蛋白质组资讯

学者提出前列腺癌治疗新策略

近日，中山大学教授陈凌武团队通过整合多组学数据，为前列腺癌的治疗提出了创新思路，即针对唾液酸代谢-免疫检查点交互通路制定新的治疗策略。相关成果发表于《自然-通讯》（Nature Communications）。

蛋白质富集分析是一种生物信息学方法，旨在从数以千计的蛋白质中识别出与特定生物过程、疾病或实验条件相关的蛋白质组。通过筛选和分析大量的蛋白质数据，蛋白的富集分析可以揭示出在某一条件下显著变化的蛋白质集合，并帮助研究者理解这些蛋白质在生物学中的功能或失调机制。这一

提到蛋白质，大家脑海中浮现的可能是一张张结构精巧、严丝合缝的分子模型图，它们像积木一样拥有固定的三维形状，执行着细胞内精确的功能。但如果告诉你，我们体内那些执行着关键生命功能的蛋白质中，有相当一部分其实是“无形无状”的？它们就是内在无序区域（Intrinsic

2型糖尿病是一种高度异质性疾病，胰岛素抵抗是其核心特征，但个体间的分子机制差异长期困扰临床治疗。近日，《细胞》发表了一项突破性研究，团队利用前沿蛋白质组学技术，分析了超过120名糖耐量正常或2型糖尿病患者的骨骼肌样本，绘制了全球首个整合空腹与胰岛素刺激状态的蛋

2025年5月9日，由中科新生命与Standard BioTools联合主办的首届“精准医学国际学术研讨会暨队列研究先锋计划颁奖仪式”在浙江义乌高层次人才创业园成功举办。本次会议聚焦“前沿技术创新与队列研究”，吸引了来自牛津大学、哈佛大学、中国科学院、浙江大学

随着全球人口的快速增长和老龄化，健康需求和疾病负担日益增加。疾病预防和治疗面临的主要挑战包括缺乏可靠的个体化风险预测模型以及现有治疗方法的疗效和不良反应仍有待改善，这突显了精准医学的重要性。

大规模蛋白质组学研究能够深化对健康和疾病的理解，但现有研究仍集中于有限的疾病结局，蛋白与健康和疾病之间的关系仍然存在许多未解之谜。疾病相关的蛋白质是特异性的还是共同的？这些蛋白质能否启示疾病的生物学分类？它们能否作为疾病预测和诊断的生物标志物及潜在的治疗靶点？

大规模蛋白质组学研究能够深化对健康和疾病的理解，但现有研究仍集中于有限的疾病结局，蛋白与健康和疾病之间的关系仍然存在许多未解之谜。疾病相关的蛋白质是特异性的还是共同的，这些蛋白质能否启示疾病的生物学分类？它们能否作为疾病预测和诊断的生物标志物及潜在的治疗靶点？

本周二晚的将由香港浸会大学助理教授、集智科学家唐乾元（傅渥成）介绍结合物理学原理解决基于 AlphaFold 预测蛋白质动力学的相关研究。研究[1]利用 AlphaFold 蛋白质结构数据库建立一个统计框架，揭示了蛋白质结构复杂性与生物进化的关联。研究[2]开

近日一项发表在Nature的工作主要通过在胰腺癌（Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC)；胰管腺癌·）病人样本富集糖基化修饰的蛋白（主要是分泌蛋白和膜蛋白）并用质谱鉴定，结合deconvolution区分来源的细胞类型[