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婴儿白质从出生到6个月的成熟动态
。cc-by-nc-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，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月14日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.638114 doi：Biorxiv Preprint
系统的元蛋白质组学映射揭示了人肠道微生物群对治疗药物的功能和生态景观
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.13.637346 doi：Biorxiv Preprint
利用抗 CRISPR 蛋白的高精度结构预测重新思考蛋白质药物设计
贡献分析主要由 HP、YP 和 HS 进行具体来说，AlphaFold 分析由 HP 领导，基因分析由 YP 进行，结构和功能分析由 HS 进行该研究由 HS 构思，所有作者都参与了手稿的撰写。
蛋白质代码、3 流形和 Kummer 表面中的量子信息
摘要。每种蛋白质都由一个由 20 个字母/氨基酸组成的线性序列组成。该序列通过二级（局部折叠）、三级（键）和四级（不相交的多重）结构在三维空间中展开。我们之前发表的两篇论文中，利用有限群 G n := Z n ⋊ 2 O（n = 5 或 7，2 O 为二元八面体群）的（信息完整）不可约特征，可以预测线性链的 20 个字母的遗传密码的存在。事实证明，一些蛋白质复合物的四级结构表现出 n 重对称性。我们提出了一种基于自由群理论的二级结构方法。将我们的结果与其他根据 α 螺旋、β 片层和卷曲或更精细的技术预测蛋白质二级结构的方法进行了比较。结果表明，蛋白质的二级结构与某些双曲 3 流形的结构相似。体积最小的双曲 3 流形（Gieseking 流形）、其他一些 3 流形和定向超制图群被选为此类二级结构的暂定模型。对于四级结构，存在与 Kummer 表面的联系。
校正：前瞻性调查分散了血浆蛋白质组学与痴呆的链接
6基因工程的国家主要实验室，人类现象研究所，Zhangjiang Fudan International Innovation Center和National临床老化与医学研究中心，华山医院，Fudan University，上海200433，中国
蛋白质组学网络研讨会| 18.02.2025
引入晚期质谱技术的引入使人们可以更深入地了解复杂的生物系统。星体质谱仪代表了高通量蛋白质组学的新时代，具有提高灵敏度，速度和定量准确性。本届会议将涵盖星体仪器的能力，其对蛋白质识别和定量可能性的影响以及其在加速生物医学研究中的作用。除了技术进步，优化的实验设计和制备实践以及强大的数据分析策略外，对于在蛋白质组学研究中获得有意义的结果至关重要。会议将探讨实验计划，样本准备，数据获取，统计验证和蛋白质组学数据解释的最佳实践。会议2 |彻底改变了您的生物标志物发现 - 在规模时通过未靶向的质谱蛋白质组学揭示蛋白质组：18.02.2025，11：30 am（GMT+1）链接到会话2： https://seerbio.zoom.us.us/j/94880841661?pwd=g61dxljlvor4rh0242ffqvda4tflh.1&from = addon发言人：Maik M. Pruess博士：
靶向蛋白质降解
靶向蛋白质降解对于细胞的正常功能和发育至关重要。必须严格调控蛋白质降解途径，例如 UPS、自噬和内体-溶酶体途径，以确保正确消除错误折叠和聚集的蛋白质，并在细胞分化过程中调节不断变化的蛋白质水平，同时确保正常蛋白质保持完好无损。蛋白质降解途径最近也引起了人们的兴趣，因为它可以选择性地消除可能难以通过其他机制抑制的靶蛋白。2021 年 6 月 7 日至 8 日，蛋白质降解途径专家以虚拟方式参加了 Keystone 电子研讨会“靶向蛋白质降解：从小分子到复杂细胞器”。此次活动汇集了从事不同蛋白质降解途径研究的研究人员，旨在开始开发一种整体的、综合的蛋白质降解愿景，该愿景结合了所有主要途径，以了解这些途径如何导致疾病病理以及如何利用它们进行新疗法。
重新布线蛋白质序列和结构生成模型以增强蛋白质稳定性预测
快速增长的数据需要可靠且持久的存储解决方案。DNA由于其高信息密度和长期稳定性而成为一种有希望的媒介。但是，DNA存储是一个复杂的过程，每个阶段都会引入噪声和错误，包括合成错误，存储衰减和测序错误，它需要对错误校正的代码（ECC）才能获得可靠的数据恢复。要设计一种最佳数据恢复方法，对DNA数据存储通道中噪声结构的综合理解至关重要。由于在体外运行DNA数据存储实验仍然很昂贵且耗时，因此必须进行模拟模型，以模仿真实数据中的误差模式并模拟实验。现有的仿真工具通常依赖固定的误差概率或特定于某些技术。在这项研究中，我们提出了一个基于变压器的生成框架，用于模拟DNA数据存储通道中的错误。我们的模拟器将寡素（DNA序列写入）作为输入，并生成错误的输出DNA读取，与常见DNA数据存储管道的真实输出非常相似。它捕获了随机和有偏见的误差模式，例如K-MER和过渡错误，无论过程或技术如何。我们通过分析两个使用不同技术处理的数据集来证明模拟器的有效性。在第一种情况下，使用Illumina Miseq处理，由DDS-E-SIM模拟的序列显示出与原始数据集的总误率偏差仅为0.1％。第二次使用牛津纳米孔技术进行的偏差为0.7％。基本级别和K-MER错误与原始数据集紧密对齐。此外，我们的模拟器从35,329个序列中生成100,743个独特的橄榄岩，每个序列读取五次，证明了其同时模拟偏置错误和随机属性的能力。我们的模拟器以优越的精度和处理多种测序技术的能力优于现有的模拟器。
通过直接电刺激绘制临界皮质枢纽和白质途径：人脑的原始功能图集
神经外科，结构和功能连接实验室项目，Azienda Provinciale Per I Servizi Sanitari（APSS），9 Largo Medaglie D'Oro，38122，Trento，Trento，意大利BTRENALO B，ITALY B TRENTO B，NEUROSER GURIGY和NEURORGIGY和NEURELOGRY和NEURELOGY和NEURELOGY和NEURELOGY和NEURELOGY，NERURELOGY和NEURELOGY，NERTERINGER UNIVEMENT，NORTHWESTERN UNIXICY神经外科手术室，神经科学和神经康复部，BambinoGesù儿童医院IRCCS，4 Piazza Sant'Onofrio，00165，00165，意大利d Bruno Kessler Foundation（FBK）法国蒙彼利埃，国家健康与医学研究所（INSERM），U1051，“中枢神经系统的可塑性，人类干细胞和神经胶质肿瘤”，蒙彼利埃大学医学中心蒙彼利埃神经科学研究所，80 AV AVERTIN FLICHE，MONTPELLIER，MONTPELLIER，FRANCE，FRANCE
AffLecto：一个生成Alphafold模型柔性蛋白质构象合素的Web服务器
本质上无序的蛋白质和区域（IDP/IDR）利用其结构性挠性来实现必要的细胞功能，并且功能障碍通常与严重疾病有关。然而，它们的序列，结构动力学和功能角色之间的关系仍然很少理解。将这些复杂关系熟悉的对于特性的发展至关重要，强调了对产生质量IDP/IDR构象异构体的方法的需求。 虽然Alphafold（AF）在建模结构域中表现出色，但它无法准确地代表无序区域，而蛋白质组织的很大一部分不准确。 我们提出了Afflecto，这是一种用户友好的Web服务器，用于生成蛋白质的大构象合奏，其中包括AF结构模型的结构化域和IDR。 通过分析其结构上下文，将IDR识别为尾部，接头或循环。 此外，它结合了一种方法来识别有条件折叠的IDR，AF可能错误地预测为本质上折叠的元素。 使用有效的随机采样算法在全球探索构象空间。 AffLecto的Web界面允许用户通过修改有序区域和分配区域之间的边界以及在几种采样策略之间进行选择来自定义建模。 Web服务器可在https://moma.laas.fr/applications/afflecto/免费获得。对于特性的发展至关重要，强调了对产生质量IDP/IDR构象异构体的方法的需求。虽然Alphafold（AF）在建模结构域中表现出色，但它无法准确地代表无序区域，而蛋白质组织的很大一部分不准确。我们提出了Afflecto，这是一种用户友好的Web服务器，用于生成蛋白质的大构象合奏，其中包括AF结构模型的结构化域和IDR。通过分析其结构上下文，将IDR识别为尾部，接头或循环。此外，它结合了一种方法来识别有条件折叠的IDR，AF可能错误地预测为本质上折叠的元素。使用有效的随机采样算法在全球探索构象空间。AffLecto的Web界面允许用户通过修改有序区域和分配区域之间的边界以及在几种采样策略之间进行选择来自定义建模。Web服务器可在https://moma.laas.fr/applications/afflecto/免费获得。