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【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
病毒基因组约7.4kb，编码产生4个结构蛋白和7个非结构蛋白。这种基因组结构决定了病毒的生命周期和致病特性。在病毒结构中，衣壳蛋白承担着关键功能。VP1蛋白是主要的抗原决定簇，负责受体识别和结合。 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。 这些蛋白的协同作用确保了病毒的有效复制和传播。EV71的生命周期简述附着与内化：病毒通过VP1与宿主细胞膜上的特异性受体结合，通过网格蛋白介导的内存作用进入细胞。
14500编辑于 2025-12-26【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。 在病毒的生命周期中，结构蛋白，尤其是VP1蛋白，构成了病毒衣壳的主要外部架构，是决定病毒血清型特异性和宿主细胞受体结合的关键因子。 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 VP1 重组蛋白作为最重要的抗原蛋白，重组VP1蛋白是EV71科研中的“明星分子”。 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。
23210编辑于 2025-12-18口蹄疫病毒（FMDV）分子结构与重组蛋白技术原理
该多聚蛋白在翻译后经病毒自身编码的蛋白酶（主要为Lpro和3Cpro）切割，形成多个成熟的结构蛋白与非结构蛋白。 从科研角度看，FMDV这种单ORF—多蛋白产物的基因组织形式，使其成为研究病毒蛋白加工、蛋白酶识别序列以及多蛋白协同功能的重要模型体系。二、FMDV结构蛋白的蛋白结构特性1. 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.
22510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。 四、 病毒的生命周期概览理解这些蛋白的功能，需将其置于完整的病毒生命周期背景中：附着与进入：病毒通过VP1“峡谷”区域与宿主细胞表面特异性受体（如CVB使用的柯萨奇-腺病毒受体CAR）结合，触发构象改变
22710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
围绕CV编码的结构蛋白与非结构蛋白，科研领域已建立起成熟的重组蛋白研究体系。 该RNA包含一个开放阅读框，编码一条多聚蛋白，随后经病毒自身蛋白酶切割生成多个成熟功能蛋白。在科研模型中，CV因其基因组结构清晰、蛋白加工路径明确，常被用于研究RNA病毒翻译调控与蛋白酶切割机制。 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。
24510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
四、示例Demo（示例中的代码是不考虑下面说的特殊情况的） 布局文件 <VP1> <VP2> <CustomView/> </VP2> </VP1> 1、控件都不消费 down事件 Log:-Activity :dispatchTouchEvent:调用 Log:-VP1:dispatchTouchEvent:调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent：调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent :dispatchTouchEvent:调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent：调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent：返回：false Log: :dispatchTouchEvent:调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent：调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent：返回：false Log: :dispatchTouchEvent:调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent：调用 Log:-VP1:onInterceptTouchEvent：返回：false Log:
86340发布于 2018-09-14 - 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
这项工作运用深度学习技术来设计高度多样化的腺相关病毒（AAV）衣壳蛋白变异体作为有效的DNA载体以扩大基因疗法的适用范围。另外该方法可以在产生改良病毒载体和蛋白质治疗剂方面发挥潜在作用。 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。 在这项工作中，研究人员将机器学习引导的多样化应用于复杂的多蛋白装配体AAV衣壳，以测试从高通量实验收集的数据能否用于机器学习模型，成功指导功能性和多样化序列变体设计。 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。 该研究为有效的模型指导的深序列空间探索奠定了基础，并为基础生物学和蛋白质工程提供了支持。 参考资料 Bryant, D.H., Bashir, A., Sinai, S. et al.
64720发布于 2021-03-03 【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
该系统因培养快速、成本低廉、表达量高而广泛应用于科研与工业，但其缺乏真核生物的复杂后翻译修饰，且部分蛋白易形成包涵体，需要通过优化表达条件和纯化策略来获得功能性蛋白。 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. 质粒拷贝数与选择标记：高拷贝质粒能提高表达量，但可能增加宿主负担；低拷贝质粒适合对宿主敏感或有毒的目标蛋白。重组蛋白表达纯化策略1. 例如使用携带冷激蛋白promoter的表达载体，在较低温度（如11℃）下诱导，可显著提高可溶表达几率。蛋白表达定制服务1.
62610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 【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。 然而，在高水平表达时，目标蛋白往往以包涵体蛋白形式沉淀，形成不可溶的聚集物。这种现象虽影响生物活性蛋白得率，但其高表达量、易纯化等特性使得包涵体蛋白纯化成为不可忽视的技术路线。 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。 4、伴侣蛋白共表达：如 DnaK–DnaJ–GroEL/ES 蛋白折叠体系，以及过氧化还原系统 DsbA/DsbC 可改善折叠，尤其针对含多二硫键蛋白。 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。
35610编辑于 2025-09-02- 来自专栏DrugOne
用蛋白语言模型改进蛋白复合物预测
本文提出了 ColAttn 方法，该方法利用蛋白质语言模型识别复合物的间相互作用，并进一步结合多序列比对方法来提升结构预测准确性。 1 介绍 现在有许多深度学习模型在计算生物结构。 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。 本文中，作者首次提出了 MSA 配对算法 ColAttn，该算法把蛋白语言模型的输出组合成联合 MSAs 形式，利用 MSA Transformer 中的注意力得分从单链中识别配对同源物。 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
72820编辑于 2022-11-28 - 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。
92710发布于 2020-06-01 【辰辉创聚生物】膜蛋白表达|无细胞蛋白表达|重组蛋白表达生产
高可控性无细胞系统可以精确控制反应条件，如温度、pH、离子强度和底物浓度等，从而优化蛋白质的表达和折叠过程。这种可控性对于膜蛋白等复杂蛋白的表达至关重要。3. 无细胞蛋白表达系统在膜蛋白研究中的应用1. 膜蛋白的表达和纯化膜蛋白由于其疏水性和结构复杂性，传统的细胞表达系统难以高效表达和纯化。 膜蛋白的功能研究无细胞系统能够在体外合成具有功能的膜蛋白，如离子通道、受体和转运蛋白等，为其功能研究提供了便利。通过与膜片钳技术、荧光标记和质谱分析等方法结合，可以深入探讨膜蛋白的功能机制。4. 膜蛋白的药物筛选膜蛋白是许多药物的靶点，如G蛋白偶联受体（GPCR）和离子通道等。无细胞系统能够在体外合成目标膜蛋白，并进行高通量药物筛选，为新药的开发提供了有效的平台。 此外，结合计算模拟和结构生物学技术，也有助于深入探讨膜蛋白的功能机制。无细胞蛋白表达系统作为一种高效、可控和灵活的蛋白合成方法，在膜蛋白研究中具有重要应用价值。
35910编辑于 2025-09-09【辰辉创聚生物】哺乳动物细胞蛋白表达|HEK293蛋白表达|CHO细胞蛋白表达|哺乳蛋白瞬时表达
哺乳动物蛋白表达是指将目标基因导入哺乳动物细胞（如CHO、HEK293等）后，利用其与人类高度相似的转录、翻译及翻译后修饰机制，在细胞内合成并加工目标蛋白的过程。 其优势在于适合快速验证蛋白功能、小规模制备和结构分析。例如，研究者常在 HEK293E 中快速获得融合蛋白或重组受体蛋白，用于体外功能实验。 蛋白表达培养悬浮培养配合优化培养基（如 Expi293 系统），可在一周内获得毫克至克级蛋白产量。4. 磷酸化、乙酰化、甲基化等修饰：调控蛋白功能和定位；4、内质网和高尔基体的质量控制：能降解错误折叠蛋白，保证产物一致性。 哺乳动物细胞蛋白表达系统因其天然的折叠与修饰能力，成为表达结构复杂、功能敏感蛋白的首选平台。
37210编辑于 2025-08-27【辰辉创聚生物】可溶性蛋白表达|大肠杆菌蛋白表达|蛋白表达纯化
然而，由于异源蛋白表达过程中常出现蛋白易聚集成包涵体、降解或表达水平低等问题，导致可溶性表达效率不高。因此，实现重组蛋白在 E. coli 中的可溶表达，是确保后续纯化、结构功能研究与应用的关键。 可溶性蛋白表达的背景与挑战E. coli 表达系统是目前广泛使用的重组蛋白表达平台，具有成熟的遗传工具、可高密度培养、表达速率快、成本低廉等显著优势。 ③．蛋白毒性，对宿主生长造成抑制，影响表达。④．蛋白降解，长时间表达或表达条件不当，宿主蛋白酶作用造成目标蛋白损耗。因此，提升可溶性表达，对科研与产业都具有重要意义。 分泌表达：信号肽与分泌通路应用通过优化信号肽（如 PelB、MalE）引导目标蛋白进入周质空间，减少蛋白酶降解并利于折叠。 可溶性蛋白表达策略与建议流程1.
35110编辑于 2025-09-11【辰辉创聚生物】酵母蛋白表达|酵母表达系统|异源蛋白表达|真核蛋白表达
酵母是真核生物中最常用的异源蛋白表达平台之一。 酵母蛋白表达宿主系统1、酿酒酵母 (S. cerevisiae)作为最早被用于异源蛋白表达的真核宿主，酿酒酵母的遗传背景清晰，分子生物学工具完善，适合基础研究和结构相对简单的蛋白表达。 折叠效率与伴侣蛋白共表达在高水平表达过程中，外源蛋白容易在内质网中错误折叠或聚集，引发内质网应激反应。 为提高蛋白折叠与分泌效率，研究者常采用以下策略：共表达分子伴侣蛋白（如 BiP、PDI），增强折叠能力；诱导内质网未折叠蛋白反应（UPR），提高宿主细胞对折叠负担的耐受性；通过基因工程方式优化宿主的折叠环境 ，使其更适合表达大分子或复杂结构蛋白。
36910编辑于 2025-08-28- 来自专栏DrugAI
Science | 靶向无序蛋白的新一代结合蛋白设计
研究人员提出了一种通用方法，设计可结合无结构蛋白区域的结合蛋白，其侧链能够嵌入互补的结合口袋中。研究人员成功设计了39种结合多种多样无结构靶标的蛋白，其中34种设计的解离常数在百皮摩尔至百纳摩尔之间。 这项研究为解决无结构蛋白和肽的识别难题迈出了关键一步。 自然进化已发展出多种机制来识别无结构蛋白质区域，如抗体、MHC复合物、TPR结构、Armadillo重复蛋白等，但通用的肽识别工程仍面临挑战。 尽管已有研究尝试泛化某些天然蛋白的结合模式，但开发具有全新特异性的结合蛋白仍然困难。 研究人员提出了一种结合物理建模与深度学习的设计策略，先使用Rosetta方法生成多个重复单元结构的蛋白骨架，再通过RFdiffusion方法实现结合口袋的重组与多样化，从而构建能够适配各种序列与构象的结合蛋白模板库 应用示例 蛋白组学富集：设计子可用于富集低丰度蛋白（如WASH复合体、PER2等），对研究信号通路具有价值。 疾病靶点识别：用于识别突变型肽段（如CTN4），在临床质谱检测中具有潜力。
15020编辑于 2026-01-06 - 来自专栏Y大宽
hypothetical protein假设蛋白
这些蛋白质，无论是孤儿还是保守的假设蛋白质，占每个新测序基因组中编码的蛋白质的约20％至40％。 假设蛋白是在基因组分析过程中由基因预测软件产生。 通过把hypothetical protein与已知的家族domains进行比较，可以获得保守结构域，进而可以把这些假设蛋白归类到某一蛋白质家族中，即使它们还没有被体内实验证实。 hypothetical protein的功能也可以通过同源建模进行预测，在这种预测中，假设蛋白要与已知三维结构的蛋白序列进行对齐，并且，通过这种方法，如果结构被预测，那么假设蛋白的功能也可以由计算来确定 此外，注释假设蛋白功能的方法包括通过 结构基因组学方法对这些蛋白进行三维结构确定，理解辅基/金属结合的本质和模式，与已知功能和已注释的可能的催化位点和调节位点的蛋白的折叠相似性等。
3.8K52发布于 2018-09-30 - 来自专栏DrugOne
InstructPLM: 对齐蛋白质语言模型以遵循蛋白结构指令
具体而言，我们提出了一种生成可变长度和多样化蛋白质的方法，以探索和模拟生命的复杂进化，从而扩大蛋白质工程的选择范围。 这些遗传变异为蛋白质工程提供了丰富的蛋白质资源。在蛋白质工程中，一个典型的挑战是蛋白质序列设计，也称为蛋白质反向折叠，它需要找到能够折叠成特定蛋白质主链结构的氨基酸序列。 高度精确的蛋白质序列设计可以生成更有效的酶、改进的基于蛋白质的治疗方法，以及用于工业目的的工程蛋白质，如生物燃料生产和环境修复。 作者提出的模型InstructPLM，采用了一个轻量级的交叉注意力层，将一个固定的蛋白质主链编码器与一个固定的蛋白质语言模型解码器对齐，旨在教授蛋白质语言模型按照蛋白质结构指令设计序列。 模型部分 InstructPLM的整体模型架构由三个部分组成：一个蛋白质语言解码器，一个蛋白质主链编码器，一个蛋白质结构到序列的adapter。
44510编辑于 2024-06-04 - 来自专栏蛋白表达与生物实验技术
无细胞蛋白表达系统的发展：从传统蛋白表达系统到自动化蛋白筛选系统
随着蛋白研究需求不断增加，研究人员需要更快的蛋白表达速度以及更高通量的蛋白筛选能力。 什么是无细胞蛋白表达系统无细胞蛋白表达系统是一种在体外环境中完成蛋白合成的技术。该系统通过提取细胞中的转录翻译组件，在体外重建蛋白合成所需的分子机器。 无细胞蛋白表达系统的优势相比传统细胞蛋白表达系统，无细胞蛋白表达系统具有多个优势。快速表达传统蛋白表达系统通常需要数天时间完成培养和诱导，而无细胞蛋白表达系统可以在数小时内完成蛋白合成。 高通量蛋白筛选在蛋白工程研究中，研究人员往往需要筛选大量蛋白突变体。无细胞蛋白筛选系统能够在微量反应体系中同时表达多个蛋白构建体。 适用于复杂蛋白某些膜蛋白或毒性蛋白在细胞表达系统中难以表达，而无细胞蛋白表达系统可以绕过细胞生长限制。
11410编辑于 2026-03-20
腾讯云开发者
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