Science：细胞内的神秘邮政编码——蛋白质如何精准找到自己的"工位"？
最新《Science》论文指出，蛋白质氨基酸序列中隐藏着更本质的定位密码。就像每封快递都有邮政编码，每个蛋白质都携带着决定其目的地的分子级"地址标签"。
Nature Methods：蛋白质工程新范式！当AI开始“补习”第一性原理，METL框架从“知其然”到“知其所以然”
研究人员提出了一个名为“突变效应迁移学习”(Mutational Effect Transfer Learning, METL)的全新框架，巧妙地将经典的生物物理学模拟与前沿的深度学习相结合。
Science：绘制首张核苷酸分辨率的蛋白质组图谱——解码潜伏在标准条件下的未来适应性
研究系统地展示了，通过绘制高分辨率的基因组-蛋白质组图谱，我们不仅能够识别出导致性状变异的因果基因，还能深入理解其背后的分子机制，甚至预测那些在特定条件下才会显现的“隐性”遗传效应。
我国学者发布首个通用分子设计世界模型ODesign，实现核酸/蛋白质/小分子等多形态分子的一键式设计
ODesign在小分子设计基准测试中显著优于系列基准模型，针对复杂的GPCR受体口袋可以一键设计出具备优质结合模式的小分子。
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。
张锋最新论文：蛋白质设计超小型表观遗传编辑器，单个AAV递送，实现体内持久表观基因编辑
该研究通过整合直系同源物筛选、进化和结构引导相结合的蛋白质工程方法、RNA 工程以及基于深度学习的结构预测，对 IscB 蛋白及其向导 RNA（ωRNA）进行工程化改造，从而生成了NovaIscB。
Nature Biotechnology——从“一对多”到“多对多”——PRIM-seq开启RNA-蛋白质互作研究的系统性新纪元
研究人员开发了一种名为PRIM-seq的创新技术，首次系统性地揭示了人类细胞中数以万计的RNA-蛋白质相互作用，为我们理解基因表达调控和疾病机制打开了一个全新的维度。
【9月16日直播预告】从样本到洞察：蛋白质组学智能实验室的自动化流程与AI高效赋能
为助力蛋白质组学科研效率与数据质量双重提升，我们即将开启一场聚焦蛋白质组学技术前沿的直播讲座!分享蛋白质组技术的创新性应用,并发布重磅新品——全自动化、高通量的蛋白质样本前处理
JEM：揭示蛋白质引导浆细胞进入骨髓从而让机体获得长期免疫背后的分子机制
本文研究让我们对免疫系统的复杂性有了更深的认识，浆细胞的“长寿之旅”不仅是一个生物学奇迹，也为疫苗研发提供了新的方向。
Cell：刘延盛/彭隽敏/Fornasiero等揭示小鼠多器官蛋白质组与磷酸化组周转规律
研究首次系统性地绘制了小鼠多个器官和不同脑区的蛋白质组及磷酸化蛋白质组周转图谱，为理解组织特异性蛋白质动态及稳态提供了重要资源。