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合成生物学共 25 篇

合成生物学综述Molecular cell

Integration by parts: The multi-layered mechanisms of cis-regulatory control.

Jake Cornwall-Scoones、James Briscoe、M Joaquina DelásDOI: 10.1016/j.molcel.2026.09.016

深度学习方法学

0 次引用趋势数据不足

顺式调控元件（CREs）整合转录因子（TFs）信号以控制基因表达，但其信息处理机制尚不清楚。深度学习表明基因表达可由CRE序列预测。本文提出将CRE调控逻辑分为两层的框架：结合层面整合，即协作性TF相互作用调节DNA占据；转录层面整合，即TF效应结构域和辅因子将结合构型转化为表达。结合层面按特异性与通用性、对称与非对称正交轴对TF协作性分类，涵盖蛋白-蛋白相互作用、核小体竞争、先锋活性和辅助加载；转录层面辅因子相互作用产生加性、协同或拮抗逻辑。由此复杂性中浮现出反复出现的定量模式“乘法加饱和”，协调结合特异性与灵活性，解释短DNA基序如何产生精确表达并保持可演化性，为合成生物学和治疗应用提供依据。

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Jake Cornwall-Scoones、James Briscoe、M Joaquina Delás

作者机构

The Francis Crick Institute, Midland Road, London NW1 1AT, UK; Department of Cell and Developmental Biology (CDB), University College London, Gower St., London WC1E 6BT, UK; The Gurdon Institute, University of Cambridge, Tennis Court Rd., Cambridge CB2 1QN, UK. Electronic address: j.cornwallscoones@ucl.ac.uk.
The Francis Crick Institute, Midland Road, London NW1 1AT, UK. Electronic address: james.briscoe@crick.ac.uk.
Laboratory for Molecular Cell Biology, University College London, Gower Street, London WC1E 6BT, UK. Electronic address: j.delas@ucl.ac.uk.

技术路线

框架提出（无实验数据/样本） → 将CRE调控逻辑分为两层（结合水平：TF协同性按特异性与一般性、对称与非对称分类；转录水平：辅因子相互作用产生加和、协同或拮抗逻辑）

最近 5 个完整年度引用趋势

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数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 05:59

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合成生物学综述Molecular cell

Programming biological behavior with AI-guided de novo protein design.

Philipp Huettemann、Tanja KortemmeDOI: 10.1016/j.molcel.2026.08.027

方法学

0 次引用趋势数据不足

受人工智能推动，从头蛋白质设计现已能够从头生成多样化的分子功能，并在针对多种大分子靶点设计结合蛋白方面取得显著成功。本文提出一种观点：从头设计可超越双分子相互作用，迈向自下而上构建蛋白质反应网络。文章强调，可编程、模块化且可控的从头设计组件能够驱动复杂、涌现的生物学行为。实现这一转变的关键在于克服当前挑战，包括可设计的蛋白质动态、多步骤功能以及非平衡系统。随着基础方法的持续改进，该领域有望率先实现精确的蛋白质扰动，从而获得系统层面的认识，并通过从头设计工程化构建信号放大、决策和纠错等涌现性细胞行为，从根本上推动合成生物学、生物技术和医学的发展。

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编辑短评

本文为观点文章，未报告新实验数据或验证。其价值在于提出概念性路线：将AI引导的从头蛋白设计从结合剂工程拓展至可编程蛋白反应网络，以实现信号放大、决策与纠错等涌现行为。所述方向依赖可设计蛋白动力学、多步功能与非平衡体系等未解难题，落地前景尚不确定；读者应将其视为研究议程而非已验证结论。

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完整作者

Philipp Huettemann、Tanja Kortemme

作者机构

Department of Bioengineering and Therapeutic Sciences, University of California, San Francisco, San Francisco, CA 94143, USA; Tetrad Graduate Program, University of California, San Francisco, San Francisco, CA 94143, USA. Electronic address: philipphuttemann@gmail.com.
Department of Bioengineering and Therapeutic Sciences, University of California, San Francisco, San Francisco, CA 94143, USA; Tetrad Graduate Program, University of California, San Francisco, San Francisco, CA 94143, USA; Quantitative Biosciences Institute, University of California, San Francisco, San Francisco, CA 94143, USA. Electronic address: tanjakortemme@gmail.com.

技术路线

无原始数据或样本；属观点/展望类文献，基于对现有AI驱动的从头蛋白设计进展的归纳，提出从双分子结合剂设计走向蛋白反应网络自下而上构建的概念框架；原文未报告验证实验。

最近 5 个完整年度引用趋势

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数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 05:59

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合成生物学基础研究Nucleic acids research

CLEAN Database: providing enzyme function coverage for over 55 million sequences.

Le Yuan、Jianan Canal Li、Miaoyuan Wen 等DOI: 10.1093/nar/gkag1003

方法学

0 次引用趋势数据不足

酶功能注释对解析生物系统和推动理性酶设计至关重要，但已知蛋白质序列中仅有少部分具有实验表征的酶功能，序列空间快速扩张与可靠功能注释之间的差距不断加大。人工智能进展促进了基于蛋白质序列的准确、高通量酶功能预测。本文介绍CLEAN数据库（CLEAN DB），该资源涵盖1098305株菌株的超过5500万条酶功能注释，由CLEAN人工智能模型预测。数据库提供直观网页界面，用户可通过灵活查询选项高效搜索、浏览和下载酶功能数据；基于蛋白质语言模型，CLEAN DB还支持通过交互式热图、结构叠加和表格数据可视化进行突变效应预测。CLEAN DB可望成为推动酶发现及其在合成生物学、代谢工程、酶工程、逆合成和药物发现中应用的平台。数据库免费开放，网址为https://cleandb.platform.moleculemaker.org/。

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Le Yuan、Jianan Canal Li、Miaoyuan Wen、David M Bianchi、Katherine Arneson、Bingji Guo、Sara Lambert、Chris Stephens、Tianhao Yu、Lijiang Fu、Christopher Pond、Matthew J Berry、Huimin Zhao

作者机构

Department of Chemical and Biomolecular Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL 61801, United States.
Carl R. Woese Institute for Genomic Biology, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL 61801, United States.
NSF Molecule Maker Lab Institute, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL 61801, United States.
Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, CA 94720, United States.
School of Information Sciences, University of Illinois Urbana-Champaign, Champaign, IL 61820, United States.
National Center for Supercomputing Applications, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL 61801, United States.
NSF iBioFoundry, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL 61801, United States.
NSF Global Center for Biofoundry Applications, University of Illinois Urbana-Champaign, Urbana, IL 61801, United States.

技术路线

数据/样本：汇总1,098,305株菌株的蛋白序列，由CLEAN AI模型预测获得>5500万条酶功能注释；分析：通过网页界面提供灵活查询的检索、浏览与下载功能，并以蛋白语言模型支持突变效应预测，结果以交互热图、结构叠合和表格可视化展示；验证：原文未报告对预测注释或突变效应预测的实验验证。

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数据来源：openalex更新时间：2026/10/29 12:30

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合成生物学方法学Nature

De novo design of cysteine proteases.

Hojae Choi、Magnus S Bauer、Brian Coventry 等DOI: 10.1038/s41586-026-11143-w

机器学习方法学

3 次引用趋势数据不足

成功设计全新半胱氨酸蛋白酶研究取得进展。研究针对肽骨架酰胺键稳定性高、水解能垒大的问题，采用从头设计方法构建以活化半胱氨酸亲核体、按序列依赖性方式水解多肽骨架的酶。设计成功率为13/69（19%），相对背景反应的速率提升（kcat/kuncat）最高达3×10⁷。所设计蛋白酶折叠与天然蛋白酶差异显著（TM score<0.50），6个晶体结构与设计模型高度接近（Cα均方根偏差<1.2 Å），显示设计方法具有通用性和准确性。实验与计算分析提示，其与活性最强天然半胱氨酸蛋白酶之间的活性差距，源于活性位点预组织和底物定位的不完善。所设计蛋白酶可在哺乳动物细胞中高效切割靶标，为合成生物学应用提供可能。

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完整作者

Hojae Choi、Magnus S Bauer、Brian Coventry、Preetham Venkatesh、Anqi Chen、Donghyo Kim、Asim K Bera、Alex Kang、Hannah Nguyen、Shayan Sadre、Justin Decarreau、Emily Joyce、Bhanumathi Shankaran、Tuscan Rock Thompson、Gabriel Greenstein、Kieran Didi、Lars L Schaaf、Jacob Merle Gershon、Alexander F Shida、Gyu Rie Lee、Donald Hilvert、Samuel J Pellock、David Baker

作者机构

Department of Biochemistry, University of Washington, Seattle, WA, USA.
Institute for Protein Design, University of Washington, Seattle, WA, USA.
Graduate Program in Biological Physics, Structure and Design, University of Washington, Seattle, WA, USA.
Howard Hughes Medical Institute, University of Washington, Seattle, WA, USA.
Molecular and Cellular Biology Program, University of Washington, Seattle, WA, USA.
Molecular Biophysics and Integrated Bioimaging, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, CA, USA.
Department of Materials Science & Engineering, Stanford University, Stanford, CA, USA.
Department of Computer Science, University of Oxford, Oxford, UK.
NVIDIA, Santa Clara, CA, USA.
Cavendish Laboratory, Department of Physics, University of Cambridge, Cambridge, UK.
Department of Materials, Imperial College London, London, UK.
Department of Molecular Engineering, University of Washington, Seattle, WA, USA.
Medical Scientist Training Program, University of Washington, Seattle, WA, USA.
Department of Biological Sciences, Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Republic of Korea.
Laboratory of Organic Chemistry, ETH Zurich, Zurich, Switzerland. hilvert@ethz.ch.
Department of Biochemistry, University of Washington, Seattle, WA, USA. spellock@uw.edu.
Institute for Protein Design, University of Washington, Seattle, WA, USA. spellock@uw.edu.
Department of Biochemistry, University of Washington, Seattle, WA, USA. dabaker@uw.edu.
Institute for Protein Design, University of Washington, Seattle, WA, USA. dabaker@uw.edu.
Howard Hughes Medical Institute, University of Washington, Seattle, WA, USA. dabaker@uw.edu.

技术路线

设计模型与实验结构（6个晶体结构） → 序列依赖性水解活性分析（kcat/kuncat、成功率13/69）

最近 5 个完整年度引用趋势

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数据来源：openalex更新时间：2026/10/29 12:31

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合成生物学基础研究Nature

Modelling mouse embryogenesis from chemically induced totipotent stem cells.

Hua Wu、Yanyan Hu、Hanzhi Yu 等DOI: 10.1038/s41586-026-11164-5

方法学

0 次引用趋势数据不足

小鼠胚胎发育模型研究获进展。为验证单一诱导性非生殖系细胞能否启动胚胎发育，研究者以化学诱导全能样干细胞（ciTotiSCs）为唯一来源，建立可连续体外培养的小鼠胚胎模型（ciToti-EMs）。该细胞自组织形成类囊胚结构，在形态和谱系分离上与天然囊胚高度相似，并跨越植入前桑葚胚、囊胚及原肠运动后阶段，含胚胎与胚外成分。模型成功经历原肠运动、胚胎轴形成、造血和早期器官发生等关键节点，整体类似E8.5天然胚胎；延长培养还形成功能心脏组织，与E10.5天然胚胎高度相当。结果表明，单一诱导细胞类型ciTotiSCs可自主重现小鼠早期胚胎发育全过程，为哺乳动物胚胎研究提供有力模型。

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完整作者

Hua Wu、Yanyan Hu、Hanzhi Yu、Nana Huang、Lu Shi、Menghan Gao、Xinghan Du、Xue Lu、Yuxia Zhang、Xiya Sun、Xiaoqing Xu、Zhimin Liu、Junsong Yuan、Wei Zhou、Qiliang Shao、Dan Wang、Yangyu Zhao、Tianhua Ma、Sheng Ding

作者机构

New Cornerstone Science Laboratory, School of Pharmaceutical Sciences, Tsinghua University, Beijing, China.
Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
Howard Hughes Medical Institute, Chevy Chase, MD, USA.
Tsinghua-Peking Center for Life Sciences, Tsinghua University, Beijing, China.
Department of Obstetrics and Gynecology, Peking University Third Hospital, Beijing, China.
National Clinical Research Center for Obstetrics and Gynecology (Peking University Third Hospital), Beijing, China.
National Center for Healthcare Quality Management in Obstetrics, Beijing, China.
State Key Laboratory of Female Fertility Promotion, Department of Obstetrics and Gynecology, Peking University Third Hospital, Beijing, China.
Beijing Key Laboratory of Reproductive Endocrinology and Assisted Reproductive Technology, Beijing, China.
CRE Life Institute, Beijing, China.
Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University, Beijing, China.
New Cornerstone Science Laboratory, School of Pharmaceutical Sciences, Tsinghua University, Beijing, China. matianhua@tsinghua.edu.cn.
New Cornerstone Science Laboratory, School of Pharmaceutical Sciences, Tsinghua University, Beijing, China. shengding@tsinghua.edu.cn.
Tsinghua-Peking Center for Life Sciences, Tsinghua University, Beijing, China. shengding@tsinghua.edu.cn.

技术路线

化学诱导全能样干细胞(ciTotiSCs) → 自组织形成类囊胚结构

最近 5 个完整年度引用趋势

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合成生物学综述Frontiers in genome editing

Engineering next-generation CAR-NK cells for hematological malignancies: genome editing, synthetic biology, and precision immunotherapy.

Ahmed Reda Bahr、Youssef Basem、Amani Alhejely 等DOI: 10.3389/fgeed.2026.1943068

肿瘤与癌症多组学

暂无引用数据

嵌合抗原受体（CAR）免疫治疗已改变肿瘤治疗格局，CAR-T细胞率先取得临床成功，但其严重毒性、自体制造复杂性及抗原丢失后高复发率促使人们开发CAR-NK等替代效应平台。CAR-NK细胞兼具抗原导向细胞毒作用与自然杀伤细胞固有抗肿瘤功能，是有望更安全、更易获得的现货型治疗策略。然而，其临床疗效受限于体内持久性短、迁移与实体瘤浸润不足、对肿瘤微环境免疫抑制高度敏感及肿瘤异质性驱动的抗原逃逸等生物学障碍，并面临细胞来源差异、大规模扩增能力有限、体外功能耗竭和缺乏标准化生产方案等技术瓶颈。为此，基因组工程、系统生物学和计算建模的进展提供了解决路径。靶向抑制性检查点和持久性程序的基因组编辑策略至关重要，但增强持久性需严格保障措施以降低组成性信号或基因组不稳定性带来的毒性风险，因此下一代CAR-NK工程需平衡延长寿命、强效细胞毒性与安全性。多组学方法有助于深入表征CAR-NK功能状态及肿瘤-免疫相互作用，人工智能指导的工程可整合高维生物学与制造数据，优化受体设计、预测治疗性能并加速转化流程。这些创新共同推动CAR-NK细胞向可编程、能动态感知并响应肿瘤演变的细胞疗法发展，促进精准肿瘤学中自主化、高度可扩展且精准可控的细胞免疫治疗转型。

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完整作者

Ahmed Reda Bahr、Youssef Basem、Amani Alhejely、Abdel Rahman Alaa、Saifallah Mabrouk Abozeid、Amira Basem、Mohsen A Khormi、Mabrouk A Abo-Zaid

作者机构

Faculty of Medicine, Alexandria University, Alexandria, Egypt.
Medical and Pharmaceutical Industrial Biotechnology Department, College of Biotechnology, Misr University for Science and Technology (MUST), Giza, Egypt.
Biology Department, Darb University College, Jazan University, Jazan, Saudi Arabia.
Faculty of Medicine, Cairo University, Kasr AlAiny, Egypt.
Department of Biotechnology and Genetic Engineering, College of Science, Helwan National University, Cairo, Egypt.
Department of Biology, College of Science, Jazan University, Jazan, Saudi Arabia.

技术路线

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最近 5 个完整年度引用趋势

暂无引用数据

数据来源：暂未标注更新时间：暂无更新时间

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合成生物学综述Current issues in molecular biology

Plant Molecular Farming for Cancer Immunotherapy: Production, Glycoengineering, and Structural Insights into Therapeutic Monoclonal Antibodies.

Maria Concepción Tamayo-Ordoñez、María José García-Castillo、Francisco Alberto Tamayo-Ordoñez 等DOI: 10.3390/cimb48101028

肿瘤与癌症综述

0 次引用趋势数据不足

癌症是全球主要死因之一，亟需创新、可扩展且经济的治疗策略。单克隆抗体通过特异性靶向肿瘤相关抗原和免疫检查点通路革新了肿瘤治疗，但传统哺乳动物细胞生产成本高、基础设施要求大。植物分子生物工程作为重组生物制药的替代平台，具有快速扩增、低成本、生物安全和表达系统灵活等优势。本文综述植物源抗癌生物制品的最新进展，重点介绍靶向HER2、PD-1和PD-L1的治疗性单克隆抗体和免疫检查点抑制剂，这些植物源抗体在结构完整性、抗原结合能力和生物活性方面与哺乳动物源抗体相当。研究以实验测定的抗体结构为参考，对曲妥珠单抗和帕博利珠单抗进行计算机结构比较分析，并模拟植物相关Fc糖型，重点关注Fc N-糖基化及聚糖溶剂可及性。合成生物学、精准糖工程和受控培养技术的进步，凸显植物生物工厂作为下一代可负担、全球可及癌症免疫治疗平台的潜力。

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完整作者

Maria Concepción Tamayo-Ordoñez、María José García-Castillo、Francisco Alberto Tamayo-Ordoñez、Víctor de Jesús Suárez-Valencia、Atl Víctor Córdova-Quiroz、Víctor Hugo Ramos-García、Benjamín Abraham Ayil-Gutiérrez、Angel Virgilio Domínguez-May、Sara Luz Nahuat-Dzib、Juan Carlos Robles-Heredia、Marta Guadalupe Lizama-Gasca、Daniel Lozano-Venegas、Víctor Manuel Velasco-Rodríguez、Esmeralda Cazares-Sánchez、Grethel Díaz-Palafox、Yahaira de Jesús Tamayo-Ordoñez

作者机构

Facultad de Ciencias Químicas, Universidad Autónoma de Coahuila, Saltillo 25280, Mexico.
Unidad de Biotecnología, Centro de Investigación Científica de Yucatán A.C., Mérida 97200, Mexico.
Facultad de Química, Universidad Autónoma del Carmen, Ciudad del Carmen 24180, Mexico.
Facultad de Medicina, Universidad Autónoma de Coahuila, Saltillo 25280, Mexico.
Unidad Académica Multidisciplinaria Reynosa-Aztlán, Universidad Autónoma de Tamaulipas, Reynosa 88740, Mexico.
SECIHTI, Centro de Biotecnología Genómica, Instituto Politécnico Nacional, Reynosa 88710, Mexico.
TecNM-Instituto Tecnológico Superior del Sur del Estado de Yucatán, Oxkutzcab 97880, Mexico.
Departamento de Ingeniería Química y Bioquímica, Campus Mérida, Tecnológico Nacional de México, Mérida 97118, Mexico.
Facultad de Enfermería y Nutrición U.L., Universidad Autónoma de Coahuila, Torreón 27298, Mexico.
Instituto Tecnológico de la Zona Maya, Tecnológico Nacional de México, Chetumal 77960, Mexico.

技术路线

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最近 5 个完整年度引用趋势

不含 2026 年，仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 07:00

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合成生物学研究类型未标注Journal of fungi (Basel, Switzerland)

Hyperproduction of a Fungal Natural Product, Calcarisarbulide A, From a Synthetic Transcriptional Cascade.

Ji-Jin Xie、Yi Wang、Chun-Feng Wang 等DOI: 10.3390/jof12100742

0 次引用趋势数据不足

真菌天然产物Calcarisarbulide A（1）是一种源自内生真菌Calcarisporium arbuscula的抗肝纤维化天然产物，其高效生产是药物开发的难点之一。研究基于杂合转录因子激活C. arbuscula中的cal基因簇，并通过基因工程阻断化合物1的生物转化，获得1.13 g/L的产量。为实现更安全、更高产的生产，研究在曲霉中进行异源表达，但构巢曲霉和土曲霉中产量较低，可能与化合物1的内源代谢有关。在不对化合物1进行代谢的米曲霉中，研究利用构巢曲霉afo基因簇构建合成转录级联，使化合物1产量达到1.31 g/L；进一步补加天冬氨酸后，产量提高至2.62 g/L。该工作为高效生产活性真菌天然产物提供了新的合成生物学策略。

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AI 辅助短评，基于标题和摘要整理

本研究针对抗肝纤维化真菌天然产物calcarisarbulide A产量低的问题，通过阻断生物转化与合成转录级联异源表达，将产量提升至2.62 g/L。其价值在于提供可推广的合成生物学高产策略，并提示宿主内源代谢对异源产量的影响。

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完整作者

Ji-Jin Xie、Yi Wang、Chun-Feng Wang、Han Wang、Fan Xu、Bei-Bei Wang、Daniel H Scharf、Xu-Ming Mao

作者机构

Department of Clinical Pharmacy, The First Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.
Institute of Pharmaceutical Biotechnology, School of Medicine, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.
Zhejiang Provincial Key Laboratory of Synthetic Biotechnology for Microbial Medicine, Hangzhou 310058, China.
Polytechnic Institute, Zhejiang University, Hangzhou 310015, China.

技术路线

样本/数据：Calcarisporium arbuscula（内生真菌）、构巢曲霉（A. nidulans）、土曲霉（A. terreus）、米曲霉（A. oryzae）；分析：基于杂合转录因子唤醒cal基因簇、遗传工程阻断1的生物转化、异源表达、合成转录级联、天冬氨酸补料；验证：未报告独立验证

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数据来源：openalex更新时间：2026/10/29 03:49

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合成生物学综述Microorganisms

Synthetic Biology and Systems Metabolic Engineering of Aminoglycoside Antibiotics: From Biosynthetic Pathways to Resistance-Evading and Low-Toxicity Design.

Shan Chu、Yuqing Chu、Mohan Huang 等DOI: 10.3390/microorganisms14102209

综述

0 次引用趋势数据不足

氨基糖苷类抗生素是临床治疗革兰阴性菌感染的重要药物，但耐药性传播及耳毒性、肾毒性等剂量限制性副作用严重制约其临床应用。合成生物学与系统代谢工程的发展为解析和改造其生物合成途径提供了有力手段。本文系统总结氨基糖苷类抗生素的保守生物合成逻辑，重点阐述2-脱氧链霉胺和链霉胍核心骨架的组装，以及糖基转移酶、磷酸吡哆醛依赖型氨基转移酶、S-腺苷-L-甲硫氨酸依赖型甲基转移酶和磷酸化/脱氨酶四类主要酶的催化特征与底物选择性。在此基础上，从基因线路设计、底盘细胞优化、无细胞合成、异源从头生物合成和系统生物学驱动的全局优化五个方面综述其合成生物学与系统代谢工程核心策略。以庆大霉素、卡那霉素、妥布霉素、阿普拉霉素、新霉素和链霉素为代表，分析各生物合成途径特点及合成生物学开发潜力，重点关注新型衍生物研发，包括普拉佐米星等规避耐药性衍生物、基于4-单取代阿普拉霉素结构的低毒性设计及组合生物合成杂合抗生素进展。最后探讨异源表达兼容性、产物产量瓶颈和构效关系认识不足等关键挑战及应对策略。

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完整作者

Shan Chu、Yuqing Chu、Mohan Huang、Haoran Lu、Zhiqiao Liu、Shuo Wang、Hongquan Zhao、Xiaotang Chen

作者机构

College of Medical Engineering, Jining Medical University, Jining 272067, China.

技术路线

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数据来源：openalex更新时间：2026/10/30 06:24

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合成生物学基础研究Medicines (Basel, Switzerland)

The Role of Zinc and Junctional Adhesion Molecule A Protein in Platelet Plug Formation.

Sai Harsha Nagidi、Jonah Stringham、Ethan Firth 等DOI: 10.3390/medicines13040028

0 次引用趋势数据不足

血小板血栓是血管损伤后由血小板快速形成的临时止血封堵物，血小板活化脱颗粒可释放ADP、5-羟色胺、纤维蛋白原和锌等物质，但锌的靶点尚不明确。本研究采用血小板聚集实验和重组蛋白技术，结合尺寸排阻色谱、表面等离子共振及透射电子显微镜，在1 mM锌和10 µM ADP条件下评估血小板聚集及相关蛋白作用。结果显示，锌的局部高浓度靶向连接黏附分子A（JAM-A）；JAM-A在无需凝血时保持无活性状态，抑制细胞黏附和细胞骨架动态，使血小板以单一单位随血流移动，而锌激活JAM-A后促使血小板聚集。采用合成生物学小肽淬灭锌作用进一步验证了该过程。结论认为，JAM-A与锌相互作用促进血小板血栓形成，并激活JAM-A的细胞黏附和细胞骨架动态功能。

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AI 辅助短评，基于标题和摘要整理

摘要聚焦锌与JAM-A在血小板栓形成中的作用，技术路线涵盖聚集实验、SEC、SPR、TEM及小肽淬灭验证，逻辑较完整。但未说明样本来源、分组与统计学方法，机制结论主要基于体外实验，缺乏体内验证。标题与摘要一致，表述克制，未夸大。建议补充样本量、对照设置及JAM-A激活的直接证据，以增强结论可靠性。

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完整作者

Sai Harsha Nagidi、Jonah Stringham、Ethan Firth、Brent Lisonbee、Chris Hart、Dario Mizrachi

作者机构

Arizona College of Osteopathic Medicine (AZCOM), Midwestern University, Glendale, AZ 85308, USA.
Department of Cell Biology and Physiology, Brigham Young University, Provo, UT 84604, USA.
Department of Biomedical Sciences, Noorda College of Osteopathic Medicine, Provo, UT 84606, USA.

技术路线

['血小板样本与重组蛋白（1 mM锌、10 µM ADP处理）', '血小板聚集实验评估聚集行为', '体积排阻色谱（SEC）分析蛋白', '表面等离子共振（SPR）评估靶蛋白在血小板表面的亲和力', '透射电子显微镜（TEM）观察', '合成生物学小肽淬灭锌效应验证']

最近 5 个完整年度引用趋势

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数据来源：openalex更新时间：2026/10/29 11:45

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