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RNF43蛋白的表达之间的相关性...
上皮增殖和异常的Wnt信号通路可调节粘液卵巢癌的化学抗性（10-12）。环手指蛋白43（RNF43）是位于17q22染色体的E3泛素连接酶基因，对Wnt信号通路负面控制（13）。RNF43的失调导致Wnt信号通路的持续激活（14）。RNF43基因突变经常在卵巢和其他器官的粘液肿瘤中发现（15-21）。研究表明，Wnt信号通路靶向治疗可能是对癌症的有效治疗方法，尤其是在RNF43突变的癌症中（22-27）。RNF43蛋白表达功能的功能丧失可以预测胃癌，结肠癌，胆管癌和神经胶质瘤患者的预后不良（28-31）。但是，关于RNF43和MOC作为预后因素的关联的研究很少。因此，本研究的目的是评估MOC中的表达RNF43蛋白并评估预后意义。
复杂生物分子组件的简单合成：结构生物学中的小麦生殖细胞蛋白表达
无细胞的蛋白质合成（CFP）系统随着基础研究，应用科学和产品开发的通用工具而变得越来越重要，并随着其应用而出现的新技术。使用CFP的合成生物学领域取得了巨大进展，以开发用于技术应用和治疗的新蛋白质。从可用的CFPS系统中，无小麦生殖细胞蛋白质合成（WG-CFP）与使用真核核糖体的最高产量合并，这使其成为合成复杂真核蛋白质（包括蛋白质复合物和膜蛋白）的绝佳方法。将翻译反应与其他细胞过程分开，CFP提供了一种灵活的手段，以适应蛋白质需求的翻译反应。对这种有效，易于使用的快速蛋白质表达系统的需求很大，它们在驱动生化和结构生物学研究方面最适合蛋白质需求。我们在这里总结了小麦细菌系统的一般工作流，该过程提供了文献中的例子，以及用于我们自己的结构生物学研究的应用。通过这篇综述，我们希望强调快速发展且通用性的CFPS系统的巨大潜力，从而使它们更广泛地用作常见工具，以重组准备特别具有挑战性的重组真核蛋白。
使用HPMScore
摘要：跨膜蛋白（TMP）是一类用于生物学和特性目的的必需蛋白质。尽管结构数量越来越多，但可用序列数量的差距仍然令人印象深刻。选择专用函数以在数百个中选择最可能/相关模型是TMP的特定问题。的确，大多数方法主要集中在球形蛋白上。我们开发了一种评估TMP结构模型质量的替代方法。hpmscore使用无监督的学习方法考虑了序列和局部结构信息，称为混合蛋白模型。该方法在非常不同的TMP all-α蛋白上进行了广泛的评估。产生了不同质量的结构模型，从好质量到不良质量。hpmscore在识别更多退化模型的良好比较模型方面的表现要好，而浓度为46.9％的良好比较模型对40.1％，两者都占13.0％的结果。当所使用的比对高于35％时，HPM是最好的52％，而36％的涂料（两者均为12％）。这些令人鼓舞的结果需要进一步改进，尤其是当序列身份低于35％以下时。增强区域将是进行更大的训练集进行培训。已经实施了专用的Web服务器并提供给科学社区。可以与从比较建模到深度学习方法产生的结构模型一起使用。
COVID-19 蛋白亚单位疫苗 (Novavax)
COVID-19 蛋白亚单位疫苗有助于预防引起 COVID-19 的病毒。美国已批准使用一种由 Novavax 生产的蛋白亚单位疫苗。蛋白亚单位疫苗不含可导致 COVID-19 的活病毒。美国疾病控制与预防中心 (CDC) 在此处提供了有关蛋白亚单位疫苗的更多信息：https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/vaccines/different-vaccines/proteinsubunit.html。Novavax 蛋白亚单位疫苗在预防 COVID-19 方面并非 100% 有效，但可以大大降低因病毒而患重病的几率。
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。
DNA-蛋白质相互作用的Biolayer干涉法
Biolayer干涉法（BLI）是一种用于确定大分子之间相互作用动力学的广泛使用的技术。大多数BLI仪器，例如在此协议中使用的八位骨料RED96E，都是完全自动化的，并检测出反射生物传感器尖端的白光干扰模式的变化。生物传感器最初用固定的大分子加载，然后引入含有感兴趣的大分子的溶液中。与固定分子的结合会产生光波长的变化，该光波长是由仪器实时记录的。大多数已发表的BLI实验评估蛋白质蛋白质（例如抗体 - 基质动力学）或蛋白质 - 小分子（例如药物发现）相互作用。然而，BLI分析的较不值得认可的分析是DNA-蛋白质相互作用。在我们的实验室中，我们显示了使用生物素化DNA探针确定转录因子与特定DNA序列的结合动力学的实用性。以下协议描述了这些步骤，包括生成生物素化DNA探针的生成，BLI实验的执行以及通过GraphPad Prism的数据分析。
主题：α1-蛋白酶抑制剂（人）
AAT的缺乏是一种常染色体，共同主导的遗传疾病，本身不是一种疾病，而是疾病后期发展的倾向。 AAT的低血清水平与其他遗传确定的特征和环境影响，导致疾病状态的发展（例如，肺）。 流行病学研究的证据表明，在肺似乎受到保护的血清阈值水平以上。 血清阈值水平在11个微孔中，约占平均正常水平的35％。 已经确定了30多种遗传变异，导致AAT水平不足。 最常见的等位基因称为M；大多数人具有蛋白质表型Pi*mm。 AAT基因型赋予患肺部疾病风险增加的风险增加的基因型是那些缺乏或无效等位基因（在纯合或杂合状态下）编码AAT水平以下的AAT水平低于保护阈值的缺乏或无效等位基因。 无效等位基因（指定为Pi Qoqo）与最严重的缺陷相关，没有产生活性AAT，或者少于正常量的血浆AAT的1％。 最常见的AAT等位基因是Z变体和Pi*Zz 的个人AAT的缺乏是一种常染色体，共同主导的遗传疾病，本身不是一种疾病，而是疾病后期发展的倾向。AAT的低血清水平与其他遗传确定的特征和环境影响，导致疾病状态的发展（例如，肺）。 流行病学研究的证据表明，在肺似乎受到保护的血清阈值水平以上。 血清阈值水平在11个微孔中，约占平均正常水平的35％。 已经确定了30多种遗传变异，导致AAT水平不足。 最常见的等位基因称为M；大多数人具有蛋白质表型Pi*mm。 AAT基因型赋予患肺部疾病风险增加的风险增加的基因型是那些缺乏或无效等位基因（在纯合或杂合状态下）编码AAT水平以下的AAT水平低于保护阈值的缺乏或无效等位基因。 无效等位基因（指定为Pi Qoqo）与最严重的缺陷相关，没有产生活性AAT，或者少于正常量的血浆AAT的1％。 最常见的AAT等位基因是Z变体和Pi*Zz 的个人AAT的低血清水平与其他遗传确定的特征和环境影响，导致疾病状态的发展（例如，肺）。流行病学研究的证据表明，在肺似乎受到保护的血清阈值水平以上。血清阈值水平在11个微孔中，约占平均正常水平的35％。已经确定了30多种遗传变异，导致AAT水平不足。最常见的等位基因称为M；大多数人具有蛋白质表型Pi*mm。AAT基因型赋予患肺部疾病风险增加的风险增加的基因型是那些缺乏或无效等位基因（在纯合或杂合状态下）编码AAT水平以下的AAT水平低于保护阈值的缺乏或无效等位基因。无效等位基因（指定为Pi Qoqo）与最严重的缺陷相关，没有产生活性AAT，或者少于正常量的血浆AAT的1％。最常见的AAT等位基因是Z变体和Pi*Zz
小鼠结核病感染过程中对IRGM蛋白的差异需求
摘要 结核分枝杆菌 ( Mtb ) 是一种仅寄居在人类宿主中的细菌，并且是全球传染病发病率和死亡率的主要原因。宿主对 Mtb 感染的保护依赖于免疫相关 GTPase 进化枝 M (IRGM) 蛋白的功能。人类 IRGM 的多态性与对分枝杆菌病的易感性改变有关，并且人类 IRGM 促进 Mtb 进入降解的自噬溶酶体。在三种鼠 IRGM 直系同源物中，Irgm1 被认为是在培养的巨噬细胞和体内 Mtb 感染期间宿主保护所必需的。然而，旁系同源鼠 Irgm 基因 Irgm2 和 Irgm3 是否在宿主防御 Mtb 中发挥作用或在 Mtb 感染期间与 Irgm1 表现出功能关系仍未确定。这里我们报告 Irgm1 2 / 2 小鼠确实对结核分枝杆菌气溶胶感染极为敏感，而额外删除旁系同源物 Irgm3 基因可恢复 Irgm1 缺陷动物对结核分枝杆菌感染的保护性免疫力。缺乏所有三个 Irgm 基因（泛 Irgm 2 / 2 ）的小鼠的特点是感染后 5 和 24 周肺细胞因子谱发生变化，但可控制病情直至感染的晚期阶段，此时泛 Irgm 2 / 2 小鼠与野生型小鼠相比死亡率增加。总之，我们的数据表明 Irgm 亚型之间平衡的破坏对结核分枝杆菌感染宿主的危害比 Irgm 介导的宿主防御完全丧失更大，这一概念也需要在与 IRGM 多态性相关的人类结核分枝杆菌易感性的背景下考虑。
通过显式能量景观优化进行蛋白质序列设计
摘要蛋白质设计问题是确定折叠成所需结构的氨基酸序列。鉴于安芬森的折叠热力学假设，这可以改写为找到一个氨基酸序列，其中最低能量构象是该结构。由于这种计算不仅涉及所有可能的氨基酸序列，还涉及所有可能的结构，因此大多数当前方法都侧重于更易处理的问题，即为所需结构找到最低能量的氨基酸序列，通常在第二步通过蛋白质结构预测检查所需结构确实是设计序列的最低能量构象，并丢弃在许多情况下并非如此的大部分设计序列。这里我们表明，通过将梯度通过 trRosetta 结构预测网络从所需结构反向传播到输入氨基酸序列，我们可以直接优化所有可能的氨基酸序列和所有可能的结构，并在一次计算中明确设计预测折叠成所需结构而不是任何其他结构的氨基酸序列。我们发现，考虑了完整构象景观的 trRosetta 计算比 Rosetta 单点能量估计更能有效地预测从头设计蛋白质的折叠和稳定性。我们将通过景观优化进行的序列设计与 Rosetta 中的标准固定骨架序列设计方法进行了比较，并表明前者的结果对竞争低位状态的存在很敏感，而后者则不然。我们进一步表明，通过结合这两种方法的优势，可以设计出更具漏斗形的能量景观：低分辨率 trRosetta 模型用于排除替代状态，高分辨率 Rosetta 模型用于在设计目标结构处创建深度能量最小值。意义计算蛋白质设计主要侧重于寻找在目标设计结构中能量非常低的序列。然而，在折叠过程中最相关的不是折叠状态的绝对能量，而是折叠状态与最低位替代状态之间的能量差。我们描述了一种可以捕捉整个折叠景观的深度学习方法，并表明它可以增强当前的蛋白质设计方法。