免疫系统中主要的组织相容性复合物(MHC)I类和II类分子的关键作用已得到很好的确定。本研究旨在开发一种新型的机器学习框架,用于通过MHC I类和II类分子预测抗原肽表现。通过整合大规模质谱数据和其他相关数据类型,我们基于深度学习提供了预测模型ONMIMHC。我们使用独立的测试集对其性能进行了严格的评估,ONMIMHC在MHC-I任务中的PR-AUC得分为0.854,Top20%-PPV为0.934,这表现优于现有方法。同样,在MHC-II预测的域中,我们的模型ONMIMHC的PR-AUC得分为0.606,TOP20%-PPV为0.690,表现出优于其他基线方法。这些结果证明了我们模型ONMIMHC在准确预测MHC-I和MHC-II分子之间的肽MHC结合后的优势。凭借其出色的准确性和预测能力,我们的模型不仅在一般的预测任务中出色,而且在预测新抗原针对特定癌症类型的新抗原方面也取得了显着的结果。特别是对于子宫菌群子宫内膜癌(UCEC),我们的模型成功地预测了新抗原,对普通人类等位基因具有很高的结合概率。这一发现对于开发针对UCEC的个性化肿瘤疫苗非常重要。
基因选择性转录因子通过与其靶基因调节区域内的特定DNA元件结合(1)。但是,并非完全定义此DNA结合的序列要求。几个参数,例如蛋白质 - 蛋白质相互作用与相邻结合的因素,DNA结构的影响(弯曲等)。),重要的是,结合位点与认知因子的比率确定给定转录因子是否可以有效地与相应的结合位点相互作用。体外和大概也在体内也是如此,对于确定转录因子是否会与其最佳识别序列的变体结合,因此,它的基因调节。在这些考虑因素中提示,我们询问是否存在一种蜂窝机制,该机制是否存在在转录因子活动和可用目标位点的繁琐之间保持平衡。对AP-1家族成员的特征良好转录因子C-Jun进行了实验(2-4)。包含AP-1结合位点的启动子是C-Jun调节的目标。C-Jun的活性受到多种机制的紧密控制,并且对蛋白质的异常调节会导致恶性转化和致癌作用(5)。在这项研究中,我们描述了一种机制,该机制通过改变其磷酸化态的DNA结合活性,取决于细胞中存在的C-Jun结合位点的浓度。这种机制可以用来设置和微调C-Jun与其结合位点的比率。有趣的是,与这种现象有关的磷酸化位点与以前据报道经历信号依赖性去磷酸化相同。
已经表明,单甲基化的帽结构在核事件中起着重要作用。盖结构与增强前mRNA剪接有关。最近,还建议这种结构促进RNA从细胞核到细胞质的转运。我们先前已经从HELA细胞核提取物中鉴定出并纯化了8OKD核盖结合蛋白(NCBP),这可能会介导这些核活性。在本报告中,我们描述了编码NCBP的互补DNA(cDNA)的克隆。确定了NCBP的部分蛋白质序列,并从HELA cDNA文库中分离出NCBP的全长cDNA。该cDNA编码了790个氨基酸的开放阅读框,其计算的分子质量为91,734 daltons,其中包含大多数确定的蛋白质序列。但是,蛋白质序列与任何已知蛋白质都没有显着同源性。转染实验表明,在HELA细胞中瞬时表达的表位标记的NCBP仅在核质中定位。使用截短的NCBP cDNA进行的类似实验表明,这种核定位活性由N末端70氨基酸区域赋予。
摘要30S核糖体中核糖体蛋白Si的存在对于形成30S启动复合物具有天然mRNA是必不可少的。缺乏Si的30S亚基与AUP作为mRNA保持活性,并且在Phe-tRNA的Poly(Ru)定向结合中也有效。孤立的蛋白质si si si si术法破坏了螺旋和堆叠单链的多核苷酸的二级结构,并将其转换为完全或部分变性的形式。Si的单n-乙基酰亚胺衍生物几乎没有任何RNA螺旋螺旋的特性,但很容易将其纳入Si中缺陷的30S子单位中。所得的N-乙基马雷酰亚胺-S1-孔的30S亚基在MS2 [3H] RNA的结合中是完全不活跃的,并且在形成具有MS2 RNA作为mRNA的启动复合物中。,它们保留了响应三核苷酸AUP的启动剂FMET-TRNA的结合,并在响应于Poly(U)的Phe-tRNA结合中,它们还保留了结合50S亚基并形成70S夫妇的能力。这些结果表明,当蛋白成为30S亚基的一部分时,孤立的Si的RNA螺旋 - 无方向能力与Si在核糖体结合中的功能之间存在相关性。
酰基辅酶-A结合蛋白(ACBP),也称为地西epam结合抑制剂(DBI),是食欲和脂肪生成的有效刺激剂。生物信息学分析与系统筛选结合表明,过氧化物酶体增殖物激活的受体伽马(PPARγ)是转录因子,最能解释了包括肝脏和脂肪组织在内的代谢活性器官中的ACBP/DBI上调。PPARγ激动剂罗格列酮诱导的ACBP / DBI上调以及体重增加,这可以通过小鼠中的ACBP / DBI敲除。此外,PPARG的肝脏特异性敲低阻止了高脂饮食(HFD)诱导的循环ACBP/DBI水平上调,体重增加降低。相反,ACBP / DBI的敲除阻止了HFD诱导的PPARγ上调。Notably, a single amino acid substitution (F77I) in the γ 2 subunit of gamma-aminobutyric acid A receptor (GABA A R), which abolishes ACBP/DBI binding to this receptor, prevented the HFD-induced weight gain, as well as the HFD- induced upregulation of ACBP/DBI, GABA A R γ 2, and PPAR γ .基于这些结果,我们假设依靠ACBP/DBI,GABA A R和PPARγ的肥胖前馈环的存在。在任何水平上的中断,都无法区分地减轻HFD诱导的体重增加,肝脏toposisos和高血糖。
抽象序列特异性的DNA结合蛋白(DBP)在生物学和生物技术中起关键作用,并且对具有基因组编辑和其他应用的新特异性的DBP的工程引起了极大的兴趣。尽管使用选择方法对自然发生的DBP进行重新编程,但识别任意目标位点的新DBP的计算设计仍然是一个杰出的挑战。我们描述了一种用于设计小型DBP的计算方法,该方法通过与主要凹槽中的碱基相互作用识别特定目标序列,并将这种方法与实验筛选结合使用,以生成5个不同DNA靶标的粘合剂。这些粘合剂表现出特异性,与目标DNA序列的计算模型紧密匹配,在多达6个基础位置和低至30 - 100 nm的亲和力下。设计的DBP-TARGET站点复合物的晶体结构与设计模型密切一致,突出了设计方法的准确性。设计的DBP在大肠杆菌和哺乳动物细胞中的功能都抑制和激活相邻基因的转录。我们的方法是迈向通往小型途径的重要步骤,因此很容易用于基因调节和编辑的可交付序列特异性DBP。
此ELISA套件使用三明治 - elisa作为方法。该试剂盒中提供的微elisa带状板已与DNA结合蛋白抑制剂ID-2的抗体预先涂覆。标准或样品被添加到适当的微ELISA带状板孔中,并将其组合到特定抗体中。然后将辣根过氧化物酶(HRP)偶联的抗体特异性抗DNA结合蛋白抑制剂ID-2添加到每个微elisa条板中,并孵化。自由组件被冲走。将TMB基材解决方案添加到每个孔中。只有那些包含DNA结合蛋白抑制剂ID-2和HRP共轭DNA结合蛋白抑制剂ID-2抗体的井将呈蓝色,然后在添加停止溶液后变成黄色。光密度(OD)以450 nm的波长进行分光光度法测量。OD值与DNA结合蛋白抑制剂ID-2的浓度成正比。您可以通过将样品的OD与标准曲线进行比较,计算样品中DNA结合蛋白抑制剂ID-2的浓度。
Zeon Trading(上海)有限公司(总部:中国上海;董事长:Hidenori Yukishige),他是Zeon Corporation的全体子公司(Zeon; Zeon;总部:Chiyoda-Ku,Tokyo,Tokyo; Tokyo; Tokyo; Tokyo;总裁;总裁兼首席执行官:Tetsuya Toyoshima),与Z的材料相关,CONED CONY CHEY CHEY cony geny chuhundy chuhuh geny con they geny chuhuh geny geny geny geny geny con。 (Chenyu;总部:中国Zhuhai;主席:Li Xiaohua),上海能源新材料技术公司有限公司的会员(Semcorp;总部;中国上海;中国上海;董事长:Paul Xiaoming Lee),为Anode Venture Binders in Lithioum-ion-In-In-In-In-In-In-In-In-ion cattries建立了联合销售企业。联合销售合资企业定于2025年4月底成立。联合销售合资企业将在Zeon授予的Chenyu制造的Chenyu制造的中国国内产品中拥有独家销售权,其中包括用于锂离子电池中使用的阳极粘合剂的制造技术和知识产权。该合作伙伴关系的目标是通过利用Semcorp的销售渠道进一步扩展中国国内市场的阳极粘合剂业务,Semcorp的销售渠道拥有中国的分离器*市场的第一份额,并整合了Zeon多年来与Chenyu竞争性的制造成本一起培养的阳极粘合剂技术。Zeon将通过扩展其含锂离子电池的阳极粘合剂业务为人们提供可持续的地球和安全和舒适的生活,这是其在2030年中期业务计划中指定的现有业务之一。* m斑膜膜,由树脂制成,用于将电池内的阴极和阳极分开。联合销售合资企业的轮廓
肽与主要组织相容性复合物(MHC)分子之间的相互作用在自身免疫,病原体识别和肿瘤免疫方面是关键的。癌症免疫疗法的最新进展需求需要更准确的MHC结合肽计算预测。我们解决了与MHC结合的肽预测的普遍性挑战,从而揭示了当前基于序列的方法的局限性。我们利用几何深度学习(GDL)的基于结构的方法表明,在看不见的MHC等位基因的普遍性方面有望提高。此外,我们通过在结构(3D-SSL)上引入一种自我监督的学习方法来解决数据效率。在不暴露于任何绑定亲和力数据的情况下,我们的3D-SSL优于基于序列的方法,该方法在〜90倍的数据点上训练。最后,我们证明了基于结构的GDL方法对乙型肝炎病毒疫苗免疫肽疗法案例研究的结合数据的偏见。这项概念验证研究强调了基于结构的方法增强通用性和数据效率的潜力,对数据密集型领域(如T细胞受体特异性预测预测)具有重要意义,为增强对免疫反应的理解和操纵铺平了道路。
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