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【辰辉创聚生物】深度解析：肠道病毒71型（EV71）重组蛋白——科研的关键工具与抗原标准
基因组为单股正链RNA，编码一个多聚蛋白前体，该前体经酶切后产生四个结构蛋白（VP1、VP2、VP3、VP4）和七个非结构蛋白。 VP2蛋白和VP3蛋白同样暴露于病毒表面，与VP1共同构成主要的抗原位点，在病毒组装和稳定性中发挥重要作用。而VP4蛋白位于衣壳内部，与病毒基因组释放有关。 EV71 VP2 与 VP3 重组蛋白VP2和VP3蛋白常与VP1在空间上紧密相邻，共同形成中和性抗原表位。 它们的重组形式：抗原互补：与VP1蛋白联合使用，可以更全面地模拟病毒衣壳的抗原复杂性，用于多表位抗体反应分析或疫苗免疫原性评价。结构研究辅助：作为蛋白支架或辅助组件，用于研究病毒衣壳的组装过程。3. EV71 病毒样颗粒（VLP）虽然VLP并非单一重组蛋白，而是多种结构蛋白（通常包括VP0、VP1、VP3）自组装形成的空壳颗粒，但其制备高度依赖重组蛋白技术。
23410编辑于 2025-12-18【辰辉创聚生物】手足口病主要病原体：肠道病毒EV71结构与重组蛋白研究全解析
VP2和VP3蛋白与VP1共同构成衣壳外表面，而VP4蛋白位于衣壳内侧，与基因组相互作用。病毒表面的"峡谷"结构是其识别宿主细胞受体的关键区域，这一结构特征在感染过程中起着决定性作用。 EV71关键蛋白的功能特性EV71的蛋白系统具有明确的功能分工。结构蛋白不仅提供物理保护，更在感染过程中发挥多重作用。VP1蛋白通过与SCARB2等受体的特异性结合，启动病毒感染过程。 同时，VP1蛋白上的抗原表位是中和抗体的主要作用靶点，这一特性使其成为疫苗研发的核心关注对象。非结构蛋白在病毒复制中扮演重要角色。 2A蛋白酶具有独特的双功能特性，既能切割病毒多聚蛋白，又能抑制宿主蛋白合成。3C蛋白酶作为主要的加工酶，参与病毒蛋白成熟过程。3D蛋白作为RNA聚合酶，是病毒基因组复制的核心执行者。 翻译与多聚蛋白加工：病毒RNA直接作为mRNA，利用宿主核糖体翻译产生多聚蛋白，随即被2A和3C蛋白酶切割成功能蛋白。RNA复制：病毒非结构蛋白诱导细胞内质网膜重组，形成复制细胞器。
15500编辑于 2025-12-26口蹄疫病毒（FMDV）分子结构与重组蛋白技术原理
VP1、VP2、VP3与VP4的空间构型FMDV的病毒衣壳由60个重复的原型结构单元组成，每个单元包含VP1、VP2、VP3和VP4四种结构蛋白。 其中：VP1、VP2、VP3位于衣壳外层，主要呈β折叠主导的桶状结构（β-barrel），是典型的picornavirus衣壳蛋白构型；VP4位于衣壳内侧，与RNA基因组相邻，在病毒装配和稳定性中起辅助作用 VP1蛋白表面暴露程度最高，其G-H loop区域具有高度柔性，是病毒结构中最易发生构象变化的片段之一。这一结构特性使VP1在蛋白互作、抗原识别和构象分析实验中具有代表性意义。2. 科研层面，Lpro常被用于研究病毒蛋白酶的底物特异性和切割动力学。2. 3C蛋白酶与3ABC多结构域组合3C蛋白酶是FMDV蛋白加工体系的核心成员，其结构上兼具蛋白酶活性中心和RNA结合区域。 3ABC是由3A、3B和3C组成的多结构域蛋白，保留了多个功能区段，使其成为研究病毒复制复合体组装的重要模型蛋白。3.
25910编辑于 2025-12-25柯萨奇病毒及其重组蛋白：结构、生命周期与科研工具解析
其衣壳由60个重复的原聚体单元组装而成，每个原聚体包含四种病毒蛋白（Viral Protein，VP）：VP1、VP2、VP3和VP4。 这四种蛋白由一条约7.4kb的单股正链RNA基因组编码的多聚蛋白前体，经病毒蛋白酶切割而成。VP1、VP2、VP3：构成衣壳的外表面，决定了病毒的血清型和抗原性。 这些重组蛋白是研究其生物功能的基石工具。衣壳蛋白（尤其是VP1）：重组表达的VP1蛋白可折叠形成特定的空间构象，模拟其天然状态下的抗原表位。 共表达VP1、VP0（VP2+VP4前体）、VP3可自组装成病毒样颗粒，其在形态和抗原性与真实病毒高度相似，但无感染性，为安全研究病毒组装和免疫识别提供了理想模型。 非结构蛋白酶（2A、3C）：重组表达的2A和3C蛋白酶已成为分子生物学中的常用工具酶。研究者利用其高度特异的切割活性，在构建多基因表达载体或纯化后去除重组蛋白标签等方面具有独特价值。
25010编辑于 2025-12-24【辰辉创聚生物】柯萨奇病毒（Coxsackievirus，CV）的分子结构与重组蛋白技术原理解析
二、柯萨奇病毒结构蛋白的分子结构特点1.VP1、VP2、VP3与VP4的空间构型柯萨奇病毒衣壳由VP1、VP2、VP3和VP4四种结构蛋白构成，每种蛋白在病毒颗粒中以60个拷贝对称排列：VP1：位于衣壳表面 VP1表面的峡谷样结构（canyonregion）是研究病毒受体结合和构象变化的重要结构基础，在蛋白结构分析和体外结合实验中具有高度关注度。 2.3C蛋白酶与多蛋白加工体系3C蛋白酶是CV蛋白成熟加工的核心分子，具有高度保守的折叠方式和底物识别口袋。科研中，3C蛋白常用于研究病毒蛋白酶的结构–功能关系及蛋白切割特异性。 3.RNA依赖的RNA聚合酶3Dpol3D蛋白是CV基因组复制的关键酶分子，其“右手型”三维结构为RNA病毒聚合酶研究中的经典范式。 通过对3D蛋白结构的解析，可在体外体系中研究模板识别和核苷酸延伸原理。
24910编辑于 2025-12-23- 来自专栏用户3030674的专栏
Android事件分发机制详解
ViewGroup是View的子类）; 二、方法功能介绍 1、dispatchTouchEvent事件分发的调度者与指挥者，触发的第一个方法 2、onInterceptTouchEvent，决定是否拦截事件： 3、 :dispatchTouchEvent:调用 Log:-VP1:dispatchTouchEvent:调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent：调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent :dispatchTouchEvent:返回：true Log:-Activity:dispatchTouchEvent:返回：true 3、VP2拦截不消费 Down事件 Log:-Activity: dispatchTouchEvent:调用 Log:-VP1:dispatchTouchEvent:调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent：调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent 3、这两方面，主要是用来解决手势冲突的。 六、小提示 1、如果满足下列条件之一，就会调用onTouchEvent方法。
86440发布于 2018-09-14 - 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,
68410发布于 2019-01-28 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 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。 与自发转变为PostF的野生型F蛋白或早期PreF设计相比，PreF3蛋白具有更高的蛋白稳定性和均一性，能更有效地诱导产生针对关键中和表位的高效抗体。 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。
22910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。 y1,y2,y3): import numpy as np #print(x1,x2,x3,y1,y2,y3) B1, B2, B3 = [x1[0] - x2[0], x1[1] - [1] - y3[1], y1[2] - y3[2]] n2 = [D2 * E3 - E2 * D3, D3 * E1 - E3 * D1, D1 * E2 - E1 * D2] dot_product
3.4K11编辑于 2025-04-08 - 来自专栏智能生信
Nat.Biotechnol. | 机器学习揭示克服基因疗法局限的秘诀
1 介绍 近些年，从头设计蛋白质领域取得了显著进展，但是基于模拟的预测仍然不能很好处理大型天然蛋白质复合物，蛋白质功能的物理相互作用尚不清楚。 为了评估纯数据驱动的多元化方法，作者在二十面体AAV2 VP1蛋白三重对称轴附近生成了合成序列。 为了评估机器学习指导序列设计的不同策略，作者研究了训练集设计和机器学习模型架构的影响。 生成多样序列 对于每个数据集-架构组合，对得分最高的模型选择和模型设计序列进行了合成，来自CNN和RNN模型的模型选择序列在WT的6个突变处显示出接近100％的活力，许多模型设计的野生型突变序列是可行的（图3） 图3神经网络模型在各个位置之间产生更大的多样性 研究人员指出，尽管LR（C1 + R10）模型对每个位置的特定氨基酸都具有强烈的偏好性，但RNN模型却倾向于替代具有相似化学性质的氨基酸，而CNN模型则倾向于在位置之间更具选择性 图4 神经网络在相对于加性模型和LR模型的同等性能水平上产生更大的功能多样性 3 总结 这些多样化策略的成功解决了对具有不同于天然分离物序列的工程化AAV衣壳的迫切需求，证明了即使在有限的训练数据上，数据驱动的模型可以很好地对复杂蛋白质执行
64920发布于 2021-03-03 - 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 【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. 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。 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. 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.
64210编辑于 2025-08-25- 来自专栏编程碎碎念
C语言
这篇博客主要介绍了如何通过对C语言底层，以及指针的掌握，实现对各种简单函数的泛型编码 这是一个普通的数据交换函数，但特殊在它使用泛型的方式实现的： void swap( void *vp1, void *vp2, int size) { char buffer[size]; memcpy(buffer,vp1,vp2,size); memcpy(vp1,vp2,size); memcpy
13K40编辑于 2022-06-23 - 来自专栏DrugIntel
AFsample3：AlphaFold3驱动的蛋白多重构象状态生成与选择
多参数优化的采样系统 为平衡构象质量与计算效率，AFsample3建立了多参数优化的采样体系： 采样规模：针对238个靶标蛋白的测试表明，多数蛋白仅需生成300个模型即可获得高质量交替构象，较AFsample2 构象预测质量显著提升 交替构象优化：28%的靶标蛋白（67/238）的交替构象预测质量实现显著改善（ΔTM>0.1），仅3%（8/238）的目标性能轻微下降，与AF2vanilla、AF3vanilla 跨场景鲁棒性优异 AFsample3在不同构象差异和序列长度的目标蛋白中均表现稳定： 针对构象相似度较高（TM>0.5）的目标蛋白，其交替构象预测准确率提升最为显著； 对于长序列蛋白（序列长度>1000 该协议可直接应用于未知构象蛋白的研究，为孤儿蛋白、新发现蛋白的构象解析提供了可行方案，显著拓展了多构象建模的应用场景。 3. 五、总结 AFsample3作为基于AlphaFold3的增强采样框架，通过创新的MSA随机掩码策略、DiSco无参考筛选协议和多参数优化系统，在多构象蛋白质建模领域实现了技术突破。
21110编辑于 2026-01-27 - 来自专栏DrugOne
AFsample3：AlphaFold3驱动的蛋白多重构象状态生成与选择
多参数优化的采样系统 为平衡构象质量与计算效率，AFsample3建立了多参数优化的采样体系： 采样规模：针对238个靶标蛋白的测试表明，多数蛋白仅需生成300个模型即可获得高质量交替构象，较AFsample2 构象预测质量显著提升 交替构象优化：28%的靶标蛋白（67/238）的交替构象预测质量实现显著改善（ΔTM>0.1），仅3%（8/238）的目标性能轻微下降，与AF2vanilla、AF3vanilla 跨场景鲁棒性优异 AFsample3在不同构象差异和序列长度的目标蛋白中均表现稳定： 针对构象相似度较高（TM>0.5）的目标蛋白，其交替构象预测准确率提升最为显著； 对于长序列蛋白（序列长度>1000 该协议可直接应用于未知构象蛋白的研究，为孤儿蛋白、新发现蛋白的构象解析提供了可行方案，显著拓展了多构象建模的应用场景。 3. 五、总结 AFsample3作为基于AlphaFold3的增强采样框架，通过创新的MSA随机掩码策略、DiSco无参考筛选协议和多参数优化系统，在多构象蛋白质建模领域实现了技术突破。
14710编辑于 2026-01-28 - 来自专栏Y大宽
5️⃣蛋白质的特征信息3:卷曲螺旋预测
序列比对和序列特征分析总目录 卷曲螺旋是蛋白质中的结构motif，其中2-7个α-螺旋像绳索一样缠绕在一起，其中最常见的类型是二聚体和三聚体。 许多卷曲螺旋型蛋白质参与重要的生物学功能，例如基因表达的调节的转录因子。 比如c-Fos和c-jun。
2.8K10发布于 2019-03-04 【辰辉创聚生物】包涵体蛋白纯化|可溶性蛋白表达|大肠杆菌蛋白表达|原核蛋白表达
在生物技术与分子生物学中，原核蛋白表达体系（尤其是大肠杆菌蛋白表达）因操作简便、生长速度快、成本低廉，是获取重组蛋白的重要途径。 因此，在工程过程中，提升可溶性蛋白表达与完善包涵体蛋白的纯化与复性策略，是实现高效、活性蛋白回收的关键。可溶性蛋白表达策略避免目标蛋白形成沉淀、提高可溶性表达是首选路径。 3、使用融合标签（如 MBP、GST、His-tag）：这些标签可增强表达稳定性、促进折叠并便于后续纯化。 通过上述策略，可显著在原核蛋白表达 / 大肠杆菌蛋白表达系统中提升可溶性蛋白表达比率，从而降低进入包涵体途径的蛋白量。包涵体蛋白纯化流程当可溶性表达不足时，包涵体表达成为高产获取目标蛋白的重要替代。 （3）复性（Refolding）溶解后需进行复性，将蛋白恢复至天然构象。缓慢稀释、梯度透析、加入辅因子、氧化还原系统、辅侣蛋白等方式可降低聚集，提升折叠质量。
36710编辑于 2025-09-02- 来自专栏医学数据库百科
蛋白功能预测
我们在遇到一些新的蛋白的时候，经常需要去了解这个蛋白的功能。如果是一个新的还没有功能注释的蛋白，一般数据库就用不了了。这个时候就可以使用 NetGo 来对蛋白的序列进行功能注释了。 ? NetGo基于三重信息来对蛋白序列进行功能预测： 基于已知的功能信息信息(GO数据库) 基于STRING蛋白相互作用数据库进行注释 如果没有互作蛋白的可以进行同源转换进行注释。 数据库评价 对于蛋白功能预测的话，已知的蛋白基本上都已经基于GO预测好了。如果我们研究的是已知常规蛋白的话，其实可以去类似Genecards或NCBI的gene数据库直接看的。 这个数据库更多的可以用于新发现的蛋白的预测，或者说一个基因不同转录本之间的研究，看有没有功能的区别。
92810发布于 2020-06-01 - 来自专栏DrugOne
用蛋白语言模型改进蛋白复合物预测
AlphaFold-Multimer 就提升了蛋白质复合物结构的预测水平，但其准确性依然取决于多序列比对（MSA）结果。 同时，蛋白质语言模型也在不同的工作中被广泛应用，它可以捕捉到序列中的约束和共进化信息。 3 结果 作者从 PDB 中挑选了 801 个相似性最高只有 40%的异质二聚体靶标，利用 AlphaFold-Multimer 来预测复合物结构。 图 3：结构可视化 不同 MSA 方法具有不同的优势，作者任意结合两种方法组合成 10 个模型，取 Top-5 DockQ 平均得分，如图 4 所示，混合策略都显著好于相应的单个策略。 图 6：不同层上 DockQ 得分 4 总结 本文基于预训练蛋白语言模型，探索了一些 MSA 配对算法构建有效间相互作用的效果，这篇文章也是首次将蛋白语言模型用来构造联合 MSA，实验结果证明本文提出的
73320编辑于 2022-11-28 - 来自专栏DrugOne
PNAS | 开发用于优化蛋白质设计的3D模型
该技术使用三维（3D）结构模型来预测分子嵌段的新颖组合如何协同工作以实现所需的效果。 采用的相同方法，只关注知道起作用的蛋白质亚结构。” ? 尽管许多治疗药物是从天然存在的蛋白质中产生的，但自定义领域尚未发展为允许合成蛋白质的广泛开发。开发合成蛋白的障碍中，绝大多数是可能的氨基酸组合。 为了开发一种优化的设计方法，研究小组扫描了包含150,000种已知蛋白质的3D模型的数据库。他们发现蛋白质中经常会出现少量结构模式，并且蛋白质结构中的许多多样性都来自于这些结构单元的组合方式。 新工艺着眼于蛋白质中存在的较大原子块（称为第三基序），以设计功能性蛋白质。这些是反复出现的结构布置，类似于建筑物中的拱门或立柱，可用于设计新颖的蛋白质而无需考虑其原子级组成。 根据研究论文，结果“有力地证明了蛋白质数据库现在已经足够大，可以仅通过使用不相关蛋白质的结构基序实例来设计蛋白质。” ?
87440发布于 2021-01-28
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