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蛋白表达系统的进化史
重组蛋白表达系统涵盖原核、酵母、哺乳动物、昆虫、植物及无细胞系统，各有优劣，应用于生物医药等领域，未来或实现 “按需定制表达”。
小药说药 - 重组蛋白，蛋白表达系统 - 2025-06-22
Nature Methods：Chip-Tip技术：突破单细胞蛋白质组学研究瓶颈的革命性进展
单细胞蛋白质组学为生命科学研究带来机遇，但面临技术挑战。“Chip-Tip” 方法提升分析灵敏度与通量，可深度分析蛋白质及翻译后修饰，在多领域有应用潜力，未来需克服多方面挑战。
生物探索 - 单细胞蛋白质组学，Chip-Tip - 2025-01-19
Nat Methods：突破蛋白质互作预测瓶颈！新交互语言模型SWING实现跨类型、跨物种精准预测，助力变异效应解析
美国团队开发的 SWING 模型，通过交互语言建模，精准预测 pMHC 互作，实现跨类型、跨物种零样本学习，优于传统工具，助力蛋白质互作研究。
测序中国 - 蛋白质相互作用，SWING模型 - 2025-07-31
Cell：解密DNA的“朋友圈”：新型光交联技术精准捕获DNA直接结合蛋白质
《Cell》研究开发 “零距离光交联” 技术，利用 4ST 标记和 UVEN 系统，实现单氨基酸分辨率、分钟级动态检测，揭示 DNA 互作蛋白质组及无序区域关键作用。
生物探索 - 零距离光交联，DNA互作蛋白质组 - 2025-05-27
西湖大学郭天南团队《自然·通讯》：开发首个预训练DIA蛋白质谱AI模型，显著提升蛋白质组鉴定深度
西湖大学郭天南团队等推出预训练 DIA 蛋白质谱 AI 模型 DIA-BERT，提升 DIA 蛋白组鉴定深度，优于 DIA-NN，定量准，对低丰度蛋白效果好，软件开源。
BioMed科技 - 蛋白质组，DIA-BERT - 2025-04-16
Nature：C末端酰胺修饰：为蛋白质降解提供临床治疗的新武器
这项研究揭示了FBXO31在蛋白质质量控制中的核心作用，尤其是在应对氧化压力时，FBXO31能够识别和清除那些由于氧化损伤而产生的C末端酰胺标记的蛋白质。
生物探索 - 蛋白质稳态，C末端酰胺，FBXO31 - 2025-02-02
Nat Methods：链接基因变异与蛋白质序列和结构的强大生信工具：G2P
本研究开发 Genomics 2 Proteins 平台，连接基因组与蛋白质组，将遗传变异映射到蛋白质结构，为分析变异与疾病关系提供工具。
测序中国 - 遗传变异，蛋白质结构，G2P - 2024-10-22
Psoriasis：人类血浆蛋白质组学和孟德尔随机化的综合分析揭示银屑病新的蛋白质生物标志物
本研究的目的是探索与银屑病相关的蛋白质组在成人群队列中发现新的生物标志物。
MedSci原创 - 银屑病，蛋白质生物标志物，血浆蛋白质组学 - 2024-12-19
Nature Methods：揭示糖基化奥秘：GlycoShape工具助力精准糖蛋白结构恢复与疾病研究
GlycoShape 是糖链结构数据库和工具箱，能恢复糖蛋白结构，通过算法连接糖链与蛋白质，在生命科学研究中有广泛应用前景。
生物探索 - 糖基化，蛋白质结构，GlycoShape - 2024-10-18
Nature Methods：从“猜”到“预见”：AI模型PUPS揭示单细胞蛋白质定位的秘密
《自然・方法》研究提出 PUPS 方法，结合蛋白质语言模型与图像修补模型，可预测未知蛋白质在单细胞中的亚细胞定位，捕捉跨细胞系及单细胞变异性，为解析蛋白质动态行为提供新工具。
生物探索 - 蛋白质亚细胞定位，单细胞变异性 - 2025-05-21
Nature：计算蛋白质设计：AI如何重塑生物学的未来
本文介绍计算蛋白质设计与机器学习进展，包括突破、挑战及在结合预测、催化剂设计、构象变化、复杂结构设计等方面的应用，强调合作推动发展及广阔前景。
生物探索 - 机器学习，计算蛋白质设计 - 2024-11-06
卵巢储备功能下降的组学研究进展！
本研究对组学研究DOR的研究方法、研究样品及研究结果展开综述，阐述其优势和不足，并讨论DOR组学研究的应用前景。
生殖医学论坛 - 组学研究，卵巢储备功能下降 - 2025-03-13
2024年诺贝尔化学奖揭晓：蛋白质结构与设计的革命性突破
2024年诺贝尔化学奖的颁发，彰显了蛋白质科学领域的两大重要进展。这些成就不仅推动了基础科学的发展，还为解决人类面临的诸多挑战提供了创新的解决方案。
MedSci原创 - 蛋白质组学，诺贝尔化学奖 - 2024-10-10
Cell：单细胞“炼金术”：SC-PSILAC首次同步揭示蛋白质丰度和更新之谜
《Cell》报道的 SC - PSILAC 技术，可在单细胞层面测蛋白丰度与更新速率，揭示其与细胞状态关联，为理解细胞生命活动、疾病诊疗及药物研发开辟新方向。
生物探索 - 干细胞分化，单细胞蛋白质组学 - 2025-04-07
Nat Cancer：贝勒医学院章冰团队基于机器学习和泛癌蛋白基因组学构建人类癌症功能网络
研究团队基于监督机器学习方法，结合11种癌症类型中1,194个个体的大量蛋白质组学和RNA测序（RNA-seq）数据构建了一种名为FunMap的泛癌功能网络。
测序中国 - 机器学习，泛癌功能网络 - 2024-12-30
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