Resnet 驱动的瓦山东方蜘蛛毒液腺转录组先导肽的计算机识别结合分子对接和动力学模拟摘要背景： 瓦山东方蜘蛛是一种具有相当生态和科学重要性的毒蜘蛛。其毒液成分复杂且易于采集，是发现天然肽类药物的宝贵资源。传统的湿实验室筛选方法受到实验条件严格、资源消耗高、研究周期长的限制，阻碍了对该蜘蛛毒腺转录组功能肽的高效鉴定。方法：为了解决这些技术瓶颈，本研究开发了一种名为 PepPI-DRN 的新型深度学习模型，用于肽-蛋白质相互作用预测。该模型利用肽和蛋白质的序列和结构特征，集成了残差等变图神经网络、残差一维卷积神经网络和双模态注意力机制。结果：独立测试集的结果表明，与最先进的方法相比，PepPI-
基因组炼金术士的军械库：对蛇毒中基因招募、监管重新布线和进化军备竞赛的全面回顾摘要蛇毒代表了进化创新的一个引人注目的例子，其中祖先的生理基因网络已被选为有效的生化武器。多组学、单细胞基因组学和结构生物信息学的进步促进了从描述性毒素编目到对毒液进化、调节和功能的系统级理解的概念转变。这篇综述整合了基因组、细胞和结构的观点，描述了支持毒液多样化和靶位点共同进化的分子结构。重点放在驱动快速表达可塑性的调节机制上，包括超级增强子活性、转座元件插入、毒腺内的空间异质性和非编码RNA介导的调节。在蛋白质水平上，该综述研究了高变毒素如何与猎物目标进行结构性军备竞赛，以及多毒素复合物的形成、功能协同和分子动力
