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lanzatech营养蛋白
本演示文稿包括有关兰扎特基（Lanzatech）的计划，策略和前景的前瞻性陈述。这些陈述基于Lanzatech管理的信念，假设，预测和结论。前瞻性陈述固有地受到风险，不确定性和假设的约束，其中许多陈述在Lanzatech的控制之外，可能导致实际结果或结果与前瞻性陈述中讨论的结果有实质性差异。Lanzatech不能向您保证它将实现或实现这些计划，意图或期望。前瞻性语句不能保证未来的绩效，条件或结果，您不应依靠前瞻性语句。通常，不是历史事实的陈述，包括有关或假定的行动，业务策略，事件或操作结果的陈述，都是前瞻性陈述。这些陈述可能在之前，后面或包括“信仰”，“估计”，“期望”，“预测”，“预测”，“五月”，“愿意”，“应”，“搜索”，“计划”，“计划”，“预期”，“预期”，“预期”，“预期”，“预期”或类似的表达方式。此处的任何前瞻性语句仅基于Lanzatech当前可用的信息，并且仅在制作之日起就会说话。lanzatech不承担任何义务，除非法律要求，否则无论是新信息，未来事件还是其他方式，无论是新信息，未来事件还是其他方式，无论是由于新信息，未来事件还是其他方式。本演示文稿可能包括从公司尚未独立验证的第三方研究获得的数据。可能导致我们的实际结果和财务状况与前瞻性陈述中指示的重要因素差异，包括以下内容：我们有能力扩展和开发LNP业务到实现回报所需的成熟度和效率水平，或获得所需的政府和法规批准，以实现LNP的营销和销售和销售LNP；将项目推进到最终的投资决策阶段或建设的时机延迟；客户未能采用新技术和平台；废物原料和其他过程输入的可用性和成本的波动；政府资金和支持的可用性和延续；更广泛的经济状况，包括通货膨胀，利率，供应链中断，交付条件和竞争压力；在扩展专有技术，业务功能或运营中断方面面临的技术，监管或商业挑战；以及其他经济，商业或竞争因素以及其他风险和不确定性，包括Lanzatech最新的10-K表格和任何关于表格10-Q表格的季度报告中所包含的风险因素和其他信息，以及与美国证券交易委员会的其他现有和未来文件。从这些来源获得的前瞻性信息具有相同的资格，并且有关本演示文稿中其他前瞻性陈述的其他不确定性。在本演示文稿（如果有的话）（如果有的话）中，第三方的商标，服务标记，商标名称或产品的使用或展示不是故意的，也不是暗示与我们的关系，或者由Lanzatech或lanzatech的认可或赞助。本演示文稿中提到的商标，服务标记和商标名称可能与TM或SM符号可能不会出现，但是这些参考文献或没有此类参考文献并不是要以任何方式表明，在适用的法律下，在适用的法律下，lanzatech或任何第三方都不会以最大程度的范围地表明，其权利是完全允许的。
靶向蛋白质降解
蛋白质降解是维持细胞蛋白质稳态的关键机制。溶酶体和/或蛋白酶体去除非功能性蛋白质的功能受损会导致聚集体的形成，而聚集体与帕金森病和阿尔茨海默病等各种疾病的发生有因果关系。另一方面，通过劫持细胞降解机制对靶蛋白进行独特降解有望成为一种治疗癌症、自身免疫和神经系统疾病等疾病的新型治疗策略。与传统的小分子疗法相比，这些降解药物可能具有多种优势，例如扩大“可用药”蛋白质组、延长药代动力学和催化作用方式，从而可以使用较低的全身浓度。分子胶和蛋白水解靶向嵌合体（PROTAC）是迄今为止开发的此类新型药物小分子降解剂（例如LYTAC、PHOTAC、PROTAC、分子胶、AUTAC、疏水标签）中最突出的代表。
语义和几何蛋白
抽象蛋白质工程是合成生物学的关键方面，涉及现有蛋白质序列中氨基酸的修改12，以实现新颖或增强的功能13和物理性能。准确预测蛋白质变异效应需要彻底了解蛋白质序列，结构和功能。深度学习方法在指导蛋白质修饰方面具有出色的性能，可改善16个功能。然而，现有方法主要依赖于蛋白质序列，蛋白质序列在有效地编码氨基酸局部环境的几何方面时面临17个挑战，而18通常在捕获与蛋白质折叠稳定性，内部分子19相互作用和生物功能有关的关键细节方面经常缺乏。此外，在预测蛋白质热稳定性方面的20种方法中缺乏基本评估，尽管它是一种关键的物理特性，在实践中经常研究21种。为了应对这些挑战，本文介绍了一个新颖的22个预训练框架，该框架整合了蛋白质初级23和第三纪结构的顺序和几何编码器。该框架通过24模拟野生型蛋白上的自然选择来指导突变方向，并根据其25个效果来评估变异效应以执行特定功能。我们使用三个基准26评估提出的方法，其中包括300多个深突变扫描测定法。Pytorch 32实现可在https://github.com/tyang816/protssn上获得。33与其他零击28学习方法相比，预测结果在广泛的实验中展示了27个出色的表现，同时又在可训练的参数方面保持最低成本。这项29项研究不仅提出了一个有效的框架，以实现更准确，更全面的30个预测，以促进有效的蛋白质工程，而且还增强了Silico评估中的31系统，以使未来的深度学习模型更好地与经验要求保持一致。
suse®max蛋白
喜欢母亲，就像女儿一样！金·卡戴珊（Kim Kardashian）通过分享一系列有趣的对峙来庆祝她的“双胞胎灵魂”芝加哥的7岁生日，他们俩都表现出愚蠢（但可爱的）表情。“您是最可爱的Hello Kitty，充满了神奇的女孩！”涌向了骄傲的妈妈。真人秀明星亲切地称她为她的小孩子，他是通过替代的克隆人出生的。“我认为我很紧张拥有代孕，并有这种联系，就像上帝一样，‘我要让她像你一样，”她解释说。与可爱的，杂乱无章的和Instagram相匹配的情况，毫无疑问，Chi是妈妈的小双胞胎。
![arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日](/simg/f\fc3702b26977d5a4ff0e791f19ff9d50ec23897f.webp)
arxiv：2502.05610v1 [CS.CL] 2025年2月8日
蛋白质在生物过程中起着至关重要的作用，并且是活生物体的浓汤。蛋白质的准确表示至关重要，尤其是在药物开发中。最近，利用机器学习和深度学习技术的兴趣显着提高，用于无监督的蛋白质反应。然而，这些方法通常仅关注蛋白质的氨基酸序列，缺乏有关蛋白质及其相互作用的事实知识，从而限制了它们的性能。在这项研究中，我们提出了Goproteingnn，这是一种新型的结构，通过在氨基酸水平代表创建过程中整合蛋白质知识图信息来吸引蛋白质语言模型。我们的方法允许在单个氨基酸水平和整个蛋白质水平上整合信息，从而通过基于图的学习实现了全面有效的学习过程。这样做，我们可以捕获蛋白质及其功能注释之间的复杂关系和依赖性，从而产生更健壮和上下文富集的蛋白质表示。与以前的方法不同，Goproteingnn在训练过程中独特地学习了整个蛋白质知识图，这使其能够捕获更广泛的关系细微差别和依赖于以前的工作中的单元超出三胞胎。我们对几个下游任务进行了全面的评估，表明goproteingnn始终优于先前的方法，展示其有效性并确定其作为蛋白质表示学习的状态解决方案。