主要观点总结
本文介绍了大卫·贝克(David Baker)因其对“计算蛋白质设计”的贡献而获得2024年诺贝尔化学奖。具体介绍了他的近期研究,包括内吞作用诱导蛋白降解靶向剂的设计和放大信号、使用深度学习从头设计荧光素酶、pH响应自组装螺旋蛋白丝的设计、新型生物传感器的开发、精确图案化的纳米纤维的制造等。
关键观点总结
关键观点1: 大卫·贝克获得诺贝尔化学奖
大卫·贝克因其在“计算蛋白质设计”领域的杰出贡献而荣获2024年诺贝尔化学奖。瑞典皇家科学院决定将奖项的一半授予他,以表彰他在该领域的贡献。
关键观点2: 内吞作用诱导蛋白降解靶向剂的设计和放大信号
华盛顿大学的David Baker等人描述了针对内吞触发结合蛋白(EndoTags)的计算设计方法,这些方法克服了天然配体竞争的限制,并实现了更高特异性靶向降解的AND门控制。EndoTags作为靶向降解诱导剂具有相当大的治疗潜力。
关键观点3: 使用深度学习从头设计荧光素酶
David Baker和他的同事使用基于“family-wide hallucination”方法的深度学习来从头设计荧光素酶,这是一种小的、高度稳定的、在细胞中表达良好的、对一种底物具有特异性且不需要辅因子发挥作用的荧光素酶。
关键观点4: pH响应自组装螺旋蛋白丝的设计
David Baker等研究人员设计了一种全新的pH响应性蛋白纤维。这些纤维由含有特定亚基的蛋白质组成,能够在特定pH变化下自组装和解组装。
关键观点5:
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北京时间 10 月 9 日下午 5 点 45 分许, 2024 年诺贝尔化学奖揭晓。瑞典皇家科学院决定将 2024 年诺贝尔化学奖的一半授予 大卫 · 贝克( David Baker ) ,以表彰他在 “ 计算蛋白质设计 ” 方面的贡献,并将另一半授予 戴密斯 · 哈萨比斯( Demis Hassabis ) 和 约翰 ·M· 詹伯( John M. Jumper ) ,以表彰他们在 “ 蛋白质结构预测 ” 方面的贡献。 下面,我们主要介绍一下我们熟悉的来自 华盛顿大学的 David Baker 近期的研究,供读者阅读~ 1. Nature:设计的内吞诱导蛋白降解靶标并放大信号 内吞作用和细胞表面受体的溶酶体运输可以通过内源性配体触发。治疗方法如溶酶体靶向嵌合体1,2(LYTACs)和细胞因子受体靶向嵌合体3(KineTACs)利用这一点,通过将修改后的天然配体与目标结合蛋白融合,来靶向特定蛋白质进行降解。尽管这些方法很强大,但它们可能受到
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