在探讨这一话题之前，我们不妨先了解一下新冠病毒的基本构成。新冠病毒的基因组编码16种非结构蛋白（nonstructural protein, NSP），它们不直接参与病毒颗粒的组成，但在病毒的生命周期中发挥着至关重要的作用。当新冠病毒感染到宿主细胞时，这些非结构蛋白便开始发挥作用。研究发现，NSP3和NSP4能够重塑宿主细胞的内膜系统，形成名为双膜囊泡（double membrane ...

病毒（尤其是 SARS-CoV-2 等 RNA 病毒 ... 基于人工智能的蛋白质结构预测工具的到来——例如由伦敦人工智能公司 DeepMind 发布的 AlphaFold，以及由 Meta ...

研究人员利用被称为大型语言模型的人工智能模型，在根据蛋白质序列预测蛋白质结构方面取得了重大进展。 然而，将这种方法应用于抗体却被证明更具挑战性，这主要是由于这些蛋白质固有的高度可变性。为了克服这一限制， 麻省理工学院的研究人员开发了一种计算技术，允许大语言模型更准确地预测抗体结构。 他们的工作可以让研究人员从数百万种可能的抗体中筛选出可用于治疗SARS-CoV-2和其他传染病的抗体。西蒙斯数学教授 ...

北京大学信息工程学院田永鸿教授、陈杰副教授，联合广州国家实验室周鹏研究员指导博士生聂志伟、硕士生刘旭东等，提出了一种进化驱动的病毒变异驱动力预测框架 E2VD，可以对新冠病毒、流感病毒、寨卡病毒、艾滋病病毒进行预测。

为了确定短期中枢神经系统（CNS）感染导致长期运动问题的机制，研究人员评估了骨骼肌细胞的结构和外观，包括线粒体，这是重要的能量产生中心。ORF3a和大肠杆菌感染均导致骨骼肌线粒体活性降低。

研究人员利用被称为大型语言模型的人工智能模型，在从蛋白质序列预测蛋白质结构方面取得了重大进展。然而，将这种方法应用于抗体已被证明更具挑战性，主要是由于这些蛋白质固有的高度可变性。 为了克服这一限制，麻省理工学院的研究人员开发了一种计算技术，使大型语言模型能够更准确地预测抗体结构。他们的工作可以使研究人员筛选数百万种可能的抗体，以确定那些可用于治疗SARS-CoV-2和其他传染病的抗体。

为了证明该模型的实用性，研究人员用它来预测能够强烈中和 SARS-CoV-2 病毒刺突蛋白的抗体结构。 研究人员从一组被预测会与该靶点结合的抗体开始 ...

新冠病毒的持续肆虐让我们不得不思考它对我们身体免疫系统的威胁。而最近武汉大学徐可教授团队在国际期刊《Journal of Virology》上发表了的重要研究，让我们对冠状病毒如何对抗宿主天然免疫有了更加深入的了解。你是否想知道，这种具有破坏力的S蛋白，究竟是如何来干扰我们健康防线的呢？

单细胞技术使我们能够在单个细胞的尺度上深入探索多种生物层次，显著提升了我们对细胞多样性、组织结构和 ... 序分析揭示SARS-CoV-2感染后患者 ...

根据AI大模型测算圣湘生物后市走势。短期趋势看，连续2日被主力资金减仓。主力没有控盘。中期趋势方面，上方有一定套牢筹码积压。近期筹码快速出逃，建议调仓换股。舆情分析来看，3家机构预测目标均价25.90，高于当前价30.09%。目前市场情绪乐观。