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【辰辉创聚生物】天然蛋白vs重组蛋白：核心差异、应用选择与质量控制全解析
例如，从猪胰腺中提取的胰岛素、从人血浆中纯化的白蛋白均属于天然蛋白。 结构与折叠：天然蛋白：在原始细胞的天然环境中折叠，通常具有正确的三维构象。 四、技术考量与选择原则在选择使用天然蛋白还是重组蛋白时，需基于具体研究目标进行技术考量：选择天然蛋白的情形：研究蛋白质在生理或病理状态下的真实分子形式，特别是PTMs的功能。 天然蛋白与重组蛋白并非简单的优劣替代关系，而是互为补充的技术工具。天然蛋白是理解生命“原貌”的黄金参照，但其获取在规模化、标准化和安全性上存在局限。 Nature 422, 198–207 (2003).3.Liu, C. et al.
21510编辑于 2026-01-20天然蛋白与重组蛋白的技术区别与实验应用全解析：科研试剂视角下的最佳指南
天然蛋白通常指直接从原代生物组织、细胞裂解液或生物体分泌体系中分离得到的蛋白质。这类蛋白在自然状态下完成了基因调控、翻译后修饰（如磷酸化、糖基化等），具备本源的构象和修饰状态。 翻译后修饰（Post-translational Modifications, PTMs）天然蛋白天然保留PTMs，反映生物体内实际状态，特别是复杂的糖基化、磷酸化、脂质化等修饰。 重组蛋白在不同宿主系统中存在显著差异：大肠杆菌表达的蛋白通常缺乏复杂PTMs；哺乳动物表达系统更接近天然状态，但成本和复杂度较高。3. 二、重要技术维度比较下表总结了天然蛋白和重组蛋白在关键技术维度上的本质差异：技术维度天然蛋白重组蛋白来源稳定性波动较大可控性高PTMs保留完整呈现内源修饰取决于表达系统纯度水平受限于提取体系通常高表达系统灵活性受限于生物样本可调节表达宿主批次一致性难以标准化容易实现适用实验广度生理相关性高定制针对性强三 功能验证与活性检测在酶活测试、配体结合实验中：天然蛋白因具备本源状态的修饰，可能体现更贴近体内功能；重组蛋白适合开展系列变异体、突变体的功能结构相关研究。3.
10710编辑于 2026-01-22- 来自专栏量子位
用扩散模型生成蛋白质结构，结果不输天然蛋白质｜来自斯坦福&微软
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 没想到，图像生成领域的大明星—— 扩散模型，这么快就被用来做蛋白质结构生成了！ 而且结果在复杂度和结构上都和天然蛋白质有的一拼。 扩散模型vs蛋白质结构生成 说起研究的初衷，作者表示： 尽管蛋白质结构预测已经取得了非常好的成绩，但要从神经网络中直接生成多结构多样又新颖的蛋白质结构仍然很困难。 最终证明它可以无条件地生成高度真实的蛋白质结构，其复杂性和结构模式类似于天然蛋白质的结构模式。 不过，作为一个初步探索，他们也指明这项成果还存在几个局限性，比如： 1、与通常有几百个残基的天然蛋白质相比，模型生成的结构仍然相对较短（最多128个残基）； 2、由于没有处理多链复合物或配体相互作用，模型无法捕获蛋白质的动态性质 ，只能生成静态结构； 3、将蛋白质表述为一系列角度的框架设计会造成一些累积误差，最终显著改变生成的整体结构。
63130编辑于 2022-10-08 【辰辉创聚生物】天然蛋白纯化技术：原理与核心层析策略
天然蛋白纯化是从复杂生物样本中获取具有完整天然构象与生物活性蛋白质的关键生物化学技术。 与重组蛋白表达系统获得的蛋白质相比，天然蛋白直接来源于生物组织或体液，其翻译后修饰模式更接近生理状态，是许多基础研究不可或缺的科研试剂。 3. 尺寸排阻层析尺寸排阻层析，又称凝胶过滤，依据蛋白质的流体动力学体积（与分子量和形状相关）进行分离。较小的分子可进入填料的多孔结构内部，流经路径长，保留时间长；较大的分子被排阻在孔外，先被洗脱。 虽然单克隆抗体是常用的高亲和力捕获工具，但天然蛋白本身也常作为制备高特异性抗体的免疫原。三、纯化流程的设计与整合一个高效的天然蛋白纯化方案通常采用多步骤串联的方式，结合不同分离机理的层析技术。 (Wiley, 2018).3.Wingfield, P. T. Overview of the purification of recombinant proteins. Curr.
20510编辑于 2026-01-21ESM3蛋白质语言模型cookbook（3）
前两章我们介绍了ESM3和ESM-C模型 ESM3蛋白质语言模型cookbook（1） ESM3蛋白质语言模型cookbook（2） ·Hayes论文图 ESM3 能够在蛋白质的序列、结构和功能之间进行联合推理，因此我们可以构建新的提示方式，以比许多其他生物语言模型更高的控制水平引导模型生成蛋白质。 gfp蛋白质结构 接下来我们再去看看pdb id为1qy3 的蛋白质结构是什么样子的呢？ ·pdb官网的1qy3的结构 此时，只有在以下条件满足时，我们才会继续生成： 设计在活性位点上与野生型GFP高度匹配；整个蛋白结构上有一定差异（否则就会和野生型GFP的序列非常接近）；整体结构仍像经典的 ，其中背后的引擎则是esm3蛋白质多模态模型，并且也用到了自然语言中的很多概念，如mask和token的表示。
4200编辑于 2026-04-17- 来自专栏行业科技知识分享
打造绿色城市，数字孪生天然气站 3D 可视化
前言 天然气作为常见的燃料，与我们的生活息息相关，而对于这种燃料的存储与传输，对于天然气供应站有着严格的要求。 对于燃气产业，利用先进的新兴技术，如人工智能、物联网、BIM 等方式打造全新的管理模式是未来所趋，采用 Hightopo（以下简称 HT )创新的 2D/3D 可视化建模技术，数字孪生天然气站三维可视化系统 巡检3.gif 结构扫描 透明化建筑外观，采用建筑模型线框，可直观查看设备设施整体布局结构、运行状态。设施出现故障时，会变为红色预警样式，以可视化的方式提醒管理人员做到及时防控与采取对应措施。 2.燃烧风险 液化天然气的其燃烧范围在 6%-13%，液化天然气的燃烧速度大概为 0.3m/s，如若在密封的环境下，液化天然气与蒸汽会由于燃烧导致爆炸;但在开放的环境中液化天然气和蒸汽产生爆炸的几率较小 3.管理风险 天然气点供站具有工艺简单、成本低廉等诸多特点，而往往在运营管理过程中，对点供站的安全管理尤为重要，点供站安全管理上的风险主要体现在安全管理规章制度不健全，点供站工作标准化、规范化不够具体，
88920发布于 2021-03-31 - 来自专栏Y大宽
1️⃣序列获取(3)：蛋白质序列获取
EXProt :database for EXPerimentally verified Protein functions ps，写到这里，安利一个航母网址https://www.expasy.org/ 3 UniProtKB：不能再详细 Swiss-Prot 数据来源 核酸数据库翻译推导 蛋白质数据库PIR挑选 科学文献摘录 研究人员直接提交的蛋白序列 特点 每一条序列包括核心数据和注释两类,
68510发布于 2019-01-28 - 来自专栏css小迷妹
golang天然适合并发，为什么？
golang中网络io golang天然适合并发，为什么？一个是轻量级的协程，二个是将复杂的io进行了抽象化，简化了流程。
55220发布于 2021-09-24 - 来自专栏HT
打造绿色城市，数字孪生天然气站 3D 可视化
前言 天然气作为常见的燃料，与我们的生活息息相关，而对于这种燃料的存储与传输，对于天然气供应站有着严格的要求。 对于燃气产业，利用先进的新兴技术，如人工智能、物联网、BIM 等方式打造全新的管理模式是未来所趋，采用 Hightopo（以下简称 HT )创新的 2D/3D 可视化建模技术，数字孪生天然气站三维可视化系统 消防模拟 天然气作为可燃物对于存储量极大的天然气站来说是非常危险的，对其安全性的要求也是非常高。 2.燃烧风险 液化天然气的其燃烧范围在 6%-13%，液化天然气的燃烧速度大概为 0.3m/s，如若在密封的环境下，液化天然气与蒸汽会由于燃烧导致爆炸;但在开放的环境中液化天然气和蒸汽产生爆炸的几率较小 3.管理风险 天然气点供站具有工艺简单、成本低廉等诸多特点，而往往在运营管理过程中，对点供站的安全管理尤为重要，点供站安全管理上的风险主要体现在安全管理规章制度不健全，点供站工作标准化、规范化不够具体，
70820发布于 2021-04-15 呼吸道合胞病毒（HRSVBRSV）核心抗原深度解析：Fusion蛋白、G蛋白及PreF3蛋白的科研试剂应用
三、 PreF3蛋白：稳定融合前构象的抗原设计突破PreF3蛋白并非病毒基因组直接编码的天然蛋白，而是基于F蛋白结构生物学研究而精心设计的重组蛋白工程产物，特指稳定在融合前构象（Prefusion conformation 背景与设计理念：天然的F蛋白在激活前处于亚稳态的融合前构象（PreF），在被蛋白酶切割或某些条件下，会不可逆地转变为更稳定的融合后构象（PostF）。 技术特点与优势：PreF3蛋白作为科研试剂，其最大优势在于保持了天然PreF构象的抗原表位完整性。 作为科研试剂的核心价值：PreF3蛋白是目前研究HRSV/BRSV F蛋白相关生物学和免疫学的“金标准”抗原。 虽然F蛋白相对保守，但G蛋白差异显著，而PreF3蛋白的设计也需针对不同亚型进行序列优化。
23110编辑于 2025-12-15- 来自专栏R语言可视化
两蛋白间的分子对接3—使用AlphaFold进行
两蛋白间的分子对接3—使用AlphaFold进行据说AlphaFold进行分子对接比传统的蛋白分子工具如zdock、hdock的对接效果更好。 输出PDB格式文件3.pymol中进行可视化操作安装ppi.py脚本文件，Choose file选择ppi.py这个脚本，安装脚本ppi.py这段 Python 脚本是专门在 PyMOL 中执行的，用来分析和可视化蛋白质 -蛋白质相互作用（PPI），重点包括：π-π stacking（芳香环之间的堆叠）Salt bridge（盐桥）Hydrogen bonds（氢键）同时，脚本还设置了可视化参数，便于展示结果。 [1] - y3[1], y1[2] - y3[2]] n2 = [D2 * E3 - E2 * D3, D3 * E1 - E3 * D1, D1 * E2 - E1 * D2] dot_product -9.5 kcal/mol → 可能是高亲和性结合某种天然产物对某酶的对接结果是 -6.2 kcal/mol → 有中等活性潜力-3.8 kcal/mol → 通常被认为不够强或可忽略蛋白对接中什么是刚性对接
3.4K11编辑于 2025-04-08 - 来自专栏曲奇泡芙
从Google Fuchsia理解“天然无root”
." -- TED Talk 近期华为鸿蒙操作系统的发布，“天然无root设计”，“模块化弹性部署”，“微内核”等一些词汇出现在开发者面前，由于鸿蒙尚未开源，这些概念背后的华为设计和实现我们无从考察。 天然无root？ 不同于Linux，Fuchsia的设计里并不存在全局的rootfs文件系统。Fuchsia使用命名空间（namespace）来管理资源访问控制。
1.7K30发布于 2019-08-30 ESM3蛋白质语言模型cookbook（1）
一.背景介绍 对于蛋白质序列的研究和结构的研究现在变得越来越热门，所谓工欲善其事，必先利其器，所以今天我们就来介绍一下ESM3, 使用ESM3可以对蛋白质进行特征提取，无论是之后再接入各种各样的神经网络 图中为Esm的官网 www.evolutionaryscale.ai 读者需要自行注册 ESM的工作台 ESM-2 是 Meta AI 推出的蛋白质语言模型，基于约 6500 万条天然序列训练的大型 Transformer 5 亿年进化并实测设计出全新的绿色荧光蛋白，帮助科学家按需创造酶、抗体及碳捕获蛋白等功能分子，标志着蛋白质语言模型从“预测”迈向“可控生成”时代。 ESM-3更是一个多模态的蛋白质语言模型，结合了蛋白质的结构和功能等特征。 protein.sasa = protein_chain.sasa() plt.plot(protein.sasa) 我们还可以将这些SASA值映射到结构的3D可视化上，利用我们拥有这种蛋白质的3D坐标这一事实
2900编辑于 2026-04-17ESM3蛋白质语言模型cookbook（2）
上一张我们讲解了最基础的ESMProtein类： ESM3蛋白质语言模型cookbook（1） 今天我们继续介绍第二章的内容： 使用ESM-C模型获取蛋白质的特征表达（embedding），进行一个简单蛋白质序列分类的任务 上一张刚刚解释了ESM3模型，这一次的ESM-C模型又是什么？ Qustion2.什么是embedding表达？ 好，那我们今天就开始围绕这些话题展开描述。 yep，寒武纪大模型，所以这是一个很powerful的蛋白质模型。 ESM-C（寒武纪）是他们的旗舰ESM3生成模型的平行模型家族。 ESM3专注于可控的蛋白质生成，而ESM C专注于创建蛋白质潜在生物学的表示。 所以我们这次将会通过ESM-C蛋白质语言模型去提取蛋白质序列的embedding表示也就是用特征向量来表示蛋白质序列。
3710编辑于 2026-04-17- 来自专栏生信技能树
蛋白质组学第3期-蛋白质组学的三大元素
上周我们公布了，蛋白质组学习小组起飞啦！ 短短几天就获得了250多小伙伴的支持，让我们也更有信心的带领大家掌握一个蛋白质组学数据处理的实战，前面两期我们分享的是： 蛋白质组学第1期-认识基础概念 蛋白质组学第2期-认识蛋白质组学原始数据 ?
2.9K44发布于 2019-07-26 - 来自专栏DrugScience
榕树集-天然产物领域的AI研究
世界就是一个轮回 在大数据的环境下，AI可以有效加速天然产物的药物研发，其核心是提供大量（蛋白）靶点和化学结构的生物活性数据的公共数据库。 此外，还可以用于分析从分子动力学研究中产生的大型数据集，并识别蛋白质动态变化中的隐藏模式。这推动了对小分子与蛋白质之间复杂相互作用的理解。 本文首先描述了AI在天然产物研究中的应用，包括蛙君基因组和代谢组，天然产物的结构表征以及对天然产物的靶点和生物活性的预测。 这些方法是基于序列特征进行训练的，例如基因家族、蛋白质结构域和氨基酸序列属性。 3. 靶点预测和生物活性 在天然产物药物发现中，人工智能最重要的应用是预测天然产物的大分子靶点、它们的生物活性和潜在的毒性。对这些性质的预测可以直接提供线索，探索出最具前景的化学空间。
77711编辑于 2023-12-09 - 来自专栏生命科学
天然产物化合物库 | MedChemExpress
通过改造天然产物原始结构或对其母核进行化学修饰，以优化其理化性质（提高溶解度、稳定性等）及生物活性（提高选择性、降低毒性等），从而得到一系列成药性更好的天然产物衍生物，是目前已天然产物为基础进行新药研发的主要思路之一 最近，在天然产物化合物库的基础上，MCE 又推出天然产物化合物库 plus 版本（Natural Product Library Plus）和天然产物类似物化合物库（Natural Product Like 前者在原来天然产物化合物库的基础之上，又添加了部分溶解度不高及理化性质稳定性较低的天然产物；后者则包含多种生物活性已知且与天然产物的母核结构类似的化合物。 参考文献 [1] J Nat Prod. 2016 Mar 25;79(3):629-61. PMID:18691670. [3] Nat Chem. 2016 Jun;8(6):531-41. PMID:27219696.
52020编辑于 2023-02-28 Draper University生态发展副总裁Chris：Web3是AI天然的经济搭档
AI正从工具跃升为「新基础设施」，逐步成为所有创新项目的默认能力；而Web3，则正从叙事驱动走向实际应用，构建起数字经济所需的信任与价值结算体系。 在这一轮技术重叠与范式转移中，AI与Web3不再是彼此独立的赛道，而是逐渐形成高度协同的关系——AI负责智能决策与自动化执行，而Web3提供身份、信任与价值流转的底层支撑。 在本次访谈中，Chris分享了他对当前创业与投资格局的洞察、DraperUniversity的项目筛选逻辑，并深入探讨了地缘政治与市场变化对风险投资的影响，以及AI与Web3融合所带来的新机遇。 Web3是下一代互联网不可或缺的「信任层」JennyYang：Web3和去中心化技术已经历了数轮炒作与调整。您如何评估Web3的长期潜力？您认为对这个领域的创业者而言，哪些赛道或应用场景最具吸引力？ 我将Web3视为下一代互联网不可或缺的「信任层」，也是AI天然的经济搭档。
9010编辑于 2026-03-30【辰辉创聚生物】重组蛋白表达纯化|蛋白表达定制|蛋白修饰|原核表达蛋白
宿主菌株的选择BL21 系列菌株：最常用的表达宿主，如 BL21(DE3)，因缺乏 Lon 与 OmpT 蛋白酶，可减少重组蛋白降解，配合 T7 表达系统可实现高水平表达。 3. 小规模表达测试与优化在大规模表达前，需进行小规模试表达检测表达溶解性、条件优化（诱导温度、宿主菌株、表达载体等）。 目标蛋白及修饰/标签设计：根据实验需求确定是否添加His-tag、GST等融合标签，是否加入酶切位点；2. 基因合成与密码子优化：针对E. coli 系统进行优化，提升表达效率；3. 蛋白修饰策略虽然原核系统自身不具备复杂翻译后修饰（如糖基化、磷酸化等），但可以通过体外或融合手段实现一定程度的蛋白修饰：融合标签修饰：如加入His-tag、GST、MBP等，不属于天然修饰，但在纯化、检测和功能研究中具很大帮助 ；酶切位点设计：在融合伴体与目标蛋白间设计特异性酶切位点（如Enterokinase, Thrombin, Factor Xa等），用于后续去标签和恢复天然蛋白序列；体外化学或酶促修饰：表达后可进行磷酸化
64510编辑于 2025-08-25- 来自专栏生命科学
MCE 天然化合物相关库更新
据统计，截至 2013 年，有 547 个天然产物及天然产物衍生物被 FDA 批准上市，占所有 FDA 批准上市药物的三分之一。 在这些批准上市的天然产物及衍生物中，25% 来自植物，13% 来自微生物，还有 3% 来自动物。植物来源天然产物由于植物相对简单易得且物种丰富，植物来源的天然产物一直是药物开发的主要来源。 相关化合物库作用天然产物化合物库2000+ 种天然产物集合，包括糖类和糖苷，苯丙素类，醌类，黄酮类，萜类，类固醇，生物碱，酚类，酸和醛等天然产物类似物库180+ 个结构上与类固醇、单宁、黄酮、醌类、异喹啉类等结构类似的天然产物类似物集合 抗生素化合物库400+ 种抗生素集合，均来自天然提取或半人工合成，包括青霉素类、头孢菌素类、四环素类、大环内酯类等多种类型。萜类化合物库200+ 个来自天然产物的萜类化合物集合。 Anais da Academia Brasileira de Ciências, 91(Suppl. 3), e20190105. Epub June 03, 2019.4. Mark S.
37320编辑于 2023-03-15
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