科学家将人工智能技术成功用于蛋白质复合物结构预测
蛋白质作为构成人体组织器官的支架和主要物质，在人体生命活动中起着重要作用。蛋白质的相互作用能产生许多效应，如形成特异底物作用通道、生成新的结合位点、失活、作用底物专一性和动力学变化等，细胞的代谢、信号传导以及基因表达调控都与错综复杂的蛋白质相互作用网络密切相关。 蛋白质的三维空间结构对蛋白质相互作用和功能活动至关重要。但是，如何快速、准确地确定蛋白质三维空间结构，在生命科学领域一直是个难题，特别是对多蛋白复合物的结构进行预测、分析。 近日，美国华盛顿大学和德克萨斯大学西南医学中心的研究团队在《Science》发表了题为“Computed structures of core eukaryotic protein complexes”的文章，利用全蛋白质组氨基酸协同进化分析和基于深度学习的结构建模，对酵母蛋白质复合物的准确结构进行了系统识别和构建研究。研究人员使用人工智能程序AlphaFold 2和RoseTTAFold的......阅读全文
Eukaryotic－protein－translation
The scanning translation initiation model suggests that 40S ribosomal subunit preloaded with factors bind to the 5’ end of the mRNA near the cap. The
科学家将人工智能技术成功用于蛋白质复合物结构预测
蛋白质作为构成人体组织器官的支架和主要物质，在人体生命活动中起着重要作用。蛋白质的相互作用能产生许多效应，如形成特异底物作用通道、生成新的结合位点、失活、作用底物专一性和动力学变化等，细胞的代谢、信号传导以及基因表达调控都与错综复杂的蛋白质相互作用网络密切相关。 蛋白质的三维空间结构对蛋白质相
科学家将人工智能技术成功用于蛋白质复合物结构预测
蛋白质作为构成人体组织器官的支架和主要物质，在人体生命活动中起着重要作用。蛋白质的相互作用能产生许多效应，如形成特异底物作用通道、生成新的结合位点、失活、作用底物专一性和动力学变化等，细胞的代谢、信号传导以及基因表达调控都与错综复杂的蛋白质相互作用网络密切相关。 蛋白质的三维空间结构对蛋白质相
Science－|－乘风破浪！AI深耕蛋白复合体预测
蛋白质常常形成复合物进行运作，以协同完成生物机体的各项巩固走。虽然其中一些相互作用得到了很好的深入研究，但许多蛋白复合体工作机制仍然成谜。直到最近，构建相互作用组的一个主要障碍是许多蛋白质结构的不确定性，这是科学家半个世纪以来一直试图解决的问题。2020 年和 2021 年，一家名为 DeepM
Science：研究人员利用人工智能成功预测蛋白相互作用
在一项新的研究中，来自美国德克萨斯大学西南医学中心和华盛顿大学等研究机构的研究人员利用人工智能（AI）和进化分析构建出真核生物蛋白相互作用的三维模型。他们首次鉴定出100多种可能的蛋白复合物，并为700多种以前未被描述的蛋白复合物提供了结构模型。对成对或成组的蛋白如何结合在一起执行细胞过程的深入
蛋白质结构预测(protein－structure－prediction)
一种生物体的基因组规定了所有构成该生物体的蛋白质，基因规定了组成蛋白质的氨基酸序列。虽然蛋白质由氨基酸的线性序列组成，但是，它们只有折叠成特定的空间构象才能具有相应的活性和相应的生物学功能。了解蛋白质的空间结构不仅有利于认识蛋白质的功能，也有利于认识蛋白质是如何执行其功能的。确定蛋白质的结构对于生物
蛋白质复合物的结构
蛋白质复合物的分子结构可以通过实验技术确定，例如X射线晶体学，单颗粒分析或核磁共振。蛋白质-蛋白质对接的理论选择也越来越多。是通常用于识别一个meomplexes方法是免疫沉淀。最近，Raicu及其同事开发了一种确定活细胞中蛋白质复合物的四级结构的方法。该方法基于确定像素级Förster共振能量转移
EME1基因突变与药物因子介绍
该基因编码一种蛋白质，该蛋白质与甲基磺酸盐敏感的紫外敏感81蛋白复合形成一种核酸内切酶复合物。编码蛋白与特定的dna结构相互作用，包括有缺口的holliday连接、3'-瓣结构和异常的复制叉结构。这种蛋白可能参与修复dna损伤和维持基因组稳定性。选择性剪接导致多个转录变体。[由RefSeq提
EME1基因编码功能及结构描述
该基因编码一种蛋白质，该蛋白质与甲基磺酸盐敏感的紫外敏感81蛋白复合形成一种核酸内切酶复合物。编码蛋白与特定的dna结构相互作用，包括有缺口的holliday连接、3'-瓣结构和异常的复制叉结构。这种蛋白可能参与修复dna损伤和维持基因组稳定性。选择性剪接导致多个转录变体。[由RefSeq提
蛋白质（protein）概述
蛋白质是一种复杂的有机化合物，旧称“朊”。蛋白质这一概念最早是由瑞典化学家永斯·贝采利乌斯于1838年提出，但当时人们对于蛋白质在机体中的核心作用并不了解。1926年，詹姆斯·B·萨姆纳揭示尿素酶是蛋白质，首次证明了酶是蛋白质。第一个被测序的抗原肽蛋白质是胰岛素，由弗雷德里克·桑格完成，他也因此获得
《自然》发表研究：人工智能破解蛋白质复合物密码
在蛋白质结构预测上，人工智能革命仍在继续。一年前，软件程序首次成功地模拟了单个蛋白质的3D形状，其精确度与几十年前的实验技术测出的一样准确。今年夏天，研究人员利用人工智能程序编程了一个近乎完整的人类蛋白质结构目录。 现在，美国研究人员更进一步，使用人工智能技术确定了不同蛋白质之间可能的相互作用
LIMK1基因突变与药物因子介绍
大约有40个已知的真核LIM蛋白，因此命名为它们包含的LIM结构域。LIM结构域是高度保守的富含半胱氨酸的结构，含有2个锌指尽管锌指通常通过与dna或rna结合而起作用，lim基序可能介导蛋白质-蛋白质相互作用。lim激酶-1和lim激酶-2属于一个小的亚家族，具有2个n端lim基序和一个c端蛋白激
LIMK1基因编码功能及结构描述
大约有40个已知的真核LIM蛋白，因此命名为它们包含的LIM结构域。LIM结构域是高度保守的富含半胱氨酸的结构，含有2个锌指尽管锌指通常通过与dna或rna结合而起作用，lim基序可能介导蛋白质-蛋白质相互作用。lim激酶-1和lim激酶-2属于一个小的亚家族，具有2个n端lim基序和一个c端蛋白激
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
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
蛋白质抽取(protein－extraction)
蛋白质在细菌中表现后，以反复的冷冻-解冻方法打破细胞，再用硫酸铵把蛋白质沉淀下来，此步骤可以去除大部份核酸、多醣、脂质等杂物。仪器用具：恒温震荡培养箱37℃；高速冷冻离心机及离心管 （使用20,000 rpm离心陀）使用高速离心机要注意： 离心机及离心陀的温度要预冷完全，相对位置的两只离心管要平衡好
EIF4E基因编码功能及结构描述
该基因编码的蛋白质是真核翻译起始因子4f复合物的一个组成部分，该复合物识别信使rna 5'端的7-甲基鸟苷cap结构。编码的蛋白质通过将核糖体招募到5'-cap结构来帮助翻译起始。该蛋白与4f复合物的结合是翻译起始的限速步骤。该基因作为原癌基因，其表达和激活与转化和肿瘤发生有关。在其
EIF4E基因突变与药物因子介绍
该基因编码的蛋白质是真核翻译起始因子4f复合物的一个组成部分，该复合物识别信使rna 5'端的7-甲基鸟苷cap结构。编码的蛋白质通过将核糖体招募到5'-cap结构来帮助翻译起始。该蛋白与4f复合物的结合是翻译起始的限速步骤。该基因作为原癌基因，其表达和激活与转化和肿瘤发生有关。在其
蛋白质三级结构(tertiary－structure－of－protein)的预测软件
由于用X光晶体衍射和NMR核磁共振技术测定蛋白质的三维结构，以及用生化方法研究蛋白质的功能效率不高，无法适应蛋白质序列数量飞速增长的需要，因此近几十年来许多科学家致力于研究用理论计算的方法预测蛋白质的三维结构和功能，经过多年努力取得了一定的成果。蛋白质三维结构的预测方法通常包括：同源性建模和从头开始
CHD6基因编码功能及结构描述
该基因编码一个snf2/rad54螺旋酶蛋白家族成员。编码的蛋白质包含两个色结构域，一个螺旋酶结构域和一个ATPase结构域多个多亚单位蛋白质复合物重塑染色质以允许细胞类型特异性基因表达模式，编码的蛋白质被认为是这些染色质重塑复合物中的一个或多个的核心成员。编码蛋白可能作为转录抑制因子发挥作用，参与
CHD6基因突变与药物因子介绍
该基因编码一个snf2/rad54螺旋酶蛋白家族成员。编码的蛋白质包含两个色结构域，一个螺旋酶结构域和一个ATPase结构域多个多亚单位蛋白质复合物重塑染色质以允许细胞类型特异性基因表达模式，编码的蛋白质被认为是这些染色质重塑复合物中的一个或多个的核心成员。编码蛋白可能作为转录抑制因子发挥作用，参与
CHD6基因编码功能及结构描述
该基因编码一个snf2/rad54螺旋酶蛋白家族成员。编码的蛋白质包含两个色结构域，一个螺旋酶结构域和一个ATPase结构域多个多亚单位蛋白质复合物重塑染色质以允许细胞类型特异性基因表达模式，编码的蛋白质被认为是这些染色质重塑复合物中的一个或多个的核心成员。编码蛋白可能作为转录抑制因子发挥作用，参与
CORE－SAMPLE－PCR
A method to re-PCR unique bands from products of mixed sizeContentsINTRODUCTIONPROTOCOLCOMMENTSINTRODUCTIONThe products of a PCR reaction - especially
祝贺！人工智能首次成功解析蛋白质结构
生物学界最大的挑战之一——蛋白质三维结构解析如今有望被破解。谷歌旗下人工智能公司DeepMind开发的深度学习程序AlphaFold能够精确预测其三维形状。长久以来，人们需要借助实验确定完整的蛋白质结构，这些方法往往需要数月甚至数年时间。而现在，人工智能也有能力给出精确预测的计算方法，可能只要几
与－Hedgehog信号通路相关因子介绍SPOP
该基因编码一种蛋白质，可调节死亡相关蛋白6（daxx）的转录抑制活性，daxx与组蛋白脱乙酰酶、核心组蛋白和其他组蛋白相关蛋白相互作用。在小鼠中，编码的蛋白质与macroh2a1.2的假定亮氨酸拉链结构域结合，macroh2a1.2是一种富含失活x染色体的变异h2a组蛋白。该蛋白的btb/poz结构
SPOP基因突变因子与药物介绍
该基因编码一种蛋白质，可调节死亡相关蛋白6（daxx）的转录抑制活性，daxx与组蛋白脱乙酰酶、核心组蛋白和其他组蛋白相关蛋白相互作用。在小鼠中，编码的蛋白质与macroh2a1.2的假定亮氨酸拉链结构域结合，macroh2a1.2是一种富含失活x染色体的变异h2a组蛋白。该蛋白的btb/poz结构
与Hedgehog信号通路相关因子介绍SPOP
该基因编码一种蛋白质，可调节死亡相关蛋白6（daxx）的转录抑制活性，daxx与组蛋白脱乙酰酶、核心组蛋白和其他组蛋白相关蛋白相互作用。在小鼠中，编码的蛋白质与macroh2a1.2的假定亮氨酸拉链结构域结合，macroh2a1.2是一种富含失活x染色体的变异h2a组蛋白。该蛋白的btb/poz结构
SPOP基因编码的功能和结构描述
该基因编码一种蛋白质，可调节死亡相关蛋白6（daxx）的转录抑制活性，daxx与组蛋白脱乙酰酶、核心组蛋白和其他组蛋白相关蛋白相互作用。在小鼠中，编码的蛋白质与macroh2a1.2的假定亮氨酸拉链结构域结合，macroh2a1.2是一种富含失活x染色体的变异h2a组蛋白。该蛋白的btb/poz结构
与－Hedgehog信号通路相关因子介绍SPOP
该基因编码一种蛋白质，可调节死亡相关蛋白6（daxx）的转录抑制活性，daxx与组蛋白脱乙酰酶、核心组蛋白和其他组蛋白相关蛋白相互作用。在小鼠中，编码的蛋白质与macroh2a1.2的假定亮氨酸拉链结构域结合，macroh2a1.2是一种富含失活x染色体的变异h2a组蛋白。该蛋白的btb/poz结构
H33A基因编码功能及结构描述
组蛋白是构成真核生物染色体纤维核小体结构的基本核蛋白四个核心组蛋白（H2A、H2B、H3和H4）中的每一个分子形成一个八聚体，其中大约146 bp的DNA被包裹在被称为核小体的重复单元中。连接组蛋白H1在核小体之间与连接DNA相互作用，在染色质压缩成高阶结构中发挥作用与大多数组蛋白基因不同，该基因包