序列 MAKCDKSLEA IDLDRAYTAP RKAKWAENKR INGLDTETSD GDIFCISVCW EGEKPMVQHN DREKLTSKQV WQVLTDHKAR SSLNMWYNLD FDANVVLNHV CSEEQLAELV VSGTTLANSD RTYRQYMDTD KELRKGEYLI TYIQSKFLEI KDHNSHIYTH YDASQFFYTS LENAVTEWLG ESKANDGLEA GLFGSQTPNQ LRETVAESDC VTWTNLSLTY NVSKGDKWTI HNAKSYISKN WSDILKYAQI DAELVRDLWQ EAVNVGEELD IPMGRPFSTG YLAESYLDNR LREKPGLGPM PMAKMAWESY AGGRFEVLKR GNVGRVAGPD INSAYPAVLA ELPDPKTLRW公式:KRAKHASISE IETADYGFMT VKVSTDPTRE IQPFAVKDEK QDKLVYPSPQ NTEITVVKDI FIHAYNQGYV TDYEVIDCWL GYKTEGTTFP FDFIPELYDN RKTAEANGLE KRGLLLKIVL NSMYGKTCQT TPKRRELAES TELELHESYV PDMSLPKMIR EKYSEGFIES LTAGAWFNPF LASYITGLTR LELHKQICKH DLEENTVMLA TDCVMIEEKP FEESNFVENL VQDGLGYWDM EYKGDAFVLG AGVYQIDFDT CQKGCKDNCN KFSHKHKVKT RGFSEADLEK GLVNAAEKAN GHIEIESTRP QTISEIIWSN EELSQVGNFL EQERKIKPEM DTKRKWSENT DFKKLLSTCE特发性骨髓瘤
复原 我们建议在打开前先短暂离心此小瓶,使内容物沉至底部。请使用去离子无菌水复原蛋白质至浓度为 0.1-1.0 mg/mL。我们建议添加 5-50% 甘油(最终浓度)并分装以在 -20°C/-80°C 下长期储存。我们默认的甘油最终浓度为 50%。客户可以将其作为参考。
家族A DNA聚合酶(Polas)形成了参与DNA复制和修复的现有聚合酶的重要且研究的一类。否则,尽管在独立的,专门的作品中表征了多个子家族,但到目前为止,他们的综合性分类却缺少。因此,我们重新审查了所有目前可用的pola semence,将它们的成对相似性转化为欧几里得空间中的位置,将它们分为19个主要簇。中有11个对应于已知的亚家族,但以前没有八个特征。对于每个组,我们都会汇编它们的一般特征,检查其系统发育关系,并在基本序列基序中进行保护分析。大多数亚家族与生命的特定领域有关(包括噬菌体),但一个亚科出现在细菌,古细菌和真核生物中。我们还表明,两个新的小家族含有功能性酶。我们使用alphafold2来生成缺乏实验降低结构的所有群集的高牢固预测模型。我们确定了涉及结构变化,有序的插入和明显的尿嘧啶-DNA糖基酶(UDG)结构域的明显结构掺入的新的保守效果。最后,T7样噬菌体子集的网络和结构分析表明,将3'–5'EXO和POL结构域分裂为两个单独的基因,第一次在Polas中观察到。
由聚合酶(L)和磷酸蛋白(P)组成的呼吸道合胞病毒聚合酶复合酶复合物,通过RNA依赖性RNA聚合酶,催化核苷酸聚合,CAP添加和CAP甲基化,以及在L.几个核苷上的甲基固定酶,并构成了核苷的甲基固定酶,并构成了核苷的甲基化合酶。复杂,但是缺乏精确抑制剂 - 聚合酶相互作用的结构细节。在这里,我们报告了一种非核苷抑制剂JNJ-8003,在抗病毒和聚合酶测定中均具有亚纳摩尔抑制效力。我们的2.9Å分辨率冷冻EM结构表明,JNJ-8003与封顶结构域上的诱导袋结合,具有多个相互作用,与其紧密结合和抗性突变相一致。微型和基于凝胶的DE从头RNA合成和底漆扩展测定法认为JNJ-8003在RNA文字和复制的早期阶段抑制了核苷酸聚合。我们的结果支持JNJ-8003结合可以调节封盖和RDRP结构域之间的功能相互作用,并且该分子见解可以加速广谱抗病毒药物的设计。
。cc-by-nd 4.0国际许可证(未经同行评审证明)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv的许可证,以永久显示预印本。这是该预印本版本的版权持有人,该版本发布于2025年2月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.05.636647 doi:Biorxiv Preprint
背景:噬菌体疗法显示出治疗抗生素耐药性克雷伯菌感染的希望。识别噬菌体的噬菌体去聚合物酶,使毛发囊囊多糖获得至关重要,因为这些胶囊对生物膜形成和毒力构成了贡献。但是,基于同源的搜索在新型解聚酶发现中存在局限性。目标:开发用于识别和对针对克雷伯氏病的潜在噬菌体解放酶进行排名的机器学习模型。方法:我们开发了Deporanker,这是一种机器学习算法,以蛋白质的可能性为蛋白质。该模型在5种新表征的蛋白质上进行了实验验证,并与BLAST进行了比较。结果:驱动器在识别潜在的解聚酶时表现出较高的性能。实验验证证实了其对新蛋白质的预测能力。结论:Deporanker提供了一种准确且功能上的工具,可以加快对克雷伯氏菌的噬菌体疗法发现的去聚合酶发现。它可作为网络服务器和开源软件提供。可用性:WebServer:https://deporanker.dcs.warwick.ac.uk/源代码:https://github.com/wgrgwrgrght/deporanker
方法:我们计划进行一项网络荟萃分析,其中包括对铂敏感型卵巢癌患者进行尼拉帕尼、鲁卡帕尼、奥拉帕尼或维利帕尼的随机、双盲、对照 III 期试验。主要结果是无进展生存期或总生存期。次要结果是治疗中出现的不良事件的 ≥ 3 级。将通过 PubMed、Embase、Cochrane 图书馆、ClinicalTrials.gov 和世界卫生组织 (WHO) 国际临床试验注册平台检索 1990 年至 2023 年期间的已发表和未发表的研究。我们将使用 STATA V.14.0 进行所有分析,并使用 RevMan 软件报告纳入研究中的偏倚风险。我们将使用 GRADEpro GDT 软件在线版本确定证据质量。这只是一份协议描述。结果和结论有待完成。本研究将基于已发表的研究,因为不会进行原始数据收集,因此无需进行正式的伦理评估。网络图和荟萃分析将用于比较所有 PARP 抑制剂。它们的排名将采用排名图、累积排名曲线下表面和平均排名。
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摘要 COVID-19 的病原体 SARS-CoV-2 的基因组复制涉及由非结构蛋白 (nsps) 12、7 和 8 组成的多亚基复制复合物。虽然该复合物的结构已知,但亚基与 RNA 相互作用的动态行为尚不清楚。本文我们报告了一种单分子蛋白诱导荧光增强 (SM-PIFE) 检测方法,以监测重组或共表达的复制复合物与 RNA 之间的结合动力学。在 nsp8-nsp12 混合物中以及在含有所有三种蛋白质的重组混合物中,观察到结合时间按此顺序增加。在后一种情况下记录了不稳定、瞬时和稳定的结合模式,表明复合是动态的,必须先实现正确的构象才能发生稳定的 RNA 结合。值得注意的是,共表达的蛋白质即使在低浓度下也能产生稳定的结合,而重组的蛋白质表现出不稳定的结合,表明与减少的蛋白质的复合效率低下。SM-PIFE 测定法区分了影响蛋白质结合的抑制剂和阻止复制的抑制剂,如苏拉明和瑞德西韦分别证明的那样。数据揭示了结合寿命/亲和力与蛋白质活性之间的相关性,并强调了共表达与重组混合物之间的差异,表明存在可能无法发展为有效结合的捕获构象。简介
序列 MLPKRRRARVGSPSGDAASSTPPSTRFPGVAIYLVEPRMGRSRRAFLTGLAR SKGFRVLDACSSEATHVVMEETSAEEAVSWQERRMAAAPPGCTPPALLDISW LTESLGAGQPVPVECRHRLEVAGPRKGPLSPAWMPAYACQRPTPLTHHNTGL SEALEILAEAAGFEGSEGRLLTFCRAASVLKALPSPVTTLSQLQGLPHFGEHSS RVVQELLEHGVCEEVERVRRSERYQTMKLFTQIFGVGVKTADRWYREGLRTL DDLREQPQKLTQQQKAGLQHHQDLSTPVLRSDVDALQQVVEEAVGQALPGA TVTLTGGFRRGKLQGHDVDFLITHPKEGQEAGLLPRVMCRLQDQGLILYHQH QHSCCESPTRLAQQSHMDAFERSFCIFRLPQPPGAAVGGSTRPCPSWKAVR VDLVVAPVSQFPFALLGWTGSKLFQRELRRFSRKEKGLWLNSHGLFDPEQKT FFQAASEEDIFRHLGLEYLPPEQRNA