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组蛋白与 DNA 的结合 - PDB 1AOI
在真核生物中，DNA 有多个包装层次，用于多种用途。这让 DNA 在细胞核中占用更少的空间，但同时也保护 DNA 免受物理损伤，并调节 DNA 对蛋白质的可及性。例如，当 DNA 包装得非常紧密时，通常“读取”它的蛋白质无法访问它，从而使一些基因失去活性。
数据表 - EZH2-EED 结合检测试剂盒
循环！） 50280 EED，FLAG 标签 10 µg -80°C 52170-A 4x HMT 分析缓冲液 2A 4 ml -20°C 要求但未提供的材料或仪器： Anti-FLAG AlphaLISA ® 受体珠，5 mg/ml（PerkinElmer #AL112C） AlphaScreen ® 谷胱甘肽供体珠，5 mg/ml（PerkinElmer #6765300） Optiplate-384（PerkinElmer #6007290） AlphaScreen ® 微孔板读数仪可调节微量移液器和无菌吸头 应用： 用于研究 EZH2 结合试验、筛选抑制剂和选择性分析。禁忌症： DMSO 浓度高于 0.5%。吸收 AlphaScreen ® 信号发射范围 (520-620 nm) 内的光的绿色和蓝色染料，例如台盼蓝。避免使用强效单线态氧猝灭剂，例如叠氮化钠 (NaN 3 ) 或金属离子 (Fe 2+ 、Fe 3+ 、Cu 2+ 、Zn 2+ 和 Ni 2+ )。>1% RPMI 1640 培养基中存在过量生物素和铁会导致信号减弱。缺乏这些成分的 MEM 不会影响 AlphaScreen ® 检测。稳定性：按说明储存，自收到之日起至少可保存一年。参考文献：Kong, X., et al., J. Med. Chem. 2014; 57 :9512。
使用 GAN 预测药物-靶标结合亲和力
药物与靶标之间相互作用的计算预测是药物发现领域的长期挑战。最先进的药物-靶标相互作用预测方法主要基于具有已知标签信息的监督机器学习。然而，在生物医学中，获取标记的训练数据是一个昂贵且费力的过程。本文提出了一种基于半监督生成对抗网络 (GAN) 的方法来预测结合亲和力。我们的方法包括两部分，两个用于特征提取的 GAN 和一个用于预测的回归网络。半监督机制使我们的模型能够学习标记和未标记数据的蛋白质药物特征。我们使用多个公共数据集评估我们方法的性能。实验结果表明，我们的方法在利用免费提供的未标记数据时实现了具有竞争力的性能。我们的结果表明，利用这种未标记数据可以大大帮助提高各种生物医学关系提取过程的性能，例如药物-靶标相互作用和蛋白质-蛋白质相互作用，特别是在这些任务中只有有限的标记数据可用时。据我们所知，这是第一个基于半监督 GAN 的预测结合亲和力的方法。
金属离子-配体结合的 DFT 探索
摘要：螯合剂在微电子工艺中常用于防止金属离子污染，螯合剂的配体片段在很大程度上决定了其与金属离子的结合强度。寻找具有合适特性的配体将有助于设计螯合剂以增强微电子工艺中对基底上金属离子的捕获和去除。本研究采用量子化学计算模拟十一种配体与水合态的Ni 2+ 、Cu 2+ 、Al 3+ 和Fe 3+ 离子的结合过程，用结合能和结合焓来量化金属离子与配体的结合强度。此外，我们利用前线分子轨道、亲核指数、静电势和基于分子力场的能量分解计算探讨了结合作用机制，并解释了十一种配体结合能力的差异。根据我们的计算结果，提出了有前景的螯合剂结构，旨在指导新螯合剂的设计以解决集成电路工艺中的金属离子污染问题。
重新利用哺乳动物的RNA结合蛋白musashi
摘要RNA识别基序（RRM）是自然界中最常见的RNA结合蛋白结构域。然而，含RRM的蛋白质仅在真核门中普遍存在，它们在其中扮演中心的调节作用。在这里，我们设计了一种与哺乳动物RNA结合蛋白Musashi-1的大肠菌中基因表达的正交后转录控制系统，该系统是具有神经发育作用的干细胞标记物，其中包含两个规范的RRM。在电路中，由于与Messenger RNA的N末端编码区域的特定相互作用及其对脂肪酸的反应，因此在转录中受到转录调节，并作为变构翻译阻遏物。我们通过评估一系列RNA突变体的体外结合动力学和体内功能，完全表征了种群和单细胞水平的遗传系统和单细胞水平，显示了报告基因表达的显着折叠变化以及潜在的分子机制。通过自下而上的数学模型很好地概括了系统的动态响应。此外，我们应用了用Musashi-1设计的转录后机制来特异性调节操纵子内的基因，实施组合调节并减少蛋白质表达噪声。这项工作说明了如何将基于RRM的调节适应简单的生物，从而在原核生物中添加了用于翻译控制的新调节层。
全基因组DNA和蛋白质从Omni珠子破裂4珠磨机均质器上从大肠杆菌K12细胞中提取。
图5：抑制剂化合物表征：星形孢菌素，达沙替尼和dabrafenib在5 nm fgfr1- btn上以不同浓度的痕迹，并使用Motulsky-Mahan程序通过全局拟合进行分析。通过将10μL的FGFR1-BTN和链霉亲和素欧元（15分钟的预孵育）添加到含有5μLStaurosporine-RED（21 nm终浓度）的混合物中（21 nm最终浓度）和4x抑制剂（96-sv-well板）的混合物中获得。非特异性数据。使用配备注射器系统的板读取器在每个浓度2孔上使用0.5 s的测量间隔和每次测量两个闪光灯生成数据。错误栏被省略，以清晰。
靶向trem2-tyrobp跨膜结合的药物筛查
Tyrobp TMD在膜上旋转蓝色。从T18和T25控制质粒获得的颜色背景来自偶然的细胞质结合。b）与空质粒相比，相对强度的中值，四分位数和范围值。在不同配置下对X-GAL滴的半定量分析（T18/T25 N = 99; ZIP :: T18/ZIP :: T25 N = 81; TREM2TMD :: T18/Tyrobp TMD :: T25 :: T25 N = 57）。25
神经病学入门资源指南2024.pdf
C9ORF72中内含子GGGGCC的重复膨胀是肌萎缩性侧面硬化症和额颞痴呆的常见遗传原因。重复序列均以意义和反义方向转录，以产生不同的二肽重复蛋白，其中poly（ga），poly（gr）和pr pr（pr）与神经变性有关。poly（pr）与RNA结合可能有助于毒性，但是尚未对转录组对poly（pr）-RNA结合的分析进行分析。因此，我们在人类细胞中进行了交联和免疫沉淀（夹）分析，以识别py（PR）的RNA结合位点。我们发现poly（PR）与近600个RNA结合，序列Gaaga富含结合位点。体外实验表明，聚（Gaaga）RNA与对照RNA高的（PR）结合pol（PR），并诱导聚（PR）的相分离为冷凝物。这些数据表明poly（PR）优先结合含Poly（Gaaga）的RNA，这可能具有生理后果。
响应电离辐射诱导的结合蛋白
1 AVIV 部，MNHN，CNRS UMR7196，INSERM U1154，法国巴黎； 2 巴黎萨克雷大学，奥赛，法国； 3 AVIV 部，MNHN，CNRS UMR7221，法国巴黎； 4 CeMIM、MNHN、CNRS UMR7245，法国巴黎； 5 Génomique ENS、Institut de Biologie de l'ENS (IBENS)、高等师范学院、CNRS、INSERM、Université PSL，法国巴黎； 6 大学。格勒诺布尔阿尔卑斯、INSERM、CEA、UA13 BGE、CNRS、CEA，法国格勒诺布尔； 7 居里研究所，Inserm U1021-CNRS UMR 3347，巴黎萨克雷大学，PSL 大学，奥赛 Cedex，法国； 8 Platform RADEXP，法国奥赛居里研究所； 9 电子显微镜平台技术，MNHN，巴黎，法国； 10 AVIV MNHN 部，UMR7245，法国巴黎； 11 MMBM，居里研究所，CNRS UMR168，法国巴黎； 12 摩德纳和雷焦艾米利亚大学生命科学系，意大利摩德纳； 13 NBFC，国家生物多样性未来中心，意大利巴勒莫
绑定问题 2.0：超越感知特征
近 30 年来，以“绑定问题”为中心的视觉研究对视觉感知的架构有了丰富的见解：当对多个对象进行编码或将它们保存在工作记忆中时，我们如何能够正确地表示特定特征与其对应对象之间的对应关系（Treisman，1996 年、1998 年；von der Malsburg，1995 年；Zhang，Zhang，& Fang，2020 年）？例如，当面对一个红色圆圈和一个蓝色正方形时，我们的视觉系统如何不将其表示与红色正方形和蓝色圆圈的表示混淆？绑定问题不太可能通过连接编码（即代表多个视觉特征的同一群神经元，Di Lollo，2010 年、2012 年）完全解决，因为我们能够将新的特征配置绑定在一起，我们也可以将两个大致相同的对象表示为两个独立的对象，而不是一个。此外，