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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。 三、关键分子特性差异翻译后修饰（PTMs）：天然蛋白：携带其原始生物宿主所产生的完整、天然的PTMs谱系，如糖基化、磷酸化、乙酰化、硫酸化等。 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。
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. 纯度与杂质谱系天然蛋白提取过程可能伴随大量背景蛋白杂质，需要高度精密的纯化策略来去除干扰因子。重组蛋白表达时通常配合亲和标签（如His、GST等）实现高效蛋白纯化，从而得到高纯度产品。4. 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
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。 他们想到用基于扩散的生成模型来挑战这一任务，并通过镜像蛋白质自然折叠过程来设计蛋白质主链结构。 具体来说，就是将蛋白质主链结构看成一系列连续的角度，这些角度会捕捉组成氨基酸残基的相对方向。 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
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。 该技术通常在温和的近生理条件下操作，不依赖样品与填料的结合，主要用于最终的精纯步骤，以去除蛋白质聚集体、更换缓冲液，并获得单分散性的蛋白产品溶液。4. 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。 操作环境：全程在低温（4°C）下操作，避免剧烈搅拌和产生泡沫，以尽量减少蛋白质变性风险。
20510编辑于 2026-01-21- 来自专栏生物信息云
分子对接教程 | (4) 蛋白受体文件的预处理
我们这里可以直接打开我们下载的pdb格式的分子结构文件，如果是PDB数据库的蛋白，我们可以通过命令fetch 1e8y下载。1e8y是我们蛋白的 PDB ID。 我们这里保存为PDB格式蛋白文件文件名称：1E8Y_PYMOL.pdb。 ? 做法是找到网页最下面的Prepare PDB file for docking programs，点进去，上传自己的蛋白结构文件，然后点击send，稍等一下可以直接下载处理过的蛋白结构文件。 ? 接下来就是加氢，因为从pdb数据库中下载蛋白质晶体结构是没有氢原子的（除了很少分辨率小于1A的蛋白质有H），这是一个技术问题。所以我们需要把氢原子加上，这一步是必须的。 另外，有的人可能在保存文件之前会将原子类似设置为AD4 type ，其实这一步不需要，因为我们按照上面的操作，软件会自动设置的。 ? 好了，保存文件后，我们可以删除分子，后续处理小分子。 ?
10.2K63发布于 2021-02-26 - 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 - 来自专栏生信小驿站
科研绘图系列：（4）使用PPT绘制蛋白质序列
前文：使用IBS绘制蛋白质或核苷酸序列 - 简书 第一步：插入形状；选择带弧度角的矩阵形状，得到下列的图形 第二步：右键选择填充颜色，设置为清灰色；插入新的矩形，选择不带弧度角的矩形；设置颜色为#E64B35 与前文IBS绘制结果对比： 结论，在绘制蛋白质序列这块，我觉得PPT更加方便和美观，建议最好用PPT来绘制。
3.3K30发布于 2020-07-21 - 来自专栏云头条
如何让您的应用天然免疫 apache-log4j，包括其它 zero-day ？
Log4J是一个垄断级的日志框架，大量的开源产品，闭源的商业产品，都在代码中使用了这个库，让受害面积无法估量。 log4j漏洞的介绍 本次攻击是一种JNDI的注入型攻击，攻击分两个阶段。 Stage1阶段，黑客通过恶意构造的payload，让有使用log4j并命中漏洞的应用，执行JNDI查询。 针对这个攻击，我们期望在两个阶段都有对应的防护能力，让应用可以天然的抵御。总结一下我们认为现代应用应该有的安全能力： 运行时安全，我们期望安全防护是应用的一部分，像疫苗一样给予应用天然抵抗力。 所以在第一阶段，应用的log4J组件在执行恶意payload，对外部黑客的ND服务连接的时候，就会在发起网络调用时被Styx阻断，破坏黑客的攻击链。 利用综合的手段，让应用天然可以防护该零日漏洞的攻击。
55320编辑于 2022-03-18 - 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 - 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。 由于与天然产物研究相关的数据类型众多，单一的整体数据库不太可能满足天然产物的需求。
77711编辑于 2023-12-09 - 来自专栏HyperAI超神经
全面挖掘天然药物的药效成分，中南大学刘韶教授团队构建 IMN4NPD 平台
作者：田小幺 编辑：李宝珠，三羊 中南大学刘韶教授团队通过整合两个不同的分子网络，构建了 IMN4NPD 平台，可用于全面挖掘微量且结构特异性的天然药物药效成分。 论文地址： https://doi.org/10.1021/acs.analchem.3c04746 关注公众号，后台回复「天然药物」获取完整 PDF IMN4NPD：集成多种计算工具，由光谱相似度驱动的分子网络 IMN4NPD 的核心工作原理是由光谱相似度驱动的分子网络。 * NPClassifier：一种基于深度神经网络的天然产物结构分类工具 * molDiscovery：一种质谱数据库搜索方法 一般而言，IMN4NPD 的工作流程可分为 3 步： 第一步，对原始 LC-MS IMN4NPD 工作流程示意图 可用性评估：探索异喹啉类似物，在分子网络中迅速识别特定化合物簇 为了评估 IMN4NPD 工作流程的性能和优势，该研究重新分析了莲子心的乙醇提取物。
49410编辑于 2024-03-26 - 来自专栏生命科学
天然产物化合物库 | MedChemExpress
据文献报道，在传统药物研发时代，天然产物是新药研发最重要的、也几乎是独有的源泉，当时超过 80% 的药物均是原始天然产物或者其类似物；随着有机化学、药物化学、计算机技术等的发展，即使到了人工合成小分子药物占主导地位的今天 ，以天然产物的母核结构为基础，进行改造或设计新型化合物仍是新药研发的重要手段之一。 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。
52020编辑于 2023-02-28 【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
原核蛋白表达宿主菌株与表达载体的选择1. C41、C43 等突变株：对有毒或难表达蛋白更为耐受，常用于膜蛋白或代谢负担较大的蛋白。2. 构建表达载体：选择合适promoter（如T7、低温诱导promoter）与融合伴体；4. 小规模表达筛选：不同诱导温度、菌株、培养方式下检测表达产量与溶解性；5. 大规模表达与裂解；6. 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。 但是直接从天然资源中寻找新药是一项耗时耗力的工作，比较快捷的途径就是利用高通量筛选技术直接从现有天然产物库中进行筛选，得到先导化合物，然后再对先导化合物进行进一步的结构优化得到比较理想的药物。 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。
37320编辑于 2023-03-15 - 来自专栏边缘计算
将石油和天然气推向边缘
在石油和天然气行业，持续的数据通信是现在保持完整运营过程的必备条件。然而，该行业还是错过了伴随其数据而来的一个重要机会：边缘计算。 随着清洁能源转型在全球铺开，能源行业正在经历巨大变化。 石油和天然气行业在使价值链和运营脱碳方面做出努力时，将需要边缘计算给予运行的数据和高性能AI解决方案。现在是各企业利用其数据并将石油和天然气业务推向边缘的时候了。 计划外停机对石油和天然气公司来说是一个重大的损失；停机一天的成本高达2500万美元。很明显，通过边缘计算减少对IT基础设施的处理需求，并防止停机的发生，会带来巨大的回报。 这适用于所有发电企业，从石油和天然气到太阳能和风能等可再生能源。 应用新的边缘计算解决方案 最近边缘部署的兴起背后并没有什么神秘之处。但是，领导者应该考虑如何执行向边缘计算的过渡。 通过将石油和天然气业务推向边缘，能源领导者将体验到运营效率的提高和盈利能力的提高。利用边缘计算为实现高效、绿色的性能打开了大门，从而增强了员工的能力并保持能力一直在线。
43810编辑于 2023-02-23 - 来自专栏生信技能树
蛋白质组学第4期 文章搜库过程复现
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 蛋白质组学第 3期-蛋白质组学的三大元素 1. 4. 搜库参数 除了设置了LFQ，其他都是采用默认参数。 （4）Up to 5 modifications per peptide were allowed; acety-lation (protein N-terminal) and oxidation (Met
7K67发布于 2019-07-26 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
2000 年至 2022 年全球天然半天然草地的年度概率图， 30 米的空间分辨率
简介 该数据集以 30 米的空间分辨率提供了 2000 年至 2022 年全球天然/半天然草地的年度概率图。 天然/半天然草地： 相对未受干扰的原生草地/矮高植被，如草原和苔原，以及过去经历过不同程度人类活动的区域，由于历史上的土地使用和自然过程，这些区域可能混合了原生和外来物种。 使用自定义概率阈值（基于五倍空间交叉验证以及平衡的精度和召回值）得出优势类图，耕地和天然/半天然草地概率阈值分别为 0.32 和 0.42。 meters Name Type Description version Int Product version 代码 Map.setCenter(63.72366666, 38.30182604, 4)
18600编辑于 2025-02-02 . | PepINVENT：基于生成式 AI 的天然与非天然氨基酸肽设计新框架
generative peptide design beyond natural amino acids 期刊: Chemical Science 链接: https://doi.org/10.1039/d4sc07642g 肽类分子在药物研发领域占据独特地位，其介于小分子与蛋白质之间的分子尺寸，赋予了它们高特异性、强亲和力及低毒性等优势，使其在靶向“不可成药”位点方面展现出巨大潜力。 肽设计的挑战与PepINVENT的创新定位 天然肽由20种蛋白质ogenic氨基酸构成，其序列空间随长度呈指数级增长（20^L），但自然界中肽的翻译后修饰及微生物合成的非蛋白源氨基酸早已突破这一框架。 图 4：环大小评分函数的转换曲线。 图中按氨基酸类型（天然、训练集中的非天然、全新），展示了两种采样方法在三种独特性水平上的分布。
24210编辑于 2026-01-08- 来自专栏DrugOne
Patterns | 使用天然配对数据改进抗体语言模型
人体的抗体库极其丰富，包含高达1018种独特抗体，远超地球上所有物种的蛋白质总数。这些抗体通过B细胞的体细胞基因重组形成，涉及不同基因片段的组合。 采用仅编码器的架构，以便生成有用的序列嵌入，这些嵌入可用于下游任务，如特异性分类，并与现有的蛋白质和抗体语言模型（LMs）对齐。在模型训练时，唯一使用编解码器训练的显著例外是ProtT5。 对于BALM-paired，作者注意到当掩盖的重链与天然（突变的）轻链配对时，交叉熵损失（CEL）大幅减少（图3B），表明天然配对通过跨链学习提高了模型性能。 BALM-paired认为正确的（突变的）残基在与天然轻链配对时的可能性提高了约4倍（6.7对1.7），并且在与天然（突变的）轻链配对时，考虑不正确但非生发中心的残基的可能性大约提高了两倍（16.7对8.9 而BALM-paired则是1.44倍（图4A）。
35010编辑于 2024-05-13 - 来自专栏大话存储
Scale-Out与全闪存似乎天然配对儿
每个X-Brick高度为1U，分别由Storage Controller、DAE（SSD扩展柜）、UPS电源组成，每个控制器为1U双路服务器，每个X-Brick配置了4个16Gb光纤通道端口、4~8个10GbiSCSI 端口、4个56Gb Infiniband端口（每Controller配置2个）以及2个1Gb的管理端口。 XtreamIO x2全闪存阵列将数据分为4KB的散列块，这些4KB的散列块完全打散，不按照逻辑地址进行排列存储，而是根据物理位置进行安置。如下图所示。 ? 数据天然带有指纹hash，这也是XtreamIO x2实现重复数据删除的基础。 ? XtreamIO全闪存阵列的策略则是将数据彻底的打乱完全碎片化，基于4KB的数据块通过指纹来识别、存储、管理等。一方面可以实现全局磨损均衡，令一方面可以让重删变得非常容易。
70210发布于 2019-06-10
腾讯云开发者
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