AI蛋白设计再登Nature：Diffusion模型助力更强的蛋白质从头设计
该研究开发了蛋白质从头设计的深度学习算法——Family-wide Hallucination，并通过实验室测试证实，这些自然界中不存在的人造酶可以非常有效地催化荧光素底物发光。这是科学界首次基于深度
Cell Systems封面论文：曾坚阳团队提出蛋白质口袋结构表征新方法
具体而言，对于输入的蛋白质结构，首要任务是确定其表面上anchor的位置。这些anchor位置是通过对蛋白质表面潜在结合配体的空间区域进行采样、过滤、聚类等操作后得到的。
博士期间已Nature+Science在手，年仅30的她再发Science，揭示全新的蛋白质降解机制
总的来说，这项研究发现的Midnolin-蛋白酶体途径，可能代表了蛋白酶体绕过传统的泛素化系统来实现许多核蛋白选择性降解的通用机制。
Nature子刊：百图生科宋乐团队开发新型蛋白质结构预测工具，不依赖多序列对比，效率更高
与基于MSA的的主流蛋白质结构预测工具AlphaFold2和RoseTTAFold方法相比，HelixFold-Single在预测效率上具有很大优势，耗时要少得多，可以应用于需要大量预测的蛋白质相关任
研究揭示硫化氢介导的蛋白硫巯化修饰调节免疫稳态机制
该研究表明细胞凋亡是机体硫化氢稳态的重要来源，筛选出Th17细胞上关键的硫化氢作用蛋白Sep15，并提出了凋亡囊泡产生硫化氢从而发挥调控免疫稳态作用的新机制。
哈佛教授捐赠2.1亿美元用于蛋白质创新研究，计划加速蛋白质和抗体发现
官方新闻稿中指出，这笔捐赠将进一步支持蛋白质创新研究所的发展，以利用新的蛋白质工具和专业知识转变生物医学研究。
科研人员开发uCoTargetX技术实现单细胞多组蛋白修饰与转录并行检测
研究者在此基础上进一步优化革新，发展了uCoTargetX技术，在国际上率先实现单细胞多种组蛋白修饰和转录组的并行检测，为深入研究各种生理病理状态下细胞命运的表观调控提供了强有力的技术工具。
Nat Commun | 复旦大学丁琛/陈治宇通过血浆蛋白质谱揭示结直肠癌诊断和西妥昔单抗治疗反应的生物标志物多样性
该研究揭示了不同生物标志物在肿瘤诊断、西妥昔单抗首疗程和多疗程治疗的初始和纵向疗效预测方面的异质性，可能最终有助于CRC的监测和干预策略。
Nature | 由数千种蛋白质组成的最大数据集是人类健康研究的标志性一步
2023年10月4日，《自然》杂志发表了一篇世界上规模最大、最全面的研究成果，该研究涉及常见基因变异对血液中循环蛋白的影响以及这些关联如何导致疾病。通过将生物样本转化为英国生物库的数据，这项史无前例的
Cell子刊：邹鹏团队报道基于荧光成像的蛋白质定向进化方法
由于Faculae方法能够在哺乳动物细胞中高效构建突变体文库，并在显微镜下鉴定细胞表型并快速选择细胞，该方法为进化荧光探针、化学遗传学元件和光遗传学元件等蛋白质工具提供了新思路。