- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
【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。
13710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
10010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
62730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。
12210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
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。 由于与天然产物研究相关的数据类型众多，单一的整体数据库不太可能满足天然产物的需求。
76111编辑于 2023-12-09 - 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。
51720编辑于 2023-02-28 - 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。
43110编辑于 2023-02-23 - 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。
36920编辑于 2023-03-15 【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. 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. 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
62310编辑于 2025-08-25. | PepINVENT：基于生成式 AI 的天然与非天然氨基酸肽设计新框架
，能探索包含非天然氨基酸（NNAAs）的广阔化学空间。 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。
22710编辑于 2026-01-08- 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。
18400编辑于 2025-02-02 - 来自专栏大话存储
Scale-Out与全闪存似乎天然配对儿
数据天然带有指纹hash，这也是XtreamIO x2实现重复数据删除的基础。 ?
69910发布于 2019-06-10 - 来自专栏DrugOne
Patterns | 使用天然配对数据改进抗体语言模型
人体的抗体库极其丰富，包含高达1018种独特抗体，远超地球上所有物种的蛋白质总数。这些抗体通过B细胞的体细胞基因重组形成，涉及不同基因片段的组合。 采用仅编码器的架构，以便生成有用的序列嵌入，这些嵌入可用于下游任务，如特异性分类，并与现有的蛋白质和抗体语言模型（LMs）对齐。在模型训练时，唯一使用编解码器训练的显著例外是ProtT5。 对于BALM-paired，作者注意到当掩盖的重链与天然（突变的）轻链配对时，交叉熵损失（CEL）大幅减少（图3B），表明天然配对通过跨链学习提高了模型性能。 BALM-paired认为正确的（突变的）残基在与天然轻链配对时的可能性提高了约4倍（6.7对1.7），并且在与天然（突变的）轻链配对时，考虑不正确但非生发中心的残基的可能性大约提高了两倍（16.7对8.9 在实验中，轻链突变被掩盖并与天然或生发中心回归的重链配对的结果（图3D和3E）更加引人注目：天然配对将正确的（突变的）残基的可能性提高了超过6倍（7.3对1.1）并且在任何非生发中心残基的可能性几乎提高了
34010编辑于 2024-05-13 - 来自专栏生命科学
贯叶连翘及其天然产物的介绍 | MedChemExpress
■ 贯叶连翘来源的天然产物的其他活性 Hyperoside 通过抑制 miR-21 调节心肌细胞活力和炎症来预防败血症相关的心功能障碍；Hypericin 与紫杉醇联用通过激活细胞色素 C 释放依赖途径来增强紫杉醇诱导的 关于贯叶连翘及其天然产物的介绍暂时就到这里了，更多天然产物，请戳~ 相关产品 Hyperforin 一种瞬时受体典型 6 (TRPC6) 通道激活剂；过激活 Ca2+ 传导非选择性典型 TRPC6 通道来调节 Quercetin 激活或抑制许多蛋白质的活性；可激活 SIRT1，也可抑制 PI3K，抑制 PI3Kγ，PI3Kδ，PI3Kβ 的 IC50 分别为 2.4 μM, 3.0 μM, 5.4 μM。 Isoquercetin 天然多酚，具有抗氧化，抗增殖和抗炎特性；具有高生物利用度和低毒性，是预防糖尿病妊娠出生缺陷的有希望的候选药物。
36840编辑于 2023-02-27 - 来自专栏裸机思维
漫谈C变量——天然原子性是怎么回事？
【从理解天然原子性开始】 ---- 通常我们所说的一个内核是8位、16位还是32位并不是指地址总线的宽度，而是ALU操作数的位宽，习惯上又称之为字长。 ，我们称之为天然原子性。 ALU对相同字长数据的处理具有天然原子性。也就是说，16位机对16位数据的处理具有天然原子性；64位机对64位数据的处理具有天然原子性。 当且仅当数据的地址对齐到数据的宽度时，天然原子性才能得到表达。 实际上，很多处理器的的ALU不光对相同字长数据的访问具有天然原子性，对小于这一字长的数据类型也具有天然原子性。
1K20发布于 2020-07-28 - 来自专栏wfaceboss
链表的天然递归结构性质
1、在一个头结点+更小的链表基础上，从更小的链表中删除指定元素，得到一个全新的链表--图中红丝的方块。
50720发布于 2019-04-08 【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。 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。
35310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
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号