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川大科研团队破译蛋白质测序难题
本文转自:成都日报川大科研团队破译蛋白质测序难题我国生物传感技术原始创新能力进入全球前沿方阵本报讯 (成都日报锦观新闻记者 黄雪松) 记者29日获悉,在省科技计划支持下,四川大学生物治疗全国重点实验科研团队...……更多
我是“大豆代言人”
...12号”迎来国家审定。经审定,最高亩产量达321.5公斤,蛋白质含量达46.48%,均超过我国超高产300公斤/亩和高蛋白45%两项大豆育种攻关指标。“冀豆12号”是全国首个跨春、夏生态区审定推广的高蛋白大豆品种,为后续优质高产...……更多
复旦团队开发新型AI算法“看清”蛋白质精细结构,可与AlphaFold预测互补
...析技术中因传统方法无法分辨而缺损的生物大分子(比如蛋白质、核酸或蛋白质/核酸复合物等)结构,并且高效精准地分辨出柔性结构域在受测样品中的构象分布。这一新方法能有效建立高精度的生物大分子结构模型,帮助解...……更多
人类输给了AI,这一次,事关蛋白质改造
人工智能(AI)再次超越了人类,这一次,是在改造蛋白质方面——人类科学家可能耗费 6-12 个月才能完成的任务,AI 只需要几周时间,且无需人类干预、反馈或主观判断。这是一个能对蛋白质进行工程改造的、由 AI 驱动的全...……更多
博士“后”浪立潮头王辉:破译生命的密码
...操作……这些我们习以为常的日常,背后都是体内一系列蛋白质机制精细化运作的结果。蛋白质合成机制,正是王辉的科研核心。自2018年来杭从事博士后研究起,王辉主要关注snoRNA分子,并在国际上首次系统揭示其在多种系统...……更多
研究人员破解蛋白质测序难题
...纳米孔外切酶实时多肽测序(NEPS)方法,为实现单分子蛋白质测序提供了可行途径。相关研究发表于《自然-方法》。蛋白质是生命活动的主要承担者,许多疾病的发生都与蛋白质异常直接相关,例如缺乏凝血因子会引起血友病...……更多
复旦马剑鹏团队研发新型智能算法,助力提升新药研发成功率
...技术中,因传统方法无法分辨而缺损的生物大分子(比如蛋白质、核酸或蛋白质/核酸复合物等)结构,还能高效精准地分辨出生物大分子的柔性结构域在受测样品中的构象分布。据悉,这一新方法能有效建立高精度的生物大分...……更多
有望更早发现大脑病变
...——西湖大学郭天南教授团队。”郭天南教授是西湖大学蛋白质组学大数据实验室负责人,长期从事蛋白质组学相关研究,并结合人工智能探索生物标志物。两支团队从此开启了“线上交友”“线下奔现”的模式,特别是疫情期...……更多
...的产量增加了一倍以上(胶原蛋白是促进伤口愈合的重要蛋白质)。新型凝胶还能促进成纤维细胞与角质形成细胞的交流,助力新血管成形。安迪·戴说:“我们采用的方法不仅可以加速伤口愈合,还可以提高伤口的整体健康状况...……更多
“快乐荷尔蒙”是如何被运输的
...,研究团队通过筛选融合蛋白位点,将其他稳定性很好的蛋白质融合在VMAT2的胞外区,成功得到分子量增大、性质稳定、有刚性信号的VMAT2融合蛋白,使结构解析的难度大大降低,最终成功通过冷冻电镜手段计算并重构出VMAT2与三...……更多
第三届“青山科技奖”获奖名单揭晓 4人探索降碳减污协同控制方向
...科技奖”获奖名单新增支持降碳减污协同控制,绿色低碳蛋白质材料成为亮点项目今年“青山科技奖”关注绿色低碳材料、碳捕集及资源化利用、新能源及储能、降碳减污协同控制四大议题。其中“降碳减污协同控制”方向为新...……更多
整装待发,“未来食品”的梦工厂
...,仿佛随时有一声令下,机器人开始运转,由植物转化的蛋白质肉便从一条条流水线上源源不断地输出,“向植物动物微生物要热量、要蛋白”的理想就此在秀洲照进现实。据项目相关负责人介绍,该项目已竣工交付,设备也已...……更多
...报几周内或能完成科学家半年的任务AI无需人干预设计新蛋白质科技日报讯 (记者张梦然)《自然·化学工程》创刊号1月12日发表一项研究,报道了一个能对蛋白质进行工程改造的、由人工智能(AI)驱动的全自动机器人。研究...……更多
“细胞工厂”种出胶原蛋白
...大肠杆菌。此时此刻,大肠杆菌正在合成一种人体所需的蛋白质——重组Ⅲ型人源化胶原蛋白。原来,这座“细胞工厂”,是以合成生物技术为平台,利用基因工程、基因编辑等技术建立的微生物工厂。它生产的重组Ⅲ型人源化...……更多
我国首个全自动单细胞蛋白质组分析平台——可零人工进行实验的“细胞解读器”3月7日在浙江大学杭州国际科创中心上线,为理解细胞的生长发育、疾病的发生发展以及药物的研发,提供了全新的视角和工具。“它像一双锐利...……更多
《自然》子刊:蛋白质结构预测新算法可大幅提高预测效率
...成果,在这一模型中,由于创新了人工智能的训练方案,蛋白质结构预测时间被大幅缩短。该论文显示,当前蛋白质结构预测的人工智能大模型,如AlphaFold2(阿尔法折叠2),在预测蛋白质结构之前需要做一个前置工作,就是搜...……更多
科学家用人工智能设计全新抗体
...fusion。该工具使研究人员能设计出可与另一种挑选出来的蛋白质紧密结合的迷你蛋白质。这些定制蛋白质与抗体没有相似之处。抗体通过软环识别目标,而软环很难用AI建模。为解决这一难题,研究人员利用在数千个实验中确定...……更多
科研有梦,不觉天涯远
...,继续进行蛋白免疫印迹实验,为她的科研课题——玉米蛋白质改良寻找新突破。近200平方米的实验室内,离心机、电泳仪、考种仪等系列实验设备一应俱全,12名青年研究人员正在开展各式实验。三亚崖州湾科技城是海南“十...……更多
我国学者在铁蛋白生物矿化分子机制研究领域取得新进展
...域取得新进展,相关研究成果发表于《美国化学会志》。蛋白质具有独特的金属配位环境,能够对金属纳米团簇的形状和形态进行调控,以蛋白质为模板的金属纳米团簇和纳米粒子的合成备受关注。然而,纳米团簇在蛋白中详细...……更多
“超级光盘”是这样诞生的
...量光盘存储器的成功也离不开外部科研机构的助力。国家蛋白质科学中心的显微镜设备对外开放,实验预约很满。为了赶时间,赵苗经常横跨大半个上海,趁国家蛋白质科学中心晚上没人时做实验。他的坚持,该中心的管理员看...……更多
用光束在脑中“绘制 ”电极,让纳米金颗粒标靶特定神经元……这个蛋白使这些成为可能
...纸那样,寻找一种可以有效搭载催化酶定位于细胞外膜的蛋白质。耗时一年半,筛选了超过50种组合方式后,她尝试了一种存在于免疫系统T细胞表面的蛋白CD2。结果带来了意想不到的惊喜:CD2既有效又耐受,不仅成功引导催化酶...……更多
血液生物标志物可提前十五年预测痴呆风险
...物进行筛查。在开展此次研究时,科研团队实施了大规模蛋白质组学数据和人工智能算法等研究方法。基于大样本队列数据,对52645名非痴呆社区人群进行了平均超14年的追踪随访。整个随访过程中,1417位参与者被诊断为新发全...……更多
解读“生命天书”,我国科学家成功破解世界性难题
...的遗传信息写在DNA上,首先要被转录为RNA,才能被翻译成蛋白质,最终实现生命的各种功能。叶绿体是植物光合作用的场所。大约15亿年前,原始的真核细胞吞噬了蓝细菌,进化出真核单细胞藻,最后进化出高等植物。叶绿体PEP...……更多
日研究揭示糖尿病发病初期的新分子机制
...糖尿病发病初期的新的分子机制——Anxa10基因及其编码的蛋白质水平上升。该蛋白质有望成为糖尿病出现症状前的新生物标记物。2型糖尿病占糖尿病总数的90%左右,患者无法有效利用胰岛素。2型糖尿病是体重超重和身体活动不...……更多
孕妈妈一滴血或可预测胎儿先心病风险
...妈的血液里或许藏着这个问题的答案。这一想法的产生与蛋白质在人体内扮演的角色有关。“蛋白质是生命活动的真正执行者,人体是否罹患某种疾病,与蛋白质密切相关。而血液中有人体所有类型的蛋白,细胞的新生、衰老、...……更多
我国科研人员成功解析叶绿体基因转录机器构造
...化技术,在叶绿体的基因组中间打上了稳定的、能够进行蛋白质纯化的标签,通过这种方式获得了稳定转基因的烟草,从烟草组织里面获取了高质量的叶绿体基因转录机器。随后科研人员利用冷冻电镜的方式,来解析了这个蛋白...……更多
新型凝胶加快慢性伤口闭合
...探究伤口愈合的机制,研究人员通过对伤口组织中的差异蛋白质分析发现,差异蛋白质主要参与免疫反应、细胞增殖和迁移、正向调控血管生成、胶原和细胞外基质组织。通过蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析,发现与增...……更多
中国科学家首获国际知名癌症基金支持 探索“AI打击癌细胞”
...月12日电 (童笑雨 冯怡)往身体里注入一种经过人工设计的蛋白质,它可以准确地识别出哪些是癌细胞、哪些是健康细胞,然后实现精准打击,不伤及无辜。这不是科幻片中的内容,而是西湖大学生命科学学院、西湖实验室特聘研...……更多
我国科学家发现重要生物标志物  可实现提前15年预测痴呆发病风险
...病风险视觉中国供图近日,复旦大学科研团队采用大规模蛋白质组学数据和人工智能算法,发现了预测未来痴呆风险的重要血浆生物标志物,可实现提前15年预测痴呆发病风险。相关成果发表在《自然·衰老》,《自然》主刊评...……更多
第五范式迎面来,AI向善很关键
...院长马剑鹏曾运用阿尔法折叠(AlphaFold)来研究解决药物蛋白质动态模拟问题。他也提出,实际上AI不能解决所有问题。如果缺乏实验信息等,AI本身没有办法判断计算机模型是正确还是错误的。AI用于药物研发的成绩如何?科学...……更多
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睡前进食会发胖如果你在睡前进食含有脂肪、淀粉类的食物,发胖是很容易的事情。但纤维并不含脂肪,而且有强大的饱腹感,正确运用各种食物的特性来进食
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夜间同时进食淀粉质及肉类,最易致肥营养师认为只要保持一天内碳水化合物和蛋白质的基本摄取量正常就是最好的维持身材方式,把淀粉类质和肉类分开进食并没有实质意义
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