METTL3介导的动脉粥样硬化血流诱导内皮细胞糖酵解

一、研究背景 动脉粥样硬化(atherosclerosis)是心血管疾病的主要病理基础,其发生与血管内皮细胞(endothelial cells, ECs)功能紊乱密切相关。血流动力学因素在动脉粥样硬化的区域选择性中起关键作用:振荡剪切应力(oscillatory shear stress, OS)(如血管分叉处)促进斑块形成,而脉动剪切应力(pulsatile shear stress, PS)(如直血管段)具有保护作用。近年研究发现,ECs在OS作用下会出现代谢重编程(metabolic reprogramming),表现为糖酵解(glycolysis)增强,但具体分子机制尚未阐明。 表观转录组学(epitranscriptomics)领域发现,RNA的m6A甲基化修饰(N6-methy...

DeepRNA-Twist:基于语言模型引导的RNA扭转角预测与注意力-初始网络

一、学术背景及研究动机 随着生命科学与生物信息学的飞速发展,RNA分子结构及其功能研究成为热点领域。RNA不仅仅是基因信息的传递者,更在调控、催化等多种生理过程中扮演关键角色。RNA分子的三维结构直接影响其生物学功能,而RNA结构的精确解析对于基础科学、药物设计、疾病机制研究等均具有重要意义。然而,RNA的序列到结构转换远比蛋白质复杂,不仅因为RNA的骨架有七个主链扭转角(α, β, γ, δ, ε, ζ, χ),而且还涉及复杂的伪扭转角(η, θ),加之非经典碱基对、多重环、三元作用等多样结构因素,使得高精度RNA三维结构预测极具挑战性。 传统的实验测定RNA结构方法如核磁共振(NMR)、X射线晶体学(X-ray crystallography)、冷冻电镜(cryo-EM)手段,不但昂贵且...

解码蛋白质相分离密码:基于语言模型和构象嵌入的PSTP算法助力病理变异解释

一、学术背景与研究意义 近年来,蛋白质液-液相分离(phase separation,PS)作为调控细胞内生物分子的关键机制,受到生命科学领域的广泛关注。相分离不仅推动了无膜细胞器(biomolecular condensates)的形成,还广泛影响着生化反应速率、蛋白质组织与定位,并与癌症和神经变性疾病等重大疾病的发生密切相关。尽管相分离现象的生物学意义逐渐被认识,但其驱动机制和调控密码仍显复杂且难以捉摸,尤其是在驱动相分离的蛋白质区域识别方面,科学界仍然面临诸多挑战。 传统的相分离预测方法,大多依赖已有的蛋白质注释信息或人工设定的特征参数。这些方法虽然在已知蛋白质上表现良好,但面临着对未知蛋白质、变体和不同物种间广泛泛化能力的严重不足。同时,针对蛋白质序列的局部驱动区域(residue-...

蛋白质-蛋白质互作预测的新进展:HSSPPI模型从分层与空间-序列双视角全面解析蛋白互作位点

背景介绍:揭示蛋白互作预测的瓶颈与机遇 蛋白质(Protein)作为生命活动的核心分子,几乎参与了所有生物学过程与细胞功能,包括基因表达、RNA转录、DNA合成以及免疫反应等。蛋白分子之间的相互作用(Protein-Protein Interactions, PPI)以及特定位点上的互动(Protein-Protein Interaction Sites, PPIS)决定了多样且精确的生理活动。例如,药物设计、蛋白功能注释、疾病分子机制探索、以及全局蛋白互作网络构建等,都以高质量的PPI和PPIS信息为基础。 然而,传统基于生物实验(如X射线晶体学、质谱等)对PPI位点进行检测的方法耗时高、成本昂贵,并且面临样品复杂性高和可扩展性不足的问题。随着蛋白数据库的快速扩充及疾病防治需求的日益迫切,...

深度学习加持的蛋白质复合物界面质量评估:TopoQA顶点——在蛋白质结构精准预测新时代下的创新突破

学术背景 蛋白质复合物三维结构的解析是现代结构生物学、分子机理研究、药物设计乃至于人工蛋白质设计等领域的核心课题。蛋白质的功能往往由其结构所决定,而众多生物过程涉及蛋白质间复杂的相互作用。虽然传统的实验手段(如X射线晶体学、冷冻电镜、NMR等)虽能解析蛋白质的三维结构,但耗时繁琐、成本高昂,难以满足高通量或大规模研究需求。近年来,数据驱动的蛋白质结构预测方法(如AlphaFold、RoseTTAFold等)取得了革命性突破,尤其是在单体蛋白模型的准确度方面甚至能够媲美实验结构。然而,蛋白质复合物结构预测的准确度仍未达到单体预测的高度,特别是在多聚体与抗体-抗原等复杂体系中,仍有巨大的提升空间。 在实际应用中,研究者往往需要从机器学习或深度学习模型产生的大量“候选结构”(decoys)中筛选出...

通过整合因果提示大语言模型与多组学数据驱动的因果推理识别癌症基因

癌症基因的准确识别是癌症基础研究和精准医疗领域的核心难题。近日,Jilin University与Zhejiang Sci-Tech University的研究团队在《Briefings in Bioinformatics》期刊上发表了题为《Cancer gene identification through integrating causal prompting large language model with omics data–driven causal inference》的原创性研究论文。本文完整梳理了该论文的研究背景、学术创新、方法流程、研究结论及其深远意义。 一、学术研究背景 1. 多组学癌症基因识别的需求 癌症作为全球范围内死亡率最高的疾病之一,其发生和进展本质上是一个...