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通过设计的对称性扩展蛋白质纳米含量...
多面体蛋白纳米局量作为疫苗平台取得了很大的成功（1-3），并且是生物制剂递送的有前途的车辆（4-7）。因此，人们对设计能够显示大量抗原或包装更大的更大的碳的更大且更复杂的结构有很大的兴趣。然而，常规的多面体是所有亚基都具有相同局部环境的最大闭合结构（8-11），因此访问更大，更复杂的封闭结构需要打破局部对称性。病毒通过在独特的环境（伪对称）（12）中放置化学不同但结构上相似的链条或利用相同的亚基来解决这个问题，或者利用在不同环境中采用不同构象的相同亚基（准对象）（13-15）（13 - 15），以访问具有更高的三角形（T）数量（13）结构（13），具有较大的亚基和互联剂和较大的子燃料。设计更大，更复杂的纳米焦点的一种有希望的途径是从定期的多面体纳米局（t = 1）开始，该纳米局（t = 1）是由对称的同构构构建块构建的，这些构建块的分离式环状布置是通过在假异构的异构体中代替这些构建块的隔离循环排列，然后通过将t = 4和大型结构与其他结构结合在一起，并与这些其他结构相结合。在这里，我们提供了这种设计方法的高级几何概述，以说明如何使用设计多样性和设计经济之间的权衡方向来实现不同的设计成果，正如在两篇随附的论文中实验证明的那样，Lee等人（16）和Dowling等人（17）。
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。
M.Sc. （化学）计划 BS化学 Annexure A提出的硕士课程提纲应用心理学第I＆II部分（年度系统）的附属学院 B. GE-161-信息与通信简介... 带有代码的主题的课程内容：bot 课程标题：植物学-III（细胞生物学，进化和遗传学） BOT-206 Cr。 3（2+1）细胞生物学，遗传学和... 会费 /费用时间表（PU学生）-Lahore < / div> 数据结构和算法实验室 博士名单。通知2024 计划课程BS（荣誉）计算物理 课程标题生物膜和细胞信号 ... 的学生之间的计算机视觉综合征 BS生物技术 1727866077ENV。生物学NZ-116.pdf Muhammad Sajjad -Lahore 第六学期PBG-302繁殖纤维作物3（2-1）... 燃料和能源•代码编号：CHE 363•学期：6th 课程标题基因组学和蛋白质组学 人工智能简介（AI） 14。遗传学 植物学中的人工智能 全球挑战科学 - 课程大纲 经济动物学CR。 （2）简介 课程大纲 GQR-102：定量推理（II） APSY-356
学期学时20学期 - VI课程代码课程类型学会时间HQ-006古兰经强制性的翻译1 Chem-319物理化学I-I（化学动力学）强制性2 Chem-320物理化学化学（体温动力学）强制性2化学-321物理化学实验室强制性化学1 Chemistory 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comprions 2 Comportion 1 Chemistor 1 Comportor 2 Comistry 1 Comportor 2 Cosistry 2 Comistry 1 Chemistry 1 Comportion 2 Comistor 2 Chem-323 Inorganic Chemistry-II (f-block elements) Compulsory 2 Chem-324 Inorganic Chemistry Lab Compulsory 1 Chem-325 Organic Chemistry-I (Reaction Mechanisms-I) Compulsory 2 Chem-326 Organic Chemistry-II (Spectroscopy) Compulsory 2 Chem-327 Organic Chemistry Lab Compulsory 1
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）。
中央和周围神经系统的髓磷脂的小基本蛋白质由相同的基因编码
抽象周围神经系统（PNS）和中枢神经系统（CNS）啮齿动物髓素（由不同的细胞类型产生）具有共同的形态和功能特征，尽管它们的主要积分膜蛋白是完全不同的。两种类型的髓磷脂how- ever，包含四种髓磷脂碱性蛋白（Mbps），它们具有相似的免疫化学和电泳特性。我们已经分离并表征了与大鼠mRNA相对应的cDNA克隆，这些cNS和PNS髓磷脂中发现的小Mbps（SMBP）。对这些克隆的序列分析表明，神经系统的两个分裂中的SMBP均由相同的核苷酸序列编码，这表明它们是在少突胶质细胞和Schwann细胞中表达的相同基因的产物。与CNS SMBP cDNA作为探针中的点印刷杂交实验，结果表明，在CNS髓磷脂中，MBP mRNA水平高20倍，而总脑干mRNA中的MBP mRNA水平高20倍。还发现，在含有少突drocytes和schwann细胞的视神经和坐骨神经中，MBP mRNA的水平分别高（分别为4倍和2倍）。印迹杂交实验表明，源自大鼠SMBP cDNA的编码区域的探针杂交与人视神经中存在的同源mRNA（= 2.6千行酶），该探针无法检测到从3'未转移的区域中得出的探针。这种编码区域序列的保守性与两种物种中MBP报告的高度同质氨基酸序列一致。
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。
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]
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。
全基因组碱基编辑器筛选鉴定酵母中蛋白质丰度的调节剂
摘要 蛋白质是细胞中的关键分子，其丰度不仅在基因表达水平而且在转录后水平受到广泛调控。在这里，我们描述了一种酵母基因筛选方法，该方法能够系统地表征蛋白质丰度调控在基因组中的编码方式。该筛选方法结合了 CRISPR/Cas9 碱基编辑器来引入点突变，并对内源性蛋白质进行荧光标记以方便流式细胞仪读数。我们首先使用单个 gRNA 以及正向和负向选择筛选对酵母中的碱基编辑器性能进行了基准测试。然后，我们研究了 16,452 种基因扰动对代表各种细胞功能的 11 种蛋白质丰度的影响。我们发现了数百种调控关系，包括 GAPDH 同工酶 Tdh1/2/3 与 Ras/PKA 通路之间的新联系。许多已识别的调节因子特定于这 11 种蛋白质中的一种，但我们还发现了一些基因，这些基因在受到扰动时会影响大多数测试蛋白质的丰度。虽然更具体的调控因子通常作用于转录，但广泛的调控因子往往在蛋白质翻译中发挥作用。总的来说，我们的新筛选方法为蛋白质调控网络的组成部分、规模和连通性提供了前所未有的见解。