早产儿肠道微生物群与脑病的关系：一项综合性研究 学术背景 早产（出生时妊娠不足37周）是全球范围内影响约10%妊娠的常见问题。早产儿面临脑发育异常的风险，这种异常被称为早产脑病（Encephalopathy of Prematurity, EOP），可能导致脑瘫、神经发育障碍、自闭症和精神病等严重后果。目前，EOP尚无有效治疗方法，部分原因是早产与脑发育异常之间的机制尚未完全阐明。 在妊娠的第二和第三阶段，脑发育处于关键时期。早产及其伴随的暴露和疾病可能对发育中的大脑造成损伤和发育不良，导致区域性脑生长异常、弥漫性白质病变、皮质和深部灰质（Deep Gray Matter, DGM）发育异常以及结构连接异常。这些EOP的特征在新生儿期的结构性和扩散性磁共振成像（MRI）中可见，并且与随后的神...

光合系统II中水氧化过程中质子释放的机制研究 学术背景 光合系统II（Photosystem II, PSII）是自然界中唯一能够催化水分解的酶，其反应不仅释放出氧气，还为生物质的合成提供了电子。水分解反应释放的质子进入类囊体腔，形成质子动力势（proton-motive force, PMF），驱动ATP的合成。尽管近年来在PSII的结构和功能研究方面取得了显著进展，但水氧化反应中的关键步骤，特别是去质子化过程的机制仍然存在争议。本文通过结合量子/经典（QM/MM）自由能计算和原子分子动力学（MD）模拟，揭示了PSII中氧释放的锰-钙簇（Mn4O5Ca）如何通过保守的羧酸盐和水分子阵列将质子传递到类囊体腔，并识别了局部质子存储位点和分子门控机制，防止了质子回流的浪费反应。 论文来源 本文由...

研究背景 在单细胞胚胎中，蛋白质的不对称分布是细胞极性和发育的关键步骤。这种不对称分布通常依赖于复杂的反应-扩散机制（reaction-diffusion mechanisms），并涉及多个反馈回路。在Caenorhabditis elegans（秀丽隐杆线虫）的单细胞胚胎中，RNA结合蛋白MEX-5和MEX-6以及有丝分裂激酶PLK-1在细胞极性的建立和维持中起着重要作用。尽管MEX-5和MEX-6在序列上高度同源，但它们的不对称分布机制及其调控方式尚不完全清楚。本研究旨在揭示MEX-6梯度形成的生物物理机制，并探讨MEX-5、MEX-6和PLK-1之间的复杂相互作用。 研究来源 该研究由Alexandre Pierre Vaudano、Françoise Schwager、Monica ...

基因组范围内单细胞和单分子水平的转录因子足迹分析 学术背景 在人类和其他哺乳动物中，尽管每个体细胞的基因组基本相同，但不同细胞类型的功能却大相径庭。这种差异主要由转录因子（Transcription Factors, TFs）与基因调控区域的结合所决定，TFs通过控制DNA转录为RNA的过程来调控基因表达。理解TFs如何与基因组结合是功能基因组学研究中的核心问题之一。然而，现有的研究方法存在一定的局限性。传统的“自下而上”方法（如原子分辨率结构和单分子成像）和“自上而下”方法（如经典遗传学和分子生物学）虽然提供了许多有价值的信息，但无法在单细胞和单分子水平上全面揭示TFs的结合模式。 为了克服这些限制，本研究开发了一种名为“基于脱氨酶的足迹分析”（Footprinting with Deam...

人工动态RNA结构集合引导的通用RNA适配体传感标签的理性设计 学术背景 RNA分子在自然和合成生物系统中扮演着多种角色，其功能强烈依赖于其动态和特定的三维结构。RNA的二级和三级结构，如发夹、伪结、多路连接等，是理解RNA功能的关键“构建模块”。然而，现有的RNA结构研究大多基于静态结构，而大多数RNA介导的过程涉及构象变化。因此，动态结构集合的描述能够捕捉RNA的进化保守模式，并有助于其扩展设计。近年来，荧光RNA适配体（fluorogenic RNA aptamer, FRAPT）在生物应用中取得了显著进展，但其设计缺乏对动态结构集合的深入理解，且缺乏通用的设计原则。为了克服这些限制，研究者们开发了一种人工动态RNA结构集合“SSPepper”，并基于此设计了一种通用的荧光RNA生物传...

解读《MassiveFold：通过优化和平行化大规模采样揭示AlphaFold潜在能力》 背景和研究问题 蛋白质结构预测是生命科学中重要的研究领域，对于揭示分子生物学的基本机制具有重要意义。近年来，DeepMind开发的AlphaFold在这一领域取得了革命性进展，其模型在预测单一蛋白质链的结构方面表现卓越，广泛应用于蛋白质组学研究。然而，随着研究需求的增加，AlphaFold在处理复杂蛋白质组装和抗原-抗体等特定相互作用时存在诸多局限，例如计算时间长、对GPU资源需求高等问题。此外，虽然通过增加预测中的循环次数和采样密度可以提升预测质量，但这些方法进一步加重了计算负担。 为应对上述挑战，本文的研究者提出了一个名为MassiveFold的新框架。MassiveFold通过优化算法和大规模采样...