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World File Search System残基
生成人工智能：趋势与前景
计算机图形学 AlphaFold 是一个神经网络，它通过将蛋白质结构建模和预测为 3D 空间中的图推理问题来创建高精度的 3D 蛋白质结构 14，其中附近的残基定义图的边缘。对表示被编码为图中的有向边（即残基之间的连接）。 NVIDIA Canvas 应用程序 GauGAN 实时将“海浪拍打海滩上的岩石”等文本短语转换为虚拟风景图像。当添加形容词（如“岩石海滩上的日落”）或将“日落”替换为“下午”或“下雨天”时，模型会立即修改图片。 15 类似地，DALL•E 是 GPT-3 的编译版本，它以文本/图像对为输入，根据用自然语言表达的概念的文本描述生成图像。 16 最新的基于 GDM 的文本到图像生成方法是 DALL•E 2 16,17 和 Imagen 18，它们分别能够生成多样化、高质量的艺术和逼真图像。3D-GAN 创建 3D 形状 19，可以在 3D 空间中操作（几何变换），然后缩小到 2D 图像表示。
DNA 结构 PDB 1BNA 打开 EzMol 开始页 (http:/...
生成显示单个核苷酸的图形。您可以通过在“步骤 5 - 添加、着色或隐藏侧链”中选择橡皮擦来隐藏不需要的残基。指定您选择的核苷酸的名称并标记以下内容：碱基（及其名称）、脱氧核糖、磷酸盐。不要使用序列中的第一个核苷酸（在 5' 端），因为它缺少磷酸盐（本工作表后面将解释）。
P005420-Battery冷却液EV 200-14-EN-LICE MOLY
说明现成的，专门开发的用于间接电池冷却的冷却剂。基于燕麦技术，电导率低。包含通量抑制剂，以防止冷却系统中的通量残基造成的损害。特征是铝，亚铁和非有产金属的出色腐蚀保护。与常规冷却剂不同，通过水解在冷却系统中形成氢。
人类TDP-43的保守区域在结构上类似于膜结合蛋白FARP1和蛋白质伴侣Bag6和Cyp33
1a人类TDP-43（HSTDP-43）的示意图：NTD-氨基末端结构域，NLS-核定位信号，RRM-RNA识别基序，LCR-low复杂性区域；在RRM1中类似PIASE的序列和假定的聚集和RRM2中的纤维化启动序列被证明，并以粉红色显示顺式P225。1B HSTDP-43 NTD结构域与斑马鱼Farp1的Ferm结构域以及Dali产生的人类Bag6的泛素样域。1C的HSTDP-43残基的溶解倾向为绘制的TDP-43序列绘制的脂质结合区域无序；预测的脂质结合区域无序表示为黑色矩形，并根据HSTDP-43氨基酸序列编号。重组的1d噻铁黄素T荧光在37°C或65°C下在胆固醇（C）和磷脂酰胆碱（PC）的情况下在生理温度下或在65°C下在生理温度下或65°C下在生理温度下或65°C下在生理温度下孵育的HSTDP-43构建体和对照样品；误差线表示来自一式三份实验的平均值的标准误差。1E HSTDP-43 RRM1和小鼠TDP-43 RRM2主题达利生成的叠加到HSCYP33 RRM域的3D模型； MMTDP43 RRM2顺式Proline P225标有粉红色的星号。1f欧米茄生成的人，小鼠，鸡肉和鱼Farp1和TDP-43的多个序列比对，以及Zebra Fish Ferm域的二级结构元素相对于多个序列对齐信息的二级结构元素的二级结构元素；白色和黑色钻石分别代表了TDP-43和FARP1中的假定或实验确认的脂质结合残基。1G人和小鼠CYP33 RRM和PPIASE结构域的多个序列对齐，以及人和小鼠TDP-43 RRM1和RRM2基序； HSTDP-43 RRM1或HSCYP33 PPIASE域的二级结构元素的ESPRIPT生成的渲染相对于多个序列比对信息； TDP-43 rrm2中的顺式脯氨酸用粉红色的星号表示，并且在所有排列序列中，粉红色矩形突出显示了该位置。 CYP33参与底物结合的残基用白色球表示，其中一些与肽基prolyl prolyl cis-Trans异构化的HSCYP33残基由黑色球体表示，而催化HSCYP33 S239不包括由于空间限制而包括。
使用Thermo Scientific Cryo-Em和Schrödinger平台的加急基因到药物的方法
图3。左，使用Pharma专用的Thermo Scientific Krios G4 Cryo-Tem高端显微镜具有保证的高通量，可用于迭代结构测定。右，4个代表性残基的细节显示了从EM数据收集和拟合模型中重建的库仑电势。可以看出，数据足以确定大多数侧技术的位置。
Agrecalc Cloud用户指南的土壤碳部分
1。一氧化二氮（N 2 O）在施用合成和有机肥料期间释放出来，通过放牧动物的肥料沉积以及作物残基的分解。2。甲烷（CH 4）是由肥料管理产生的，并且是反刍动物消化过程中肠发酵的副产品。3。二氧化碳（CO 2）是通过燃烧化石燃料生产的能量生产的，嵌入了购买的输入和废物处理中。
抗...
标记标签/抗FLAG系统是一种广泛使用的生化工具，用于蛋白质检测和纯化。抗FLAG M2是针对标志标签的最流行的抗体，因为它的易用性，多功能性和纯形形式或作为珠子结合物。m2结合N末端，C末端和内部标记标签，并且结合是钙独立的，但是Flag-Tag特异性的分子基础和识别尚未解决。在这里，我们提出了与抗FLAG M2的fab中的FLAG肽的原子分辨率（1.17 A）结构，从而揭示了键结合决定簇。八个标志性残基中的五个与副果残基形成了直接相互作用。标志肽与Fab中的复合物采用3 10螺旋形成。这些结构性见解使我们能够合理地在肽和抗体侧引入点突变。我们通过表面等离子体共振进行了测试，这使我们提出了M2抗体的标志标签的较短而又粘合的版本。2024作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecom- mons.org/licenses/4.0/）。
熵和变异性：深度学习的第二种观点
摘要：背景：分析在多序列比对中等效位置上发现的氨基酸类型分布已应用于人类遗传学、蛋白质工程、药物设计、蛋白质结构预测和许多其他领域。这些分析往往围绕在进化等效位置上发现的二十种氨基酸类型的分布测量：多序列比对中的列。常用的测量方法是变异性、平均疏水性或香农熵。其中一种称为熵-变异性分析的技术，顾名思义，将一列中观察到的残基类型的分布简化为两个数字：香农熵和由观察到的残基类型数量定义的变异性。结果：我们应用了一种深度学习、无监督特征提取方法来分析所有人类蛋白质的多序列比对。对 27,835 个人类蛋白质多序列比对训练了自动编码器神经架构，以获得最能描述七百万种变异模式的两个特征。这两个无监督学习的特征与熵和变异性非常相似，表明这些是在降低多序列比对中列中隐藏信息的维数时保留最多信息的投影。
蛋白质 - 蛋白质结合：酪氨酸提供
蛋白质 - 肽和蛋白质 - 蛋白结合物的合成可能很棘手，这是由于带来化学选择性和现场挑战的蛋白质中的多样化化学功能。2生物正交化学的使用已成功克服了其中的一些挑战，但通常需要冗长的合成才能掺入不自然的氨基酸。同时，使用天然蛋白质功能的使用通常仅限于N-或C-termini，或者导致非选择性标记亲核残基（例如半胱氨酸或赖氨酸）。由于这些原因，人们非常有兴趣扩展允许仔细阐述蛋白质体系结构的方法的工具箱。在他们在ACS Central Science发表的最新作品中，由Francis，Doudna和Fellman领导的团队描述了一种耦合两种生物分子的方法，分别含有酪氨酸和半胱氨酸残留物。酶酪氨酸酶用于将暴露于溶剂的酪氨酸残基氧化为正质酮弹性基团。该组随后与硫醇轴承成分反应，从而导致两种底物之间形成新的共价键（图1）。这建立在团队以前在利用原位形成的奎因酮功能的经验上
![arxiv：2503.00289v1 [physics.bio-ph] 2025年3月1日](/simg/8\8a7edae2917ddf2b6be5c2c146c4bc62338cf57a.webp)
arxiv：2503.00289v1 [physics.bio-ph] 2025年3月1日
应用于蛋白质多序列比对（MSA）数据集的最新生成学习模型包括简单且基于可解释的物理的POTTS协方差模型和其他机器学习模型，例如MSA-Transformer（MSA-T）。最佳模型准确地重现了蛋白质内的生物物理约束引起的MSA统计数据，从而提出了哪种功能形成最佳模型的问题。POTTS模型通常是由有效的电位（包括成对残基 - 残基相互作用项）所指出的，但有人建议MSA-T可以捕获由效能电位引起的效应，这些电势包括成对相互作用和隐式相互作用以及MSA中的系统发育结构。在这里，我们比较了POTTS模型和MSA-T的能力，重建了反映复杂生物学序列约束的高阶序列统计。我们发现，模型性能在很大程度上取决于序列之间系统发育关系的处理，这可以诱导MSA中的非生物物理突变协方差。在使用系统发育依赖性的明确校正时，我们发现Potts模型在检测生物物理起源的上皮相互作用方面优于MSA-T。