近年来，人类肠道微生物群（Human Gut Microbiota, HGM）在药物和营养素代谢中的重要作用逐渐被认识到。肠道微生物群不仅影响口服药物的生物利用度，还通过其代谢酶参与药物和生物活性分子的生物转化（biotransformation），从而影响药物的药代动力学和药效学特性。然而，由于肠道微生物群的复杂性和个体间的差异性，确定特定微生物对药物和营养素代谢的具体贡献仍然是一个巨大的挑战。为了解决这一问题，研究人员开发了GutBugDB，这是一个开放获取的数字资源库，旨在预测人类肠道微生物群介导的生物和异生物质（xenobiotic）分子的生物转化。 论文来源 该研究由Usha Longwani、Ashok K. Sharma、Aditya S. Malwe、Shubham K. J...
研究背景与问题提出 遗传性叶酸吸收不良 (Hereditary Folate Malabsorption, HFM) 是一种罕见的常染色体隐性遗传病，主要表现为肠道对叶酸的吸收障碍以及脑脊液中叶酸转运受阻。这种疾病是由于编码质子偶联叶酸转运蛋白（Proton-Coupled Folate Transporter, PCFT-SLC46A1）的基因发生功能丧失突变引起的。了解这些突变对PCFT结构和功能的影响对于揭示HFM的病理机制至关重要。 近年来，通过冷冻电镜技术获得了鸡源PCFT（Gallus Gallus PCFT, GPCFT）的高分辨率结构，其与人类PCFT（Human PCFT, HPCFT）具有58%的序列同源性。这为研究HPCFT的功能缺陷突变提供了新的契机。此前的研究主要依...
学术背景 随着有机化合物对环境污染的威胁日益加剧，研究不同水生生物对有机化合物的毒性反应变得至关重要。这些研究不仅有助于评估污染物对整个水生生态系统的潜在生态影响，还为环境保护提供了重要的科学依据。传统的实验方法虽然能够提供一定的数据，但其成本高昂、耗时较长，且难以应对大规模化学物质的毒性评估。随着深度学习技术的快速发展，其在预测水生毒性方面表现出更高的准确性、更快的数据处理速度以及更好的泛化能力。然而，现有方法在处理高维特征数据时仍存在局限性，尤其是在捕捉分子复杂结构和相互作用方面。因此，如何开发一种能够同时预测多种水生生物毒性的多任务深度学习模型，成为了当前研究的重要课题。 论文来源 本文由Xin Yang、Jianqiang Sun、Bingyu Jin等研究者共同完成，他们分别来自U...
高效且可解释的电子圆二色光谱预测：Decoupled Peak Property Learning 学术背景 电子圆二色光谱（Electronic Circular Dichroism, ECD）是研究分子手性的关键工具，特别是在不对称有机合成和药物工业中，用于区分手性分子的绝对构型。然而，现有的ECD光谱预测方法存在两个主要问题：数据稀缺性和可解释性不足，导致预测结果的可信度较低。当前的ECD光谱预测依赖于耗时的量子化学计算，包括分子结构提取、构象搜索、结构优化、时间相关密度泛函理论（TD-DFT）计算和玻尔兹曼加权等步骤。这不仅需要实验化学家具备深厚的专业知识，还耗费大量的计算资源和时间。因此，如何加速ECD光谱的理论计算并提高其预测的准确性和可解释性，成为了一个亟待解决的问题。 论文来...
机器学习助力量子化学：逼近耦合簇精度的分子电子结构预测 学术背景 在物理学、化学和材料科学领域，计算方法是揭示各种物理现象背后机制和加速材料设计的关键工具。然而，量子化学计算（尤其是电子结构计算）通常是计算瓶颈，限制了计算速度和可扩展性。尽管近年来机器学习方法在加速分子动力学模拟和提高精度方面取得显著成功，但现有的机器学习模型大多基于密度泛函理论（DFT）数据库作为训练数据的“真实值”，其预测精度无法超越DFT本身。DFT作为一种平均场理论，其计算通常引入的系统误差比化学精度（1 kcal/mol）大几倍，这限制了基于DFT数据集训练的机器学习模型的整体精度。 相比之下，耦合簇方法（CCSD(T)）被认为是量子化学的“金标准”，能够提供各种分子性质的高精度预测。然而，CCSD(T)的计算成本...
深度学习框架用于多体薛定谔方程的自旋对称解研究：一种新方法的开创性成果 量子物理和量子化学领域中，多体电子体系的描述一直是一个重要但极具挑战性的课题。准确表征电子-电子强关联尤其对催化、光化学和超导性等领域具有深远意义。然而，传统的方法，如广泛使用的Kohn–Sham密度泛函理论(KS-DFT)，在多参考体系中对静态关联的描述仍存在不足。这一不足导致了所谓的“对称性困境”(symmetry dilemma)，即自旋对称破缺的解尽管是不物理的状态，却能获得较低的能量结果。此外，虽然波函数方法在捕获静态关联方面表现出色，但其计算复杂度较高，需要专家选择合适的活性空间，对普通应用存在显著障碍。因此，找到一种高效且准确的方法来解决多体薛定谔方程，同时保持正确的自旋对称性，这是科学家们长期以来期待解决...
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...
#利用机器学习和组合化学加快mRNA递送的可离子化脂质的发现 研究背景 为了释放信使RNA（mRNA）治疗的全部潜力，扩展脂质纳米颗粒（LNPs）的工具包至关重要。然而，LNPs开发的一个关键瓶颈是识别新的可离子化脂质。已有研究表明，LNPs在将mRNA递送至特定组织或细胞中表现出显著效果。经典的LNPs配方通常由一个离子脂质、胆固醇、辅助脂质和聚乙二醇化脂质（PEG脂质）组成，其中离子脂质在mRNA的加载和逃离内涵体方面起着至关重要的作用。 近年来，LNPs在临床应用方面取得了重大进展。例如，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了首个针对遗传性淀粉样变蛋白病的短发夹RNA（siRNA）药物Onpattro，以及Moderna和Pfizer/BioNTech联合开发的两款SARS-CoV-2...
光诱导水解离在金红石二氧化钛表面的电子-原子核动力学研究 研究背景与动机 光催化水裂解是光催化技术的重要应用之一，而二氧化钛（TiO₂）是一种具有重要应用前景的光催化材料。尽管二氧化钛在光催化水裂解和实际应用中的表现令人瞩目，但其光诱导水解的微观机制仍未完全揭示。本文研究团队通过第一性原理动态模拟，解析了在典型水-金红石TiO₂(110)界面上，光生载流子的传输路径和光诱导的水解离过程。这一研究不仅为理解光催化表面反应提供了重要的见解，也可能为提升光催化性能提供新的可能性。 研究来源与作者介绍 本研究由北京凝聚态物理国家重点实验室和中国科学院物理研究所的You Peiwei、Chen Daqiang、Liu Xinbao和Zhang Cui，松山湖材料实验室的Zhang Cui，以及普林斯顿...
在刚性 Dion–Jacobson 型二维钙钛矿中激子极化子形成和高载流子弛豫的研究报告 二维有机-无机杂化钙钛矿(HOIPs)引起了广泛关注，因为它们具有强烈受限的激子状态和由其二维层状结构引起的减少的介电屏蔽效应，使其在发光器件、光电探测器、光伏和量子发射器等应用中具有潜力。然而，对于这种材料的效率，电子和晶格动力学之间的复杂相互作用起着关键作用，尤其是激子-声子相互作用的功能角色仍存有疑问。本文意图通过结合超快光谱学和电子结构计算来揭示这些材料中激子的强极化子本质及其与高载流子冷却行为的关系。 论文来源 这篇论文发表在顶级期刊《Nature Materials》上，文章DOI为https://doi.org/10.1038/s41563-024-01895-z。主要作者包括Somnat...