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。
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。
我们的目标是开发转基因本氏烟植物,利用瞬时表达系统产生大量有用蛋白质。我们已经创建了可以敲低(RNAi)或敲除(基因组编辑)目标基因的转基因植物。
1型糖尿病(T1D)是一种自身免疫性疾病,其特征是胰腺中产生胰岛素的B细胞。这种破坏会导致慢性高血糖,因此需要终身胰岛素治疗来管理血糖水平。通常在儿童和年轻人中被诊断出,T1D可以在任何年龄段发生。正在进行的研究旨在揭示T1D潜在的确切机制并开发潜在的干预措施。其中包括调节免疫系统,再生B细胞并创建高级胰岛素输送系统的努力。新兴疗法,例如闭环胰岛素泵,干细胞衍生的B细胞替代和疾病改良疗法(DMTS),为改善T1D患者的生活质量并有潜在地朝着治疗方向前进。目前,尚未批准用于第3阶段T1D的疾病改良疗法。在第3阶段中保留B -cell功能与更好的临床结局有关,包括较低的HBA1C和降低低血糖,神经病和视网膜病的风险。肿瘤坏死因子α(TNF-A)抑制剂在三阶段T1D患者的两项临床试验中,通过测量C肽来保存B细胞功能,证明了效率。然而,在T1D的关键试验中尚未评估TNF-A抑制剂。解决T1D中TNF-A抑制剂的有希望的临床发现,突破T1D召集了一个主要意见领导者(KOLS)的小组。研讨会
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)。
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)。
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。
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。
噬菌体FD,FL和OX174是已知的最小病毒之一。它们属于具有单链圆形DNA作为其遗传物质(1-4)的一组良好特征的副觉。他们的DNA的分子量约为2 x 106,仅包含有限数量的基因。fd和fl是丝状噬菌体,在血清学和遗传上相关。ox174是一个显然与丝状噬菌体无关的球形噬菌体。dev> deNhardt和Marvin(5)通过DNA-DNA杂交进行了表明,尽管这两种类型的噬菌体(即丝状和球形)在每种类型的DNA之间没有检测可检测的同源性,尽管在每种类型内部都有很高的同源性。最近,已经推出了一种相对较快的分馏和序列大嘧啶寡核苷酸的技术。已经确定了9-20个基碱残基的FD DNA中长嘧啶裂纹的序列(6)。在本报告中,提出了来自FL和OX174 DNA的大嘧啶产物的序列。将这些序列与先前从FD DNA获得的序列进行了比较。