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肥胖和糖尿病中的元蛋白质组学方法和途径调节：叙事评论
1土壤，植物和食品科学系，阿尔多·莫罗大学（Aldo Moro University），巴里（Aldo Moro University），通过G. Amendola 165/A，意大利Bari 70126； a.porrelli5@studenti.uniba.it（A.P.）; mirco.vacca@uniba.it（M.V.）; maria.deangelis@uniba.it（M.D.A。）2 Inrae，UNH，代谢探索平台，Metabohub Clermont，Clermont Auvergne University，F-63000 Clermont-Ferrand，法国； blandine.comte@inrae.fr（B.C.）; Estelle.pujos-guillot@inrae.fr（E.P.-G.）3 MaxDelbrück分子医学中心在Helmholtz Association（MDC），分子流行病学研究小组，13125，德国柏林，13125； katharina.nimptsch@mdc-berlin.de（K.N.）; mariona.pinartgilberga@mdc-berlin.de（M.P.）; tobias.pischon@mdc-berlin.de（t.p。）4Charité -UniversitätsmedizinBerlin，FreeieUniversität的公司成员，柏林汉堡大学，伯林，柏林，10117，柏林，柏林，5117，德国柏林市中心（德国）心血管研究中心（DZHK）（DZHK），伯林伙伴Site，10785 Berlin，DELBANK CENICATIN （MDC），13125德国柏林7 Biobank核心设施，柏林卫生研究院，埃利弗斯蒂尼辛德斯美森柏林，柏林，10178，德国柏林 *通信：francesco.calabrese@uniba.it
通过多目标优化的蛋白质序列设计的整合方法
图1。进化多目标优化为多层设计提供了合适的框架。在这项工作中，我们研究了如何通过多物镜优化方法将机器学习模型（例如PMPNN，AlphaFold2/af2rank和ESM-1V）直接集成到蛋白质序列设计中，称为非主体分类遗传算法II（NSGA-II）。左：首先，通过突变操作员提出了新的设计候选。在这里，该操作员由ESM-1V组成，ESM-1V用于对残基位置进行排列，以及用于重新设计最小Nativelike-NativelikeTose的ProteinMPNN（PMPNN）。中间：然后使用源自AlphaFold2和PMPNN置信度指标的目标函数对设计候选者进行评分。右：最后，得分的候选人被分类为连续的帕累托阵线（这里编号为F1至F5），NSGA-II从最佳战线中选择了最佳战线的候选人。为了证明该框架的有效性，我们对RFAH的多层设计问题进行了深入的分析，RFAH是一种小的折叠式蛋白质，其C末端结构域可以在全-αRFAHα状态和全βrfahβ状态之间互连。在中间面板的两个RFAH状态的卡通表示中，以绿色表示可设计的位置（残基119至154）；请注意，N端结构域在RFAHβ态的带状表示中未显示（请参见方法）。
血小板EVS包含参与蛋白质加工的活性蛋白酶体，以通过MHC-I分子
Genevieve Marcoux（瑞典隆德大学）AudréeLaroche（加拿大Chu deQuébec）Stephan Hasse（加拿大Chu deQuébec）Marie Bellio（加拿大Chu deQuébec，加拿大）魁北克） Zufferey（Quebec -Quebec-加拿大拉瓦尔大学）TaniaLévesque（加拿大微生物学和免疫学系）Johan Rebetz（瑞典实验室医学）Johan Rebetz（Annie Karakeussian） （加拿大蒙特利尔大学研究中心）Sylvain Bourgoin（加拿大魁北克大学医院中心研究中心）HindHindHindHindHindHindHindhindite Jean Monnet-Universite de Lyon，Fabrice de Lyon，Fabrice Cognasse（Lyon; French of Lyon; French Blass; French Blass; efs）荷兰）约翰·塞姆普尔（瑞典隆德大学）玛丽·乔斯·赫伯特（Marie-JoséeHebert）（加拿大蒙特利尔大学）法国皮雷恩（Paris University Paris是Créteil，Inserm U955加拿大蒙特利尔）Benoit Vingert（法国血液建立）Eric Boilard（Chu de Quebec，加拿大）
血浆蛋白质组学鉴定白血病抑制因子（lif ...
Y. Loriot，A。Marabelle，J.P。Guégan，F.X。 Danlos，B。Besse等人。 等离子体蛋白质组学识别白血病抑制因子（LIF）是免疫检查封闭抗性的新型预测生物标志物。 肿瘤学史，2021，32（11），第1381-1390页。 10.1016/j.annonc.2021.08.1748。 hal- 04633737Y. Loriot，A。Marabelle，J.P。Guégan，F.X。Danlos，B。Besse等人。等离子体蛋白质组学识别白血病抑制因子（LIF）是免疫检查封闭抗性的新型预测生物标志物。肿瘤学史，2021，32（11），第1381-1390页。10.1016/j.annonc.2021.08.1748。hal- 04633737
2023年有关Hupo Human Proteome项目蛋白质组的报告
科学家和决策者之间达成共识，即尽管人们将来减少了温室气体排放，但人类引起的气候变化正在发生，但不可避免地会产生实质性的影响（IPCC 2022）。气候变化的后果在地理上是复杂的，并且在区域和局部尺度上表现出来。为了减少或防止这些结构，我们必须降低排放。此类行动称为缓解策略。但是，气候变化的影响是不可逆转的，当我们遇到这些影响时，我们必须适应新的条件。IPCC（2022）将这些措施描述为必须跨量表起作用并解决气候变化引起的机会和风险的适应策略。迄今为止的缓解反应是有限的，适应策略已获得应对气候变化及其对当地社区的影响的重视（Baker等人2012）。水是一种复杂的资源，不仅支持人类和生态系统的健康，并且对于食品和能源生产和运输服务至关重要，而且还提供文化，美学和娱乐价值（Miller＆Belton 2014）。Khaniya等。 （2021）同意水对于人类的福祉和可持续生态系统的运作至关重要，因此，气候的任何变化都可能对水资源的质量和可用性产生负面影响。 因此，正如Cross＆Latorre（2015）强调的那样，开发必要的响应机制以保护公共卫生和环境很重要。Khaniya等。（2021）同意水对于人类的福祉和可持续生态系统的运作至关重要，因此，气候的任何变化都可能对水资源的质量和可用性产生负面影响。因此，正如Cross＆Latorre（2015）强调的那样，开发必要的响应机制以保护公共卫生和环境很重要。
利用酒精工业废料生物技术生产蛋白质饲料
摘要：本研究致力于开发和实施一种生物技术方法，利用谷物二次产品（即酒精发酵后的残渣和不合格谷物的发酵溶胞产物）生产高蛋白饲料。研究内容包括筛选能够高效处理这些底物的厌氧微生物菌群、优化发酵条件以及开展实验室和中试试验。所得饲料产品具有蛋白质含量高（45-47%）、氨基酸组成均衡（包括必需氨基酸）以及维生素和益生菌等生物活性物质的特点。发酵过程实现了有机成分的高利用率，从而降低了对环境的负面影响。与传统饲料生产方法和替代生物技术方法相比，该技术表现出了竞争优势。研究结果证实，利用二次原料生产高质量且经济实惠的饲料产品具有良好的前景。
转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 -
通过这项最新工作，该团队开发了一种方法来调整现有的大脑解码器，对艰难的方式进行训练，并在观看短暂而无声的视频（例如Pixar Shorts）的同时，在fMRI扫描仪中只有一个小时的培训。研究人员开发了一种转换器算法，该算法学习如何将新人的大脑活动映射到以前用于训练大脑解码器的活动的人的大脑上，从而在与新人的一小部分中导致了类似的解码。
双极和抑郁症中的不同白质纤维密度模式：基于FIXEL的分析的见解
双极（BD）和抑郁症（DD）疾病是严重的精神疾病，会影响社会心理功能，降低生活质量并增加全球数百万全球过早死亡的风险（Ferrari，2022; Greenberg等，2021;Gutiiérrez-Rojas et al。，2020; 2020; 2020; McIntyer et al。，2020）。dd的特征是抑郁症发作（Greenberg等，2021），而BD的特征是抑郁症和躁狂/躁狂发作（McIntyre等，2020）。尽管有明显的临床表现，但在临床实践中准确区分两种疾病仍然具有挑战性，导致至少60％的病例中对躁郁症的初步错误分类，并且平均治疗延迟至少为5年（Dagani等，2017; Drancourt等，2013; Hirschfeld et al。; Hirschfeld et; hirschfeld et al。鉴于诊断不确定性对长期结果的实质影响，对BD和DD之间的神经生物学差异有更深入的了解（Han等，2019； Phillips和Swartz，2014）。
突变的亨廷顿病倒核糖体和抑制亨廷顿病细胞模型中的蛋白质合成
亨廷顿蛋白（MHTT）的聚谷氨酰胺扩展引起了亨廷顿疾病（HD）和神经变性，但这些机制尚不清楚。在这里，我们发现MHTT促进核糖体失速并抑制小鼠HD纹状体神经元细胞中的蛋白质合成。MHTT的耗竭可增强蛋白质的合成并增加核糖体转移的速度，而MHTT直接在体外抑制蛋白质合成。fmrp是核糖体失速的已知调节剂，在HD中上调，但其耗竭对HD细胞中蛋白质合成或核糖体停滞的影响没有明显的影响。我们发现核糖体蛋白质和将核糖体与MHTT翻译的相互作用。高分辨率全球核糖体足迹（核糖表）和mRNA-seq表明，核糖体占用率向5'和3'端的核糖体占用率广泛转移，并且在HD细胞中选定的mRNA靶标上的独特单轴暂停。因此，MHTT阻碍了翻译伸长过程中的核糖体易位，这是一种可用于HD疗法的机械缺陷。
蛋白质结构质量评估的机器和深度学习创新
摘要蛋白质结构在生物医学研究中的重要性，尤其是在药物发现和设计过程中，不可忽视。这些结构的准确性对于确保研究的成功至关重要。然而，蛋白质结构的实验确定是昂贵且耗时的，计算预测并非完美。因此，评估蛋白质模型的质量已成为在进一步探索之前过滤最可靠的选择的至关重要的一步。为了满足这一需求，各种结构生物信息学实验室已经开发了评估模型质量（EMQ）的方法。将机器学习（ML）应用于EMQ已成为最有效的方法之一，这是由CASP挑战的结果证明的，CASP挑战的结果在科学界被广泛认可。本文对近年来开发的基于ML的主要EMQ方法进行了系统分析。我们根据使用的ML技术对这些方法进行分类，并从方法论角度研究它们的相关性。我们还介绍了EMQ的基本面。总体而言，本文旨在作为探索蛋白质质量评估的当前研究的起点，同时讨论这个迅速发展的领域的未来前景。