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基于活性探针策略的Bromodomain蛋白质功能研究
其功能失调与癌症、自身免疫性疾病及炎症等多种病理过程密切相关。 因此，开发能够特异性识别和标记Bromodomain蛋白的研究工具，对于深入解析其生物学功能、筛选调节剂及发现新的药物靶点具有重大科学意义。 然而，该家族成员通常缺乏催化活性，其配体结合口袋中也缺乏易于反应的氨基酸残基，这为设计高选择性、高活性的化学探针带来了显著挑战。 四、EpigeneousBromodomain试剂盒在探针开发与研究中的应用EpigeneousBromodomain试剂盒为基于活性探针的Bromodomain功能研究提供了一个集成化、标准化的解决方案 ：1.探针活性筛选与优化：提供标准化的蛋白孵育与质谱前处理流程，可高通量筛选和评估不同结构探针的共价标记效率与选择性。
9910编辑于 2026-01-19【辰辉创聚生物】大肠杆菌蛋白表达纯化|原核蛋白表达|蛋白功能活性表达|原核表达系统
然而，该系统在复杂翻译后修饰、蛋白折叠和功能性表达方面仍存在一定挑战，因此如何实现高效的蛋白功能活性表达成为研究焦点。 优化策略：提高蛋白可溶性与功能活性表达高表达量带来的常见问题是目的蛋白易形成包涵体，影响后续功能性回收。文献提出多项优化策略，助力蛋白功能活性表达：1. 融合标签增强溶出与纯化便捷将目标蛋白与MBP、GST、SUMO、HaloTag等融合，可以提升表达可溶性并兼具亲和纯化便捷性，便于实现蛋白功能活性表达。 表达功能活性蛋白典型案例解析例如一项针对E. coli YhbO蛋白的研究：该蛋白 在BL21(DE3)中使用T7启动子诱导表达，以DEAE离子交换层析联合羟基磷灰石层析实现纯化，最终获得多寡聚状态下纯化蛋白 通过对宿主菌株、载体构建、表达条件及融合标签的系统优化，可以有效提高原核蛋白表达的成功率，并在很大程度上实现目标蛋白的功能活性表达。
47710编辑于 2025-09-01- 来自专栏生物信息学、python、R、linux
metaVIPER||识别单细胞中的蛋白活性
相比之下，使用质谱等技术在蛋白质组范围内测量蛋白质表达的技术还存在一些问题，如只覆盖了部分蛋白质，需要大量的组织，并且无法直接捕获蛋白质活性等。 为了解决这个问题，该作者开发了一个根据基因表达推断蛋白表达的方法——VIPER，通过对富集的调节子（Regulon）分析对蛋白质活性进行虚拟推断，可以根据基因表达数据，在单个样本的基础上对蛋白质活性进行计算推断 它使用给定蛋白质最直接受到调节的基因表达，例如 转录因子（TF），作为其活性的依据。
2.3K10发布于 2020-11-12 - 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。 最后点击submit 结果展示 对于功能的预测。数据库也是按照GO分析的分析分成了：分子功能(MF)，生物学过程(BP)以及细胞组分(CC)。对于每一个预测的结果。也根据不同的得分加上了不同的颜色。 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 - 来自专栏空间转录组数据分析
单细胞数据分析之蛋白活性推断篇
今天我们来分享一个关于蛋白活性推断的内容，最近一段时间因为一篇文章的发表，运用基因表达来推断蛋白活性，文章在Single-cell protein activity analysis identifies 它利用最直接受特定蛋白质调控的基因表达，如转录因子(TF)的靶标，作为其活性的准确推断手段。 (即多个样本中的多个mRNA)转换为蛋白质活性矩阵，表示每个样本中每个蛋白质的相对活性。 对于VIPER推断出来的蛋白活性数据，VIPER包中的ViperSimilarity函数计算出的distance metric被用于计算silhouette score。 推断出最终的VIPER矩阵（蛋白活性矩阵），就可以对细胞重新进行clustering。
2K30编辑于 2023-03-18 - 来自专栏脑电信号科研科普
PNAS:婴儿早期的大脑功能灵活性
使用滑动窗口方法，MR衍生的神经灵活性，一个定量测量大脑区域在给定的时间内从一个功能模块转变到另一个功能模块的频率，被用来评估早期婴儿时期神经灵活性的出现。 具体来说，他们推导出了一个他们称之为功能灵活性的标准化参数，该参数量化了节点(大脑区域)从一个功能模块转向另一个功能模块的频率。他们报告说，在学习一项新的运动技能时，功能灵活性先增加后降低。 此外，功能灵活性的定义，评估大脑区域改变其功能角色的频率(即，从一个功能模块改变到另一个功能模块)，类似于认知灵活性的经典定义，或者是一个人能够有选择地在心理过程之间切换，以对环境刺激做出适当反应的准备程度 为了更好地反映功能灵活性的神经基础，并将其与认知灵活性区分开来，本文用神经灵活性来表示rsfmri衍生的功能灵活性。 我们进一步假设，高阶脑功能网络的神经灵活性轨迹会比基础脑功能网络表现出更快的神经灵活性增长速度。最后，我们假设婴儿早期的神经灵活性可以预测婴儿后期的行为能力。
40930编辑于 2022-06-05 - 来自专栏医学数据库百科
突变对蛋白功能影响预测
基因突变对于基因功能的影响是多种多样的。有的突变会改变蛋白的功能，这类改变蛋白功能的突变对于整个基因而言则更加重要一些。我们在肿瘤治疗当中，有的药物是基因蛋白功能起作用的。 如果因为蛋白功能的改变其药物可能就发挥不出原有的作用了。因此了解突变对于蛋白功能是否有影响对于肿瘤的治疗方面还是十分有帮助的。 我们需要相关的突变数据 影响的区域: 分为变构位点和功能性位点两个部分 ? 工作ID 在每个分析开始之前，我们都需要命名一个数据的ID。 影响的区域 我们在进行3D蛋白绘图的时候，可以选择映射区域。这个数据库提供了两种映射的选项，分别是: 变构位点(Allosteric Site)以及功能位点(Functional Site)。 图片结果 通过一个热图和一个散点图展示了驱动突变的功能和得分。 ? 结果下载 网站也提供了下载的功能 ? 数据库总结 基因的突变如果影响蛋白功能的话，其实就相当于把一个蛋白变成了另外一个蛋白。
2.3K20发布于 2020-06-01 - 来自专栏DrugOne
NeurIPS 2025 | UniZyme：融合活性位点知识的统一蛋白酶切位点预测模型
TAILab近年来积极探索AI驱动的分子建模、蛋白质结构表征和功能预测等前沿方向。 研究动机与问题 蛋白酶切是蛋白质加工、信号转导、免疫反应等中枢环节。 活性位点辅助任务：以活性位点预测作为辅助任务进行大规模预训练，并在主任务联合优化，提高酶的功能表征。 跨类型扩展：现阶段聚焦于蛋白水解酶，未来可扩展至更多酶类与不同反应类型，推动更广泛的蛋白功能预测。 Protap覆盖了五大应用场景：其中包括两类专业化任务（蛋白酶催化的切割位点预测、基于PROTAC的靶向蛋白降解）以及三类通用任务（蛋白–配体相互作用预测、蛋白功能预测、突变效应预测）。 未来，我们将在蛋白质工程、药物设计、功能预测等方向持续深入，探索更多具有可解释性、鲁棒性和跨任务泛化能力的AI方法。
25510编辑于 2025-10-14 - 来自专栏大数据文摘
AI能通过快速挑选活性蛋白质，加速药物开发过程
大数据文摘出品 编译：张大笔茹 瑞典查尔默斯理工大学的研究人员最近研究发现，人工智能现在能够挑选出新的、具有功能活性的蛋白质。 从计算机设计到获取活性蛋白仅需几周时间 当前的蛋白质工程方法依赖于将随机突变引入蛋白质序列。然而，每引入一个额外的随机突变，蛋白质活性就会下降。 但是现在有了一种基于AI的方法，可以在短短几周内从计算机设计过渡到筛选出活性蛋白。 Chalmers研究人员的最新结果最近发表在《自然机器智能》杂志上，代表了合成蛋白质领域的一项突破。 从本质上讲，AI是通过研究大量来自经过深入研究的蛋白质的数据，并基于这些数据创建新的蛋白质。 同时，AI的另一部分功能是弄清楚合成蛋白是否有活性。 但是在本研究中，用于产生可以对其功能进行测试的、具有类似自然主义的物理特性的高度多样化的蛋白质变体。 我们日常生活中广泛使用的蛋白质并不总是完全天然的，有的是通过合成生物学和蛋白质工程技术制成的。
42050发布于 2021-04-14 - 来自专栏DrugAI
Biotechnol | 蛋白语言模型助力超活性转座酶的发现与设计
然而，天然转座酶在活性、特异性和宿主兼容性方面存在局限。研究人员结合高通量实验筛选与蛋白语言模型设计，发现并优化了一系列超活性的转座酶。 传统的蛋白质工程方法依赖结构信息与定向进化，但效率有限。随着蛋白语言模型的发展，研究人员能够基于大规模序列数据捕捉蛋白功能相关模式，从而加速酶的设计与优化。 本研究提出的结合策略，为发现和改造功能强大的转座酶提供了新途径。 方法 研究人员建立了一个系统框架，结合高通量筛选实验与蛋白语言模型驱动的序列设计。 所有候选转座酶均在哺乳动物细胞中进行了功能验证，包括转座效率测定、整合位点偏好性分析及细胞毒性评估。最终，研究人员利用迭代设计-实验验证的闭环流程，筛选并优化出高活性变体。 超活性变体的功能验证 优化后的转座酶在多种人类细胞系中均表现出高水平的基因插入效率，且未观察到明显的细胞毒性。此外，整合位点分析表明，这些新型变体保持了良好的靶向特性，没有引入额外的基因组安全隐患。
12420编辑于 2026-01-06 - 来自专栏DrugScience
【蛋白设计】Anchor extension:一种结构导向方法设计靶向酶活性位点环肽
成功设计出高活性的环肽结合剂。 并使用该方法设计出针对组蛋白去乙酰化酶(HDAC2和HDAC6) 设计了IC50为9.1nM以及4.4nM的两个高活性环肽分子，相对原始的化合物分子活性提高了近1000倍。 基于多肽文库的肽发现方法已被用于获得以高亲和力结合到蛋白质界面的分子。 基于结构的多肽结合剂的设计更加具有挑战性，目前的大多数方法首先需要有目标蛋白和结合蛋白的共晶结构，然后截取结合蛋白上对结合稳定性贡献较大的片段，有些工作会继续进行后续的序列优化来增强结合强度，最后得到结合强度较高的多肽结构 此外，大多数蛋白质-蛋白质相互作用涉及相当大的埋藏表面积，设计好的多肽只能跨越该表面的一部分，因此结合能力会减弱。
1.2K50发布于 2021-09-22 - 来自专栏UniPro
UniPro近期升级功能盘点：兼顾灵活性与易用性
作为软件的设计者，如何平衡易用性和灵活性是一个无法回避的问题，作为吸引用户使用来说，易用性是首要考虑的问题，界面简洁，流程清晰，才能对用户友好，最大限度降低迁移成本；而灵活性，是在用户使用软件中针对自身的业务需求 在软件产品实现灵活性提升时，也对用户提出了一定的IT能力要求，这也是与易用性相悖的一点。 国内主流的项目管理软件UniPro，以低代码、AI等互联网先进技术为核心，聚焦企业客户在研发类项目管理中的实际需求，近期UniPro根据一线用户的反馈，陆续推出了一系列兼顾易用性和灵活性的功能升级，具体如下 灵活性：父任务灵活移动UniPro新推出移动父任务功能，实现子任务与父任务的“双双自由”。 UniPro基于低代码的灵活易用思想，研发出项目间的可移动功能。
47440编辑于 2022-09-27 - 来自专栏Y大宽
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。 2 分子进化角度，来自不同种属生物体的同一功能的蛋白质，进化位置距离 越近，那么他们一级结构的差别越小。 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。 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
6.3K42发布于 2019-03-05 - 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 100-300个氨基酸残基组成，有特定的空间构象，并有不同的生物功能。 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。
3.1K00发布于 2019-03-04 . | 序列展示技术构建大规模序列–活性数据集以实现快速蛋白进化
该方法通过将蛋白变体的功能活性编码为相邻DNA条形码的突变频率，实现了对单个变体活性的高通量定量测量。 当蛋白执行其生物功能时，会通过碱基编辑系统在条形码区域引入突变。突变的频率与蛋白活性直接相关，从而实现“活性记录”。 在此基础上，研究人员进一步引入蛋白语言模型，对这些数据进行建模，从而构建蛋白活性景观，并预测未测变体的功能表现。 实验结果表明，该平台能够在一次实验中生成高分辨率的序列–活性数据，并覆盖从低活性到高活性的完整功能空间。这一点对于构建全面的蛋白活性景观至关重要。 大规模数据揭示蛋白功能景观 基于大规模测序数据，研究人员构建了SlugCas9的完整序列–活性数据集。 该数据集不仅包含高活性变体，还涵盖大量中低活性变体，从而提供了对蛋白功能空间的全面描述。
12810编辑于 2026-04-13Furin蛋白酶切位点在SARS-CoV-2刺突蛋白功能中的作用机制研究
二、Furin蛋白酶（PCSK3）及其纯化蛋白在研究中的应用价值为深入探究该切割位点的功能，获取高纯度、高活性的Furin蛋白酶（PCSK3）至关重要。 2.酶动力学研究：定量分析酶切反应的动力学参数（如Km、Kcat），评估不同刺突蛋白变异体作为底物的差异。3.抑制剂筛选平台：作为靶点蛋白，用于高通量筛选或评估潜在Furin蛋白酶抑制剂的活性与效能。 2.无外源蛋白酶条件下的作用：在不存在外源性蛋白酶（如胰蛋白酶）的细胞-细胞融合模型中，具有功能性Furin切割位点的刺突蛋白展现出更强的介导膜融合能力。 这支持了Furin切割在特定条件下，能够促进刺突蛋白的活化，进而增强其膜融合功能。 3.存在外源蛋白酶条件下的功能冗余：当实验体系中存在外源性胰蛋白酶样蛋白酶时，缺乏Furin切割位点的刺突蛋白突变体同样能够被有效活化，并介导高效的膜融合，其效果呈酶浓度依赖性。
12510编辑于 2026-01-26- 来自专栏智药邦
Brief Bioinform｜iAMPCN：识别抗菌肽功能活性的深度学习方法
作者采用了如下策略来构建每个功能类型的训练和独立测试数据集：从49115个经过实验验证的AMP序列中收集了每种功能活性的阳性和阴性样本。 对于抗菌肽各种功能活性的预测，iAMPCN在大多数指标上超越了现有方法。 （注：以下列出抗细菌（Antibacterial）、抗真菌（Antifungal）、抗病毒（Antiviral）、抗癌（Anticancer）这四种功能活性的预测，其他功能活性的预测结果详见原文） 统计学上认为 图2 案例分析 总结 准确鉴定抗菌肽及其功能活性对功能肽的设计和抗菌治疗的发展至关重要。本研究开发了一个新的基于卷积神经网络的框架iAMPCN，以准确识别AMP的功能活动。 综上所述，可以预计iAMPCN将成为识别AMP及其功能活动的实用方法。在未来的工作中，作者将专注于解决标签不平衡问题，以进一步提高模型预测AMP功能活性的性能。
94810编辑于 2024-03-05 - 来自专栏玖叁叁
kubernetes存活性探针
一、Kubernetes存活性探针的概述在Kubernetes中，存活性探针（Liveness Probe）是一个容器级别的健康检查机制，它用于确定容器是否处于活动状态。 这使得存活性探针成为确保容器运行的重要工具，帮助用户保持应用程序的高可用性。 Kubernetes支持以下三种类型的存活性探针：HTTP 存活性探针 HTTP 存活性探针通过向容器发送HTTP GET请求并检查其响应代码来确定容器是否处于活动状态。 TCP 存活性探针 TCP 存活性探针通过检查容器的TCP套接字来确定容器是否处于活动状态。如果容器中的应用程序正在使用TCP套接字并接受传入的连接请求，则Kubernetes将认为该容器是活动的。 Exec 存活性探针 Exec 存活性探针通过在容器中运行命令并检查其退出代码来确定容器是否处于活动状态。
1.2K21编辑于 2023-04-29 - 来自专栏智药邦
Science｜利用深度学习设计蛋白质功能位点
蛋白质设计在寻找能折叠成所需构象的序列方面取得了成功，但设计功能性蛋白质仍然具有挑战性。 摘要 蛋白质的结合和催化功能通常由整个蛋白质结构保持的少量功能残基介导。在这里，我们描述了用于搭建此类功能位点的深度学习方法，该方法无需预先指定骨架的折叠或二级结构。 前言 蛋白质的生化功能往往是由构成功能位点的残基子集来完成的，例如，酶的活性位点或蛋白质或小分子结合位点，因此，具有新功能的蛋白质的设计可以分为两个步骤。 其中第一步是确定能产生所需活性的功能位点的几何形状和氨基酸特性。 在此，我们重点讨论第二步：给出一个来自任何来源的功能位点描述，设计一个氨基酸序列，使其折叠成一个包含该位点的三维结构。 更关键的是，我们通过实验评估了这些设计的蛋白质的活性。 图2. 表位骨架和receptor traps的设计 图3. 金属结合的设计 图4. 酶活性位点的计算设计 图5.
88830编辑于 2022-11-16 - 来自专栏Super 前端
JavaScript灵活性
一提及JavaScript，大家都会想到其基于对象、简单、跨平台，然而其灵活性也值得大家津津乐道的！
45531发布于 2019-08-15
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