unZipro:通过最小化筛选简化计算机模拟蛋白质进化
unZipro 是一种几何深度学习框架,可将通用蛋白质设计模型适配于特定蛋白质家族。该框架利用元学习高效探索家族特异性适应度景观,在基因编辑、荧光素酶报告、转录调控和抗病毒等多个领域实现了快速蛋白质进化,且仅需最少的实验筛选。
unZipro 是一种几何深度学习框架,可将通用蛋白质设计模型适配于特定蛋白质家族。该框架利用元学习高效探索家族特异性适应度景观,在基因编辑、荧光素酶报告、转录调控和抗病毒等多个领域实现了快速蛋白质进化,且仅需最少的实验筛选。
研究团队基于4377个肉瘤和间叶性肿瘤的甲基化谱开发了新版肉瘤分类器v13.1,涵盖116个肿瘤亚类和93个甲基化类别。在1547例独立验证队列中,73%的病例获得分类器预测,其中91%与原始组织病理学诊断匹配,并为6%组织学不确定病例提供了分子诊断重新分类。
推荐理由:该分类器在四个独立队列中验证了91%的诊断匹配率,并为6%的组织学不确定病例提供了分子诊断。
AlphaFold 蛋白质结构数据库于 9 月 24 日新增了 8,000 多个病毒蛋白二聚体的预测结构,涵盖 23 个能感染人类的病毒家族。此次更新是 AlphaFold 数据库内“大流行防范门户”启动的一部分,旨在弥补病毒蛋白结构数据的空白。研究人员分析了近 2,800 种病毒的蛋白质序列,但仅有约 8,000 个预测结果因准确性达标被纳入数据库。
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超大规模虚拟筛选(ULVS)能够探索庞大的化合物库,并已在多种蛋白质靶点上成功识别出强效先导化合物。然而,该技术的应用受到高成本、灵活性有限和可扩展性不足的限制。
基于TAILORx试验6735例患者数据的分析显示,AI模型Ataraxis CTX整合H&E切片形态特征和临床变量,其预后预测(CTX-prognostic)与无病间期显著相关(HR 1.651,95% CI 1.511-1.803)。在21基因复发评分中危亚组中,CTX-benefit模型识别出化疗高获益患者,其5年无病间期率增加5.6%,而低获益患者未见明显获益(交互作用p=0.016)。
推荐理由:AI模型在21基因复发评分中危患者中识别出化疗获益亚组,为现有临床决策工具提供了补充信息。
研究验证了大型语言模型作为评审员在临床试验知情同意这一场景下自动化监督患者沟通的能力。在ICON-Bench基准测试中,19个LLM评审员在安全筛查和事实核查方面与临床医生评分高度一致(Spearman ρ > 0.80),但在沟通质量评估上一致性较弱(ρ < 0.60)。患者权益倡导者对沟通质量的评分低于临床医生和LLM评审员,表明需根据以患者为中心的标准对LLM进行重新校准。
研究人员开发了荧光蛋白磁带(FPTT),一种基于多光谱单体荧光蛋白和自组装蛋白纤维的工具,用于在活细胞和体内进行多重、可扩展、纵向的单细胞生理活动记录。FPTT以3小时分辨率记录了海马神经元中剂量依赖性、可逆的内源性cFos转录历史达8天。
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HyLnc 整合基于 BERT 的上下文嵌入与 348 个手工序列特征,显著提升长非编码 RNA 预测性能。在独立验证集上准确率达 91.30%,F1 分数 91.23%,优于现有工具。该混合框架为大规模转录组注释提供可扩展解决方案。
一种结合毛细管振动锐边喷雾电离(cVSSI)与电晕放电的质谱方法实现了类似大气压化学电离(APCI)的过程。在28种小分子标准品面板中,cVSSI-APCI对半数化合物的电离效果优于电喷雾电离(ESI);在线虫代谢提取物分析中,该方法在多种反相液相色谱条件下对多个化合物的电离显著优于ESI。手动循环切换cVSSI和cVSSI-APCI电离过程可实现快速平衡且具有高重现性。
研究人员开发了一种液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)方法,用于测定抗癫痫药物布瓦西坦中残留的腈水解酶。该方法检测限达0.17 μg/g,在2000 μg/g的布瓦西坦样品中测得残留酶水平始终低于85 μg/g,符合质量控制要求。此方法可作为腈水解酶相关药品质量控制的通用分析策略。
CIRI3工具实现了对太字节级RNA测序数据中环状RNA的检测与定量。该工具采用动态多线程任务分区和阻断式搜索策略,速度比现有工具快一个数量级,且准确性更高。研究团队利用CIRI3分析了2,535个癌症相关样本中的差异剪接环状RNA,并构建了预训练模型和作为CIRIonco数据库提供的生物标志物网络。
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AdaptiveFlow开源平台实现了对690亿化合物Enamine REAL Space库的超大规模虚拟筛选,整合了1500多种对接协议并支持AI方法开发。该平台通过18维分子属性网格和主动学习优先筛选有前景的化学子空间,在AWS云上实现了近线性扩展至560万CPU。研究团队利用该平台发现了FSP1和PARP1的纳摩尔抑制剂,并通过共晶结构揭示了FSP1抑制机制。
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DeepSomatic 是一种深度学习工具,可在短读长和长读长测序数据中一致地优于现有方法检测体细胞小核苷酸变异和插入缺失。该方法提供全基因组和全外显子组测序模式,适用于肿瘤-正常配对、仅肿瘤和福尔马林固定石蜡包埋样本。研究还公开了包含六对匹配肿瘤-正常细胞系、经 Illumina、PacBio HiFi 和牛津纳米孔技术全基因组测序的 CASTLE 基准数据集。
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GUTchetp 框架集成单语和多语言神经机器翻译模型预测肠道生物转化产物,其集成模型的 Top-20 BLEU 分数和 MaxFrag 准确率分别达到 66.59% 和 67.19%。
研究采用 UHPLC-MS/MS 结合标准加入法对经植物学认证的卡瓦提取物进行化学标准化分析,发现基质效应对不同活性成分的定量存在显著干扰:脱甲氧基醉人素存在 23.2% 的离子抑制,而 7,8-二氢醉人素和 flavokavain A 分别出现 30.1% 和 43.2% 的信号增强。该方法可有效校正植物基质效应,为卡瓦膳食补充剂的质量控制及安全性研究提供关键分析基础。
研究团队开发了一种非手术性尾静脉导管术,可在短暂异氟烷麻醉下数分钟内完成,实现清醒自由活动小鼠的多小时示踪剂输注。使用U-13C6-胱氨酸输注时,该方法实现了与颈静脉输注相当的稳健半胱氨酸标记和下游标记,同时维持循环胱氨酸池更接近生理水平。
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多组学研究应采用参考物质作为通用校准器,并与研究样本共同分析,将结果报告为样本与参考物质的比值以确保数据可重复性。该方法使多组学数据更适合人工智能工具分析,符合国际人用药品注册技术协调会 M10 指南对生物分析方法验证的要求。中国国家计量科学研究院等机构学者共同提出了这一标准化框架。
研究团队开发了一种通过工程化病毒样颗粒(VLPs)实现活细胞自我报告转录状态的方法,可在不裂解细胞的情况下纵向追踪基因表达动态。该方法在原发性细胞球团的急性炎症刺激和多能干细胞多日分化等复杂生物环境中可靠捕获转录状态变化,并实现了共培养中不同细胞类型的多重读数以及微生理共培养系统内内皮细胞动态的选择性追踪。
研究发现RNA靶向CRISPR系统的敲低效率常用RT-qPCR测量时,gRNA会在RNA提取过程中共纯化并抑制RT-qPCR,导致对gRNA结合位点及其上游扩增子的敲低效率系统性高估。作者建议使用具有强链置换活性的逆转录酶和正交方法以确保RT-qPCR的准确定量。
推荐理由:原文揭示了RT-qPCR测量RNA靶向CRISPR敲低效率的系统性高估问题,并提出了使用强链置换活性的逆转录酶和正交方法确保准确性的建议。
研究团队开发了基于发光反应的超分辨率成像框架RIED,通过熵加权相关与反卷积结合实现约100纳米分辨率。该方法成功应用于细胞内细胞器的电化学发光、化学发光和生物发光超分辨率成像,并实现了41小时超长时程活细胞线粒体转移动力学连续成像。
推荐理由:该方法无需外部激光激发即可实现约100纳米分辨率,支持41小时超长时程活细胞成像,为光敏感样本提供了新选择。
Bonsai 是一种重建高维对象最可能树状关系的方法,可处理任意异质性测量噪声。它自动正则化噪声,准确恢复分化轨迹,保留高维距离并改善最近邻识别。应用于血细胞数据时,Bonsai 不仅准确恢复了已知谱系关系,还发现了一种源自髓系谱系的自然杀伤细胞亚型,并识别出区分髓系 NK 与淋巴系 NK 细胞的基因。
研究团队开发了供体互补型引物编辑(DoPE),该方法结合3'-突出双链DNA供体、一对突出互补的引物编辑向导RNA和PE2*引物编辑器,可在避免双链断裂的情况下精确插入长达12.5 kb的DNA序列。
推荐理由:该方法避免了双链断裂,支持单步插入长达12.5 kb的DNA片段,为基因编辑提供了新的文库兼容性工具。