科学家发现制作良好植物性蛋白质的“终极方法”

科学家发现制作良好植物性蛋白质的“终极方法” 人们普遍认为，减少肉类和奶酪的消费，转而食用植物食品是有益的。然而，当我们在超市的冷藏区面对传统的动物性食品和环保的替代蛋白质之间做出选择时，我们并不总是做出具有环保意识的选择。尽管现在很多植物性食品都有很好的风味，但往往缺乏"正确"的口感。此外，一些植物蛋白替代品在加工过程中会消耗资源，因此并不具有可持续性。但是，如果有可能制造出可持续的、富含蛋白质且口感适宜的食品呢？哥本哈根大学的最新研究为这一设想提供了动力。关键是什么？蓝绿藻。这种蓝绿藻并不是夏天在海中成为毒汤的那种臭名昭著的蓝绿藻，而是无毒的蓝绿藻。在玻璃管中培养微藻的封闭式光生物反应器。图片来源：IGV 生物技术公司，CC BY-SA 3.0 DEED"蓝绿藻是一种活的生物体，我们已经能够让它们产生一种它们无法自然产生的蛋白质。尤其令人兴奋的是，这种蛋白质是以纤维状形成的，有点像肉类纤维。"食品科学系的 Poul Erik Jensen 教授说："我们有可能将这些纤维用于植物性肉类、奶酪或其他一些我们追求特殊口感的新型食品中。"在一项新的研究中，詹森和哥本哈根大学等机构的研究人员表明，通过将外来基因插入蓝藻，蓝藻可以作为新蛋白质的宿主生物。在蓝藻体内，这种蛋白质以细线或纳米纤维的形式组织起来。最少的加工 - 最大的可持续性全世界的科学家都把蓝藻和其他微藻作为潜在的替代食品。部分原因是蓝藻和其他微藻与植物一样，通过光合作用生长，部分原因是它们本身含有大量蛋白质和有益健康的多不饱和脂肪酸。"能够操纵一个活的生物体生产出一种新型蛋白质，并将其自身组织成线，这种程度是很少见的，而且非常有前途。此外，由于蓝藻依靠水、大气中的二氧化碳和太阳光生存，因此它是一种很容易持续生长的生物。这项成果赋予蓝藻作为可持续原料的更大潜力，"专门从事植物性食品和植物生物化学研究的普尔-埃里克-延森（Poul Erik Jensen）热情洋溢地说道。世界各地的许多研究人员都在努力为植物性食品（如豌豆和大豆）开发富含蛋白质的质地增强剂。然而，这需要大量的加工过程，因为需要将种子磨碎并从中提取蛋白质，以获得足够高的蛋白质浓度。"如果我们能在食品中利用整个蓝藻，而不仅仅是蛋白质纤维，就能最大限度地减少所需的加工量。"詹森说："在食品研究中，我们力求避免过多的加工，因为这不仅会影响食材的营养价值，还会消耗大量能源。"“明天的牛”教授强调说，从蓝藻开始生产蛋白质链还需要相当长的时间。首先，研究人员需要弄清楚如何优化蓝藻蛋白质纤维的生产。但詹森对此持乐观态度："我们需要对这些生物进行改良，以生产更多的蛋白质纤维，同时'劫持'蓝藻为我们工作。这有点像我们劫持奶牛为我们生产大量牛奶。只不过在这里，我们避免了任何有关动物福利的伦理考虑。我们不会在明天就达到目标，因为我们必须学会解决生物体内的一些新陈代谢难题。但我们已经在这个过程中了，我相信我们一定能成功，如果是这样，这就是制造蛋白质的终极方法。"一些国家已经开始工业化种植螺旋藻等蓝藻，主要用于健康食品。生产通常在露天下的“赛道池塘”中进行，或在光生物反应器室中进行，生物在玻璃管中生长。詹森认为，丹麦是建立"微藻工厂"生产加工蓝藻的理想之地。丹麦拥有具备适当技能的生物技术公司和高效的农业部门。"丹麦农业原则上可以生产蓝藻和其他微藻，就像今天生产乳制品一样。可以每天收获或挤出一部分细胞作为新鲜的生物质。通过浓缩蓝藻细胞，你可以得到一种看起来像香蒜酱，但含有蛋白质链的东西。只需极少的加工，它就可以直接加入食品中。"编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家实现利用脂肪组织进行3D生物打印

科学家实现利用脂肪组织进行3D生物打印 一种使用脂肪组织的新型 3D 生物打印方法可以打印分层的活体皮肤和毛囊，有望改善重建手术和毛发生长治疗的效果。 这项专利技术在老鼠身上进行了成功的测试，可以彻底改变治疗皮肤损伤和增强美容手术的方法。该团队的研究结果发表在《生物活性材料》上。 美国专利商标局于二月份授予该团队一项在本研究中开发和使用的生物打印技术的专利。宾夕法尼亚州立大学工程科学与力学、生物医学工程和神经外科教授易卜拉欣·T·奥兹博拉特 (Ibrahim T. Ozbolat) 表示：“用于纠正因受伤或疾病而造成的面部或头部创伤的重建手术通常并不完美，会导致疤痕或永久性脱发。通过这项工作，我们证明了生物打印的全层皮肤具有在老鼠身上生长毛发的潜力。 这距离实现更自然、更美观的人类头部和面部重建又近了一步。”他领导了开展这项工作的国际合作。虽然科学家之前已经对薄层皮肤进行了 3D 生物打印，但 Ozbolat 和他的团队是第一个在术中打印多个皮肤层（包括最底层或皮下组织）的完整生命系统的。 研究人员表示，术中指的是在手术期间打印组织的能力，这意味着该方法可用于更立即、无缝地修复受损皮肤。 顶层作为可见皮肤的表皮在中间层的支撑下自行形成，因此不需要打印。 皮下组织由结缔组织和脂肪组成，为头骨提供结构和支撑。宾夕法尼亚州立大学博士后研究员 Miji Yeo 检查 3D 打印机上的生物墨盒，该打印机专为术中打印皮肤层而开发。 图片来源：米歇尔·比克斯比/宾夕法尼亚州立大学“皮下组织直接参与干细胞变成脂肪的过程，”奥兹博拉特说。 “这个过程对于包括伤口愈合在内的几个重要过程至关重要。 它还在毛囊循环中发挥作用，特别是促进头发生长。”皮肤生物打印的突破研究人员首先从宾夕法尼亚州立大学健康米尔顿·赫尔希医疗中心接受手术的患者身上获取人体脂肪或脂肪组织。 合作者迪诺·J·拉夫尼克 (Dino J. Ravnic) 是宾夕法尼亚州立大学医学院整形外科系的外科副教授，他带领他的实验室获得了用于提取细胞外基质的脂肪细胞外基质是分子和蛋白质的网络，为细胞提供结构和稳定性。 组织制造生物墨水的一种成分。Ravnic 的团队还从脂肪组织中获得了干细胞，如果提供正确的环境，干细胞有可能成熟为几种不同的细胞类型，从而制造另一种生物墨水成分。 每个组件都被加载到生物打印机的三个隔室之一中。 第三个隔室充满了凝血溶液，有助于其他成分正确地结合到受伤部位。“这三个隔室使我们能够在精确控制下共同打印基质-纤维蛋白原混合物和干细胞，”Ozbolat 说。 “我们直接打印到损伤部位，目标是形成皮下组织，这有助于伤口愈合、毛囊生成、温度调节等。”他们获得了皮下组织和真皮层，表皮在两周内自行形成。“我们在大鼠身上进行了三组研究，以更好地了解脂肪基质的作用，我们发现基质和干细胞的共同传递对于皮下组织的形成至关重要，”Ozbolat 说。 “它不能仅对细胞或基质有效地起作用它必须同时起作用。”他们还发现皮下组织含有向下生长，这是早期毛囊形成的初始阶段。 研究人员表示，虽然脂肪细胞不直接参与毛囊的细胞结构，但它们参与毛囊的调节和维护。“在我们的实验中，脂肪细胞可能改变了细胞外基质，以更有利于向下生长的形成，”奥兹博拉特说。 “我们正在努力推进这一目标，以控制密度、方向性和生长的方式使毛囊成熟。”奥兹博拉特表示，在创伤的受伤或患病部位精确生长毛发的能力可能会限制自然重建手术的表现。 他说这项工作提供了一条“充满希望的前进道路”，特别是与他实验室的其他项目相结合，包括打印骨骼和研究如何匹配各种肤色的色素沉着。“我们相信这可以应用于皮肤科、毛发移植以及整形和重建手术它可能会带来更加美观的结果，”奥兹博拉特说。“凭借全自动生物打印能力和临床级兼容材料，这项技术可能会对精确重建皮肤的临床转化产生重大影响。”编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家首次利用血红蛋白制造出电池

科学家首次利用血红蛋白制造出电池 这正是科尔多瓦大学（UCO）物理化学（FQM-204）和无机化学（FQM-175）小组希望与卡塔赫纳理工大学（Polytechnic University of Cartagena）的一个小组共同验证和开发的成果。此前，牛津大学的研究和科尔多瓦大学（UCO）的一个最终学位项目表明，血红蛋白在还原和氧化（氧化还原）过程中具有良好的特性，而能量正是在这种系统中产生的。科尔多瓦大学研究团队。资料来源：科尔多瓦大学因此，研究小组通过一个概念验证项目，利用血红蛋白在电化学反应中将化学能转化为电能，开发出了第一种生物兼容电池（对人体无害）。锌-空气电池是目前市场上占主导地位的电池（锂离子电池）的最可持续替代品之一，利用锌-空气电池，血红蛋白将在这种电池中发挥催化剂的作用。也就是说，血红蛋白是一种蛋白质，负责促进电化学反应，即氧气还原反应（ORR），使空气进入电池后，氧气在电池的一个部分（阴极或正极）被还原并转化为水，释放出电子，并将其传递到电池的另一个部分（阳极或负极），在那里锌发生氧化。正如 UCO 研究员 Manuel Cano Luna 所解释的那样："要成为氧还原反应中的良好催化剂，催化剂必须具备两个特性：它需要快速吸收氧分子，并相对容易地形成水分子。而血红蛋白符合这些要求"。事实上，通过这个过程，研究小组成功地让他们的生物兼容电池原型在使用 0.165 毫克血红蛋白的情况下工作了 20 到 30 天。除了性能强大之外，他们开发的电池原型还具有其他优势。首先，锌空气电池与其他受湿度影响、需要在惰性气氛中制造的电池不同，锌空气电池更具可持续性，能够承受恶劣的大气条件。其次，正如卡诺-卢纳（Cano Luna）所言，"将血红蛋白用作生物相容性催化剂，对于在心脏起搏器等与人体结合的设备中使用这种电池来说，前景十分广阔，这种电池的工作pH值为7.4，与血液的pH值相似。此外，由于血红蛋白几乎存在于所有哺乳动物体内，因此也可以使用动物蛋白。"不过，他们开发的电池还有一些需要改进的地方。主要是它是一种原电池，因此只能放电。此外，它还不能充电。因此，研究小组已经在采取下一步措施，寻找另一种能将水转化为氧气的生物蛋白质，从而为电池充电。此外，这种电池只能在有氧气的情况下工作，因此不能在太空中使用。这项发表在《能源与燃料》（Energy & Fuels）杂志上的研究为电池的新功能替代品打开了大门，因为人们期待有越来越多的移动设备出现，而且对可再生能源的需求也在不断增加，因此有必要使用以化学能形式储存多余电能的设备。最重要的是，目前最常见的锂离子电池存在锂稀缺和作为危险废物对环境造成影响的问题。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密

科学家用尖端人工智能揭开蛋白质的秘密 该工具由 KAUST 生物信息学研究员 Maxat Kulmanov 及其同事开发，在预测蛋白质功能方面优于现有的分析方法，甚至能够分析现有数据集中没有明确匹配的蛋白质。该模型被称为 DeepGO-SE，它利用了类似于 Chat-GPT 等生成式人工智能工具所使用的大型语言模型。然后，它根据蛋白质工作方式的一般生物学原理，利用逻辑蕴含得出关于分子功能的有意义的结论。从本质上讲，它通过构建部分世界模型（在本例中为蛋白质功能），并根据常识和推理推断出在这些世界模型中应该发生的事情，从而赋予计算机逻辑处理结果的能力。一种新的人工智能（AI）工具能对未知蛋白质的功能进行逻辑推理，有望帮助科学家揭开细胞内部的奥秘。图片来源：© 2024 KAUST; Ivan Gromicho他补充说："这种方法有很多应用前景，"KAUST 生物本体论研究小组负责人罗伯特-霍恩多夫（Robert Hoehndorf）说，"特别是当需要对神经网络或其他机器学习模型生成的数据和假设进行推理时。"库尔曼诺夫和霍恩多夫与KAUST的斯特凡-阿罗德（Stefan Arold）以及瑞士生物信息学研究所的研究人员合作，评估了该模型破译那些在体内作用未知的蛋白质功能的能力。该工具成功地利用了一种鲜为人知的蛋白质的氨基酸序列数据及其与其他蛋白质的已知相互作用，并精确地预测了其分子功能。该模型非常精确，在一次国际功能预测工具竞赛中，DeepGO-SE 在 1600 多种算法中名列前 20 位。KAUST 团队目前正在利用这一工具研究在沙特阿拉伯沙漠极端环境中生长的植物中发现的神秘蛋白质的功能。他们希望这些发现将有助于确定生物技术应用中的新型蛋白质，并希望其他研究人员也能使用这一工具。库尔曼诺夫解释说："DeepGO-SE分析未表征蛋白质的能力可以促进药物发现、代谢通路分析、疾病关联、蛋白质工程、筛选感兴趣的特定蛋白质等任务。"编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

绿色革命2.0：科学家利用人工智能创造碳捕捉植物

绿色革命2.0：科学家利用人工智能创造碳捕捉植物 索尔克研究所的科学家们正在利用一款名为 SLEAP 的人工智能软件来开发具有增强根系的植物，这些植物能够捕获和储存更多的碳，与全球应对气候变化的努力相一致。该工具大大提高了植物表型和基因型分析的效率和准确性，加快了有效碳封存植物的培育速度。资料来源：索尔克研究所为了设计这些拯救气候的植物，索尔克"利用植物计划"（Harnessing Plants Initiative）的科学家们正在使用一种名为SLEAP的先进的新型研究工具一种易于使用的人工智能（AI）软件，可以跟踪根系生长的多种特征。SLEAP 由索尔克研究员塔尔莫-佩雷拉（Talmo Pereira）创建，最初设计用于跟踪实验室中的动物运动。现在，佩雷拉与植物科学家、索尔克同事沃尔夫冈-布施（Wolfgang Busch）教授合作，将 SLEAP 应用于植物。SLEAP 和 sleap-roots 通过分析根的几何形状，预测植物根的不同部分如何相互连接。资料来源：索尔克研究所在发表于《植物表型组学》（Plant Phenomics）的一项研究中，Busch 和 Pereira 首次提出了一种使用 SLEAP 分析植物根系表型的新方案植物根系生长的深度和宽度、根系的庞大程度以及其他物理特性，而在使用 SLEAP 之前，对这些表型的测量非常繁琐。将 SLEAP 应用于植物已使研究人员建立了迄今为止最广泛的植物根系表型目录。此外，跟踪这些物理根系特征有助于科学家找到与这些特征相关的基因，以及多种根系特征是由相同基因决定的还是独立决定的。这样，索尔克团队就能确定哪些基因对他们的植物设计最有利。"这次合作真正证明了索尔克科学的特殊性和影响力，"佩雷拉说。"我们不只是'借用'不同学科的知识，而是真正把它们放在平等的地位上，以创造出比各部分之和更伟大的东西"。左起Talmo Pereira、Elizabeth Berrigan 和 Wolfgang Busch。资料来源：索尔克研究所在使用 SLEAP 之前，追踪植物和动物的物理特征需要耗费大量人力，从而减缓了科研进程。如果研究人员想要分析植物的图像，他们需要手动标记图像中属于植物和不属于植物的部分逐帧、逐部分、逐像素。只有这样，才能应用较早的人工智能模型来处理图像，并收集有关植物结构的数据。SLEAP 的独特之处在于它同时使用了计算机视觉（计算机理解图像的能力）和深度学习（训练计算机像人脑一样学习和工作的人工智能方法）。这两种方法的结合使研究人员能够在不逐个像素移动的情况下处理图像，而跳过中间的劳动密集型步骤，直接从图像输入跳转到定义的植物特征。第一作者 Elizabeth Berrigan 是 Busch 实验室的生物信息学分析师，她说："我们创建了一个在多种植物类型中验证过的强大协议，它减少了分析时间和人为错误，同时强调了可访问性和易用性 ，而且不需要对实际的 SLEAP 软件进行任何修改。"在不修改 SLEAP 基线技术的情况下，研究人员为 SLEAP 开发了一个可下载的工具包，名为sleap-roots（可在此处下载开源软件）。 有了sleap-roots，SLEAP 可以处理根系的生物特征，如深度、质量和生长角度。索尔克团队在多种植物中测试了sleap-roots软件包，其中包括大豆、水稻和油菜等农作物，以及模式植物拟南芥芥科开花杂草。在测试的各种植物中，他们发现基于SLEAP的新方法优于现有方法，注释速度快1.5倍，训练人工智能模型的速度快10倍，在新数据上预测植物结构的速度快10倍，而且准确率与以前相同或更高。这些表型数据，如植物根系在土壤中长得特别深，可以通过推断了解形成这种特别深的根系的基因。SLEAP 和 sleap-roots 可自动检测整个根系结构中的地标。资料来源：索尔克研究所这一步连接表型和基因型对于索尔克的任务至关重要，即创造出能更持久地保持更多碳的植物，因为这些植物需要根系设计得更深、更强壮。实施这一精确高效的软件将使"利用植物计划"能够以突破性的便捷和速度将理想的表型与目标基因联系起来。"我们已经能够创建迄今为止最广泛的植物根系表型目录，这确实加速了我们的研究，以创造出能应对气候变化的碳捕捉植物，"索尔克大学赫斯植物科学讲座教授布施说。"得益于 Talmo 专业的软件设计，SLEAP 的应用和使用非常简单，它将成为我实验室未来不可或缺的工具。"在创建SLEAP和sleap-roots时，可访问性和可重复性是Pereira考虑的首要问题。由于软件和sleap-ro ots工具包都是免费使用的，研究人员非常期待看到sleap- roots在世界各地的应用。他们已经开始与美国国家航空航天局（NASA）的科学家讨论，希望利用该工具不仅帮助指导地球上的碳吸收植物，还能研究太空中的植物。在索尔克，合作团队还没有准备好解散他们已经开始迎接新的挑战，利用 SLEAP 分析三维数据。在未来几年中，SLEAP 和sleap-roots 的完善、扩展和共享工作仍将继续，但其在索尔克"利用植物计划"中的应用已经在加速植物设计，并帮助研究所对气候变化产生影响。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

科学家利用 pH 诱导靶向癌细胞

科学家利用 pH 诱导靶向癌细胞 如何让纳米机器人精确识别和杀死癌细胞？根据发表在《nature nanotechnology》的一项研究，瑞典卡罗琳学院(Karolinska Institutet)的研究人员描述了一种刺激响应机器人开关纳米装置，能根据 pH 触发。当 pH 6.5 时释放死亡受体（death receptors）导致癌细胞死亡，pH 7.4 时保持惰性。对携带人类乳腺癌异种移植物的小鼠实验显示，该纳米装置导致癌症生长减少最多 70%。 via Solidot