析揭示出新的治疗策略
近日，美国贝勒医学院及太平洋西北国家实验室的科学家们利用基因组蛋白组学相结合的分析技术首次对人类结肠癌的蛋白基因组进行了详尽的分析，全面剖析了结直肠癌相关生物标志物、药物靶点和肿瘤抗原，并在Cell杂志上发表题为“Proteogenomic Analysis of Human Colon Cancer Reveals New Therapeutic Opportunities”的文章。
Cell Rep：揭示肿瘤和罕见疾病中起关键作用的蛋白质的新功能
2019年6月26日讯 /生物谷BIOON /——由Ana Losada领导的西班牙国家癌症研究中心(CNIO)的染色体动力学小组在一篇发表于《Cell Reports》的论文中，描述了在老鼠胚胎干细胞中黏连蛋白的新功能，这可能有助于理解和解决这些疾病的原因。黏连蛋白是一种蛋白质复合物，对细胞分裂中的染色体分离至关重要。最近的证据表明，它在三维基因组结构中也起着重要作用，基因组像折纸一样折叠，调节
研究利用人工智能预测蛋白质“光学指纹”
蛋白质是生命的基石，生物的功能依赖于既稳定而又灵活可变的蛋白质结构。蛋白质的光谱响应信号，尤其是紫外光谱，可以称之为蛋白质骨架的“指纹”。这个“光学指纹”，经过理论模拟的解读，可以揭示出精确的蛋白质结构，为生命科学和医学诊断提供极其重要的信息。然而，蛋白质的结构极其复杂多变，需要做大量的高精度的量子化学理论计算。由于计算量太大，即使是最厉害的超级计算机轻易也“吃不消”。所以蛋白质的光谱的理论解读是