蛋白质的三维结构由其氨基酸序列决定，而蛋白质的功能则高度依赖于其三维结构。蛋白质的侧链构象（side-chain conformations）在蛋白质折叠、蛋白质-蛋白质相互作用以及蛋白质设计（de novo protein design）中起着至关重要的作用。准确预测蛋白质侧链的构象是理解蛋白质折叠机制、设计新型蛋白质以及研究蛋白质相互作用的关键。然而，传统的基于物理的模型（physics-based modeling）依赖于经验评分函数（empirical scoring functions）、离散旋转库（discrete rotamer libraries）和马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）采样，这些方法往往由于搜索效率低下和评分函数的不准确性而难以达到理想的效果。 近年来，人工智能在蛋...

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...

研究背景 基因调控网络（Gene Regulatory Networks, GRNs）是理解细胞内复杂生物过程的关键工具。它揭示了转录因子（Transcription Factors, TFs）与靶基因之间的相互作用，从而控制基因的转录过程，进而调控细胞行为。随着单细胞RNA测序（single-cell RNA-sequencing, scRNA-seq）技术的发展，研究者能够在单细胞分辨率下获取基因表达数据，这为GRNs的推断提供了前所未有的机会。然而，scRNA-seq数据的稀疏性和高变异性为GRNs的推断带来了巨大挑战。 现有的GRN推断方法主要分为两类：基于相关性或互信息的无监督学习方法，以及基于机器学习的监督学习方法。尽管这些方法在某些情况下表现出色，但它们往往依赖于成对基因的相关...

癌症是全球范围内导致死亡的主要原因之一。尽管近年来免疫治疗取得了显著进展，如嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）疗法和抗体药物偶联物（ADCs）的成功应用，但如何有效识别癌症特异性表面蛋白靶点仍然是当前研究的重大挑战。表面蛋白靶点的识别对于开发精准且低毒的免疫疗法至关重要。现有的技术，如RNA测序和蛋白质组学，虽然能够帮助研究人员分析这些靶点，但仍然缺乏系统化的方法来优先选择最合适的免疫治疗靶点。 为此，来自Children’s Hospital of Philadelphia、Drexel University、BC Cancer Research Institute等机构的科研团队开发了一种名为ImmunoTAR的计算工具，旨在通过整合多种公共数据库的数据，系统化地优先选择免疫治疗靶点。该工...

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），...

单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术能够以单细胞分辨率进行高通量转录组分析，极大地推动了细胞生物学的研究。然而，scRNA-seq技术的一个显著局限性是，它需要将组织解离，导致细胞在组织中的原始空间位置信息丢失。空间转录组学（Spatial Transcriptomics, ST）技术能够提供精确的空间基因表达图谱，但其在基因检测数量、成本以及细胞类型注释的精细度方面存在限制。因此，如何在scRNA-seq数据中恢复空间信息，成为了当前研究的一个重要挑战。 为了解决这一问题，研究人员提出了通过细胞对应学习（cell correspondence learning）在scRNA-seq和ST数据之间传递知识的方法，从而恢复scRNA-seq数据中的空间信息。然而，现有的方法在建模局部和全...