category
Nature BME
date
Mar 3, 2026
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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.
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