Nature | 罕见基因变化与血液蛋白质之间的联系将影响当前和未来的药物研发工作
一项发表在《自然》杂志上的研究利用英国生物库中50,000多人的数据，揭示了罕见基因变异如何影响人体血浆蛋白，为人类疾病的研究提供了新的见解。研究发现了数千个前所未有的关联，这些关联有助于未来药物的发
研究揭示蛋白质通过TOM-TIM23超级复合物进入线粒体的分子机制
综上所述，这项研究开发了一套新颖的蛋白转运研究策略，揭示了线粒体蛋白质通过TOM-TIM23超级复合物穿越双层脂膜的关键路径（图2）
Cell子刊：治疗期间，“休眠”的HIV仍能产生RNA和蛋白质
论文作者写道：我们的研究表明，抗逆转录病毒疗法中活跃的HIV库驱动的残余免疫功能障碍，可能导致治疗中断后病毒控制的缺乏，因为它阻止了功能性干细胞样自我更新的HIV特异性CD8+ T细胞的分化
Nature子刊：百图生科宋乐团队开发新型蛋白质结构预测工具，不依赖多序列对比，效率更高
与基于MSA的的主流蛋白质结构预测工具AlphaFold2和RoseTTAFold方法相比，HelixFold-Single在预测效率上具有很大优势，耗时要少得多，可以应用于需要大量预测的蛋白质相关任
Nature | 由数千种蛋白质组成的最大数据集是人类健康研究的标志性一步
2023年10月4日，《自然》杂志发表了一篇世界上规模最大、最全面的研究成果，该研究涉及常见基因变异对血液中循环蛋白的影响以及这些关联如何导致疾病。通过将生物样本转化为英国生物库的数据，这项史无前例的
越来越多的证据表明，蛋白质摄入不足是导致肥胖的重要机制
最后，作者总结道，只有通过将特定的营养和生物因素放在更广泛的背景下，我们才有希望确定可持续的干预点，以减缓和逆转肥胖及其相关并发症的发生率。
研究人员开发出定量蛋白质组学数据的下游分析与可视化工具
基于超高分辨率液质联用质谱的定量蛋白质组学已成为重要的生命科学研究手段。与其他组学方法一样，恰当的数据分析流程是蛋白质组学研究的关键。基于质谱的蛋白质组数据具有方法仪器多样、搜库定量软件繁多的特点，导
多层级的图神经网络推动蛋白质功能预测的发展
高通量测序的进展推动了蛋白质序列数量的快速增长。尽管如此，由于实验研究需要较长的周期并且费用昂贵，大部分蛋白质序列缺乏功能注释。因此，具备自动而准确推断蛋白质功能的计算方法变得至关重要。
肿瘤新纪元：从基因组学向蛋白质组学再次跃进
泛癌症研究的重点是确定不同癌症的分子特征。该研究扩展了之前以基因组学为中心的泛癌症研究，结合蛋白质组学层来阐明癌症驱动因子的六个关键方面
Cell Systems封面论文：曾坚阳团队提出蛋白质口袋结构表征新方法
具体而言，对于输入的蛋白质结构，首要任务是确定其表面上anchor的位置。这些anchor位置是通过对蛋白质表面潜在结合配体的空间区域进行采样、过滤、聚类等操作后得到的。