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C9orf72 ALS/FTD二肽重复蛋白水平通过抑制PKA或增强蛋白质降解的小分子降低对扩散：全面的多模式对象级图像编辑器
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果，其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时，用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制（即对象）组成图像，并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2，15，24，27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观，因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时，迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号，例如Hu等人。[18]，Patashnik等。[34]，Zeng等。[58]，草图[50]，图像[5，47，54]编辑图像。但是，其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱，要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同，我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件，即对象级编辑。我们表明，我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务，从而实现全面的编辑功能。
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
FTIR-ATR检测蛋白质和小分子通过DNA结合
婴儿在不再有意义的情况下，通过坚持不懈，重复习惯行为的持久，重复习惯行为表现出缺乏灵活性。例如，一旦婴儿搜索出现的玩具，然后隐藏了一个玩具，他们会坚持不懈地搜索，在看着玩具隐藏在一个新位置的情况下，继续回到旧的藏匿地点（Diamond，1985; Piaget，1954年）。当对象在其面前完全可见时，婴儿甚至会坚持不懈。例如，当面对两条毛巾时 - 一个带有遥远的玩具，一个带有玩具的毛巾 - 婴儿会选择带有玩具的毛巾。但是，如果毛巾是切换的，以便将毛巾放在婴儿左边的毛巾（例如，带有玩具上的毛巾）现在是在婴儿的右边，婴儿坚持不懈，继续将毛巾拉到以前的一侧，尽管它没有产生玩具（Aguiar＆Baulargeon，2000年）。
机器学习驱动的糖蛋白质组学分析标识了新型糖尿病相关的糖基化生物标志物
糖基化在包括糖尿病在内的蛋白质功能和疾病进展中起着至关重要的作用。这项研究进行了全面的糖蛋白分析，比较了健康的志愿者（HV）和DM样品，并鉴定出19,374肽和2,113种蛋白质，其中11104种是糖基化的。总共将287种不同的聚糖映射到3,722个糖基化的肽，揭示了HV和DM样品之间糖基化模式的显着差异。统计分析确定了29个显着改变糖基化位点，在DM中上调了23个，在DM中下调了6个。值得注意的是，在DM中，在Prosaposin的位置215处的Glycan HexNAC（2）Hex（2）FUC（1）在DM中显着上调，标志着其首次报道的与糖尿病的关联。机器学习模型，尤其是支持向量机（SVM）和广义线性模型（GLM），在基于糖基化特征（Glycans，糖基化蛋白质和糖基化位点）区分HV和DM样品时，可以在区分HV和DM样品时获得高分类精度（〜92％：96％）。这些发现表明，改变的糖基化模式可能是糖尿病相关病理生理和治疗靶向的潜在生物标志物。
蛋白质泛素化在肺癌肿瘤发生和靶向药物发现中的作用
恶性肺癌发病率高，5年生存率极差。人类细胞内约80%-90%的蛋白质降解是通过泛素化酶途径进行的，特异性极高的泛素连接酶（E3）在靶蛋白的泛素化过程中起着至关重要的作用，泛素化通常发生在底物蛋白的赖氨酸残基上。不同的泛素化形式对靶蛋白的影响不同，多个短链泛素化残基修饰底物蛋白，是蛋白质降解的有利信号。细胞内蛋白质泛素化与去泛素化之间适应生理需要的动态平衡，有利于生物体的健康。蛋白质泛素化对许多生物学途径都有影响，这些途径的失衡导致包括肺癌在内的疾病。抑癌蛋白因子的泛素化或肿瘤致癌蛋白因子的去泛素化往往导致肺癌的进展。泛素蛋白酶体系统（UPS）是肺癌新型抗癌药物研发的宝库，尤其是针对蛋白酶体和E3s，精准靶向的致癌蛋白泛素化降解可能为肺癌药物研发提供光明的前景；特别是蛋白水解靶向嵌合（PROTAC）诱导的蛋白质降解技术将为肺癌新型药物的研发提供新的策略。
引用Lee，Jonathan D，Joao A Paulo，Ryan R Posey，Vera Mugoni，Nikki R Kong，Giulia Cheloni，Yu-Ru Lee等。 2021。“双DNA和蛋白质标记
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通过氧化蛋白质修饰的先天免疫中的ROS信号传导
先天免疫反应代表了防御入侵病原体的第一线。活性氧（ROS）和反应性氮种（RNS）与先天免疫功能的各个方面有关，涉及呼吸道爆发和浮力杂志的激活。这些反应性物种在细胞环境中广泛分布是短暂的中间体，在细胞信号传导和增殖中起着至关重要的作用，并且很可能取决于其亚细胞位点的折误。NADPH氧化酶复合物会产生超氧化阴离子（O 2• - ），该激素是过氧化抗菌氢（H 2 O 2）的前体，而H 2 O 2由骨髓氧化酶（MPO）杀死，以杀死型酸（H2O）。h 2 o 2调节氧化还原响应的转录因子的表达，即NF-KB，NRF2和HIF-1，从而介导了基于氧化还原的表观遗传学修改。免疫细胞的存活和功能受到氧化还原对照，并取决于细胞内和细胞外ROS/RN。当前的综述着重于参与免疫反应激活的氧化还原因子以及ROS在蛋白质中氧化修饰中的作用在巨噬细胞极化和中性粒细胞功能中。
自然风格的蛋白质循环回收
到2050年，世界的预计人口将为100亿。[1]与如此庞大的人口规模相关的最艰巨的可持续性挑战之一将是处理所有塑料产品[2]，即Poly-ersers的生产和回收。[3]毫不奇怪，在全球范围内进行聚合物回收的研究努力。机械回收倾向于导致原始材料，但质量较低。[4]一个更好的可能性是化学回收，[5,6]，即[7]化学[7] [7]或生物学[8]将聚合物催化为其组成单体，以便将它们重新聚合到同一质量的质量Mate-Mate-Mate-Rial，或A NEW（CO CO）。[9,10]另一种方法是将聚合物重新利用为不同的增值化学物质（升级）。[11-15]两种方法都是闭环，即与统一经济原则兼容。[16]
基于图的蛋白质设计的生成模型
工程蛋白质有可能解决生物医学、能源和材料科学中的许多问题，但在实践中创造出成功的设计却很困难。这一挑战的一个重要方面是蛋白质序列和三维结构之间的复杂耦合，而找到一种可行设计的任务通常被称为逆蛋白质折叠问题。在这项工作中，我们引入了一种基于图形表示的给定三维结构的蛋白质序列条件生成模型。我们的方法通过关注那些在序列中是长距离但在三维空间中是局部的蛋白质，有效地捕捉蛋白质中复杂的依赖关系。这种基于图的方法在速度和可靠性方面都比传统和其他基于神经网络的方法有所提高，并借助深度生成模型向快速和有针对性的生物分子设计迈出了一步。