NBE | 左二伟组利用蛋白结构预测和相似性聚类开发高效、无序列偏好性的胞嘧啶碱基编辑器

文章预览

挖掘新的功能性蛋白在生物医药和农业应用等方面具有重要意义。传统的挖掘主要依赖于蛋白质的一级序列信息，通过一级序列相似性比对和分类来筛选新的特定功能蛋白。然而，这种方式忽略了决定蛋白质功能的三维结构信息，因此降低了筛选的效率和准确性。蛋白三维结构信息有助于开展新功能蛋白的挖掘工作。在蛋白质三维结构预测工具之前，三维结构信息主要通过冷冻电镜、X-射线和核磁共振等方法获取，这些需要耗费大量人力和时间成本，不适合开展大规模的蛋白发掘工作。近年来发展的以AlphaFold2为代表的人工智能 （Artificial Intelligence, AI） 技术可以快速的对给定的蛋白序列进行高精度3D结构预测。利用AlphaFold2对蛋白三维结构进行大规模解析和聚类将极大推动新功能蛋白的挖掘效率。 胞嘧啶脱氨酶，如载脂蛋白B mRNA催化编辑蛋白酶 （APO ………………………………