昆虫身上的蛋白质纳米小球激发了研发紫外线防护罩和隐形装置的灵感

昆虫身上的蛋白质纳米小球激发了研发紫外线防护罩和隐形装置的灵感 叶蝉是一种常见的昆虫,经常出现在花园或农场中,被认为是农作物的害虫。它们在大多数方面都很不起眼,除了一个从未在其他昆虫身上发现过的独特特征叶蝉身上会产生极其复杂的纳米颗粒,这种颗粒被称为"brochosomes"(球状蛋白质组织),看起来就像一个个小足球。这些中空的球体大约只有一个细菌的一半大小,充满了微小的孔隙,而且在世界上不同地区生活的不同大小的物种之间竟然是一致的。"这让我们提出了一个问题,"该研究的主要作者黄德成说。"为什么会有这种一致性?拥有约600纳米、约200纳米孔隙的球状蛋白质组织的秘密是什么?这是否有什么作用?"叶蝉产生的复杂纳米颗粒球状蛋白质组织的显微镜图像 Lin Wang 和 Tak-Sing Wong / 宾夕法尼亚州立大学/知识共享叶蝉会分泌出这些球状蛋白质组织,然后将整个身体包裹在其中,这似乎有一些好处。首先,研究人员发现这些颗粒具有超疏水性,可以保护叶蝉免受水和自身超粘的尿液的侵害。此外,它们似乎还能对光线产生奇特的作用,因此,宾夕法尼亚州立大学的研究人员开始在实验室里制造自己的"小肉球",并对其进行测试。制作如此微小的物体非常棘手,因此研究小组制作了更大比例的模型当然"更大"是相对而言的,因为它们仍然只有 2 万纳米宽。然后,他们用不同波长的红外光照射它们,观察红外光与球状蛋白质组织的相互作用,他们发现这些微粒几乎能阻挡所有的光反射,这表明它们的主要作用是为昆虫隐身,以躲避捕食者。这项研究的第一作者王林说:"人们一直不清楚为什么叶蝉会产生结构如此复杂的颗粒。我们在实验室中利用高科技3D打印方法成功地制造出了这些蛋白质组织。我们发现,这些实验室制造的粒子可以减少高达94%的光反射。这是一个重大发现,因为这是我们第一次看到大自然做这样的事情,用空心颗粒以如此特殊的方式控制光线。"研究小组说,虽然他们的比例模型是用红外线进行测试的,但球状蛋白质组织的大小适合用紫外线做同样的事情。这可能是它们达到目的的关键鸟类和爬行动物用紫外线捕食,所以叶蝉可能会扰乱这些信号,以保护自己的皮毛。这一发现不仅能让我们了解昆虫的聪明才智,还能帮助我们了解一系列新技术。研究小组认为,它可以改善收集太阳能的表面,制造散射紫外线的涂层,保护物体和我们的皮肤免受阳光的伤害。"这一发现可能对技术创新非常有用,"王说。"有了调节表面光反射的新策略,我们也许就能隐藏人类或机器的热信号。也许有一天,人们可以根据叶蝉使用的技巧开发出一种热隐形斗篷。我们的工作表明,了解自然可以帮助我们开发现代技术。"这项研究发表在《美国科学院院刊》(PNAS)上。 ... PC版: 手机版:

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新研究揭示紫外线如何降解冠状病毒 南安普顿大学的一项研究发现,紫外线激光通过破坏 SARS-CoV-2 的遗传物质和蛋白质尖峰,有效地使其失活。这一发现加深了人们对基于光的病毒灭活的理解,为在传统方法不可行的环境中采用新型消毒方法铺平了道路。资料来源:南安普顿大学南安普顿大学的研究人员研究了紫外线激光如何通过影响这些关键成分来摧毁病毒。通过使用两种不同波长的专用紫外线激光,科学家们能够确定每种病毒成分在强光下是如何降解的。他们发现基因组材料对降解非常敏感,而蛋白质尖峰则失去了与人体细胞结合的能力。紫外线包括 UVA、UVB 和 UVC 光。从太阳照射到地球表面的频率低于 280 纳米的紫外线很少。南安普顿的研究小组在研究中使用的正是这种较少研究的紫外线,因为它具有消毒特性。紫外线会被不同的病毒成分强烈吸收,包括遗传物质(约 260 纳米)和蛋白质尖峰(约 230 纳米),因此研究小组选择了 266 纳米和 227 纳米的激光频率用于该项目。由苏梅特-马哈詹(Sumeet Mahajan)教授领导的南安普顿大学科学家与激光器制造商 M Squared Lasers 的科学家密切合作,共同撰写的研究报告发表在美国化学学会期刊《ACS Photonics》上。研究小组发现,266 纳米光在低功率下会造成RNA损伤,影响病毒的遗传信息。266 纳米光还破坏了 SARS-CoV-2 棘突蛋白的结构,通过分解二硫键和芳香族氨基酸降低了其与人体细胞结合的能力。227 纳米波长的光对 RNA 损伤的诱导作用较弱,但对通过氧化(一种涉及氧气的化学反应)破坏蛋白质的作用较强,因为氧化会使蛋白质结构解体。重要的是,SARS-CoV-2 是 RNA 病毒中基因组最大的病毒之一。这使它对基因组损伤特别敏感。马哈詹教授说:"光灭活空气传播的病毒为我们的公共场所和敏感设备的消毒提供了一种多功能工具,否则传统方法可能难以消除这些场所和设备的污染。现在我们了解了病毒中的分子成分对光灭活的不同敏感性,这为我们提供了精细调整消毒技术的可能性。"光基失活技术之所以受到广泛关注,是因为它的应用范围很广,而传统的液基失活方法并不适用。现在,人们对失活机理有了更深入的了解,这是推广该技术的重要一步。编译来源:ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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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:

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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:

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