血液检测可预测阿尔茨海默病
目前，发表在《自然医学》杂志的一项研究表明，血液中的一种蛋白质可用于精准监控阿尔茨海默病首次出现症状之前的病情发展。 “临床上还没有非常有效的阿尔茨海默病治疗方案，部分原因是患者开始治疗的时间太晚了。” 德国神经退行性疾病中心、赫尔特临床大脑研究所高级研究员 Mathias Jucker 博士说。 而此次研究探测到了一种被称为神经丝轻链蛋白质（NfL），它是一种构成部分神经内骨骼的结构蛋白质。当大脑神经受损或者垂死时，该蛋白质就会渗漏至脑脊液，浸入大脑和脊髓，然后再进入血液。 研究人员称，当发现某人脑脊液中 NfL 蛋白质指数较高，则是证明其脑细胞部分受损的强有力证据，但是获得脑脊液需要进行脊柱穿刺，这是许多人不愿接受的。同时，美国华盛顿大学马林克罗特放射学研究所 Brian Gordon 博士和 Mathias Jucker 研究了血液中 NfL 蛋白质含量是否能反映神经受损状况。 随后，科学家对拥有罕见基因变异的......阅读全文
新型血液测试可预测心脏病发作风险
斯克利普斯转化科学研究所的研究人员在科学转化医学杂志发表了可以预知患者是否会发生心脏病发作的一种血液检测。这种检测方法可以使医生及病人提前2周预知可能发生的急性心肌梗塞（心脏病发作）。团队的领导，心脏病学家Eric Topol说如果进一步的研究证实该检测方法可靠的话，这将为医生们提供更有效的方法去
Sci－Trans－Med：血液检测可预测乳腺癌药物抵抗
科学家最近开发出一种具有高灵敏度的血液检测方法，可以确定乳腺癌何时对标准激素治疗法产生抵抗，他们还证明这种检测方法能够指导病人如何进行进一步治疗。 研究人员表示这种方法能够在乳腺癌细胞对芳香酶抑制剂产生抵抗的早期阶段给予病人警告，芳香酶抑制剂是治疗雌激素受体阳性乳腺癌的常用药物。他们发现这种新
简单血液测试可预测人们未来五年的死亡概率
科学家发现一种血液标记可以探测到癌症、慢性心脏病和其它严重疾病的累积因素，能够预测未来五年人们的死亡概率。 腾讯科学讯 据英国每日邮报报道，想知道未来5年你会死亡吗？目前，科学家发现一种方法可以预测人们出现立即死亡的风险。他们发现血液中一种标记，可以探测到癌症、慢性心脏病和其它严重疾病的累积因
验血可预测寿命？英国科学家发现血液衰老“密码”
简单的血检就能揭秘人的衰老过程 据英国《每日邮报》报道，在不远的将来，通过验血就能够告诉你能活多少岁，你将得什么病，还能告诉你衰老的速度。科学家在血液里发现了一种化学“指纹”，可以在婴儿一出生时就通过验血提供其长期健康状况和晚年衰老速度的线索。 蒂姆·斯佩克特教授来自英国伦敦国
新的血液测试可预测败血症患者的死亡
据一项新的研究报告，一种血液测试可以预测败血症患者是否可能会死亡。这种测试所根据的是一种分子特征，即血液中一组特征性的生物化学变化。败血症是当身体试图对一种感染做出反应时所出现的一种并发症，它是美国排名前10位的致死原因。然而，对这种并发症——它可以影响到任何人——还没有一种标准的治疗，而且没有
预测蛋白质3D结构，单条蛋白质序列就能实现
7月22日，华深智药对外宣布，公司在蛋白质结构预测方面开发出一项新技术OmegaFold，突破了已有计算机预测三维结构的模式，是人工智能（AI）和生命科学领域结合实现的一个突破。华深智药是由清华大学人工智能产业研究院孵化，是一家致力于使用AI重构药物开发流程来提高新药研发速度和效率的企业。日前，华深
预测蛋白质相互作用的计算方法
蛋白质相互作用研究能够从分子水平上揭示蛋白质的功能，帮助揭示生长发育、新陈代谢、分化和凋亡等细胞活动的规律。在全基因组范围内识别蛋白质相互作用对是解释细胞调控机制的重要一步。随着蛋白质相互作用实验技术的发展，人们能够获得大量的蛋白质相互作用数据，甚至能够在全基因组范围内对蛋白质相互作用进行分析。
从预测进化－AI能“构想”新蛋白质结构
半个世纪以来，科学家一直在寻找解决“蛋白质折叠问题”的方法。这是生物学领域的一项重大挑战，难倒了几代科学家。但现在，人工智能（AI）解决了这一问题。据《自然》杂志1日发表的论文，包括美国华盛顿大学、伦斯勒理工学院和哈佛大学的研究人员在内的研究小组描述了一种升级的阿尔法折叠系统，该系统由深度思维（
蛋白质三级结构预测－线索化法
线索化模型产生的背景及发展上面已经提到，两个自然进化的蛋白质如果具有30%的等同序列，则它们是同源的蛋白质，具有基本相同的三维结构。那么，其余的是否就不是同源的呢？实际并非如此。在最新的蛋白质数据库PDB中，有上千对蛋白质具有同源的空间结构，但它们的序列等同部分小于25%，即远程同源。许多结构相似的
基于氨基酸组成的蛋白质预测软件
根据组成蛋白质的20种氨基酸的物理和化学性质可以辨析电泳等实验中的未知蛋白质，也可以分析已知蛋白质的物化性质。ExPASy工具包包涵的程序：http://www.expasy.ch/tools/AACompIdent：与把氨基酸序列在SWISS-PROT库中搜索不同，AACompIdent工具利用未
蛋白质蛋白质相互作用理论预测和药物设计新法获进展
11月29日，《美国国家科学院院刊》（PNAS）在线发表了中国科学院上海药物研究所蒋华良课题组和美国莱斯大学（Rice University）José N. Onuchic 课题组合作的论文Elucidating the druggable interface of protein-protei
精神疾病可精确诊断－血液测试或可预测自杀倾向
以色列贝尔谢巴精神卫生中心的研究人员发现，精神疾病自杀患者血小板数量比非自杀患者明显高，这项开创性的研究为用简单的血液测试来预测一个精神病患者的自杀倾向提供了可能。 人体的其他疾病一般可通过血液或其他生物标记识别，但至今为止，大多数精神疾病的评估，只能通过耐心的观察，它要求精神科医生或相关
特殊血液蛋白或能帮助预测个体患心力衰竭的风险
如今，心血管疾病在美国仍然是引发人群疼痛、痛苦和死亡的主要原因，尽管在预防方面已经取得了巨大进步，但诸如胆固醇、高血压和肥胖等风险因素的治疗并不是最佳的。近日，一项刊登在国际杂志Circulation上的研究报告中，来自贝勒医学院的科学家们通过研究分析了新型生物标志物及其它风险因子是否能用作识别
血液检测可预测抑郁症患者对抗抑郁药疗效
罗耀拉大学医学中心的研究人员报告了首个可预测抗抑郁药是否对抑郁症患者有效的可靠方法。该方法涉及血液检测一种称为血管内皮生长因子（VEGF）的蛋白。一项罗耀拉研究发现85%以上VEGF水平较正常水平高的抑郁症患者中应用依他普仑（商品名来士普®）后获部分或完全缓解。与之相比，低VEGF水平抑郁患者对该药
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
Nature发布AlphaFold预测几乎所有已知蛋白质的形状
DeepMind的AlphaFold工具已经确定了地球上几乎所有已知生物体中约2亿种蛋白质的结构。从今天开始，确定科学上已知的几乎所有蛋白质的3D形状将变得和在谷歌搜索中输入一样简单。研究人员使用革命性的人工智能(AI)网络：AlphaFold来预测来自100万种物种的约2亿种蛋白质的结构，几乎覆盖
蛋白质工程的结构、功能的设计和预测
根据对天然蛋白质结构与功能分析建立起来的数据库里的数据，可以预测一定氨基酸序列肽链空间结构和生物功能；反之也可以根据特定的生物功能，设计蛋白质的氨基酸序列和空间结构。通过基因重组等实验可以直接考察分析结构与功能之间的关系；也可以通过分子动力学、分子热力学等，根据能量最低、同一位置不能同时存在两个
蛋白质序列分析及结构预测策略包括哪些步骤
序列分析通常就是指同源性分析、保守位点分析，motif分析和功能预测等，结构预测通常又包括二级结构三级结构甚至四级结构，二级结构目前预测还是比较准确的，三级结构最简单的可以直接将蛋白序列提交swissmodel在线进行预测，也可以采用一些其他软件，如modeller和一些商业软件，主要原理是同源
瑞典开发出预测生物蛋白质同源关系研究平台
瑞典卡罗林斯卡医学院国家生命科学实验室开发了一种新的研究工具——InParanoiDB9，旨在增进对不同生物体之间蛋白质同源关系的理解。它预测了640个物种之间超10亿个直向同源群，为蛋白质结构域和全长蛋白质提供了直向同源预测。 该数据库使用尖端算法（如InParanoid DIAMOND、D
蛋白质二级结构预测－最邻近方法－NearestNeighboringmethods
早期，由于数据的缺乏，预测方法多基于单条序列。随着序列和结构数据的增加，人们的研究转向同源序列分析，充分利用隐藏在同源序列中的结构信息，使得结构预测的准确率得到了较大的提高。同源分析的基础是序列比较，通过序列比较发现相似的序列，根据相似序列具有相似结构的原理，将相似序列（或者序列片段）所对应的二级结
蛋白质二级结构预测(protein－secondary－structure－prediction)
蛋白质二级结构的预测开始于20世纪60年代中期。二级结构预测的方法大体分为三代，第一代是基于单个氨基酸残基统计分析，从有限的数据集中提取各种残基形成特定二级结构的倾向，以此作为二级结构预测的依据。第二代预测方法是基于氨基酸片段的统计分析，使用大量的数据作为统计基础，统计的对象不再是单个氨基酸残基，而
蛋白质二级结构(protein－secondary－structure)预测软件
蛋白质二级结构的预测通常被认为是蛋白结构预测的第一步，二级结构是指α螺旋和β折叠等规则的蛋白质局部结构元件。不同的氨基酸残基对于形成不同的二级结构元件具有不同的倾向性。按蛋白质中二级结构的成分可以把球形蛋白分为全α蛋白、全β蛋白、α＋β蛋白和α/β蛋白等四个折叠类型。预测蛋白质二级结构的算法大多以已
检测血液特定蛋白质可以预知痴呆风险
日本一项最新研究发现，通过检测血液中特定蛋白质的含量，可预估将来患阿尔茨海默氏症和轻度认知障碍的风险。研究小组认为，这将有助于尽早发现此类疾病并采取干预措施。 阿尔茨海默氏症被认为与β淀粉样蛋白在脑内过度蓄积有关。在发病前近20年开始，就会有β淀粉样蛋白在脑内逐渐蓄积。β淀粉样蛋白会给神经细
血液的化学检验项目蛋白质浓度测定
蛋白质浓度测定介绍： 蛋白质浓度测定是利用化学或物理方法测定蛋白质的浓度，是往往用于计算纯化方法的回收率的重要方法。蛋白质浓度测定正常值： 人体正常值一般是 60 - 80 g/L。蛋白质浓度测定临床意义： 异常结果： (1) 双缩脲法：双缩脲法是第一个用比色法测定蛋白质浓度的方法，硫铵不干
血液检测手段或能帮助预测乳腺癌患者的疾病复发风险
近日，一篇发表在国际杂志Nature Immunology上的研究报告中，来自美国希望之城综合癌症研究中心的科学家们通过研究开发了一种特殊的血液检测手段，其或有望帮助预测新诊断的乳腺癌患者是否会在几年后疾病复发。图片来源：CC0 Public Domain 医学博士Peter P. Lee指出
Nature医学：血液中的循环肿瘤细胞可以预测肺癌治疗效果
肺癌是全世界发病率和死亡率最高的癌症之一。肺癌主要分为小细胞肺癌和非小细胞肺癌两大类。不同类型的肺癌，治疗策略和预后情况也不尽相同。Nature Medicine发表的一项新研究表明，血检可以预测小细胞肺癌（SCLC）患者对治疗的应答情况。 在癌症的发展过程中，肿瘤细胞会离开实体瘤进入血液循环
Science重大突破:无创血液检测——准确预测“早产、预产期”
这是无创检测领域的一大新突破！来自斯坦福大学等机构的科学家们开发出了一种适用于孕妇的血液检测技术。该技术不仅能够以75%-80%的准确率预测孕妇是否会早产，还可以评估胎儿的胎龄（或孕妇的预产期）。尤其值得一提的是，这种新型血液测试与现在常用的超声波技术一样可靠，且价格更便宜。 6月8日，这
Science重大突破:无创血液检测——准确预测“早产、预产期”
这是无创检测领域的一大新突破！来自斯坦福大学等机构的科学家们开发出了一种适用于孕妇的血液检测技术。该技术不仅能够以75%-80%的准确率预测孕妇是否会早产，还可以评估胎儿的胎龄（或孕妇的预产期）。尤其值得一提的是，这种新型血液测试与现在常用的超声波技术一样可靠，且价格更便宜。 6月8日，
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这是无创检测领域的一大新突破！来自斯坦福大学等机构的科学家们开发出了一种适用于孕妇的血液检测技术。该技术不仅能够以75%-80%的准确率预测孕妇是否会早产，还可以评估胎儿的胎龄（或孕妇的预产期）。尤其值得一提的是，这种新型血液测试与现在常用的超声波技术一样可靠，且价格更便宜。 6月8日，这
Lancet：血液测试可提前18个月预测患上肺结核风险
1995年底世界卫生组织（WHO）将每年3月24日作为世界防治结核病日（World Tuberculosis Day），是为了纪念1882年德国微生物学家罗伯特·科霍向一群德国柏林医生发表他对结核病病原菌的发现。今年3月24日是第21个“世界防治结核病日”，今年的活动主题是“社会共同努力，消除结