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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. 可扩展性与产量控制天然蛋白受限于原始生物材料的供应量，在规模化时成本高且难度大。重组蛋白可通过发酵规模放大、宿主优化等技术实现大规模生产，适合需要大量蛋白质的实验。 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。 一、纯化基础：目标特性与初始处理天然蛋白纯化的出发点是利用目标蛋白与杂质之间在物理化学性质上的差异进行分离。这些性质包括分子大小、电荷分布、疏水性及特异性亲和力。 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。 结语天然蛋白纯化是一项系统的分离科学，其成功依赖于对目标蛋白生化性质的深入理解，以及对层析原理与流程组合的理性设计与优化。
20510编辑于 2026-01-21- 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
本文介绍一篇发表于9月11日的综述。主要介绍了当前天然产物领域AI的发展以及面临的挑战。 介绍： 细菌、真菌、植物和动物产生各种各样的代谢产物，统称为称为天然产物。 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。
77711编辑于 2023-12-09 位点特异性抗体如何实现靶向蛋白降解？
相比之下，携带天然三触角复合型N-聚糖的抗体偶联物则表现出对受体稳健的亲和力，并能介导剂量依赖性的靶蛋白降解，而未出现不良的钩状效应。 这一发现强调了配体结构的“天然性”与“合成优化”之间的微妙平衡，对配体选择具有重要指导意义。四、该策略如何实现细胞外靶蛋白的高效降解？ 以分泌蛋白前蛋白转化酶枯草杆菌蛋白酶/可馨9型和膜蛋白表皮生长因子受体作为模型靶点，研究验证了该策略的有效性。 对于分泌蛋白PCSK9，其通过与肝细胞表面的低密度脂蛋白受体结合并促进后者降解，从而升高血液低密度脂蛋白胆固醇水平。传统的抗PCSK9单克隆抗体通过阻断这一相互作用来发挥降脂作用。 本研究构建的抗PCSK9抗体-聚糖配体偶联物，则赋予了抗体新的功能：在结合PCSK9的同时，通过其携带的聚糖配体与肝细胞表面的脱唾液酸糖蛋白受体结合。
11010编辑于 2026-02-05AI 成功改写人类 DNA：全球首个基因编辑器开源，近 5 倍蛋白质宇宙 LLM 全生成
许多对人类有重大意义的蛋白质，都是我们偶然发现的，比如狗的胰岛素、酸奶设施中的 Cas9 和经常造成食物中毒的肉毒杆菌毒素。大型生成蛋白质语言模型的作用，就是可以捕获使天然蛋白质发挥作用的基本蓝图。 AI 生成 4.8 倍「CRISPR-Cas」蛋白质宇宙生成蛋白质语言模型通常是在，大型涵盖多种系统发育和功能的天然蛋白序列的数据集上，进行预训练 。 其中一半是直接从模型生成的，另一半是由天然蛋白质 N 或 C 末端的最多 50 个残基提示，以引导向特定蛋白的生成。 总体而言，生成的序列与同一蛋白质簇中天然蛋白质的长度密切匹配，皮尔逊相关性为 0.97（图 2d）。此外，图 2e 显示了，天然 Cas9、祖先序列重建和 48 个生成蛋白的靶上和脱靶的编辑效率。 此外，作为一种非常新的蛋白质，OpenCRISPR-1 与 SpCas9 相距 403 个突变，与 CRISPR-Cas 图谱中的任何天然蛋白质相距 182 个突变。
81320编辑于 2024-04-26- 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 - 来自专栏DrugOne
专题 | David Baker：蛋白质设计的先驱
2024年10月9日，久负盛名的蛋白质设计领域巨擘David Baker教授同AlphaFold2开发者、DeepMind的Demis Hassabis和John M. ：天然蛋白质在正常生理环境（溶剂、pH、离子强度、金属或其它辅因子、温度）下的三维结构是整个系统Gibbs自由能最低的结构，即给定环境下的蛋白天然构象完全由氨基酸序列决定[1]。 图4：nucleation-condensation model折叠机制示意图[9] 从实验现象推测折叠景观 在21世纪来临的前夕，David Baker课题组持续地通过实验手段研究小蛋白的折叠机理。 考虑到9-mer残基片段具有最高的局部序列-结构相关性[15]，对于待折叠序列的每个9-mer残基片段，使用近邻序列的已知结构来构建主链扭转角，随后通过模拟退火(Simulated Annealing) 图9：使用Rosetta@home帮助解决生物学问题 Rosetta在单体蛋白质的结构预测中取得发展之后，David Baker实验室将类似的思想运用于蛋白质-蛋白质对接[18]、膜蛋白结构预测[19]
35910编辑于 2025-11-17 【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. 蛋白纯化：亲和层析 → 可选凝胶过滤或离子交换等进一步纯化；7. 酶切去伴体：如需去除融合标签，采用特异性酶处理；8. 纯化后处理：如脱盐、浓缩、折叠／复性（针对包涵体）；9. 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 - 来自专栏智药邦
Nature | 刘海燕陈泉：蛋白质从头设计的神经网络能量函数
蛋白质是生命的基础，是生命功能的主要执行者，其结构与功能由氨基酸序列所决定。目前，能够形成稳定三维结构的蛋白质，几乎全部是天然蛋白质，其氨基酸序列是长期自然进化形成。 在天然蛋白结构功能不能满足工业或医疗应用需求时，想要得到特定的功能蛋白，就需要对其结构和序列进行设计。目前，国际上已报道的蛋白质结构从头设计工作使用天然结构片段作为构建模块来拼接产生新结构。 毫无疑问，天然蛋白的结构具有“高可设计性”。蛋白质设计要解决的最关键问题，是如何自动、高效地的产生“高可设计性”的人工主链结构。 理论计算和实验证明，用SCUBA设计主链结构，能够突破只能用天然片段来拼接产生新主链结构的限制，显著扩展从头设计蛋白的结构多样性，设计出不同于已知天然蛋白的新颖结构，是RosettaDesign之外目前唯一经充分实验验证的蛋白质从头设计方法 在论文中，团队报道了9种从头设计的蛋白质分子的高分辨晶体结构 (图2) ，它们的实际结构与设计模型一致，其中5种蛋白质具有不同于已知天然蛋白的新颖结构。 图2.
99140编辑于 2022-03-04 - 来自专栏智药邦
AIGC×蛋白质设计，天壤xCREATOR「一键生成」全新的蛋白质
「一键生成」全新的蛋白质 据了解，国内AI公司天壤在2022年9月推出蛋白质设计工作台xCREATOR后，又于近日率先升级蛋白质工作台xCREATOR的蛋白质设计模块。 同时，xCREATOR也可设计出与天然蛋白质相似度较高的结构，如图B所示，用户可根据应用需求自由挑选。 过去五十年，生物学家通过改造或优化天然蛋白质的方式解决疾病用药问题和开发新材料等，但实际应用中人们需要的指定功能及特性往往是天然蛋白质不具备的。 其实，在已知的天然蛋白质的背后，蕴藏着一个隐密的巨大蛋白质宇宙。 今年年初，人类实验解析结构的蛋白质总数（PDB）突破20万，已知的蛋白质序列数量达到10^15，而潜在蛋白质空间却远超过该数量级。 同时，摆脱对专家经验的强依赖，也不再受天然蛋白质片段和复杂能量函数的限制，以逆折叠的方式产出符合目标功能需求的蛋白质序列和结构。
34230编辑于 2023-02-28 - 来自专栏DrugOne
AIGC×蛋白质设计，天壤xCREATOR「一键生成」全新的蛋白质
「一键生成」全新的蛋白质 据了解，国内AI公司天壤在2022年9月推出蛋白质设计工作台xCREATOR后，又于近日率先升级蛋白质工作台xCREATOR的蛋白质设计模块。 同时，xCREATOR也可设计出与天然蛋白质相似度较高的结构，如图B所示，用户可根据应用需求自由挑选。 过去五十年，生物学家通过改造或优化天然蛋白质的方式解决疾病用药问题和开发新材料等，但实际应用中人们需要的指定功能及特性往往是天然蛋白质不具备的。 其实，在已知的天然蛋白质的背后，蕴藏着一个隐密的巨大蛋白质宇宙。 今年年初，人类实验解析结构的蛋白质总数（PDB）突破20万，已知的蛋白质序列数量达到10^15，而潜在蛋白质空间却远超过该数量级。 同时，摆脱对专家经验的强依赖，也不再受天然蛋白质片段和复杂能量函数的限制，以逆折叠的方式产出符合目标功能需求的蛋白质序列和结构。
78730编辑于 2023-02-17 【辰辉创聚生物】杆状病毒&昆虫细胞——蛋白表达的黄金搭档
传统的细菌表达体系虽然成本低廉、操作简便，但难以进行复杂的真核修饰；而哺乳动物细胞虽能提供最接近天然状态的蛋白，但周期长、成本高、操作复杂。 这些病毒天然只感染昆虫，不致病于脊椎动物，因此安全性较高。利用这些病毒为载体将目的基因插入其基因组中，然后用重组病毒感染昆虫细胞，表达目标蛋白。 High Five（BTI‐Tn‐5B1‐4）：源于 Trichoplusia ni，常用于分泌蛋白高产，尤其是那些分泌或复杂修饰蛋白。 High Five 在某些情况下产量可以显著高于 Sf9。 安全性高、宿主范围窄杆状病毒天然只感染昆虫，不感染哺乳动物、植物或人类细胞，因而在生物安全方面有天然优势。宿主细胞系（如 Sf9、High Five）多为标准、受控系，不带致病因素。风险较低。4. 使用高蛋白生产细胞系：如 High Five 相对于 Sf9 在某些蛋白分泌或复杂蛋白表达上有优势。
40410编辑于 2025-09-12- 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。
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
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。 该图通过 t-SNE 降维，展示了天然氨基酸、训练集中的非天然氨基酸和全新氨基酸在化学空间的分布。 图 9：Rev 结合肽多参数优化的评分变化。
24210编辑于 2026-01-08
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