category
Cell Systems
date
Feb 20, 2026
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创新性地将蛋白质语言模型与同源性分析结合,开发深度学习框架预测微生物组中的致敏蛋白酶,并通过实验验证了两种微生物蛋白酶的Th2偏倚过敏原特性。
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蛋白质组学
蛋白质进化
type
Post

📄 原文题目

Identifying microbial protease allergens through protein language model-guided homology

🔗 原文链接

💡 AI 核心解读

创新性地将蛋白质语言模型与同源性分析结合,开发深度学习框架预测微生物组中的致敏蛋白酶,并通过实验验证了两种微生物蛋白酶的Th2偏倚过敏原特性。

📝 英文原版摘要

Thurimella et al. introduce a deep learning framework using protein language models to predict allergenic proteases in the microbiome. The model identified hundreds of candidate allergenic proteases in oral and gut microbiomes, and two predicted microbial proteases were experimentally validated as Th2-skewing allergens.
假单胞菌蛋白酶中遗传回路的动态重构双组分系统以实现可调基因表达调控和升级细菌感知
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