摘要：随着基因组规模的高通量实验鉴定技术和计算预测方法的发展,出现了大量蛋白质相互作用数据,但大规模蛋白质相互作用数据中的较高比例的假阳性影响了相互作用数据的质量。生物信息学方法能够从已有的数据和知识出发,通过计算方法系统评估大规模蛋白质相互作用的可信度。本文从过程模型设计、数据集构建、特征选择与综合属性抽取、一些算法使用、实例概述等方面介绍了生物信息学方法评估蛋白质相互作用可信度的研究特点与进展。

摘要：通过研究蛋白质与蛋白质的相互作用,人们能更好地注释蛋白质的功能,解码生命现象,特别是在新药物的设计上具有极大的实用价值,这是后基因组研究的重要任务之一。蛋白质结构的剖析、计算机分子模拟技术的发展和分子生物学技术更新为研究蛋白质间相互作用创造了各种有利条件。

摘要：p53作为重要的抑癌基因已经成为一个治疗癌症重点的突破目标之一。直接调节p53基因或调节P53和MDM2蛋白质相互作用是再激活p53基因的两种重要机制。对于表达野生型P53的癌症设计小分子阻断剂阻断MDM2与P53蛋白相互作用是一个很有前景的治疗癌症的方向。文章主要总结了作为治疗癌症的新方法-MDM2-P53蛋白相互作用小分子抑制物的最新研究进展，其中最新的是人工合成化合物Nutlin-3和MI-219。

摘要：蛋白质相互作用动力学的研究有助于系统地了解蛋白质结构与功能的关系，并为新药靶点的发现和药物设计提供理论和实验基础。在这方面的研究中，核磁共振（NMR）技术具有独特的优越性，是目前研究溶液中蛋白质等生物大分子的三维结构、主链和侧链运动特征及其相互作用和功能（构效关系）的最有效的手段。

摘要：蛋白质–蛋白质相互作用对于理解细胞生命活动至关重要.预测链间残基距离为分析蛋白质–蛋白质相互作用以及柔性、动态和超大规模蛋白质复合物结构建模提供了关键信息.现有的链间残基距离预测方法主要关注于链间信息,忽略了结构域间信息.本文基于自构建的链间结构域–结构域相互作用数据集,提出了一种蛋白质复合物链间残基距离深度学习预测方法(distances prediction of inter-chain,DPIC).首先,针对输入的单体序列,分别构建单体序列的多序列比对和复合物序列的配对多序列比对,并使用AlphaFold2预测单体结构;其次,构建序列特征、多序列比对特征和结构特征,设计了一个集成多列卷积神经网络模块和三角相互作用模块的深度学习网络,实现对蛋白质复合物链间残基距离的高精度预测;最后,CASP13-15二聚体测试集上的实验结果表明,DPIC的链间残基接触预测精度优于主流方法DeepInter和CDPred,其中Top L/10精度分别提升了7.87%和13.74%.大型蛋白质复合物结构建模实验结果表明,DPIC预测的链间残基距离有助于大型蛋白质复合物结构组装.DPIC在线服务器网址:http://***/DPIC.

摘要：目的 利用酵母双杂交技术从人脑cDNA文库中筛选与人GATA-1相互作用的蛋白质.方法 从人K562细胞中扩增出全长GATA1基因,设计引物将其3段截断体亚克隆入酵母表达载体pDBLeu中,转化至AH109感受态酵母中,利用酵母双杂交技术筛选人脑cDNA文库中与其相互作用的蛋白质,阳性克隆通过回转及免疫共沉淀试验进行验证,利用3xGATA荧光素酶报告基因对相互作用蛋白质进行功能验证.结果 成功构建出酵母诱饵蛋白表达质粒pDBLeu-GATA1（1）,pDBLeu-GATA1（2）,pDBLeu-GATA1（3）,筛到34个阳性克隆,用生物信息学分析及回转验证得到5个与GATA-1相互作用的候选蛋白,通过免疫共沉淀试验进一步验证,获得3个蛋白质能与GATA-1相互作用,分别是ECSIT,EFEMP1和GPS2.荧光素酶试验表明这3个蛋白质均能对GATA1的转录活性产生影响,证实它们之间的相互作用具有影响GATA1转录的功能.结论 应用酵母双杂交技术及免疫共沉淀试验,从人脑cDNA文库中成功获得3个与GATA-1相互作用并对其转录活性具有调节作用的蛋白质,为研究GATA1蛋白质的功能提供了新的线索.

摘要：蛋白质是生命活动的主要载体,承担着多种复杂而又精巧的催化、输运、调控等生物学功能。这些功能的发挥与蛋白质折叠过程、配体分子的作用以及自身构象转变有着紧密联系。本文从纳米孔单分子水平出发,系统总结了蛋白质在纳米孔检测领域的研究内容和最新进展,包括不同多肽、蛋白质的分子识别,蛋白质折叠过程的构象变化,不同蛋白质的pH响应性,蛋白质与不同分子的相互作用以及纳米孔用于蛋白质测序的应用进展。基于纳米孔单分子技术对蛋白质结构和功能进行研究对探究生命活动本质规律,进而对实现疾病的早期诊断和药物设计的精准治疗具有十分重要的意义。

摘要：天然无序蛋白质是一类新发现的蛋白质,它们在天然条件下没有确定的三维结构,却具有正常的生物学功能,广泛参与信号传递、DNA转录、细胞分裂和蛋白质聚集等重要的生理与病理过程.无序蛋白质的发现是对传统的蛋白质"序列-结构-功能"范式的挑战.在这篇综述里,我们首先回顾了蛋白质的传统范式以及无序蛋白质的发现过程,然后介绍无序蛋白质在结构、序列、功能等方面的特征与相互作用,并以分子识别过程为例,进一步阐述目前国际上对无序蛋白质所具有优势的一些认识与观点.我们还分析了无序蛋白质研究在生命科学和医学等领域的应用前景,并介绍了国内在无序蛋白质领域的研究现状.

摘要：作为经典的NP完全问题之一,子图查询算法近年来在社交网络、生物分子网络等复杂系统分析中引起研究人员的极大关注.结点相似性计算和目标图约简是子图查询算法中提高查询准确率和降低计算复杂性的2种常用手段.针对复杂生物分子网络之间的子图查询问题,提出了一种基于半Markov随机游走的迭代加权子图查询算法.在结点相似性计算中,设计了基于半Markov游走模型的集成结点本身相似性、结构相似性及邻居结点相似性的综合度量方法;同时,在目标图约简过程中,通过迭代递减目标图中低相似性结点,以降低目标图的规模.对多个真实蛋白质网络查询的实验结果表明,算法在精度和时间复杂性方面都有明显提高.

摘要：据美国BIOCOMPARE科技新闻网（2006／9／26）报道，在今年9月份《科学》期刊（Science）当中，由Scripps Research Institute的Boehr与同事报告显示酶在结构上的变动（fluctuation）有助于增加酶与受催化物质结合的几率，并可进一步牵涉到整个反应作用的循环机制，让酶在进行催化作用上更有效率。文章还提出酶在较高能量的中间物状态也具有和较低能量状态下类似的结构。对此说法进一步的验证将有助于我们对蛋白质相互作用（protein-protein interaction）的机制有更多的认识，也对于我们往后在进行药物设计上有极大的帮助。