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6️⃣蛋白质序列的功能信息分析1:基于蛋白质基序motif
序列比对和序列特征分析总目录 蛋白质具有多种生物学功能，具体可参照《生物化学》。蛋白质若发挥生物学功能，须以空间结构形式。 而蛋白质多肽链一旦合成，即可在其他物质协助下，自然折叠，形成一定的空间构象。 1 如果两种蛋白质一级结构相似，那么其空间结构和功能也相似，也有例外。 因为蛋白质的空间结构是发挥功能的基础，凡是能影响蛋白质构象的物化和生物因素等，均可影响其功能。 蛋白质所具有的生物学功能常与一些特殊的结构有关，如特定的基序（又叫模体，motif）和结构域（domain）。具有相同基序或结构域的蛋白质可归为一大类，叫超家族（super family）。 依照蛋白质序列特征进行功能预测，主要有以下几种方法： 1 基于蛋白质基序 2 基于结构域 3 基于同源性搜索 ---- 基于蛋白质motif motif是指与蛋白质特定功能相关，具有特定的氨基酸排列顺序的片段
6.5K42发布于 2019-03-05 Nat. Commun. | 面向治疗性多肽性质预测的统一平台
然而，多肽能否真正发展为药物，不仅取决于与靶标的结合能力，还受到膜渗透性、溶解性、稳定性、半衰期、毒性和溶血性等多种可开发性性质共同影响。 PeptiVerse能够同时接受氨基酸序列和SMILES表示的化学修饰多肽作为输入，整合蛋白质语言模型和化学语言模型，对结合亲和力、膜渗透性、溶血性、非污损性、溶解性、毒性和半衰期等多项关键性质进行统一预测 传统基于蛋白质序列的方法只能处理20种天然氨基酸，而许多化学修饰后的多肽只能采用SMILES表示。 天然序列采用ESM-2蛋白质语言模型获得表示，SMILES结构则利用PeptideCLM和ChemBERTa学习化学表示。 未来随着更多实验数据公开，以及更新一代蛋白质和化学基础模型不断出现，PeptiVerse可以直接替换底层表示模型，而无需重新设计整个预测框架。
20410编辑于 2026-07-21- 来自专栏Y大宽
5️⃣ 蛋白质序列基本和特征信息分析(1) :蛋白质序列基本信息分析(氨基酸组成，理化性质，亲疏水等)
一级结构指的是蛋白质中氨基酸的排列顺序，和DNA一级结构一致。 也就是说蛋白质发挥什么功能，基本在一级结构中就确定了。 对蛋白质序列进行基本信息分析可以帮助了解蛋白质的基本信息。 Protparam不考虑蛋白质二级和三级结构的情况下，根据氨基酸组成来估算消光系数。准确的需要实验获得。 体内半衰期：蛋白质在细胞内合成后，含量消失一半所需要的时间，用来衡量蛋白质的稳定性。 Protparam可以预测蛋白质在人，酵母和大肠杆菌中的体内半衰期，可以作为其他物种内的参考。 不稳定系数：作文蛋白质在体外测试中稳定性的参考值。 5.1.3 蛋白质的亲疏水性分析 疏水性氨基酸具有相互聚合隐藏到蛋白质分子内部的趋势，这种力称为疏水作用力，维持蛋白质三级结构的主要作用力。 因为氨基酸的亲疏水性是构成蛋白质折叠的主要驱动力之一，因此蛋白质亲水性分布可以反映蛋白质的折叠情况。
17.5K52发布于 2019-03-05 - 来自专栏生命科学
Cycloheximide 放线菌酮WB、Cell Viability Assay、IF、RT-PCR实验参考｜MCE
Cycloheximide 与真核细胞蛋白质合成过程中核糖体 60S 亚基的 E- 位点结合，阻断 eEF2 介导的核糖体易位过程并阻止新蛋白质的合成。 01Cycloheximide 放线菌酮 WB实验参考文献1、Signal Transduct Target Ther. 2024 Mar 8;9(1):63.用CHX处理的CHRNA 5沉默或过表达ICC细胞中β-连环蛋白半衰期的基于 2、Cell. 2024 Apr 25;187(9):2288-2304.e27.环己酰亚胺（0.5μM）阻断 SLC6A6-KD CD8 + T 细胞中的整体蛋白质合成，包括 ATF4 的合成。 蛋白质印迹（左）和半定量（右）对 PFKP 和 c-Myc 稳定性的蛋白质表达。 使用 qRT-PCR 检测 CHX 处理的 AML（THP-1 和 HL-60）细胞中 BCL7A mRNA 的半衰期。
75810编辑于 2025-10-17 - 来自专栏Y大宽
6️⃣蛋白质序列的功能信息分析2:基于蛋白质结构域domain和功能位点分析
[序列比对和序列特征分析总目录](https://www.jianshu.com/p/878f2b2495ae 结构域domain比较抽象，属于蛋白质构象中二级结构和三级结构之间的一个层次，一般每个结构域有 InterProScan数据库：online和linux（无mac和window） nterPro将来自许多其他资源的蛋白质功能的预测信息统一在一起，概述了蛋白质所属的家族及其所包含的域和位点。 非常全面，，将UniProtDB，PROTSITE,PRINTS,PFAM,ProDom等数据库中含有的蛋白质序列的结构域，motif等合并统一，包含了蛋白质所属的家族，及其所包含的结构域和功能位点。
3.2K00发布于 2019-03-04 - 来自专栏DrugOne
Nat. Commun. | 基于序列的预测方法可以准确判断含有非天然氨基酸肽的内在溶解度
非天然氨基酸能扩展化学空间，定制肽类药物的功能、半衰期和其他关键属性。尽管含有修饰氨基酸（如经过翻译后修饰的残基）的化学空间极大，但实验测量含修饰氨基酸肽的开发性质既昂贵又耗时。 它们通常具有低口服生物利用度和短半衰期，这是由于高清除率和低代谢稳定性造成的。此外，肽类药物可能具有较差的膜透过性。 自然界中的例子表明，内源性肽和蛋白质的特性可以通过翻译后修饰（PTM）进行改变。 在实际治疗应用中，研究人员通过PTM改善肽性质，如增加生物活性和改善代谢稳定性，增加结合亲和力、半衰期以及通过脂肪化和酰化改善组织渗透能力等等。 通过糖基化可以改善生物利用度和稳定性，增强蛋白质-蛋白质相互作用，利用细胞表面的葡萄糖转运蛋白提高细胞渗透性。 尽管已有几种准确的蛋白质和肽溶解度预测器，以及对单个氨基酸的预测器，但目前还没有基于序列的方法可以方便地处理非天然氨基酸。
75510编辑于 2023-12-26 - 来自专栏明星分子
TargetMol天然产物——Cycloheximide（具有抗真菌活性的抗生素）
Cycloheximide（Naramycin A）是一种天然产物，对体内蛋白质合和RNA合成的IC50分别为532.5 nM和2880 nM。 它能够有效阻断真核翻译过程中的延伸阶段，从而抑制整体蛋白质合成，这一特性使其成为测定蛋白质半衰期、翻译调控和相关细胞机制研究的重要实验工具。 它通过结合到核糖体大亚基（60S）上的特定位点，阻止翻译延伸因子介导的mRNA/tRNA易位，使正在进行的肽链延伸停止，从而抑制新蛋白质合成。 经典研究表明，Cycloheximide的作用位置与延伸过程中的translocation紧密相关，并能稳定多聚核糖体状态，是细胞内翻译分析及半衰期测定常用的药物工具。 结果显示，CHX能显著抑制肠上皮细胞蛋白质合成，从而有效阻断乳糜微粒的形成，显著降低经淋巴途径转运的脂质与药物量[2]。 3.2.
27310编辑于 2026-05-09 - 来自专栏DrugOne
mLife | 人工智能破解酶稳定性定向进化中的多个突变位点高效重组问题
DRUGAI 优化酶的热稳定性对于蛋白质科学和工业应用至关重要。目前，通过（半）理性设计和随机诱变方法可以较为准确地设计多个增强酶热稳定性的单点突变。 图1.基于蛋白质语言模型组合突变的策略。整个过程包括四个步骤：(1) 收集数据，(2) 蛋白质语言模型的微调，(3) 在组合序列空间中预测所有突变体，以及 (4) 验证所选突变体。 条形图是指突变体的热稳定性数据，其中蓝色、青色和橙色分别指初始数据集、第一轮和第二轮预测的数据集 其中，最佳突变体13M4包含13个突变位点，与野生型相比，它的活性基本保持不变，在Tm上提高了10.19°C，在58°C下的半衰期增加了约 与野生型相比，最佳突变体13M4的Tm提升了10.19℃，58℃半衰期增加655倍，同时催化活性保持不变。 5.研究强调了将来自蛋白质工程的数据与先进的人工智能模型相结合，可以进一步提升模型的预测性能，从而提升蛋白质工程效率。该策略可以推广应用至多种关键酶分子的进化任务中。
81010编辑于 2025-01-10 - 来自专栏生命科学
科研人必看：多肽、蛋白质、重组蛋白分不清？ 应用场景有哪些？定制如何选？_MedChemExpress (MCE)
Section.01多肽VS蛋白质VS重组蛋白多肽、蛋白质和重组蛋白本质上都是由氨基酸组成的生物大分子，三者的主要区别在于分子大小、折叠结构以及生产方式：弄清区别只是第一步。 在此基础上进一步优化的Semaglutide则采用C18脂肪二酸结合改造，使其半衰期延长至约一周，支持每周一次给药方案。 图3.脂肪酸修饰的生物学价值：延长半衰期、降低免疫原性，细胞内摄取及跨上皮屏障递送[2]。 图6.PDC药物结构示意图[5]。 Section.03重组蛋白定制蛋白质可以分为传统天然蛋白质和重组蛋白两大类。
21500编辑于 2026-07-07 - 来自专栏新智元
Meta打造首个「蛋白质宇宙」全景图！用150亿参数语言模型，预测了6亿+蛋白质结构
利用大型语言模型 ，打造了一个超过6亿个宏基因组结构的数据库，让蛋白质结构预测提速60倍。 Meta在蛋白质结构的探索上又前进了一步！ 这次他们瞄准的是更大的目标领域：宏基因组学。 由于宏基因组学的研究对象无所不包，远远超过了构成动植物生命的蛋白质，可以说是地球上最不为人知的蛋白质。 为此，Meta AI用上了最新的大型语言模型、打造了一个超过6亿个宏基因组结构的数据库，并提供一个API，让科学家轻松检索与工作相关的特定蛋白质结构。 正是这种结构和生物作用的未知性，通过宏基因组学发现的新蛋白质，甚至可以称为蛋白质宇宙的「暗物质」。 近些年，基因测序方面的进步让编目数十亿宏基因组蛋白质序列成为可能。 事实上，借助于这种新的结构预测能力，Meta在短短两周内用一个由大约2000个GPU组成的集群上，预测出了图谱中超过6亿个宏基因组蛋白质的序列。
50840编辑于 2023-01-07 AI 设计多肽：生化研究工具的范式革命
DOI: 10.1021/acs.biochem.6c00138 作者单位： 宾夕法尼亚大学生物工程系 & 计算机与信息科学系（通讯作者：Pranam Chatterjee） 发表期刊： Biochemistry 和线性基序（linear motifs）结合 • 可精确共价连接荧光基团、酶或降解元件 相比抗体的优势： • 化学合成简单，序列完全透明 • 免疫原性风险低 • 合成周期 3–7 天（vs 抗体 3–6 2.4 基于结构的设计范式 基于结构的方法将蛋白质三维空间信息作为设计的核心约束，是最早受益于现代 AI 的多肽设计路线之一。 、溶解性、溶血性 moPPIt 标准氨基酸 MOG-DFM + 位点预测 亲和力、位点特异性、半衰期、溶解性 AReUReDi 标准/SMILES 整流离散流匹配 亲和力、半衰期、溶解性、溶血性 SOAPIA 3.4 可编程蛋白质组编辑：诱导邻近策略 这是全文最具远景性的部分，作者将多肽引导的蛋白质组编辑与 CRISPR 对基因组的影响相提并论： 概念框架 CRISPR 成功的核心在于将靶向（gRNA）与执行
93510编辑于 2026-04-13AI+Drug 文献速递 | 通过少样本学习整合AlphaFold2，预测突变诱导的相对蛋白质-配体结合亲和力变化
研究使用ABL激酶的31个突变体和6种TKI分子构建数据集，并在PDBbind数据库的精炼集上进行验证。结果显示，该方法在预测相对结合亲和力方面，相比基于物理的方法，在排名能力上表现更优。 6. Efficacy 期刊: bioRxiv 链接: https://doi.org/10.1101/2025.03.26.645438 简介: 文章介绍了一种整合深度学习与高效功能筛选的方法，用于设计具有延长半衰期和增强疗效的 实验使用了糖尿病和肥胖小鼠模型等，结果显示，部分设计的GLP-1RAs在体内半衰期显著延长，降糖和减肥效果优于司美格鲁肽。该研究为肽类药物设计提供了新途径，且整个设计到筛选过程可在两周内完成。 模型包含蛋白质序列编码、多层图卷积网络蛋白质表示和蛋白质卷积三个模块。
44710编辑于 2026-01-08- 来自专栏生信宝典
百度出品，Nature重磅 -- 优化的mRNA设计算法可改善mRNA的稳定性和免疫原性
先前的研究已表明，增加二级结构可延长mRNA的半衰期，再加上选择优化的密码子，可改善蛋白表达。因此，原则上mRNA的设计算法必须优化二级结构稳定性和密码子的使用。 在针对COVID-19 和 水痘带状疱疹病毒（varicella-zoster virus）mRNA疫苗，与密码子优化的基准算法相比，LinearDesign大幅度提高了mRNA的半衰期和蛋白的表达，显著增加了抗体的滴度 具有最低MFE的序列A显示出最慢的降解速率，其半衰期（T1/2）分别为10 mM和20 mM Mg2+缓冲液中的20.0小时和12.6小时（图4c和扩展数据图5）。 该研究的4条序列（A,C,H和BNT）中，与BNT mRNA相比，序列A和C的降解速率显著降低（扩展数据图6）。值得注意的是,BNT和序列H具有非常相近的MFE和CAI（图4a）且具备相似的半衰期。 最后，我们在C57BL/6小鼠中评估了VZV mRNA的免疫原性。
1.3K20编辑于 2023-08-30 - 来自专栏生命科学
同位素的物理性质及蛋白质组学应用 | MedChemExpress
同位素类产品，根据其稳定性和放射性的物理性质，可以分为以下两种： 稳定同位素 (Stable isotope)：是指化学元素中，不发生放射性衰变或不易发生放射性衰变的同位素，稳定同位素即使会发生衰变，因半衰期太长而无法测量出 Marijn Veerman 等人，用 100 ng/mL 的含氘同位素 (afatinib-d6, crizotinib -d5 and erlotinib-d6) 产品做内标，仅在 5 分钟时间就可以测定人血浆中所有化合物 ■ 蛋白质组学 (Proteomics) 在许多疾病的发展进程中(如癌症)，常伴随着某些蛋白质的表达异常。 蛋白质组学就是把一个基因组表达的全部蛋白质或一个复杂的混合体系中所有的蛋白质进行精确的定量和鉴定。稳定同位素标记的方法，可以量化样品中的蛋白质浓度差异。 Calcitriol D6 Calcitriol D6 是骨化三醇的含 Deuterium 形式，氘代物。
68910编辑于 2023-03-07 多肽药物干货：合成技术与修饰方法详解 | 皓元医药
PART 01 多肽药物定义多肽是由多个氨基酸通过肽键连接而形成的一类化合物，通常由2-50个氨基酸分子组成，其连接方式与蛋白质相同，对应分子量在10,000 dalt以内，其广泛参与和调节机体内各系统 多肽药物由现代生物或化学技术合成，是一类介于大分子蛋白质药物和小分子化学药物之间的具有调节细胞生物功能的药物，可用于疾病的预防、诊断及治疗。详细可见下表中的属性对比。 表1 多肽药物与传统小分子化药和蛋白质药物的比较PART 03 多肽药物的合成方法及特点多肽药物合成一般有生物合成法和化学合成法。其中化学合成法中的固相合成法是目前多肽药物的主流方法。 此外，通过多种结构修饰手段，可调控肽类的药代动力学特性，包括吸收、半衰期、代谢和生物利用度。
1.2K10编辑于 2025-08-18AbMole小课堂丨Emetine（吐根碱）：从蛋白合成“冻结”到抑制病毒、肿瘤的高效分子工具
这种高效的抑制特性，使研究人员能够在特定时间点“冻结”细胞的蛋白合成状态，从而用于分析特定蛋白的半衰期、研究其对细胞的影响，或分析依赖于该蛋白的信号转导通路。 其次，Emetine还可通过干扰宿主细胞的蛋白质合成，抑制病毒基因的翻译过程。Emetine还能够积累在溶酶体中，干扰后者的功能，从而抑制病毒的进入和复制。 Emetine的处理可迅速耗竭其内部关键的短半衰期蛋白，如参与细胞骨架动态组装、胞吞作用及能量代谢的酶系，从而导致其运动能力丧失、形态异常并最终引发程序性细胞死亡[4]。 例如在鸡传染性支气管炎病毒（IBV）感染模型中，Emetine降低病毒RNA和蛋白水平，保护鸡胚胎免于致死性感染[6]。 例如有文献评估了几种转录和翻译抑制剂对大鼠肝细胞线粒体RNA和蛋白质合成的影响，发现只有Emetine能直接作用于线粒体，实现线粒体蛋白质合成的抑制，为研究线粒体转录和翻译机制提供了工具[11]。
53610编辑于 2025-11-11- 来自专栏生信技能树
蛋白质组学第6期 搜库软件之 MaxQuant 结果数据介绍
我们要做的LFQ定量，应该是每一种细胞的6个raw文件（3个对照+3个实验）进行定量。 也就是说应该输出两个combined的文件，且每个proteinGroup 里有6列定量的信息，也就是每个样本都会有一个定量信息。实验设计要重新设置。 三. img 1）细胞一：OVCA429 点击Maxquant 打开一个窗口，先导入第一种细胞的6个样本，命名实验为每个样本的名字，这样最后定量的结果会输出每个样本的定量信息。 ? 四 输出结果基本认识 summary 包含了6个样本分别的参数 一级谱图数 二级谱图数 鉴定谱图数等信息。 ? img ? img proGroups 这里包含了最重要的蛋白定量信息 ? ?
23.8K1912发布于 2019-08-06 - 来自专栏智药邦
AlphaFold新竞争对手出现，ESMFold预测了6亿种蛋白质结构
2022年7月，DeepMind声称AlphaFold已经确定了地球上几乎所有已知生物体中大约2亿种蛋白质的结构。如今，另一家科技巨头也加入了蛋白质结构预测的“军备竞赛”。 据Nature最新新闻报道，Meta（前身为Facebook）的研究人员开发了一种蛋白质结构预测模型ESMFold，预测了来自细菌、病毒和其他尚未表征的微生物的约6亿种蛋白质的结构。 用ESMFold进行单序列结构预测的比较 ESMFold的优势之一是它提供了比现有原子分辨率结构预测方法更快的预测速度，这在某种程度上使它能够弥补包含数十亿序列的蛋白质序列数据库的快速增长与蛋白质结构和功能数据库的缓慢发展之间的差距 绝大多数编码潜在蛋白质的DNA条目来自从未培养过且科学未知的生物体。 总的来说，Meta团队预测了超过6.17亿种蛋白质的结构。 Meta AI蛋白质团队的研究负责人Alexander Rives说，“这些是我们最不了解的结构，这些是非常神秘的蛋白质。我认为它们提供了深入了解生物学的潜力。”
1.2K10编辑于 2022-11-16 - 来自专栏全栈开发工程师
【SQL必知必会】002-基础篇：了解SQL：一门半衰期很长的语言
【SQL必知必会】002-基础篇：了解SQL：一门半衰期很长的语言 一、概述 SQL 语言是最具有中台能力的语言！ 二、半衰期很长的 SQL 1974 年，IBM 研究员发布了一篇揭开数据库技术的论文《SEQUEL：一门结构化的英语查询语言》，直到今天这门结构化的查询语言并没有太大的变化，相比于其他语言，SQL 的半衰期可以说是非常长了 示例： SELECT name, hp_max FROM heros WHERE role_main = '战士' 五、价值衡量 SQL 语言 SQL 的价值在于通用性强（市场需求普遍），半衰期长（一次学习终身受用
41200编辑于 2025-01-06 - 来自专栏DrugOne
Science | 基因组—蛋白质组映射揭示自然变异对蛋白质多样性与适应性的驱动作用
通过整合基因组测序、转录组分析与定量蛋白质组学数据，研究人员揭示了数千个自然变异如何影响蛋白质丰度与结构变化，并识别出多个受自然选择调控的代谢与信号通路。 结果显示，基因组差异不仅影响蛋白质表达量，还通过翻译效率、蛋白稳定性与复合物组装等机制塑造蛋白质组的多样性。 所有数据经过标准化与质量控制后，用线性混合模型解析变异对蛋白质丰度的贡献，构建了 变异—转录—蛋白质 三层关联网络。 结果显示，变异可影响核糖体结合位点结构、mRNA二级结构及翻译起始速率；同时，也可能改变蛋白质稳定性与泛素化信号，从而影响半衰期。这些机制协同作用，形成自然变异到蛋白质丰度变化的量化路径。 从基因组到蛋白质组再到适应性的系统框架 研究人员构建了“基因组—蛋白质组—表型”整合模型。
35720编辑于 2025-10-14
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