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生物制药领域 - 更新 - 2024年9月23日
如果您希望被添加到本出版物的邮件列表中，请通知Natasha Yeung（yeungn@stifel.com）。Past issues: Sep 9, 2024 (Sector Outlook) Aug 12, 2024 (Biotech Market) July 15, 2024 (Halftime Report) July 8, 2024 (Obesity Market Update) June 17, 2024 (Lab Market) June 8, 2024 (Oncology Review) May 27, 2024 (GLP-1's) May 20, 2024 (Returning Capital) May 13, 2024 (Brain, AlphaFold 3) May 6，2024（收益，肥胖）2024年4月29日（日本并购），2024年4月22日，制药定价）（制药定价）2024年4月15日（Pharma in Pharma）2024年4月8日（Buyside）（Buyside）（Buyside）2024年4月1日，2024年3月25日，2024年3月25日（妇女健康）（3月18日）（IMPRA） 4，2024（生物技术就业）2024年2月26日（生物技术策略）2024年2月19日（大药物，自身抗体）2024年2月12日（纤维化，子宫内膜异位症）2024年2月5日（女性严重疾病）
生物制药行业 - 更新 - 2024 年 9 月 9 日
如果您希望加入本出版物的邮件列表，请通知 Natasha Yeung (yeungn@stifel.com)。往期期刊：2024 年 8 月 12 日（生物技术市场）2024 年 7 月 15 日（中期报告）2024 年 7 月 8 日（肥胖市场更新）2024 年 6 月 17 日（实验室市场）2024 年 6 月 8 日（肿瘤学评论）2024 年 5 月 27 日（GLP-1）2024 年 5 月 20 日（资本回报）2024 年 5 月 13 日（大脑、AlphaFold 3）2024 年 5 月 6 日（收益、肥胖）2024 年 4 月 29 日（并购、日本）2024 年 4 月 22 日（制药定价）2024 年 4 月 15 日（制药行业的人工智能）2024 年 4 月 8 日（买方）2024 年 4 月 1 日（生物技术资产负债表）2024 年 3 月 25 日(女性健康) 2024 年 3 月 18 日 (炎症小体) 2024 年 3 月 11 日 (IRA、免疫学) 2024 年 3 月 4 日 (生物技术就业) 2024 年 2 月 26 日 (生物技术战略) 2024 年 2 月 19 日 (大药、自身抗体) 2024 年 2 月 12 日 (纤维化、子宫内膜异位症) 2024 年 2 月 5 日 (女性重症疾病)
2024 学生摘要书
由于当前方法筛选蛋白质结合效力的速度和规模，测试新的工程结合蛋白设计非常低效。定量而非定性筛选新蛋白质将进一步提高效率。汤姆森实验室开发了一种高通量筛选方法，用于收集有关结合蛋白的信息并实现蛋白质设计。在我的项目中，我致力于开发一种使用蛋白质语言模型预筛选生成蛋白质的新方法。应用现有的蛋白质大型语言模型 (pLLM)，例如进化规模建模 (ESM) 和 AlphaFold 2 & 3，我正在研究一种生成蛋白质然后预筛选其结合亲和力的方法。我也有机会学习如何使用实验室的高通量筛选分析来实验性地测试蛋白质设计。到目前为止，我还没有完全开发的方法/模型，但我有一个需要微调的基本分类器，并且需要一个仍需要指定最佳参数的生成器。我希望能够在夏季结束之前完成这些编程改进，并可能通过应用高通量筛选来测试它们。
使用结构图嵌入的快速蛋白质结构搜索
考虑到局部几何形状[5]，坐标对齐[6]和3D Zernike的描述符[7，8]，已经开发了多种方法来比较，对齐和搜索[1] [1] [1] [2，3，4]。由于蛋白质结构比序列[9]更保守[9]，这些方法已被证明在远程同源性检测[10]，蛋白质分类[11]中有用[11]，从结构[12]推断功能[12]，聚类大数据库[13，14]并评估结构预测的准确性。最高的精度方法倾向于根据DALI等坐标[3]进行仔细的比较，但是搜索大型结构数据库，例如Alphafold蛋白结构数据库[15，16]或ESM宏基因组图[17] [17]使用这些方法很慢。最近，foldseek [18]通过将一级序列转换为一系列学到的局部特长基序来解决了这个问题。然后，它使用生物信息学中快速序列搜索的丰富历史记录大大减少查询的成对比较时间与数据库的每个成员。为了进一步减少搜索时间，应更快地将成对比较步骤进行。
生物制药市场更新
要获取本出版物的邮件列表，请随时联系Natasha Yeung（yeungn@stifel.com）。Past issues of this publication can be read online at: Jan 8, 202 5 (Biotech Outlook) Dec 17, 2024 (Biotech Blues) Nov 25, 2024 (Biotech Balance Sheets) Nov 18, 2024 (New Administration) Nov 4, 2024 (Election, Obesity) Oct 21, 2024 (China, Pfizer) Oct 7, 2024 (VC update) Sep 23, 2024 (The Fed Rate Cut) Sep 2024年8月12日（生物技术市场）2024年7月15日（中半场报告）2024年7月8日（肥胖市场更新）2024年6月17日（肥胖市场更新）2024年6月8日（实验室市场）2024年6月8日（对学批评）2024年5月27日（GLP-1（GLP-1），2024年5月2024年5月20日，2024年5月2024年5月2024年3月20日，2024年5月2024年，AL肥胖症）2024年4月29日（日本并购），2024年4月22日（制药定价），2024年4月15日（Pharma in Pharma），2024年4月8日（buyside），2024年4月1日（生物技术资产负债表），2024年3月25日（妇女健康）
2025 年生物制药展望
本出版物的过往期刊可在线阅读：2024 年 12 月 17 日（生物技术蓝调）2024 年 11 月 25 日（生物技术资产负债表）2024 年 11 月 18 日（新政府）2024 年 11 月 4 日（选举，肥胖症）2024 年 10 月 21 日（中国，辉瑞）2024 年 10 月 7 日（风险投资更新）2024 年 9 月 23 日（美联储降息）2024 年 9 月 9 日（行业展望）2024 年 8 月 12 日（生物技术市场）2024 年 7 月 15 日（中期报告）2024 年 7 月 8 日（肥胖症市场更新）2024 年 6 月 17 日（实验室市场）2024 年 6 月 8 日（肿瘤学评论）2024 年 5 月 27 日（GLP-1）2024 年 5 月 20 日（资本回报）2024 年 5 月 13 日（Brain、AlphaFold 3）2024 年 5 月 6 日（收益、肥胖）2024 年 4 月 29 日（并购、日本）2024 年 4 月 22 日（制药定价）2024 年 4 月 15 日（制药业中的人工智能）2024 年 4 月 8 日（买方）2024 年 4 月 1 日（生物技术资产负债表）2024 年 3 月 25 日（女性健康）2024 年 3 月 18 日（炎症小体）2024 年 3 月 11 日（IRA、免疫学）2024 年 3 月 4 日（生物技术就业）2024 年 2 月 26 日（生物技术战略）
多态串联重复在免疫景观上形状的单细胞基因表达
图2：Evodiff会产生逼真的和结构上的蛋白质序列。（a）用于评估Evodiff序列模型产生的序列的可折叠性和自洽的工作流量。（b-c）可折叠性的分布，通过序列PLDDT的序列（b）的序列PLDT衡量，以及通过scperperxity（C）测量的自谐度，用于测试集，Evodiff模型和基础线的序列（n = 1000个序列；每个模型;盒子图显示Me-Dian和Internetrokile范围）。（d）序列PLDDT与测试集（灰色，n = 1000）和640M参数OADM模型Evodiff-seq（蓝色，n = 1000）的序列相对于scperperxity。（e）从Evodiff-Seq（640m参数OADM模型）中成功表达和表征无条件的世代的结构和指标。omegafold预测，并报告了每个结构的平均PLDDT。％的覆盖率和对最高爆炸击中的％身份在每个设计下面表示。（f）（e）设计序列的圆二色性（CD）光谱。（g）从CD光谱（蓝色）与Omegafold（灰色）推断出的每个序列的结构组成。Alphafold预测包含在图中S6进行比较。
生物制药行业 - 更新 - 2024 年 11 月 18 日
如果您希望加入本出版物的邮件列表，请通知 Natasha Yeung (yeungn@stifel.com)。往期：2024 年 11 月 4 日（选举、肥胖症）2024 年 10 月 21 日（中国、辉瑞）2024 年 10 月 7 日（风险投资更新）2024 年 9 月 23 日（美联储降息）2024 年 9 月 9 日（行业展望）2024 年 8 月 12 日（生物技术市场）2024 年 7 月 15 日（中期报告）2024 年 7 月 8 日（肥胖症市场更新）2024 年 6 月 17 日（实验室市场）2024 年 6 月 8 日（肿瘤学评论）2024 年 5 月 27 日（GLP-1）2024 年 5 月 20 日（资本回报）2024 年 5 月 13 日（大脑、AlphaFold 3）2024 年 5 月 6 日（收益、肥胖症）2024 年 4 月 29 日（并购，日本）2024 年 4 月 22 日（制药定价）2024 年 4 月 15 日（制药行业的人工智能）2024 年 4 月 8 日（买方）2024 年 4 月 1 日（生物技术资产负债表）2024 年 3 月 25 日（女性健康）2024 年 3 月 18 日（炎症小体）2024 年 3 月 11 日（IRA，免疫学）2024 年 3 月 4 日（生物技术就业）2024 年 2 月 26 日（生物技术战略）
一组练习
练习1（i）本练习的目的是研究处理生物信息学问题的各种软件工具。更具体地说，您应该调查（不求解）页面上列出的软件工具的示例https://rosalind.info/problems/list-view/？location = biioinformatics-rosalind（https：//rosalind..info/problems/locations/）和小报告的bioinformatics-markory（（ii）有许多可自由访问的工具用于多个序列对齐。在本报告中，您将比较NCBI和EBI数据库中的工具。访问NCBI和EBI网站，并报告其多分配工具的关键功能。对于NCBI，关键工具在链接中：https：//www.ncbi.nlm.nih.gov/project/project/projects/msaviewer/，httpps://wwwwwwwwwww.ncbi.ncbi.nlm.nih.gov/tools/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/cobalt/re_cobalt.cgi and yan manip on manip in yebience in hanip in yebience https://www.ebi.ac.uk/jdispatcher/msa/确保访问大量工具。提示：因此，简单地使用各种工具，而不是解决上述问题是足够的。也就是说，该练习的目的是与一些现成的工具保持联系，而不是经验丰富的工具。练习2 1（i）访问NCBI数据库，以链接https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sars-cov-2/研究SARS-COV-2冠状病毒。使用SARS-COV-2序列数据的记录https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/nc_045512下载冠状病毒尖峰蛋白序列。报告最终结果。然后使用http://ekhidna.biocenter.helsinki.fi/dali/的DALI工具比较两种蛋白质的结构。Then from the link https://www.uniprot.org/uniprotkb/A0A6B9WHD3/entry download the Bat-RaTG13 coronavirus spike protein sequence (https://en.wikipedia.org/wiki/RaTG13) and implement the classic dynamic programming global alignment algorithm with appropriate weights to identify their最长的常见子序列。(ii) View the structure of the two proteins of the previous query using the ab-initio swiss- modeller tool ( https://swissmodel.expasy.org/interactive ) and download the .pdb files (a textual file format describing the three-dimensional structures of molecules held in the Protein Data Bank (textual file of three-dimensional structures of in Protein Data Bank)).使您观察到序列和结构的相关性。子问题（iii）（无评分贡献的子问题）：如果某人想深入研究，他们可以访问https://biologicalmodeling.org/coronavirus/home网站，带有类似（但不完全相同）的问题。子问题（IV）（无评分贡献的子问题）：尝试通过各种新机器学习（https://www.nature.com/articles/s41592-023-01790-6）算法来解决蛋白质结构预测问题。 https://www.ebi.ac.uk/tools/sss/fasta/，https://colab.research.google.com/github/github/deepmind/alphafold/alphafold/blob/main/notebooks/notebooks/alphafold.i pynb（Esmfold.i pynb）和esmfold（ https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade2574，https://esmatlas.com/resources?action=fold）。
文章 结构生物学AI时代的ABC跨膜蛋白结构综合收集与预测
摘要：过去四年中，独特的跨膜 (TM) 蛋白质结构的数量翻了一番，这可以归因于低温电子显微镜的革命。此外，AlphaFold2 (AF2) 还提供了大量高质量的预测结构。但是，如果研究的对象是特定的蛋白质家族，那么尽管存在通用和蛋白质域特定的数据库，收集该家族成员的结构仍然极具挑战性。在这里，我们证明了这一点，并评估了通过 ABC 蛋白质超家族自动收集和呈现蛋白质结构的适用性和可用性。我们的流程使用 PFAM 搜索识别和分类跨膜 ABC 蛋白质结构，并旨在根据特殊几何测量 conftors 确定它们的构象状态。由于 AlphaFold 数据库仅包含单个多肽链的结构预测，我们对作为二聚体发挥作用的人类 ABC 半转运蛋白进行了 AF2-Multimer 预测。我们的 AF2 预测警告称，有关相互作用伙伴的一些生化数据的解释可能存在歧义，需要进一步进行实验和实验结构确定。我们通过网络应用程序提供了我们预测的 ABC 蛋白质结构，并加入了 3D-Beacons 网络，通过 PDBe-KB 等平台覆盖更广泛的科学界。