摘要预测目标蛋白质与小分子药物之间的结合亲和力对于加快药物研究和设计过程至关重要。为了实现精确有效的亲和力预测，在药物研发过程中需要使用计算机辅助方法。近十年来，人们开发了多种计算方法，其中深度学习是最常用的方法。我们收集了几种深度学习方法，并将其分为卷积神经网

蛋白粉不能用开水冲，但我们摄入的蛋白质却大都经过了烹煮。为什么蛋白质不怕开水，而蛋白粉怕开水？这似乎是矛盾的，其实不然。问题是，很多人并不了解蛋白质的分子结构，不了解蛋白粉的溶解原理。如果不了解其中的原理，很容易给出错误的解释。咳咳咳～～干货内容一次可能看不完没关系，先收

01摘要中毒性表皮坏死松解症（TEN）是一种由常见药物引发的致命药物性皮肤反应，是一个新出现的公共卫生问题1,2,3。TEN患者会因角质形成细胞死亡而发生严重和突然的表皮脱离。尽管已经提出了驱动角质形成细胞死亡的分子机制，但主要驱动因素仍然未知，TEN4,5,6没有有效的治疗方法。在

inner_edges（ctx_edges）会包含全局节点的部分第一部分即使E3-E3和Antibody-Antibody还有三个是我之前忽略了的在这里，每个蛋白质的3个全局节点分别代表抗原、重链和轻链的全局信息。让我们逐步解析global_normal、global_global和seq_edges的含义，以及它们的构建逻辑。1.

代谢组数据分析零：从质谱样本制备到MaxQuant搜库-CSDN博客代谢组数据分析一：代谢组数据准备-CSDN博客代谢组数据分析二：数据预处理-CSDN博客代谢组数据分析三：降维分析-CSDN博客代谢组数据分析四：差异分析-CSDN博客代谢组数据分析五：功能分析-CSDN博客代谢组数据分析六：基于报告

当地时间10月8日，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予三位科学家，一半奖金授予戴维·贝克，以表彰他在“计算蛋白质设计”方面的贡献，并将另一半奖金授予德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀，以表彰他们在“蛋白质结构预测”方面的贡献。化学家们长久以来一直梦想着完全理解和掌握

当地时间周三(10月9日)，瑞典皇家科学院宣布，将2024年诺贝尔化学奖授予大卫·贝克(DavidBaker)、戴米斯·哈萨比斯(DemisHassabis)和约翰·江珀(JohnM.Jumper)，以表彰他们在蛋白质设计和蛋白质结构预测领域作出的贡献，这些技术有潜力改变药物开发的方式，并且能够提高我们对生物

【HA标签简介】    HA标签，全称为血凝素标签（HemagglutininTag），是一种由9个氨基酸组成的多肽序列（YPYDVPDYA），来源于人流感病毒HA分子的第98-106位残基。这个标签因其独特的物理化学性质和生物学功能，在现代分子生物学、细胞生物学以及生物化学研究中被广泛应用。【中文

基于深度学习的蛋白质结构预测是利用深度学习模型来预测蛋白质的三维结构，这在生物学和药物研发领域具有重要意义。蛋白质的功能在很大程度上取决于其三维结构，准确预测蛋白质结构可以帮助科学家理解蛋白质的功能和相互作用，并加速药物发现的进程。1.蛋白质结构预测的挑战结构

AlphaFold在蛋白质预测领域一骑绝尘，AlphaFold3更是突破限制，实现了所有生命分子的预测，其发布时便有声音称，AlphaFold3的结构化预测与生成将加速AIDD(ArtificialIntelligence-drivenDrugDesign，AI驱动药物设计)的发展。如今，DeepMind面向AI药物设计再开一枪——发布用于

在生物体内UDP-2-Biotinyl-GlcNAc是如何被代谢的？UDP-2-Biotinyl-GlcNAc是一种具有特定化学结构和重要生物学功能的分子。一、分子结构特点它由尿苷二磷酸（UDP）、2-生物素修饰基团和N-乙酰葡糖胺（GlcNAc）组成。这种独特的结构使其在糖基化研究和生物技术领域中具有重要价值

作者简介：中科院遗传与发育生物学研究所中丹学院博士生张泽宇，外号“大神”，口号“Nowyouseeme”。这是其刚入学时做的一个报告。本篇介绍下蛋白质组学，如果覆盖度深的话，应该是新时代的宠儿了。古希腊，一个神一样的存在，不只有雅典娜，更孕育了“ome”等一批高大上的词汇。

ICLR-15July2021MainMethod:MSA+EvoformerPytorchcode:https://github.com/lucidrains/alphafold2literatures：https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2JohnJumper,RichardEvans,AlexanderPritzel,TimGreen,MichaelFigurnov,OlafRonneberger

背景公元2215年，地球的科技水平已经突破了许多曾经的界限。人工智能（AI）不仅在管理和决策中发挥重要作用，还在生物科技领域取得了革命性的进展。通过高效的计算和模拟，AI帮助科学家们进行复杂的蛋白质合成与研究，极大地推动了生物医学和合成生物学的发展。科学家们利用AI进行精准的蛋

豆腐又称水豆腐，鲜嫩绵滑，味美养生，被誉为“植物肉”。据说豆腐是汉高祖刘邦之孙、淮南王刘安为求长生，在炼丹过程中发明的美食。豆腐的制作过程是先把黄豆在水里泡胀变软，用石磨磨成豆浆，滤去豆渣，煮开，这一步骤得到的叫豆浆。豆浆是蛋白质的胶体溶液（一种介于溶液和悬浊液、乳浊液之

来自：scTranslator:Apre-trainedlargegenerativemodelfortranslatingsingle-celltranscriptometoproteome工程地址：https://github.com/TencentAILabHealthcare/scTranslator在scTranslator中，有3个阶段：pairedbulk上监督学习，pairedsc上监督学习，scRNA上推理。前

AbMole以其卓越的品质、与时俱进的产品、专业无忧的服务，不断鼎力支持全球科学家获得重要的突破性成果。AbMole（奥默生物）是ChemBridge在中国的唯一官方指定合作伙伴。在生物科学的世界里，免疫球蛋白作为一种重要的蛋白质，扮演着守护我们健康的卫士角色。它们是免疫系统中的关键

​​ "结构就是功能"——蛋白质的工作原理和作用取决于其3D形状。​2020年末，基于深度神经网络的AlphaFold2，一举破解了困扰生物学界长达五十年之久的“蛋白质折叠”难题，改变了科学研究的游戏规则，可以从蛋白质序列直接预测蛋白质结构，实现了计算机蛋白质建模极高的精确度。​自A

今年2月，NatureBiotechnology在线发表论文：QualityassessmentofgenerepertoireannotationswithOMArk，描述了一个用于评估蛋白质编码基因注释质量的OMArk软件包。许多研究直接依赖于从基因组组装中预测的蛋白质编码基因库（“蛋白质组”）来进行比较。这样做依赖于以下假设：所有

多模态蛋白质语言模型是一个新兴的方向。《Multi-scaleProteinLanguageModelforUnifiedMolecularModeling》是一篇发表在ICML2024的文献，作者是KangjieZheng、SiyuLong、TianyuLu、JunweiYang、XinyuDai、MingZhang、ZaiqingNie、Wei-YingMa和HaoZhou。文章的

参考：https://310.ai/copilot可以通过自然语言对话形式实现小分子、蛋白质的相关处理：生成序列、折叠等应该是agent技术调用不同工具实现从UniProt数据库中搜索和加载蛋白质。使用ESMFold方法折叠蛋白质。使用310.ai基础模型设计新蛋白质。使用TM-Align方法比较蛋白

目录摘要GeoFitness：GeoDDG：GeoDTm：预测指标GeoFitness模型架构图注意力节点与边更新数据性能GeoDDG/GeoDTm摘要本文章主要是将几何学习的模型（geometric-learning-basedmodels）用于预测蛋白质在突变后的稳定性和功能变化具体来说，文章提出了三个模型——GeoFitnes

生物信息学数据库（一）文献数据库1、PubMed：拥有超过两百六十万生物医学文献的数据库，这些文献来源于MEDLINE，也就是生物医学文献数据库、生命科学领域学术杂志、以及在线的专业书籍。链接：PubMed(nih.gov)PubMed存在的问题（1）搜索1995年前文献中排名是为以后的作者（2）搜索1976

原作：Chaotropy引言：这篇文章是关于生命起源、无机起源、化学进化和RNA世界假说的系列文章中的第二篇。/机器翻译/现在让我们从另一个方向来看待进化：在今天的生命中，存在着一种高度保守的密码，我们人类与所有其他生物（无论是果蝇还是森林大象）都（部分地）共享这种密码。这个密码不是储

每天吃一颗鸡蛋，有助于降低心血管疾病发病和死亡的风险。鸡蛋富含优质蛋白，氨基酸构成更好，容易被人体吸收利用。全蛋的蛋白质吸收利用率甚至比牛奶、肉类更高。鸡蛋中的卵磷脂、卵黄素等，对神经系统和身体发育有很大作用。如果想促进大脑发育、提升记忆力，与其花钱买保健品，不如早餐一