百度抗原抗体结构预测模型效果远超 AlphaFold3

百度抗原抗体结构预测模型效果远超AlphaFold3据百度AI，在抗体药物和多肽药物研发领域，抗原抗体和多肽蛋白复合体结构预测都发挥着至关重要的指引性作用，其准确性对后续的研究至关重要。但从目前的计算方法看，无论是基于物理方法的能量函数工具，还是基于深度神经网络的方法，包括最近DeepMind更新的AlphaFold3等，在抗原抗体和蛋白多肽复合体的结构预测精度上，仍有较大的提升空间。针对这一挑战，百度飞桨螺旋桨PaddleHelix团队研发出HelixFold-Multimer模型，通过在数据，网络结构及训练手段等多方面的优化，在抗原抗体/多肽蛋白复合体结构预测任务上，均达到业界领先。与现有方法比较，HelixFold-Multimer在DockQ和成功率两个核心关键指标上，远超同类方法，也包括最新发布的AlphaFold3。

中科院团队成功解析叶绿体基因转录机器的结构 研究成果登上《细胞》封面

中科院团队成功解析叶绿体基因转录机器的结构研究成果登上《细胞》封面中国科学院分子植物科学卓越创新中心张余研究团队和华中农业大学周菲研究团队合作，成功解析了叶绿体基因转录机器的结构。3月1日，该成果以封面文章的形式在线发表在国际顶级学术期刊《细胞》上。张余研究团队和合作者，利用叶绿体转化技术，在烟草叶绿体基因转录机器上引入特征性的“捕获标签”，通过纯化烟草内源的叶绿体基因转录机器，利用单颗粒冷冻电镜技术，最终解开了PEP的真面目。此项研究为植物叶绿体生物反应器的效率提升提供了着手点，助力重组疫苗、重组蛋白药物、和天然产物的生产。此外，还为光合作用系统基因表达水平的提高提供了新思路，助力植物高效碳汇。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1421959.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1421959.htm

最新蛋白质研究成果可用于阻止乳腺癌的发生

最新蛋白质研究成果可用于阻止乳腺癌的发生人类乳腺癌细胞--腺癌MDA-MB-231在模拟软组织的胶原基质中表现出类似转移的粘附性、扩散性和迁移性。宾夕法尼亚州立大学领导的新研究首次揭示了乳腺癌细胞如何侵入健康组织背后的机理。这一发现表明，一种名为"动力蛋白"（dynein）的运动蛋白为软组织模型中癌细胞的运动提供了动力，从而为临床抗癌转移提供了新的靶点，并有可能从根本上改变癌症的治疗方法。图片来源：ErdemTabdanov/宾夕法尼亚州立大学提供。现在，宾夕法尼亚州立大学（PennsylvaniaStateUniversity）的研究人员发现，一种名为"dynein"的蛋白质在乳腺癌转移过程中不可或缺，这提供了一个新的治疗靶点，有可能阻止癌症的发生。这项研究的共同通讯作者埃尔德姆-塔布达诺夫（ErdemTabdanov）说："这一发现标志着许多方面的范式转变。到目前为止，我们还从未发现过为癌细胞运动提供机械力的动力，而这正是癌细胞自我移动的能力。现在我们可以看到，如果以dynein为标靶，就能有效阻止这些细胞的运动，从而阻止转移扩散。"像动力蛋白这样的运动蛋白由化学能提供动力，对于真核细胞或具有细胞核的细胞的运动、分裂和空间组织至关重要。为了研究动力蛋白的作用，研究人员使用两种人体模型研究了乳腺癌活细胞的迁移过程。第一个模型是一个二维胶原纤维网络，展示了癌细胞如何在肿瘤周围的细胞外基质中移动，以及dynein在这种移动中的关键作用。第二个模型是为了模拟软组织而设计的，使用了一个由微小的水凝胶颗粒（微凝胶）组成的网络，这些颗粒以三维肿瘤的形状连接在一起。与第一个模型一样，研究人员发现，驱动蛋白是癌细胞运动的必要条件。另一位通讯作者阿米尔-谢克希（AmirSheikhi）说："利用这些部分模拟肿瘤的三维模型，我们发现如果阻断了动力蛋白，癌细胞就不能有效地移动和浸润实体组织。在这两种模型中，我们都发现，dynein对细胞运动极为重要，这为癌症治疗提供了一种全新的方法。我们展示了如何使癌细胞瘫痪，而不是用放疗或化疗杀死癌细胞。这是个好消息，因为不必真的杀死细胞，这是一种同时针对癌细胞和健康细胞的严酷方法。相反，你只需阻止癌细胞移动即可。"研究人员说，在手术切除肿瘤后，麻痹任何残留的癌细胞可能是一种有效且毒性较低的化疗替代方法。塔布达诺夫说："化疗的诀窍在于杀死癌细胞的速度要比身体其他部位稍快--这是一场与时间的赛跑。化疗在忙于杀死癌细胞的同时，也会对人体正常的健康组织造成很大伤害。如果我们能控制住癌症，阻止它的发展，就能让身体健康的部分更健康。"任何针对dynein的潜在治疗方法都还很遥远，但这项研究是阻止乳腺癌扩散的重要的第一步。这项研究发表在《先进科学》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1393085.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1393085.htm

华为云盘古气象大模型研究成果在《Nature》正刊发表

华为云盘古气象大模型研究成果在《Nature》正刊发表北京，2023年7月6日，《自然》(Nature)杂志正刊发表了华为云盘古大模型研发团队研究成果——《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》（《Accuratemedium-rangeglobalweatherforecastingwith3Dneuralnetworks》）。盘古气象大模型能够提供全球气象秒级预报，其气象预测结果包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等，可以直接应用于多个气象研究细分场景，欧洲中期预报中心和中央气象台等都在实测中发现盘古预测的优越性。相关论文：消息来源：投稿：@ZaiHuaBot群组：@ZaiHuaChat频道：@TestFlightCN

痴呆发病预测新进展 新研究可提前 15 年预测痴呆发病风险，复旦大学研究登《自然》子刊

痴呆发病预测新进展新研究可提前15年预测痴呆发病风险，复旦大学研究登《自然》子刊近日，复旦大学科研团队采用大规模蛋白质组学数据和人工智能算法，发现了预测未来痴呆风险的重要血浆生物标志物，可实现提前15年预测痴呆发病风险。相关成果发表在《自然·衰老》，《自然》主刊评价这项研究“标志着向能在早期无症状阶段检测阿尔茨海默病及其他类型痴呆的血液检测方法迈进了一步。”研究团队表示，经过模型分析和机器学习算法分析，GFAP、NEFL和GDF15这三个血浆蛋白质始终与新发ACD、AD和VaD的风险关联最显著。对不同血浆蛋白水平与疾病临床进展风险间关联的分析发现，基线GFAP、NEFL或GDF15水平较高的受试者未来患痴呆的风险大大增加。例如，GFAP基线水平较高的人未来患痴呆的几率是GFAP基线水平较低者的2.32倍。据介绍，此项研究可提前15年预测痴呆发病风险且精度突破90%。“这表明蛋白质组学在脑疾病早期精准识别和干预中可发挥重要作用，为未来脑疾病研究提供了新思路。”程炜说。研究团队透露，下一步将围绕我国痴呆风险人群队列开展数据采集和交叉验证，对相关数据作出矫正，开发出最适合我国人群的痴呆风险预测数据模型。投稿：@TNSubmbot频道：@TestFlightCN

《自然》子刊报道哈工程在拓扑光子学领域的研究成果

《自然》子刊报道哈工程在拓扑光子学领域的研究成果据哈工大官微消息，近日，哈尔滨工程大学物理与光电工程学院超材料与光纤器件课题组利用连续扭角外尔超晶体，在实验上观测到了费米弧随角度重构。这一工作揭示了费米弧非周期散射的独特现象，为连续调控费米弧提供了可能，为新型器件设计、信息调控方式提供了可参考的途径。研究成果以“扭角光子外尔超晶体与非周期费米弧散射”(TwistedphotonicWeylmeta-crystalsandaperiodicFermiarcscattering)为题，于3月18日在线发表于国际权威期刊《自然-通讯》(NatureCommunications)上。