学术背景 DNA序列比对是基因组学中的一项核心任务，旨在将短DNA片段（reads）定位到参考基因组上的最可能位置。传统方法通常分为两个步骤：首先对基因组进行索引，然后通过高效搜索定位reads的可能位置。然而，随着基因组数据的爆炸式增长，尤其是面对长达数十亿碱基的参考基因组时，传统的比对方法在计算效率和准确性上面临巨大挑战。近年来，Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域的成功启发了研究人员将其应用于DNA序列分析。尽管已有研究表明Transformer模型在短DNA序列分类任务中表现优异，但序列比对任务需要在整个基因组范围内进行搜索，这对模型的全局搜索能力提出了更高要求。 为此，本研究提出了一种名为“embed-search-align”（ESA）的新框架，旨在通过Tran...

学术背景 冷冻电子显微镜（Cryo-EM）是解析大分子（如蛋白质）结构的重要实验技术。然而，Cryo-EM的有效性常常受到实验条件（如低对比度和构象异质性）导致的噪声和密度值缺失的制约。尽管现有的全局和局部图像锐化技术被广泛用于改善Cryo-EM密度图，但在高效提升其质量以构建更精确的蛋白质结构方面仍面临挑战。为了解决这一问题，研究人员开发了CryoTen，一种基于3D UNETR++风格Transformer的模型，旨在有效增强Cryo-EM密度图的质量。 论文来源 这篇论文由Joel Selvaraj、Liguo Wang和Jianlin Cheng共同撰写。Joel Selvaraj和Jianlin Cheng来自美国密苏里大学电气工程与计算机科学系，而Liguo Wang则来自布鲁克...

背景介绍 蛋白质翻译后修饰（Post-Translational Modifications, PTMs）是调节细胞活动的关键机制，包括基因转录、DNA修复和蛋白质相互作用等。其中，半胱氨酸（Cysteine）作为稀有氨基酸，通过其硫醇基团（Thiol Group）参与多种PTMs，尤其是在氧化还原平衡和信号传递过程中发挥着重要作用。S-硫酰化（S-Sulfhydration）是一种重要的PTM，与心血管疾病和神经系统疾病的发生和发展密切相关。然而，S-硫酰化的具体机制仍不明确，尤其是在位点识别方面存在较大的挑战。 传统的S-硫酰化位点识别方法，如生物素转换法（Biotin Conversion Method）和马来酰亚胺荧光法（Maleimide Fluorescence Method），...

学术背景 COVID-19大流行对全球公共卫生系统造成了巨大冲击，尽管目前疫情已有所缓解，但其复杂的免疫病理机制、长期后遗症（如“长新冠”）以及未来可能出现的类似威胁，仍然推动着相关研究的深入。特别是重症COVID-19患者，常伴随“细胞因子风暴”、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、多器官衰竭等严重症状，亟需更精准的预测模型和生物标志物来指导临床决策。 传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）模型在高通量组学数据分析中表现出色，但往往缺乏生物可解释性，难以揭示非线性蛋白质动态（如翻译后修饰）和复杂的信号通路调控机制。为了解决这一问题，作者开发了APNet（Activity PASNet），一种结合了差异活性分析和生物信息驱动的稀疏深度学习模型，旨在通过可解释的预测发现COVID-19重症的驱动...

学术背景 药物-靶点相互作用（Drug-Target Interaction, DTI）预测是药物发现中的关键环节，能够显著降低实验筛选的成本和时间。然而，尽管深度学习技术已经提升了DTI预测的准确性，现有方法仍面临两大挑战：泛化能力不足和亚口袋级相互作用的忽视。首先，现有模型在未见过的蛋白质和跨域设置下性能显著下降；其次，当前的分子关系学习往往忽略了亚口袋级别的相互作用，而这些相互作用对于理解结合位点的细节至关重要。为了解决这些问题，研究人员提出了一种名为SP-DTI的新型模型，通过引入亚口袋分析和预训练语言模型，提升了DTI预测的准确性和泛化能力。 论文来源 这篇论文由Sizhe Liu、Yuchen Liu、Haofeng Xu、Jun Xia和Stan Z. Li共同撰写。他们分别来...