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Patrick Hsu
@ArcInstitute联合创始人、@BerkeleyBioE教授、@ThriveCapital投资者 |生物学与机器学习研究 |🇨🇦 前@harvard @broadinstitute,快速资助
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Patrick Hsu
1月14日 06:56
市场上最好的电解质混合物是什么
50
Patrick Hsu
2025年12月13日
小心 AI 设计的朊病毒
Jorge Bravo Abad
2025年12月12日
AI设计的蛋白质能够承受150 °C和纳牛顿的力量 蛋白质通常是脆弱的机器。加热、拉伸它们,或将它们经过高温灭菌步骤(如医院中使用的),大多数蛋白质会展开并聚集,失去功能。然而,许多自然系统——如肌肉中的肌动蛋白或蜘蛛丝——暗示如果以正确的方式组织β-片层氢键,可以获得显著的机械强度和热韧性。 Bin Zheng及其合著者将这一理念推向极限。从肌动蛋白I27结构域开始,他们使用AI+MD管道——RFdiffusion用于主链生成,ProteinMPNN用于序列设计,ESMFold/AlphaFold2用于结构预测,以及引导/退火MD用于筛选——系统地延长承受力的β链,并在剪切几何中最大化主链氢键。 在多个设计轮次中,他们将网络从4个主链氢键增长到33个,创造出一系列“SuperMyo”蛋白质,其展开力超过1,000 pN——在相同拉伸条件下大约是I27的4倍强。值得注意的是,这些蛋白质不仅在施加力量后重新折叠,而且在暴露于150 °C和多次高温灭菌循环后仍能保持结构和功能,并且可以用作交联剂,制造出能够在这些处理下完好无损的水凝胶。 这个信息非常强大:通过将生成性蛋白质设计与基于物理的模拟相结合,现在可以将一个简单的原则——尽可能多地将剪切模式氢键打包到β片层中——转化为合成蛋白质和材料,这些材料可以与自然的机械稳定系统相媲美或超越,从而实现在通常会破坏传统蛋白质的条件下仍能保持功能的基于蛋白质的水凝胶和生物材料。 论文:
280
Patrick Hsu
2025年12月3日
AI 的一个有趣后果是——我现在收到来自高中生的高度复杂的电子邮件,他们想在我们的实验室工作。
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