鉴定靶向内质网相关降解的多囊蛋白2错义突变体 学术背景 多囊肾病（Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease, ADPKD）是一种常见的遗传性疾病，最终导致终末期肾病。ADPKD主要由PKD1和PKD2基因的突变引起，这两个基因分别编码多囊蛋白1（Polycystin 1, PC1）和多囊蛋白2（Polycystin 2, PC2）。PC2是一种非选择性阳离子通道，疾病相关的突变会破坏其正常功能，包括信号传导和液体分泌。尽管已知PC1和PC2是ADPKD的致病因素，但大多数疾病相关的PC2错义突变如何导致ADPKD的机制仍不清楚。特别是，PC2错义突变是否会损害其折叠，进而导致其通过内质网相关降解（Endoplasmic Reticulum-As...

G-四链体催化蛋白质折叠的研究报告 学术背景 蛋白质折叠是生物体内一个复杂且尚未完全解决的难题。许多蛋白质在体外（in vitro）的折叠速度非常缓慢，远远超过了生理条件下的可接受时间范围。为了应对这一挑战，ATP（腺苷三磷酸）依赖的分子伴侣（chaperonins）被认为能够加速蛋白质折叠，使其在生理时间内完成。然而，这种能力是否仅限于ATP依赖的伴侣蛋白仍是未解之谜。本研究的核心问题是探索是否存在其他分子能够像ATP依赖的伴侣蛋白一样，催化蛋白质折叠，从而帮助细胞在更短的时间内完成蛋白质折叠。 G-四链体（G-quadruplexes, G4s）是由富含鸟嘌呤（guanine）的核酸序列形成的四链结构，在真核生物中，G-四链体在应激条件下形成，并在应激解除后解离。近年来的研究表明，G-四...

蛋白质结构预测：挑战、进展及研究范式的变化 蛋白质结构预测是一个吸引了生物化学、医学、物理学、数学和计算机科学等多个领域研究者的重要跨学科研究课题。研究者们采取了多种研究范式去解决同一个结构预测问题：生物化学家和物理学家试图揭示蛋白质折叠的原理；数学家，尤其是统计学家，通常从假设给定目标序列的蛋白质结构概率分布开始，然后找到最可能的结构；而计算机科学家将蛋白质结构预测视为一个优化问题——寻找具有最低能量的结构构象或最小化预测结构与天然结构之间的差异。最近，深度学习在蛋白质结构预测中也取得了巨大成功。在这篇综述中，本文呈现了一项对蛋白质结构预测努力的调查。我们比较了不同领域研究者采用的研究范式，重点是深度学习时代研究范式的转变。 作者简介及论文出处 本文由Bin Huang, Lupeng K...