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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.

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。

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/29 12:30
AI 靶点发现基础研究Cancers

Machine Learning-Guided Virtual Screening Identifies a Novel MELK-Targeted Antiproliferative Lead Compound with G2/M Arrest Activity in Triple-Negative Breast Cancer and Lung Adenocarcinoma Cells.

暂无引用数据

本研究以细胞周期调控丝氨酸/苏氨酸激酶MELK为靶点,构建整合随机森林、梯度提升、XGBoost和LightGBM四种机器学习回归模型,结合分层Glide对接、MM/GBSA重打分、ADMET预测及100 ns分子动力学模拟的计算流程,从约1558万化合物库中筛选出12个候选物。对CPD4、CPD6、CPD10进行抗增殖评价,CPD6活性最强,在MDA-MB-468和H1299细胞中IC50分别为1.44 μM和1.66 μM,略优于同条件下对照药MELK-8a(2.48 μM和2.51 μM)。细胞裂解液热位移实验提供MELK结合证据,分子动力学模拟支持其结合模式,底物磷酸化及MELK过表达回补实验进一步支持MELK依赖性抑制活性。克隆形成、EdU掺入和细胞周期分析显示剂量依赖性抗增殖及G2/M期阻滞,伴CDC25C、CDK1和Cyclin B1下调。CPD6为结构新颖的MELK先导化合物,在TNBC和肺腺癌模型中具低微摩尔抗增殖活性,但尚需激酶组选择性分析。

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Wanxin Cao、Bin Jiang、Xiangyin Chi、Wan Li、Hong Yang、Xiaoxue Li、Yuxuan Zhao、Xu Zhang、Rui Meng、Yanyu Cang、Guanhua Du、Jinhua Wang

作者机构

  • Beijing Key Laboratory of Innovative Drug Discovery and Polymorphic Druggability Research for Cerebrovascular Diseases, Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College, Beijing 100050, China.
  • School of Clinical Pharmacy, Shenyang Pharmaceutical University, Shenyang 117004, China.
  • School of Pharmacy, Henan University, Kaifeng 475004, China.
  • Modern Research Center for Traditional Chinese Medicine, Shanxi University, Taiyuan 030006, China.

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
临床队列临床研究Nature medicine

Personalized neoantigen-targeting cancer vaccines in ovarian cancer: a phase 1 trial.

0 次引用趋势数据不足

一项1期临床试验评估了个性化新抗原靶向癌症疫苗用于高级别上皮性卵巢癌的可行性与安全性。该疫苗“NeoVax”由靶向患者特异性新抗原的合成长肽池与免疫刺激剂poly-ICLC混合而成,联合延迟给予抗PD-1抗体,在10例铂敏感卵巢癌患者中测试(1例新诊断者为A队列,9例首次复发者为B队列),均在标准铂类双药化疗后接种。可评估的B队列12例中9例接种(75%,90%CI 47-93%),A队列9例中1例接种(11%,90%CI 0.6-43%)。未出现意外安全信号,无患者因毒性停止治疗。尽管从诊断活检到疫苗接种中位间隔6.5个月且期间接受标准化疗,>70%的选定靶点仍可通过无创游离DNA分析检测到。生物标志物分析提示10例中6例存在疫苗生物学活性,且与接种后血液和肿瘤中更广泛的肿瘤及疫苗特异性免疫应答相关。耐药肿瘤克隆反映影响抗原呈递的多种机制,提示疫苗接种施加了免疫选择压力。总体而言,肿瘤呈递抗原谱与诱导免疫广度之间的相互作用似乎决定接种后的临床疗效。ClinicalTrials.gov注册号:NCT04024878。

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MacLean C Sellars、Jessica A Frank、Bohoon Shim、Allison Vanasse、Ruolin Liu、Cleo Forman、Chloe R Tu、Kyohei K Tabata、Antonia Kowelewski、Su-Chun Cheng、Catherine Song、Kan Xiong、Pia Jain、Andjela Crnjac、Haley E Sax、Vipheaviny Chea、Wesley Lu、J Thomas Janes、Micah Rickles-Young、Amit Sud、Savni Sarolkar、Martin Hayes、Oriol Olive、Haley Greenslade、Carrie Cibulskis、Nir Hacohen、Edward F Fritsch、Shuqiang Li、Kenneth J Livak、Nabihah Tayob、Elizabeth H Stover、Carolyn Krasner、Rebecca Porter、Ursula Matulonis、Gad Getz、Giacomo Oliveira、Patrick A Ott、Jeremy M Simon、Viktor A Adalsteinsson、Derin B Keskin、Panagiotis A Konstantinopoulos、Catherine J Wu

作者机构

  • Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.
  • Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
  • Department of Data Science, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.
  • Translational Immunogenomics Laboratory, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.
  • Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA.
  • Department of Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston, MA, USA.
  • Centre for Immuno-Oncology, Nuffield Department of Medicine, University of Oxford, Oxford, UK.
  • Krantz Family Center for Cancer Research, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA.
  • Department of Pathology, Massachusetts General Hospital, Boston, MA, USA.
  • Department of Pathology, Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
  • Center for Immuno-Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA.
  • Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital, Boston, MA, USA.
  • Section of Computational Biomedicine, Department of Medicine, Boston University School of Medicine, Boston, MA, USA.
  • Department of Medical Education and Biomedical Sciences, Methodist University CFVH School of Medicine, Fayetteville, NC, USA.
  • Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA. Panogiotis_Konstantinopoulos@dfci.harvard.edu.
  • Harvard Medical School, Boston, MA, USA. Panogiotis_Konstantinopoulos@dfci.harvard.edu.
  • Mellen and Eisenson Family Center for BRCA and Related Genes, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA. Panogiotis_Konstantinopoulos@dfci.harvard.edu.
  • Department of Medical Oncology, Dana-Farber Cancer Institute, Boston, MA, USA. Catherine_Wu@dfci.harvard.edu.
  • Harvard Medical School, Boston, MA, USA. Catherine_Wu@dfci.harvard.edu.
  • Broad Institute of MIT and Harvard, Cambridge, MA, USA. Catherine_Wu@dfci.harvard.edu.
  • Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital, Boston, MA, USA. Catherine_Wu@dfci.harvard.edu.

技术路线

肿瘤样本/诊断活检 → 个体化新抗原筛选与合成多肽库(NeoVax)制备

最近 5 个完整年度引用趋势

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/29 12:35
合成生物学方法学Nature

De novo design of cysteine proteases.

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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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

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/29 12:31
合成生物学基础研究Nature

Modelling mouse embryogenesis from chemically induced totipotent stem cells.

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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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

0110202102022020230202402025

不含 2026 年,仅展示最近 5 个完整年度。

数据来源:openalex更新时间:2026/10/29 12:31
公共数据库临床研究Frontiers in genetics

The immunogenicity control axis: a multi-omics framework for integrating epigenetic, DNA damage response, and immune states in cancer.

暂无引用数据

免疫治疗已改变癌症治疗格局,但治疗反应仍存在异质性,仅凭免疫相关生物标志物难以完全解释。为此,研究提出“免疫原性控制轴”(ICA)这一可检验的多组学框架,整合表观遗传调控、DNA损伤应答(DDR)与免疫活性三个互补维度。其核心假设是:表观遗传许可性影响免疫相关转录与抗原呈递,DDR相关基因组过程促进抗原变异,这些肿瘤内在特征与免疫状态相互作用,共同塑造肿瘤免疫可见性。为便于定量检验,ICA通过独立构建的表观遗传、DDR和免疫评分标准化后整合为复合ICA评分。以宫颈癌为初步疾病背景,基于TCGA-CESC数据的分析对ICA相关分子状态及预后关系进行了探索性评估,并以模拟分析说明特定分析流程。该框架进一步扩展至扰动分析,利用CMap/LINCS转录特征和网络信息优先筛选可能逆转ICA相关分子状态的候选天然化合物。上述计算分析旨在生成假设,而非生物学或临床验证。ICA提供了一个可证伪框架,用于检验表观遗传、DDR与免疫信息的协同能否捕捉超出单一分子维度的肿瘤免疫原性变异,并为后续实验验证的扰动假设提供优先级。

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公共数据库综述Frontiers in genetics

Revisiting the genetic support of leukotriene pathway drug targets in atherosclerotic cardiovascular disease.

暂无引用数据

一项基于英国生物银行378,962名参与者的多祖先荟萃分析,重新评估了花生四烯酸5-脂氧合酶(由ALOX5编码)及其激活蛋白(由ALOX5AP编码)与动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)的遗传关联。研究刻画了既往所研究的ALOX5和ALOX5AP多态性的祖先差异,这些差异可能导致人群分层。在充分校正祖先背景后,既往报道的关联未能重现。此外,关联扫描和转录组范围关联研究结果整体不支持白血球三烯通路基因变异参与ASCVD风险,亦不支持ALOX5或其激活蛋白的遗传变异在ASCVD风险中发挥作用。

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公共数据库临床研究Frontiers in genetics

Donor-aware multi-cohort single-cell analysis identifies an LXR-linked tubular cholesterol-handling state in membranous nephropathy with a coordinated five-gene lipid-remodeling signature across renal tumors.

暂无引用数据

膜性肾病(MN)是免疫介导的肾小球疾病,持续蛋白尿使肾小管上皮细胞暴露于异常滤过蛋白负荷,其小管代谢反应尚不清楚。研究分析3个肾脏单细胞RNA测序数据集及1个肾小球 bulk 转录组队列,以供体为生物学重复,评估冻结的47基因LXR相关胆固醇处理程序及37基因胆固醇转运/外排组分,并在HK-2细胞蛋白过载后行qRT-PCR验证代表基因。结果:GSE241302中全部3例MN供体程序评分在近端小管(PT)和髓袢/厚升支高于内部参照;OEP004186中PT效应+0.480(FDR 0.0128)、PT-VCAM1 +0.348(FDR 0.0165)、髓袢/远端上皮+0.310(FDR 0.0242),逐一剔除MN供体分析均为正效应;GSE171458呈一致方向支持。PT-VCAM1比例未增加,但程序在PT及PT-VCAM1内均升高,支持状态内转录改变。16个程序基因在3个单细胞资源中平均效应为正。GSE200828中MN总体程序高于活体供肾(+0.226,FDR 0.0349),但不高于其他肾小球疾病。蛋白过载使HK-2细胞ABCA1、ABCG1、SREBF1、FASN、SCD表达升高。同一五基因面板在3种肾癌组织学中呈一致配对升高(REML合并效应+0.967,95%CI 0.843-1.092),85.3%患者胆固醇外排与脂质合成/重塑两臂同时升高。结论:MN与供体支持的LXR相关胆固醇处理转录状态相关,集中于PT及髓袢/TAL相关上皮区室,该状态对HK-2细胞蛋白过载有反应,可能反映蛋白尿性肾损伤的更广泛小管脂质稳态反应;数据未确立直接LXR激活、胆固醇外排通量增加或MN特异性。配对肾癌分析进一步识别出KIRC、KIRP、KICH中协调的肿瘤相关五基因脂质重塑特征,但未确立肿瘤细胞内在LXR激活、免疫效应或因果肿瘤机制。

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公共数据库临床研究Frontiers in epidemiology

Red blood cell distribution width and all-cause mortality in low-income populations: a NHANES-based cohort study.

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基于NHANES 1999—2016数据库,本研究纳入17,412名低收入(家庭收入与贫困线比值<1)成人,随访至2016年12月31日,采用加权多变量Cox回归分析红细胞分布宽度(RDW)与全因死亡的关系。结果发现,RDW与全因死亡呈非线性关联,阈值為15.9%;低于该阈值时,RDW每升高1%,死亡风险增加29%(HR=1.29,95%CI:1.20~1.38,P<0.0001),高于阈值后关联无统计学意义。多变量校正后,RDW每升高1%,全因死亡风险增加11%(HR=1.11,95%CI:1.08~1.15,P<0.0001)。研究表明,低收入成人中RDW升高与全因死亡风险增加相关,可能作为该人群死亡风险的预后标志物,其临床预测价值尚需进一步研究验证。

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公共数据库基础研究Frontiers in oncology

Integrated transcriptomic and single-cell analyses define neuronal heterogeneity and PDIA4-associated malignancy in glioblastoma.

暂无引用数据

胶质母细胞瘤(GBM)具有显著的细胞异质性及恶性细胞与微环境的复杂互作,但神经元群体对GBM进展和预后的贡献尚不明确。研究整合TCGA-GBM与GTEx的批量转录组数据及两个单细胞RNA测序数据集,采用差异表达分析、WGCNA、机器学习生存建模、CIBERSORT、GSEA、CopyKAT、MiloR、拟时序分析、GSVA、CellChat和pySCENIC等方法刻画预后基因及其细胞背景,并在U251和U87细胞中通过siRNA敲低PDIA4后行Western blotting、qPCR、Transwell侵袭、划痕愈合、集落形成和CCK-8实验。最终预后模型保留PDIA4、CAMK2N1、RPH3A、RAB11FIP4、DMTN、EPHB6、SLC47A2、ESM1和EMILIN2九个预后基因。单细胞分析显示这些基因具有不同的细胞分布,并鉴定出GBM中富集的肿瘤相关神经元群体;拟时序分析揭示正常与肿瘤相关神经元状态间的转录差异,CellChat预测神经元群体与GBM细胞间NRXN-NLGN通讯发生改变。免疫解卷积显示多个预后基因与免疫细胞组成相关,其中PDIA4与活化NK细胞呈负相关。实验中PDIA4在U251和U87细胞中的表达高于SVG p12细胞,敲低PDIA4可降低两株GBM细胞的克隆生长、侵袭、划痕愈合及CCK-8代谢活性读数。研究将GBM预后与肿瘤微环境中独特的神经元和免疫特征相联系,将九基因预后特征置于GBM细胞结构中,并提示肿瘤相关神经元状态可能是预后肿瘤生态系统的组成部分;PDIA4敲低为该特征某一组分提供了功能支持,预测的NRXN-NLGN网络则为神经元-GBM通讯提供了待研究途径。

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