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基于DNA光裂解剂的基于iIridium（iii）的小凹槽结合络合物
很快就出现了。In this context, inspired by the growing interest in quadruplex nucleic acid structures and their myriad puta- tive biological functions, the Thomas group made the first report on a “ quadruplex light-switch ” , identifying a dinuclear complex, [{Ru(phen) 2 } 2 (tpphz)] 4+ (tpphz = tetrapyrido[3,2- a :2 ′ ,3 ′ - c：3''，2“ - h：2'''，3''' - j]苯胺，将螺纹伸入四鲁 - plex回路中，导致“切换”状态，比其非相互缩放的养殖型结合; 21效应也可以用于在双链体和四链体结构之间差异。22在接下来的几年中，已经报道了有关RU II复合物的大量研究及其与四链体和其他相关结构的相互作用。23 - 27
清理照片的机器学习照片和定量3D神经病理学的表面扫描
图1。SOX2 C-IDR是无序且动态的。a）Sox2的示意图说明了本研究中使用的主要构建体。基于两个不同的预测因子（疾病332（虚线），Alphafold 19归一化PLDDT（实线）），该图显示了障碍预测与残基数的函数。DBD以及广告和富含丝氨酸的区域（有关详细信息，请参见文本）以及带电残基的位置。b）在5 µm浓度下不同SOX2变体的远紫外圆形二分法；全长Sox2（蓝色），C-IDR（灰色），N-DBD（绿色）。光谱是n = 3个独立测量值的平均值。c-d）Sox2荧光标记的单分子转移效率直方图，该荧光标记了DBD的两侧（残基37和120，分子数= 5323）或探测整个C- IDR（残基120-315，分子数量，分子数= 14544）。e）SOX2 C-IDR的荧光寿命分析。2D相关图显示了相对于固有供体荧光（d）的CY3B供体（da）的荧光寿命。动态线基于锯 - 聚合物模型。有关详细信息，请参见文本。f）1 H 15 N-HSQC全长SOX2的频谱。g）全长Sox2（蓝色）的CSCS图。确定DBD（绿色）的 SCSS针对孤立的N-
冠状病毒主要蛋白酶的酶动力学模型，包括二聚和配体结合
图1：酶动力学模型的示意图。蛋白显示为单体（M）的橙色矩形或二聚体（D）的一对重叠的绿色圆形矩形。在水平或倾斜箭头上方的物种被添加向右/移除向左移动。在垂直箭头右侧的物种向下添加/去除。平衡常数（k）是导致更复杂物种的方向前进的，k d用于二聚化，k i用于抑制剂结合，而k s则用于底物结合。速率常数K CAT取决于二聚化和配体结合。
治疗性抗体和 Fc 融合蛋白的靶标结合 SPR 检测方法的开发
Sartorius 开发了一种平台表面等离子体共振 (SPR) 方法来测量单克隆抗体 (mAb) 与其靶标的靶标结合情况。该方法一次运行最多可测试 12 个样本，耗时约两天半，远高于之前固定靶标的 SPR 方法。治疗性抗体与其靶标分子的结合对于 mAb 药物的疗效至关重要。可以使用多种方法来评估抗体与其靶标的结合情况。SPR 是一种实时、无标记方法，可用于评估结合动力学（结合和解离速率）和药物分子（例如 mAb 及其靶标）之间相互作用的结合反应。结合动力学可以揭示抗体靶标结合的差异，而这些差异可能无法通过终点分析发现，因为具有明显不同动力学参数的抗体可能对靶标表现出相同的亲和力。
C-JUN的磷酸化状态和DNA结合活性取决于结合位点的细胞内浓度 第8卷31980核酸研究 受体结合的尿激酶与I型纤溶酶原激活剂抑制剂的可及性 胰岛素调节有丝分裂原激活的蛋白激酶激酶（MEK），有丝分裂原激活的蛋白激酶和酪蛋白激酶在细胞核中：Possibl gi-protein A大鼠大脑皮层中的亚基 协调人造血细胞中HOX基因的调节 在体内抑制tonb盒的tonb盒共识pentapeptide 中的甲基定向修复框架突变 CALF的DNA依赖性RNA聚合酶的合成...
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。
总坦西尼酮可以通过影响sting-irf3结合
©作者2024，更正的出版物2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
两种线粒体 DNA 多态性调节心磷脂结合并导致合成致死
遗传筛选已广泛用于探测核基因之间的相互作用及其对表型的影响。然而，由于缺乏工具来绘制负责的多态性，探测线粒体基因与其表型结果之间的相互作用尚未成为可能。在这里，使用我们之前在果蝇中建立的工具包，我们分离了 300 多个重组线粒体基因组，并绘制了细胞色素 c 氧化酶 III 残基 109（CoIII 109）处自然发生的多态性，这完全挽救了与细胞色素 c 氧化酶 I（CoI T300I）点突变相关的致死性和其他缺陷。通过脂质组学分析、生化测定和表型分析，我们发现 CoIII 109 多态性调节心磷脂结合以防止由 CoI T300I 突变引起的复合物 IV 不稳定性。这项研究证明了在动物线粒体 DNA 中进行遗传相互作用筛选的可行性。它揭示了与线粒体 DNA 相关的疾病的潜在复杂的基因组内相互作用以及它们如何影响疾病的表现。
基于片段的筛选针对SARS-COV-2主蛋白酶结合口袋的开放形式
PDB参考：SARS-COV-2主要蛋白酶，与CPD-1、7GRE复合；与CPD-2，7GRF复合；与CPD-3，7grg复合；与CPD-4，7GRH复合；与CPD-5，7Gri复合；与CPD-6，7grJ复合；与CPD-7，7grk复合；与CPD-8，7grl复合；与CPD-9，7grm复合；与CPD-10、7grn复合；与CPD-11、7Gro复合；与CPD-12、7GRP复合；与CPD-13、7grq复合；与CPD-14、7GRR复合；与CPD-15，7grs复合；与CPD-16、7grt复合；与CPD-17、7gru复合；与CPD-18、7GRV复合；与CPD-19、7grw复合；与CPD-20，7grx相关；与CPD-21、7Gry配合；与CPD-22、7grz复合；与CPD-23、7GS0复合；与CPD-24、7GS1复合；与CPD-25、7GS2复合；与CPD-26、7GS3复合；与CPD-27、7GS4复合；与CPD-28、7GS5复合；与CPD-29、7GS6
基于硫代磷酸酯-DNA和硫结合域的快速核酸检测平台
核酸检测在各种诊断和疾病控制中起着关键作用。目前可用的核酸检测技术面临着速度、简便性、精度和成本之间的权衡挑战。在这里，我们描述了一种用于快速核酸检测的新方法，称为 SENSOR（硫 DNA 介导的核酸传感平台）。SENSOR 由硫代磷酸酯 (PT)-DNA 和硫结合域 (SBD) 开发而成，可特异性结合双链 PT 修饰 DNA。SENSOR 利用 PT-DNA 寡核苷酸和 SBD 作为靶向模块，与分裂荧光素酶报告基因连接，在 10 分钟内产生发光信号。我们对合成核酸和 COVID-19 假病毒进行了检测测试，结合扩增程序实现了阿摩尔灵敏度。单核苷酸多态性 (SNP) 也可以区分。表明 SENSOR 是一种有前途的新型核酸检测技术。
GraphCL-DTA：一种具有分子语义的图对比学习，用于药物靶标结合亲和力预测
药物-靶标结合亲和力预测在药物发现的早期阶段起着重要作用，可以推断新药与新靶标之间相互作用的强度。然而，以前的计算模型的性能受到以下缺点的限制。药物表示的学习仅依赖于监督数据，而没有考虑分子图本身所包含的信息。此外，大多数以前的研究倾向于设计复杂的表示学习模块，而忽略了用于衡量表示质量的均匀性。在本研究中，我们提出了GraphCL-DTA，一种用于药物-靶标结合亲和力预测的具有分子语义的图对比学习。在GraphCL-DTA中，我们设计了一个针对分子图的图对比学习框架来学习药物表示，从而保留了分子图的语义。通过该图对比框架，可以在不需要额外监督数据的情况下学习更本质、更有效的药物表示。接下来，我们设计了一个新的损失函数，可直接用于平滑地调整药物和靶标表示的均匀性。通过直接优化表示的均匀性，可以提高药物和靶标的表示质量。在KIBA和Davis两个真实数据集上验证了上述创新元素的有效性。GraphCL-DTA在上述数据集上的优异表现表明了其优于当前最佳模型。