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World File Search System三维结构
教学指导 单元 1 指南
学习者应熟悉表示蛋白质结构的不同方式，包括带状图，并识别分子区域，这些区域具有一级结构（例如氨基酸序列）、二级结构（例如 α-螺旋、β-折叠片）、三级结构（例如多肽链的进一步折叠）和四级结构（多个多肽链结合在一起）。蛋白质内的键合会影响分子的三维结构，从而影响其在细胞和生物体内的功能，例如纤维蛋白（例如角蛋白） - 结构功能和球状蛋白（例如酶） - 代谢功能。
动态二人组合avida目标富集
在Agilent Avida的新目标富集方法的核心是一种互锁的三维结构，设计用于与常规混合捕获方法相比，DNA靶标的协同，间接捕获DNA靶标的DNA靶标相比提供了出色的均匀性，特异性和结合速度。至关重要的是，该方法允许在扩增和硫酸盐转化之前进行目标捕获，从而消除了与现有目标富集方法相关的常见问题，例如PCR偏见和费力的工作流程。
液晶蓝相结构转变的动力学为先进材料提供了新途径
九州大学物理学系的福田淳一教授与日本产业技术综合研究所 (AIST) 和日本科学技术振兴机构 (JST) 的高桥和明博士合作，对胆甾型蓝相进行了研究。胆甾型蓝相是一种特殊的液晶，具有独特的立方对称性。这些蓝相形成具有独特性质的复杂三维结构，使其成为基础科学和材料工程领域非常感兴趣的课题。
分析师-RSC Publishing
DNA构象包括DNA链的三维结构，在与基因组调节有关的各种生物学活性中起着关键作用。 1 - 9，例如，在基因组包装的复杂过程中，DNA下循环，折叠和盘绕，最终导致了高度冷凝的结构的术语，称为铬斑。 10，这种动态重组对于核内基因组的有效压实和基因表达的调节至关重要，因为不同的构象状态可以影响DNA对转录因子和其他调节蛋白的可及性。 11类似于基因组包装，其中长的DNA聚合物通过小孔螺纹螺旋成狭窄的体积，纳米孔中的DNA易位也会由于力场，流体环境和DNA构象包括DNA链的三维结构，在与基因组调节有关的各种生物学活性中起着关键作用。1 - 9，例如，在基因组包装的复杂过程中，DNA下循环，折叠和盘绕，最终导致了高度冷凝的结构的术语，称为铬斑。10，这种动态重组对于核内基因组的有效压实和基因表达的调节至关重要，因为不同的构象状态可以影响DNA对转录因子和其他调节蛋白的可及性。11类似于基因组包装，其中长的DNA聚合物通过小孔螺纹螺旋成狭窄的体积，纳米孔中的DNA易位也会由于力场，流体环境和
载体/病原体相互作用的细胞和分子生物学
在1940年代和1950年代，将DNA作为遗传的分子发现，并包含在细胞核中存在的染色体中组织的生物体的所有遗传创新，这立即引起了科学家的注意。当时，它旨在了解该分子的化学和三维结构。一些研究小组已经开始争议，以试图揭示DNA的结构以及其原子在三维空间中的组织方式。通过终结，Watson和Crick在1953年对DNA结构的描述带来了非常重要的信息，以理解该大分子，以及如何通过DNA复制过程将其中包含的信息传输到下一代。
大规模蛋白质结构预测方法，用于增强注释MiguelSánchezMarín
蛋白质是构成生命并介导其内部机制的小成分。它们由氨基酸链组成，这些分子依次定义蛋白质序列。该序列的组成决定了蛋白质的三维结构。在这条线中，蛋白质的功能与其三维结构密切相关。通过实验实验确定蛋白质序列比确定其结构或功能更便宜，更容易。这就是为什么，可用序列的数量高于已知蛋白质结构和功能的数量。深度学习最近允许像实验室实验一样准确地从其序列中快速预测蛋白质结构。最近，蛋白质结构比较工具也提高了速度，从而可以进行大规模分析。蛋白质结构通常比其序列更相似，因此比较结构可以帮助检测远处的进化关系。蛋白质已从共同祖先改编成不同物种，以及它们重复并专门从事单个生物体，以实现相似的功能。是因为这个，如果两种蛋白质在进化上相关，则它们可能会共享诸如其一般功能之类的共同特征。结合了所有这些概念，我们可以从生物体的序列中预测所有未知的蛋白质结构，寻找具有相似结构和已知功能的蛋白质，并推断可能的功能，从而获得许多功能信息。通过结合这些高级方法并与大型数据集合作，研究人员可以从现有数据有价值的信息中提取以了解进化过程。这突出了如何将有关蛋白质结构预测和比较工具的最新进步结合起来，以解锁全新的方法并从笔记本电脑中启发进化机制。
蛋白质结构预测的量子加速
I。PSP的目的是预测蛋白质折叠过程的乘积。蛋白质（氨基酸的线性序列）折叠以假定其天然的三维构象。热力学假设[2]，[3]指出，蛋白质的天然构象是其热力学上最稳定的构象，并且除了一些极少数例外，它不取决于细胞内或试管中的蛋白质折叠[4]。这一事实，结合了蛋白质的三维结构及其功能之间建立的联系，可以通过增强目前主要的试验和异常实验，并使用计算机模拟来检测硅胶中有很大的药物问题，从而在医学中加速药物发现。
耐用基因激活的超紧缩表观遗传调节剂的发现和工程
为了解决这些局限性，在这里，我们进行了高吞吐量筛选，以发现人，病毒和古细菌蛋白质组之间的新型转录调节剂，并在多种内源性人类环境中表征其功能。我们使用不同的DCAS系统中的病毒蛋白质组中识别出具有特殊鲁棒性的紧凑，有效的活化剂，其在各种细胞类型中具有出色的鲁棒性。从预测的三维结构和机器学习模型中获得的见解使我们能够在效力和持久性方面合理地改善激活剂。值得注意的是，工程活化剂在短暂递送后实现了有丝分裂耐用的基因激活。