category
Nature BME
date
Mar 3, 2026
slug
status
Published
summary
创新性地应用蛋白质语言模型挖掘进化距离较远的抗菌肽,通过高置信度筛选获得具有强效抗菌活性的分子,并在小鼠感染模型中验证其治疗效果。
tags
蛋白质组学
蛋白质进化
type
Post
📄 原文题目
Uncovering evolutionarily remote and highly potent antimicrobial peptides with protein language models
🔗 原文链接
💡 AI 核心解读
创新性地应用蛋白质语言模型挖掘进化距离较远的抗菌肽,通过高置信度筛选获得具有强效抗菌活性的分子,并在小鼠感染模型中验证其治疗效果。
📝 英文原版摘要
<p>Nature Biomedical Engineering, Published online: 03 March 2026; <a href="https://www.nature.com/articles/s41551-026-01630-w">doi:10.1038/s41551-026-01630-w</a></p>A protein-language-based model enables improved discovery of evolutionarily distant antimicrobial peptides (AMPs). High-confidence AMPs showed strong antibacterial activity, with the most potent demonstrating efficacy in a mouse model of E. coli infection.
- 作者:NotionNext
- 链接:https://tangly1024.com/article/31948bd6-1f96-81e1-8d06-ddf5952e8c74
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议,转载请注明出处。
相关文章
