Nature系列综述：乔治·丘奇绘制 AI 蛋白质设计路线图，逐步指导利用AI工具设计蛋白质
该综述的核心是提供一个全面且可操作的蛋白质设计路线图，逐步指导如何将最先进的 AI 工具整合到蛋白质设计工作流程中，包括结构与功能预测工具以及用于从头设计的生成式模型。
2025-09-15
Science：利用人工智能揭示蛋白质稳定性规则，有望推进蛋白质工程变革
蛋白质稳定性遵循的规则比之前认为的更简单，这一证实可以大幅减少蛋白质设计的试错阶段，为开发具有医疗或工业应用的蛋白质（如更环保的催化剂或更持久的药物）节省大量时间和精力。
2025-07-29
Science：新型人工智能工具模拟蛋白质动力学，助力药物发现和蛋白质研究
BioEmu将超过200毫秒的分子动力学模拟与实验数据相结合，以接近实验的精度预测结构集合和热力学性质。
2025-07-22
Science：蛋白质组分析可以预测酵母突变的生物学效应
2025-10-30
衰老“掏空”25%大脑蛋白？《Science》大脑衰老真相，或在蛋白质合成的“最后一公里”！
该研究发现了衰老导致核糖体失速增加和富含碱性氨基酸的蛋白质的广泛消耗。这些发现揭示了衰老大脑生物学中潜在的脆弱点——基本DNA和RNA结合蛋白的生物发生。
2026-01-21
Cell：大脑溶酶体蛋白质图谱有望指导研究神经系统疾病
该图谱为研究人员提供了一个独特的机会，以探索溶酶体蛋白质、编码它们的基因与神经退行性疾病之间的联系。特别是，该团队发现了67种与阿尔茨海默病相关痴呆、帕金森病和溶酶体贮积症相关的溶酶体蛋白质。
2026-01-30
Science：利用新的蛋白质图谱技术揭示细胞的内部工作原理
这项研究标志着单细胞生物学的转折点：能够在原代人类组织中以单细胞分辨率直接测量蛋白质。它开启了发现发育、疾病和再生过程中隐藏调控层面的大门——这些是仅靠RNA永远无法揭示的层面。
2025-08-29
Mol Cell：李默团队建立“医化交叉”体内蛋白质组标记技术
该研究首次成功建立普适化体内蛋白质组原位标记技术，不仅实现了多器官、特定细胞群的高质量体内蛋白质组学描绘，更深度加强了“医/化交叉”的思维范式并推动学科通融。
2025-12-03