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信息科學引領未來生物醫學研究
新技術的不斷湧現一直推動著現代生物學的發展:新技術(如重組DNA)的出現,使得分子生物學仍然是現代生物學的主流;新一代測序(NGS)技術的興起和暴髮式發展不僅在數量上,而且在質量上改變了生物學和醫學。中國工程院院刊《Engineering》刊發《信息科學應引領未來的生物醫學研究》一文,在回顧生物醫學研究與數據科學和人工智慧的關係的基礎上,對未來生物醫學研究進行了展望。
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用突變基因,解碼蛋白質結構
基因測試顯示蛋白質結構(紅色)幾乎具有X射線結構的準確性(灰色)繪製蛋白質的原子結構對於理解其行為至關重要,但這是一項艱巨的工作,通常需要專業且極其昂貴的大型儀器設備,包括冷凍電鏡、蛋白質結晶自動化工作站等。
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Nature:開發出泛素剪切技術,提供關於泛素信號轉導的新見解
2019年8月18日訊/生物谷BIOON/---澳大利亞的研究人員是世界上最早接觸到一種了解複雜變化的新方法的人之一,這些變化控制著蛋白在健康和疾病中如何在我們的細胞中發揮功能。這種稱為泛素剪切(ubiquitin clipping)的新型蛋白質組學技術允許人們構建蛋白如何被一種稱為泛素化的過程修飾的高解析度圖譜。
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華人教授PNAS抗癌藥開發新見解
斯克裡普斯研究所沈奔(Ben Shen)教授是本文通訊作者,沈奔教授多年來一直致力於微生物來源天然產物的生物合成機制及其調控的研究,綜合應用有機化學、生物化學、天然產物化學和分子生物學技術,對微生物來源天然產物的化學結構、生物合成酶及基因進行闡述,並以此作為發現和開發新藥的新方法,先後在Nature、Science、PNAS、JACS、JBC、Cancer Res、Nature Chemical Biology
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Bioinf | 生物醫學網絡中的圖嵌入:方法、應用與評價
,蛋白質與蛋白質相互作用(PPI)預測和兩結點分類任務:醫學術語語義類型分類,蛋白質功能預測。實驗結果表明,最新的圖嵌入方法取得了可喜的結果,並在未來的生物醫學圖分析中值得更多的關注。最後將特徵向量輸入分類器,得出有關基因或蛋白質的功能見解。DeepGo,通過卷積神經網絡和圖嵌入方法基於蛋白質序列和PPI網絡來學習蛋白質的聯合表示。
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軟機器人和生物醫學植入物的變形結構的4D列印
軟機器人和生物醫學植入物的變形結構的4D列印一種新方法可以製造用於軟機器人和生物醫學植入物的複雜形變器。可根據需要重新配置的軟機器人和生物醫學植入物通過一種印刷變形材料的新方法更接近於現實。萊斯大學,德克薩斯州休斯敦研究人員已經開發出一種列印對象的方法,該對象可以在暴露於溫度,電流或應力變化的情況下進行操作以採用其他形式。
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「無肉」的未來、器官可以列印,生物科技將如何改變生活?
《中國經濟周刊》 記者 宋傑︱上海報導(本文刊發於《中國經濟周刊》2020年第1期)2019年,「人造肉」概念吸睛無數,生物醫藥市場正迎來「黃金時代」,器官3D列印讓醫療進入個性化定製的時代……生物科技正在悄悄改變生活。
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「阿爾法狗」轉行預測蛋白質結構,交大教授建議布局AI+生物醫藥|新...
上海交通大學生物醫學工程學院特聘教授殷衛海認為,這一成果的科學原理並不新鮮,但確實是一個重大技術突破,有望大幅加快藥物研發速度。上海可加強對「人工智慧+生物醫藥」這個交叉領域的布局,搶佔科技前沿制高點。 人工智慧讓蛋白質結構預測成為可能 蛋白質具有三維結構,由一系列胺基酸摺疊而成。
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...系統生物醫學研究院張延課題組揭示細胞胞內蛋白質的新型糖基化...
5月15日在國際著名生物化學期刊Biochimica et Biophysica Acta (BBA)-General Subjects上在線發表了上海交通大學系統生物醫學研究院張延課題組的最新原創性成果《O-Linked N-Acetylgalactosamine Modification Is Present on the Tumor
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蛋白質結構解析六十年
本文簡要回顧了蛋白質結構解析的重大歷史事件,並總結了蛋白質結構解析的常用方法和結構分析方向。通過了解蛋白質結構,能夠讓我們更好地理解生物體的蛋白的理化特性,以及其相關聯的化學反應途徑及其機制,對於我們認識生物世界和研發治療方法和藥物都起著關鍵作用。在即將召開的2015高解析度成像與生物醫學應用研討會上,各位專家學者將會進一步討論相關議題。
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「阿爾法摺疊」精準預測蛋白質三維結構
人體擁有成千上萬種不同的蛋白質,每一種蛋白質都包含幾十到幾百種胺基酸,這些胺基酸的順序決定了它們之間的作用,賦予蛋白質複雜的三維形狀,進而決定了蛋白質的功能。了解這些三維形狀有助於研究人員設計出能在蛋白質縫隙內滯留的藥物。此外,合成出擁有所需結構的蛋白質,還可以加快酶的研製進程,讓生物燃料領域受益。
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研究人員創造了最完整的複雜蛋白質機制模型
基因表達涉及轉化源自DNA的遺傳信息以產生功能性分子,例如蛋白質 - 所有生物體的構建塊 - 通過稱為轉錄和翻譯的步驟。由於基因突變可以幹擾基因表達並導致疾病,因此生物醫學科學家特別感興趣的是了解患者獨特的基因組成或基因型與疾病或表型的外在表現之間的聯繫。
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Cancer Cell: 蛋白質組學為治療頭頸部鱗狀細胞癌提供了新見解
近日,一項新研究通過蛋白質組學分析方法確定了頭頸部鱗狀細胞癌(HNSCC)中的三種分子亞型,可能會提供新的見解,以匹配針對癌症患者的針對特定癌症的有效療法。該研究由貝勒醫學院,約翰·霍普金斯大學和美國國家癌症研究所的臨床蛋白質組學腫瘤分析聯合會(CPTAC)領導,相關結果發表在《Cancer Cell》雜誌上。
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蛋白質結構分析系列(一)
我對該領域的狹隘的基本認識 通常情況下,我們認為的蛋白質結構分析可能都是三級結構分析、蛋白和蛋白互作或蛋白與其他生物分子互作的分析,這種分析通常在結構生物學領域常見。事實上,做生物信息學的學生也會經常涉及蛋白質結構分析。
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速度提高100萬倍,哈佛醫學院提出可預測蛋白質結構的新深度模型
蛋白質結構預測是生命科學領域的一大難題。近日,來自哈佛大學醫學院的研究人員提出了一種基於胺基酸序列預測蛋白質結構的新方法,準確率可媲美當前最佳方案,但預測速度提升了100萬倍。生命所必需的每一次基礎生物學進展幾乎都是由蛋白質帶來的。
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AlphaGo顛覆生物圈,精準預測蛋白質結構
而這次的新一代 AlphaFold,在蛋白結構預測大賽裡的中位得分超過了92.4。 畢竟,AlphaFold的結構預測與X射線晶體學或低溫電子顯微鏡(cryo-EM)等標準實驗方法來預測並無區別,只是後者更加費力、更加昂貴。 科學家表示,AlphaFold的出現也許並不會完全替代這些實驗方法,但確實為人們提供了研究生物的新方式。
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蛋白質修飾研究現狀與未來
在很長時間內蛋白質修飾與降解的研究並未引起足夠重視,近年來由於對蛋白修飾重要性的重新定位,導致了疾病相關的蛋白修飾蛋白組學研究的迅速崛起,可以預期在未來的3-5年時間內國際上將會產生大量的疾病相關的蛋白修飾譜蛋白組研究成果,並最終導致大量新的疾病標誌物和疾病特異藥靶蛋白的發現。大量研究成果在路上,而更多的研究發現擺在眼前,我們來盤點一下目前所取得的研究成果都有哪些。
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新冠患者蛋白質病理全景圖公布,5336個蛋白質發生改變
·新冠病毒·中國科學家首次揭示新冠患者蛋白質病理全景圖新冠肺炎死亡患者多器官蛋白分子病理全景圖。圖片來源:Nie et al.,Cell據一項發表於《細胞》的新研究,西湖大學的研究人員收集了19例新冠肺炎死亡患者的肺、脾、肝、心臟、腎臟、甲狀腺和睪丸等七種器官共144個組織樣本,發現在總共量化檢驗的11394個蛋白質中,5336個蛋白質發生了改變,並繪製了首張新冠肺炎死亡患者的多器官蛋白分子全景圖。在這些器官組織中,肝臟裡改變的蛋白數量最多(1970個),其受到的損傷可能比較大。很多肺部蛋白也發生了改變。
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新的深度學習方法從胺基酸序列預測蛋白質結構
由於蛋白質的形狀決定了它的功能及其在疾病中的功能障礙程度,因此闡明蛋白質結構的努力是所有分子生物學的核心 - 特別是治療科學以及拯救生命和改變生命的藥物的發展。近年來,計算方法在基於其胺基酸序列的知識預測蛋白質如何摺疊方面取得了重大進展。如果完全實現,這些方法有可能改變生物醫學研究的幾乎所有方面。然而,目前的方法在可以確定的蛋白質的規模和範圍方面受到限制。
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Cell:新研究揭示與多種疾病有關的蛋白質分子結構
2019年10月5日 訊 /生物谷BIOON/ --近日,研究人員首次在分子水平上觀察到與許多健康問題相關的蛋白質是如何工作的。 這一發現未來可能有助於開發針對炎症,冠狀動脈疾病,癌症,多發性硬化症等相關疾病的治療方法。相關結果發表在最近的《Cell》雜誌上。