Deriving amino acid contact potentials from their frequencies of occurence in proteins: a lattice model study
从进化的角度讨论了从蛋白质中出现的频率推导氨基酸之间接触电势的可能性。这种方法允许使用传统的热力学来描述这样的频率，并因此开发出一种策略，以在计算中包括由于氨基酸的空间接近性和它们在蛋白质中保守的总体趋势而引起的相关性。利用晶格模型来描述蛋白质链，并定义一个“真正的”潜力，我们测试这些策略，通过选择一个数据库的折叠模型序列，推导出接触电位从这样的序列，并将它们与“真正的”潜力。考虑到相关性，可以更好地预测相互作用势。
2004-06-15 q-bio.BM
UNAAGI: Atom-Level Diffusion for Generating Non-Canonical Amino Acid Substitutions
AITHYRA
UNAAGI通过原子级扩散模型生成非编码氨基酸替代，提升突变效应预测性能并促进蛋白质工程与结构药物设计的统一框架。
2026-10-09 q-bio.BM
Design of amino acid sequences to fold into C_alpha-model proteins
为了将最小格点模型的结果推广到更现实的系统中，我们研究了一个模型，其中蛋白质被描述为20种无结构的氨基酸在连续空间中运动的链，并通过由20 × 20猝灭随机矩阵控制的接触电势相互作用。本工作的目标是设计和表征氨基酸序列折叠的SH3构象，60个残基的识别域共同的许多调节蛋白。我们发现，一些序列可以折叠，从一个随机构象开始，在距离均方根偏差（dRMSD）的2.6A从原生状态。好的折叠子是那些在天然构象中显示能量低于序列独立阈值能量的序列。
2005-05-16 q-bio.BM
Predicting Residue-wise Contact Orders of Native Protein Structure from Amino Acid Sequence
残基接触序（RWCO）是一种新的一维蛋白质结构，它表征了蛋白质之间长程接触的程度。我们最近发现，一组三种类型的一维结构（二级结构，接触数，和RWCO）包含足够的信息重建蛋白质的三维结构。目前，已有从氨基酸序列预测二级结构和接触数的方法，但还没有针对RWCO的预测方法。此外，影响RWCO的氨基酸的性质还不清楚。在这里，我们提出了一种基于线性回归的方法来预测RWCO从氨基酸序列，并分析回归参数，以确定与RWCO相关的属性。本方法实现了显着的相关性0.59之间的本地和预测RWCO的平均。RWCO预测的一个不寻常的特征是26个残基的非常大的最佳半窗口大小。局部序列片段的中心和近中心残基的回归参数与接触数预测高度相关，因此与疏水性高度相关。
2005-01-12 q-bio.BM
The Factors of the Classification of Protein Amino Acids
在这项工作中，它表明，三对因素似乎是关键，即蛋白质（典型）氨基酸的自然分类的主要因素内的氨基酸（遗传）代码。第一对：影响氨基酸分子习性的因素（大小和极性）。第二对：缔合的因素（氨基酸/酶反应性的类型和氨基酸分子的疏水性/亲水性的程度）。第三对：解离的因素（酸性基团上的酸碱度，COOH和碱性基团上的碱性/酸性度，NH 2）。由于所有六个因素的影响和相互依赖性（通过相应的有效参数测量），它似乎仍然是一个自然的分类为极性和非极性氨基酸，其中极性氨基酸具有负和非极性，亲水性指数的正值。
2006-11-01 q-bio.BM q-bio.OT
Genetic Code Table: A note on the three splittings into amino acid classes
本说明代表了在理解黄金分割决定遗传密码方面的进一步进展（Rakocevic，1998）。现在观察到了从该测定中得出的三类氨基酸（7种“黄金”氨基酸、7种其互补物和6种非互补物），以及另外两种可能的分裂为4 × 5和5 × 4氨基酸。
2009-03-24 q-bio.BM q-bio.GN
Interactions of aqueous amino acids and proteins with the (110) surface of ZnS in molecular dynamics simulations
硫化锌纳米粒子作为量子点和生物传感器的应用越来越广泛，这就要求对硫化锌与生物分子的相互作用进行理论评估。我们采用基于分子动力学的伞形采样方法，测定了20个单一氨基酸在ZnS（110）表面附近的平均作用力势。我们发现有5个氨基酸完全不结合，其余氨基酸的结合能不超过4.3 kJ/mol。这种能量与ZnO（以及蛋白质中的氢键）的能量相当，但特异性的性质不同。半胱氨酸可以以共价方式与ZnS结合，例如通过与固体中的S形成二硫键。如果将这种效应包含在包含莫尔斯势的模型中，那么势阱会变得更深-结合能接近98 kJ/mol。然后，我们考虑色氨酸笼，20个残基的蛋白质，并表征其吸附到ZnS的事件。我们证明了氨基酸之间的相互作用的相关性，在选择最佳吸附构象，并认识到半胱氨酸在产生持久吸附的关键作用。我们表明，ZnS是更疏水性比ZnO和水的密度分布是完全不同的，比形成附近的ZnO -它只有一个小关节成层。此外，第一层水是无序和流动的。
2014-05-30 q-bio.BM
Amino acid metabolism conflicts with protein diversity
编码蛋白质的20个氨基酸以不同的相对丰度存在于蛋白质组中。最丰富的氨基酸亮氨酸比最不丰富的氨基酸半胱氨酸几乎多一个数量级。氨基酸的代谢成本也有类似的差异，这限制了它们与蛋白质的结合。另一方面，序列多样性是蛋白质折叠、功能和进化所必需的。在这里，我们提出了一个简单的成本-多样性权衡模型，假设天然蛋白质组最小化氨基酸代谢通量，同时最大化序列熵。该模型解释了不同蛋白质组中氨基酸的相对丰度。我们发现，当成本函数考虑氨基酸化学衰变时，数据得到了很好的解释。一百多个蛋白质组通过成本和多样性的不同组合达到了可比较的解决方案。量化蛋白质组大小和熵之间的相互作用表明，蛋白质组可以得到最佳的大和多样性。
2014-03-19 q-bio.BM q-bio.PE
Single-Sequence-Based Protein Secondary Structure Prediction using One-Hot and Chemical Encodings of Amino Acids
针对单序列蛋白质二级结构预测，提出结合 one-hot 与基于分子指纹、FastMap 的化学编码的 LSTM 集成模型，以更少参数在多数测试集上提升准确率。
2024-07-06 q-bio.BM
Hydrophobic, hydrophilic and charged amino acids' networks within Protein
单个蛋白质的天然三维结构由其组成氨基酸的物理化学性质决定。20种不同类型的氨基酸，根据它们的物理化学性质，可以分为三大类-疏水性，亲水性和带电。我们已经研究了大量的蛋白质的疏水性，亲水性和带电残基分别加权和未加权网络的解剖。我们的研究结果表明，疏水网络的平均度有显着大于亲水和带电网络的值。亲水网络的平均度略高于带电网络。疏水网络节点的平均强度与带电网络节点的平均强度几乎相等，而亲水网络节点的平均强度小于疏水网络和带电网络节点的平均强度。这三种网络的平均强度随其程度而变化。荷电网络中节点的平均强度比疏水网络和亲水网络中节点的平均强度增加得更快。这三种网络都具有“小世界”性质。我们的结果进一步表明，所有的氨基酸的网络和疏水网络是分离型的。虽然最大的亲水性和带电网络的排斥类型，少数人有dispertative混合的节点的特性。我们进一步观察到，所有的氨基酸网络和疏水网络都具有等级特征;而亲水网络和带电网络没有任何等级特征。
2006-09-26 q-bio.BM
The Protein Family Classification in Protein Databases via Entropy Measures
在目前的工作中，我们回顾了在过去几年中开发的基本方法，用于将蛋白质数据库中的氨基酸分布分类为家族和氏族。这是通过随机变量的函数，氨基酸出现概率的熵度量来完成的。一个深入的研究Pfam数据库的限制，可以表示由矩形阵列的氨基酸与m行（蛋白质结构域）和n列（氨基酸）的家庭。这项工作也邀请世界各地的科学研究小组进行不同行数和列数的统计分析，因为我们相信氨基酸分布的数学表征是确定蛋白质结构和进化的基本见解。
2018-06-12 q-bio.BM
Amino acid balancing for the prediction and evaluation of protein concentrations in cell-free protein synthesis systems
无细胞蛋白质合成（CFPS）系统是一个有吸引力的补充，通常的细胞为基础的蛋白质合成，特别是筛选方法。文献描述了各种CFPS系统，但它们的性能很难比较，因为反应组分通常以不同的浓度使用。因此，我们开发了一种基于氨基酸平衡的计算工具，通过确定作为理论上可实现的蛋白质摩尔浓度与实现的蛋白质摩尔浓度之间的比率的部分产率来评估CFPS的性能。该工具被应用于我们实验室的一系列实验和文献中描述的各种系统，以识别非常有效地合成蛋白质的系统以及仍然具有更高产量潜力的系统。成熟的大肠杆菌系统在氨基酸利用方面表现出高效率，但有趣的是，不太受关注的系统，如基于变铅青链霉菌的系统，也表现出100%的优异的部分产率，这意味着完全的氨基酸转化。这里描述的方法和工具可以快速识别系统何时达到最大值或具有其他限制。我们相信，这里所描述的方法将有助于评估和优化现有的CFPS系统，并提供新的CFPS系统的系统开发的基础。
2023-03-12 q-bio.BM
An Alternative Model of Amino Acid Replacement
所观察到的同源蛋白质序列对之间的相关性通常用氨基酸取代的马尔可夫动力学来解释。该模型假设蛋白质序列上的每个位置具有相同的氨基酸背景分布，这一假设与观察到的蛋白质氨基酸谱的异质性以及谱多重序列比对的成功不相容。我们提出了一个替代模型的氨基酸替换蛋白质进化过程中的基础上的假设，从一个残基到下一个的氨基酸背景分布的变化是足以解释所观察到的同源序列的相关性。从异质背景中提取的独立替换的动力学模型是简单和一致的，并提供了一个统一的同源性匹配得分的序列序列，序列配置文件和配置文件配置文件比对。
2004-10-25 q-bio.BM q-bio.PE
Deep learning assisted SERS detection of prolines and hydroxylated prolines using nitrilotriacetic acid functionalized gold nanopillars
针对脯氨酸（Pro）和羟脯氨酸（Hyp）结构相似难区分、与SERS基底亲和力弱的问题，本研究构建NTA-Ni功能化金纳米柱SERS基底，结合深度学习实现二者的特异性无标记检测，为生物分子检测提供新方法。
2024-12-11 q-bio.BM
On the Natural Structure of Amino Acid Patterns in Families of Protein Sequences
所有已知的陆地蛋白质都是由~20个氨基酸组成的连续序列编码的。由有限序列组中的元素重复形成的模式描述了蛋白质家族的自然结构。我们提出了一种方法来搜索模式和分组的模式在蛋白质序列使用数学上精确的定义为“重复”，一个有效的算法实现和一个强大的评分系统，没有可调参数。我们表明，序列模式可以很好地分离成不相交的类，根据他们的递归嵌套结构。模式发生的统计表明，短的重复足以解释自然家庭和随机化组之间的差异超过10个标准差，而模式短于5个残基是有效的随机。模式的一个小子集足以说明任意序列集的健壮的“熟悉性”定义。
2018-07-26 q-bio.BM
Reduced steroid activation of elephant shark glucocorticoid and mineralocorticoid receptors after inserting four amino acids from the DNA-binding domain of lamprey corticoid receptor-1
大西洋七鳃鳗含有两种皮质激素受体（CRs），CR 1和CR2，除了CR 1 DNA结合结构域（DBD）中的四个氨基酸插入物（Thr-Arg-Gln-Gly）之外，它们是相同的。类固醇是CR2比CR 1更强的转录激活因子，这表明插入片段降低了七鳃鳗CR 1对类固醇的转录反应。象鲨盐皮质激素受体（MR）和糖皮质激素受体（GR）中的DBD是CR的后代，缺乏这四种氨基酸，这表明CR 2是它们的共同祖先。为了确定，类似于七鳃鳗CR 1，这种插入物在象鲨MR和GR中的存在是否会降低皮质类固醇的转录激活，我们将这四个CR 1特异性残基插入象鲨MR和GR的DBD中。与野生型象鲨MR和GR的类固醇激活相比，皮质醇、皮质酮、醛固酮、11-脱氧皮质酮和11-脱氧皮质醇对这些突变型MR和GR受体的转录激活较低，表明在野生型中DBD中缺少这四个残基片段，型象鲨MR和GR增加皮质类固醇的转录激活。
2023-02-25 q-bio.BM
A thermodynamic basis for prebiotic amino acid synthesis and the nature of the first genetic code
在蛋白质中使用的20种氨基酸中，有10种是在米勒的大气放电实验中形成的。另外两个主要的生物前氨基酸合成来源包括在热液喷口形成和通过陨石输送到地球。我们结合观察和实验数据的氨基酸频率形成的这些不同的机制，并表明，无论来源，这十个早期氨基酸可以排列在减少丰度的顺序在益生元的背景下。这个顺序可以通过热力学来预测。早期氨基酸的相对丰度很可能反映在遗传密码起源时第一批蛋白质的组成中。剩下的氨基酸在其生化合成途径进化后被整合到蛋白质中。这与通过逐步添加新的氨基酸来进化遗传密码的理论是一致的。这些都暗示早期生物化学的关键方面可能是普遍的。
2009-04-02 astro-ph.EP astro-ph.SR q-bio.BM
Classification of Macromolecule Type Based on Sequences of Amino Acids Using Deep Learning
National Chengchi University（国立政治大学）；University of Swat（斯瓦特大学）；University of Waterloo（滑铁卢大学）；National Taipei University of Technology（国立台北科技大学）
氨基酸的分类及其序列分析在生命科学中起着至关重要的作用，也是一项具有挑战性的任务。本文使用并比较了最先进的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），长短期记忆（LSTM）和门控递归单元（GRU），以解决使用氨基酸的大分子分类问题。与传统的机器学习技术相比，这些模型具有解决广泛复杂学习问题的有效框架。我们使用词嵌入来表示作为载体的氨基酸序列。CNN从氨基酸序列中提取特征，这些特征被视为向量，然后被馈送到上述模型中以训练鲁棒分类器。我们的研究结果表明，word 2 vec作为嵌入结合VGG-16的性能优于LSTM和GRU。该方法的错误率为1.5%。
2022-07-23 cs.LG q-bio.BM
DPST: De Novo Peptide Sequencing with Amino-Acid-Aware Transformers
ANU（澳大利亚国立大学）；CSIRO（联邦科学与工业研究组织）；NSU（北悉尼大学）
从头肽测序旨在从串联质谱（MS）数据中恢复肽的氨基酸序列。用于从头分析的现有方法在推断期间列举所有氨基酸类别的MS证据。它导致MS数据的感受野过度修剪，并限制了与以下未解码氨基酸相关的MS证据。我们的方法，DPST，规避了这些限制与两个关键组成部分：（1）一个置信度值聚合编码器草图频谱表示根据MS之间的氨基酸为基础的连接;（2）一个全局-局部融合解码器，逐步同化上下文的频谱表示与预定义的先入之见的本地化MS证据和氨基酸先验。我们的组件源自封闭形式的解决方案，并选择性地参加信息氨基酸感知MS表示。通过广泛的实证研究，我们证明了DPST的优越性，表明它优于最先进的方法，肽的准确性为12% - 19%。
2022-03-23 cs.LG q-bio.BM q-bio.QM
Amino acid characteristics in protein native state structures
本研究对4000余个高分辨率蛋白质结构的侧链突出统计做几何分析，采用主链粗粒化表示与Frenet坐标系，揭示氨基酸库丰富性对蛋白质天然态折叠序列设计的意义。
2024-01-26 cond-mat.soft q-bio.BM
On the 20 canonical amino acids by a cooperative vector-addition principle based on the quasi-28-gon symmetry of the genetic code
在将氮原子的共价键合杂化物作为核碱基中结构规则性的量度之后，可以确定20个氨基酸内的内部关系遵循基于具有两个进化轴的准28边形（准二十边形）的球形和旋转对称性的协作空间矢量加法原理。
2003-09-18 q-bio.BM q-bio.GN
The Meccano of life
本文对遗传密码的起源感兴趣，提出了同时选择碱基和氨基酸并建立它们之间相关性的方案。每个氨基酸与其自身种类的一对结合，称为结合对，并且每个结合对与对应于相同氨基酸的密码子结合。对起始密码子和终止密码子的起源也作了解释。
2020-12-17 q-bio.BM
A remarkable emergent property of spontaneous (amino acid content) symmetry breaking
了解蛋白质如何折叠几乎不会对传统的以活性位点为中心的药物设计产生任何影响。另一方面，这一知识被证明有助于定义一个新的范式，用于识别针对任何靶蛋白的药物：折叠抑制。靶向折叠使得药物不太容易引起自发的基因突变，在许多情况下，特别是与人类免疫缺陷病毒（HIV）等病毒有关的自发的基因突变可以阻断治疗作用。从过去几年在理解蛋白质的形成以及如何从相应的序列中读取相关的三维、生物活性、天然结构方面所取得的进展来看，非常规（折叠）抑制剂的想法以及因此导致最终药物对抗疾病的想法（可以说，不产生耐药性）成为一种明显的可能性。
2012-03-15 q-bio.BM
Estimation of Amino Acid Residue Substitution Rates at Local Spatial Regions and Application in Protein Function Inference: A Bayesian Monte Carlo Approach
蛋白质的氨基酸序列为推断远缘系统发生关系和预测蛋白质功能提供了丰富的信息。估计来自氨基酸序列的残基置换的速率矩阵也是重要的，因为速率矩阵可用于开发用于序列比对的评分矩阵。在这里，我们使用一个连续时间马尔可夫过程来模拟残基的替代率，并发展了一个贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗方法估计率。我们使用模拟的人工蛋白质序列验证我们的方法。由于不同的局部区域，如结合表面和蛋白质的内部核心经历不同的选择压力，由于功能或稳定性的限制，我们使用我们的方法来估计局部区域的替代率。我们的研究结果表明，取代率是非常不同的残留物在掩埋的核心和残留物上的溶剂暴露的表面。此外，结合表面上的其余蛋白质也具有非常不同的残基取代率。基于这些发现，我们进一步开发了一种方法，用于蛋白质功能预测的表面匹配使用来自估计的取代率位于结合表面上的残基的评分矩阵。我们的例子表明，我们的方法是有效的识别功能相关的蛋白质，具有整体低序列同一性，一个任务是非常具有挑战性的。
2006-01-13 q-bio.BM
Amino-acid-dependent main-chain torsion-energy terms for protein systems
许多常用的蛋白质体系力场，如AMBER、CHARMM、GROMACS、OPLS和ECEPP，都具有与氨基酸无关的主链扭转能项力场参数。在这里，我们提出了一种新的类型的氨基酸依赖的扭转能量项的力场。作为一个例子，我们将这种方法应用于AMBER ff 03力场，并通过使用我们的优化方法，这是一种基于知识的方法，确定了新的氨基酸依赖的参数$ψ$和$ψ'$角为每个氨基酸。为了测试新的力场参数的有效性，我们然后进行折叠模拟$α$ -螺旋和$β$ -发夹肽，使用优化的力场。结果表明，新的力场参数给出的结构比原来的AMBER ff 03力场更符合实验的含义。
2012-06-18 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.BM
Xeno Amino Acids: A look into biochemistry as we don't know it
本文从三个层面回顾了外星生命可能使用氨基酸的方式，探讨了其他化学结构、骨架及侧链的可行性，并指出实验室与计算研究在探索外星肽结构与功能方面的新机遇。
2023-10-30 q-bio.BM q-bio.PE
Hyperpolarization of Amino Acid Derivatives in Water for Biological Applications
我们报告了N-未保护的α-氨基酸丙烯酸乙酯的成功合成和超极化，并广泛报道了通过PHIP（4.4 $\pm$ 1% $^{13}$ C-极化）超极化的丙氨酸衍生物，满足体内检测所需的水平。使用水作为溶剂增加了生物相容性，并且预期不存在N-保护以保持生物活性。
2017-11-05 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.BM
In situ ore formation experiment: Amino acids and amino sugars trapped in artificial chimneys on deep-sea hydrothermal systems at Suiyo Seamount, Izu-Bonin Arc, Pacific Ocean
本研究报告的生物有机组成的深海喷口热液系统起源于弧火山作用，从水阳海山在伊豆小笠原（小笠原）弧南部的热液流体中的微粒的起源进行了讨论，关于氨基化合物。对深海热液系统的烟囱样品和水予海山的岩芯样品进行了氨基酸测定，偶尔也测定了氨基糖。利用潜水器在活动热液系统中采集了两种类型的烟囱样品：一种是热液天然喷口上的天然烟囱（NC）;另一种是人工烟囱（AC），主要由富硫化物颗粒组分在Kuwabara型原位培养箱（KI培养箱）中生长沉积而成。总水解氨基酸（THAA）和水解己糖胺（HA）在AC范围从10.7 nmol/g到64.0 nmol/g和从0 nmol/g到8.1 nmol/g，分别，而THAA在热液蚀变岩样范围从26.0 nmol/g到107.4 nmol/g岩石。因此，THAA在AC和岩心样品中具有相同的数量级。代表性生化指标β-丙氨酸/天冬氨酸和γ-氨基丁酸/谷氨酸比值较低。这与大量微生物种群和不稳定的地下生物有机化合物相一致。利用微能量色散X射线能谱仪（μEDX）研究表明，天然烟囱状构造的主要基质--块状黄铁矿和黄铜矿的形成是在热液活动过程中进行的。这些数据表明，不稳定的颗粒有机质（POM）和/或溶解的有机质（DOM）从热液流体被连续捕获，以形成浓缩的有机质中富含硫化物的矩阵。
2013-11-17 physics.bio-ph q-bio.BM
Macromolecule Classification Based on the Amino-acid Sequence
深度学习在涉及数据的每个领域都发挥着至关重要的作用。它已经成为一个强大而有效的框架，可以应用于广泛的复杂学习问题，这些问题在过去很难使用传统的机器学习技术来解决。在这项研究中，我们专注于用深度学习技术对蛋白质序列进行分类。氨基酸序列的研究在生命科学中占有重要地位。我们使用来自自然语言处理的不同的词嵌入技术来将氨基酸序列表示为向量。我们的主要目标是将序列分为四组，即DNA，RNA，蛋白质和杂交。经过多次测试，我们已经达到了几乎99%的训练和测试精度。我们已经在CNN、LSTM、Bidirectional LSTM和GRU上进行了实验。
2022-09-21 cs.LG q-bio.BM
Trends for isolated amino acids and dipeptides: Conformation, divalent ion binding, and remarkable similarity of binding to calcium and lead
我们推导出20种氨基酸、它们的二肽以及它们与二价阳离子Ca $^{2+}$、Ba $^{2+}$、Sr $^{2+}$、Cd $^{2+}$、Pb $^{2+}$和Hg $^{2+}$的相互作用的结构和结合能趋势。基础数据集由45，892个第一性原理预测的构象组成，相对能量高达约4 eV（约400 kJ/mol）。我们发现，只有很少的独特的骨干结构的孤立氨基酸和它们的二肽出现作为最低能量的构象。分离的氨基酸主要采用涉及羧基和氨基官能团之间共享的酸性质子的结构。二肽采用两种分子内氢键构象C $_5$或赤道C $_7$之一。在与二价阳离子络合后，由于主链和侧链官能团与阳离子的强静电相互作用，可接近的构象空间收缩并且分子内氢键被阻止。从六个二价离子与氨基酸和二肽的结合能中出现明显的相关性。Cd $^{2+}$和Hg $^{2+}$显示出最大的结合能--这与其已知的高急性毒性潜在相关。Ca $^{2+}$和Pb $^{2+}$在整个氨基酸和二肽系列中显示出几乎相同的结合能。这一观察结果验证了过去的迹象表明，钙和铅的离子模拟应该在毒理学方面发挥重要作用。
2016-09-14 physics.atm-clus physics.chem-ph q-bio.BM
Weighted and unweighted network of amino acids within protein
关于单个蛋白质结构的信息编码在相互作用的氨基酸网络中。考虑到每个蛋白质作为一个加权和未加权的氨基酸网络，我们已经分析了总共49个蛋白质结构，涵盖了地球上生命的三个分支。我们的研究结果表明，网络连接的概率度分布服从泊松分布，而概率强度分布不服从任何已知的分布。然而，氨基酸节点的平均强度取决于其度（k）。对于某些蛋白质，节点的强度随k线性增加。另一方面，对于一组其他蛋白质，虽然强度随着k值的减小而线性增加，但我们没有得到任何明确的强度与程度的函数关系。结果还表明，属于高度连通节点的氨基酸节点的权重往往具有较高的值。加权网络的平均聚类系数小于未加权网络的平均聚类系数，这说明网络的拓扑聚类是由低权边产生的。蛋白质网络的平均聚类系数与相应的经典随机网络的平均聚类系数之比与蛋白质的氨基酸个数（N）成线性关系，而特征路径长度之比与N成线性关系。加权和未加权网络的聚类系数随度k的幂律行为表明该网络具有层次网络的特征。还观察到该网络是一种互补型网络。
2005-09-21 q-bio.BM q-bio.MN
Dietary Restriction of Amino Acids for Cancer Therapy
蛋白质、核苷酸和脂肪酸的生物合成对于癌细胞的恶性增殖和存活至关重要。累积的研究结果表明，氨基酸限制是癌症干预的潜在策略。与此同时，饮食策略在癌症患者中很受欢迎。然而，仍然缺乏坚实的理论基础来澄清什么是最佳战略，为什么是最佳战略以及如何是最佳战略。本文通过对蛋白质组、代谢、免疫和食物组成中氨基酸的丰度、信号传导和功能的综合分析和总结，提示间歇性禁食或间歇性限制赖氨酸饮食，以正常玉米作为间歇性主食，持续数天或数周，可能具有预防或治疗癌症的价值和潜力。此外，还讨论了膳食补充剂对癌症恶病质的作用，包括膳食免疫调节。
2020-01-20 q-bio.BM q-bio.MN q-bio.SC
Protein design in a lattice model of hydrophobic and polar amino acids
描述了一种用于发现哪些氨基酸序列在所需构象中具有天然状态的一般策略（反向设计）。该方法用于设计48个疏水性和极性氨基酸的三维晶格结构上的序列。以前的研究采用序列空间蒙特卡罗技术，导致在十次尝试中成功设计一个序列。目前的工作还需要探索的构象，竞争显着的目标结构是其基态。设计过程在所有十种情况下都是成功的。
1997-11-21 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech q-bio.BM
Inverse design of proteins with hydrophobic and polar amino acids
一个两个氨基酸（疏水性和极性）的计划是用来进行设计的目标构象对应的天然状态的20个单链蛋白质。引人注目的是，以天然存在的蛋白质及其同源物为基准，成功鉴定残基性质的百分比约为75%，与设计程序的复杂性无关。通常，最低的成功率发生在具有高二级结构官能度的残基如丙氨酸。使用一个简单的晶格模型，我们认为，一个可能的缺点的模型研究可能涉及粗粒化的20种氨基酸到只有两个有效的类型。
1997-12-11 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech q-bio.BM
Topological features of proteins from amino acid residue networks
天然折叠的拓扑特性，从160个低同源性蛋白质的统计分析，涵盖了四个结构类。这是通过分析与相应的氨基酸残基网络相关的量的一个、两个和三个顶点联合分布来完成的。强调氨基酸残基的疏水性，导致其质心的定义为顶点，在这个接触网络模型与边缘表示的相互作用。网络分析有助于我们解释实验结果，如疏水尺度和埋藏的可达表面积的网络连接方面的分数。为了探索顶点类型依赖的相关性，我们建立了一个网络的疏水性和极性顶点。该程序给出了球状蛋白拓扑结构的接线图，导致疏水-疏水0.424（5）、疏水-极性0.419（2）和极性-极性0.157（3）残基之间的连接概率。
2006-01-18 physics.bio-ph q-bio.BM
Enhanced Stability of the Model Mini-protein in Amino Acid Ionic Liquids and Their Aqueous Solutions
利用分子动力学模拟对咪唑基氨基酸离子液体及其水溶液中的模型蛋白质结构进行了详细的表征。我们报告说，当AAIL作为共溶剂加入时，迷你蛋白更稳定。水被有机阳离子和阴离子完全取代进一步导致微型蛋白质的构象柔性受阻。这一观察结果表明，AAIL能够保护蛋白质免受热诱导变性。我们通过径向分布表明，由于良好的相互相容性，两种溶剂都能有效地溶解微小蛋白质。然而，基于氨基酸的阴离子在微型蛋白质的第一配位层中占优势。
2015-05-27 physics.bio-ph physics.chem-ph q-bio.BM
Supernovae and the Chirality of the Amino Acids
一种机制，总是选择相同的全球手性的氨基酸对映异构体被确定，随后的化学复制和银河系混合，将填充星系的主要物种描述。这包括：（1）氨基酸中或可能形成氨基酸的前体分子中的14 N的自旋与分子的手性偶联; 2）超新星发射出的中微子，加上新生中子星或超新星形成的黑洞产生的磁场，选择性地破坏14 N的一个取向，并因此选择与另一个14 N取向相关的手性;（3）化学演化，通过该化学演化，分子在相对短的时间尺度上复制并演化成单一手性的更复杂形式;（4）星系混合在更长的时间尺度上混合整个星系中的选定分子。
2010-01-21 astro-ph.EP astro-ph.GA physics.bio-ph
Computational predictions of nutrient precipitation for intensified cell 1 culture media via amino acid solution thermodynamics
本研究利用氨基酸热力学和UNIFAC参数预测细胞培养基营养素沉淀，验证于三元/四元溶液，作为数字孪生优化培养基组成。
2025-09-08 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.QM
EMOCPD: Efficient Attention-based Models for Computational Protein Design Using Amino Acid Microenvironment
Jiangnan University（江南大学）
针对传统及现有深度学习蛋白质设计方法的缺陷，提出基于氨基酸微环境的高效注意力模型EMOCPD，通过多头注意力和逆残差结构提升设计准确率，在测试集上表现优于现有方法，且更适配低负向氨基酸含量的蛋白质设计。
2024-10-29 cs.AI cs.LG q-bio.BM
Informational Way to Protein Alphabet: Entropic Classification of Amino Acids
作为活细胞蛋白质机器的工作部分，蛋白质是由什么组成的？为了回答这个问题，我们需要一种技术来将蛋白质分解成基本的功能细节，并准备对这些细节的集中描述。这种集总描述可能具有多个材料实现（在氨基酸中）。我们的假设是，信息的方法来解决这个问题是可能的。我们提出了一种分层分类的方法，使蛋白质的一级结构最大限度地非随机。实现了建议的研究计划的第一步：最佳信息蛋白质二进制字母表的方法和分析。一般的方法是用来回答几个具体的问题，例如：（一）是否有一个语法之间的差异球状和膜蛋白？(ii)蛋白质是氨基酸的随机序列吗（一个很长的讨论）？对这些问题的回答如下：（1）球状蛋白和膜蛋白在句法上存在着明显的差异，并对这种差异进行了描述;（2）蛋白质中的氨基酸序列绝对不是随机的。
2007-11-05 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.QM
Comparison of amino acid occurrence and composition for predicting protein folds
背景：从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构是计算/分子生物学的一个长期目标。蛋白质折叠的成功识别将有助于提高蛋白质三维结构预测的准确性。结果如下：在这项工作中，我们提出了一种基于线性判别分析（LDA）的方法，用于识别蛋白质属于30个不同的折叠使用的氨基酸残基的出现在一组1612蛋白质。该方法可以区分30种主要折叠类型的球状蛋白，灵敏度为37%，与文献中的其他方法相当或更好。已经开发了用于从氨基酸序列预测蛋白质的折叠类型的网络服务器，并且其可在http://granular.com/PROLDA/获得。结论：基于氨基酸出现率的线性判别分析能成功识别蛋白质折叠。本方法具有几个优点，例如，（i）它直接预测蛋白质的折叠类型而不进行成对比较，（ii）它可以区分大量蛋白质中的折叠，以及（iii）它非常快地获得结果。这是一个简单的方法，可以很容易地结合到任何其他结构预测算法。
2007-05-10 cond-mat.soft nlin.AO q-bio.BM
Interpretable machine learning of amino acid patterns in proteins: a statistical ensemble approach
Università di Padova（帕多瓦大学）；INFN（意大利国家核物理研究院）
本文提出一种统计集成方法整合机器学习模型的解释，利用受限玻尔兹曼机揭示α-螺旋和β-折叠末端的五氨基酸序列模式，发现氨基酸在二级结构两亲性模式中的意外作用规律。
2023-03-27 cond-mat.stat-mech cs.LG q-bio.BM
Prediction of site-specific amino acid distributions and limits of divergent evolutionary changes in protein sequences
我们推导出一个解析表达式的特定位点的氨基酸的固定分布蛋白质进化的结构约束中性（SCN）模型与折叠稳定性的保护。我们得到的固定分布有一个玻尔兹曼的形状，和他们的有效温度参数，测量在一个给定的网站上的分歧的进化变化的极限，可以预测从一个特定的站点的拓扑性质，接触矩阵的蛋白质的天然构象的主要特征向量。这些分析结果，获得没有自由参数，进行了比较与模拟的SCN模型和特定位点的氨基酸分布从蛋白质数据库。这些结果也提供了新的见解，蛋白质折叠的拓扑结构如何影响其可设计性，即与该折叠兼容的序列的数量。对于较长的蛋白质，有效温度对主特征向量的依赖性降低，这可能是热力学稳定性选择在这种情况下变得较弱的事实的结果。
2004-11-04 q-bio.BM q-bio.PE
First-principles data set of 45,892 isolated and cation-coordinated conformers of 20 proteinogenic amino acids
我们提出了一个结构数据集的20个蛋白原氨基酸和它们的氨基甲基化和乙酰化（加帽）二肽。考虑了氨基酸骨架的不同质子化状态（不带电和两性离子）以及不同的侧链质子化状态。此外，我们还研究了氨基酸和二肽与二价阳离子（Ca~（2+）、Ba~（2+）、Sr~（2+）、Cd~（2+）、Pb~（2+）和Hg~（2+））的络合物。该数据库涵盖了280个系统的构象层次结构，其相对能量范围高达4 eV（390 kJ/mol），总计45，892个固定点。所有的系统都是在平等的第一性原理的基础上计算的，在广义梯度近似中应用密度泛函理论，对长程范德华相互作用进行了校正。我们表现出良好的协议，气相离子亲和力的实验数据。例如，我们的策划数据可以用于生命构建模块的化学空间的广泛比较，用于蛋白质力场的参数化，以及用于生物物理应用的参考光谱的计算。
2016-01-10 physics.atm-clus physics.chem-ph q-bio.BM
Prediction of amino acid side chain conformation using a deep neural network
Accutar Biotechnology；Howard Hughes Medical Institute（霍华德·休斯医学研究所）；The Rockefeller University（洛克菲勒大学）；Accutar Biotechnology (Shanghai)（Accutar Biotechnology（上海））；Fudan University（复旦大学）
构建了基于深度神经网络的架构，以前所未有的准确度预测氨基酸侧链构象。氨基酸侧链构象预测对于蛋白质同源性建模和蛋白质设计是必不可少的。目前广泛采用的方法使用基于物理的能量函数来评估侧链构象。在这里，使用没有基于物理的假设的深度神经网络架构，我们已经证明侧链构象预测精度可以提高25%以上，特别是与当前标准方法相比，对于芳香族残基。更引人注目的是，这里提出的预测方法是足够强大的，以确定个人的构象离群值从高分辨率结构的蛋白质数据库中，而不提供其结构因素。我们设想我们的氨基酸侧链预测器可以用作未来蛋白质结构模型验证的质量检查步骤和许多其他潜在的应用，如冷冻电子显微镜中的侧链分配，晶体学模型自动构建，蛋白质折叠和小分子配体对接。
2017-07-26 cs.LG q-bio.BM stat.ML
Long Short-Term Memory to predict 3D Amino acids Positions in GPCR Molecular Dynamics
Univ. Politècnica de Catalunya（加泰罗尼亚理工大学）；UPC BarcelonaTech（UPC巴塞罗那技术学院）；Intelligent Data Science and Artificial Intelligence (IDEAI-UPC) Research Center（智能数据科学与人工智能（IDEAI-UPC）研究中心）
G蛋白偶联受体（GPCRs）是真核细胞跨膜蛋白的一个大家族，负责许多生物学过程。从实践的角度来看，美国食品和药物管理局批准的药物中约有34%针对这些受体。它们可以从它们的模拟分子动力学中进行分析，包括预测它们在药物存在下的行为。在本文中，长短期记忆网络（LSTM）的能力进行评估，学习和预测受体的分子动力学轨迹。用受体的氨基酸的3D位置训练几个模型，考虑氨基酸位置上的不同变换，例如它们的质心、几何中心和每个氨基酸的$α$ -碳的位置。用平均误差（MAE）和均方根偏差（RMSD）对位置预测的误差进行了评价。LSTM模型表现出强大的性能，其结果与非动态3D预测中的最新技术相当。发现最佳MAE和RMSD值分别为0.078氨基酸的质心和0.156。这项工作显示了LSTM预测GPRC的分子动力学的潜力。
2022-06-02 cs.AI cs.LG q-bio.BM
PepINVENT: Generative peptide design beyond the natural amino acids
AstraZeneca（阿斯利康）；Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；University of Gothenburg（哥德堡大学）
本文提出基于生成式AI的工具PepINVENT，通过扩展REINVENT平台探索天然与非天然氨基酸的化学空间，结合强化学习实现面向目标的肽设计，为多参数优化、拟肽物及先导优化等任务提供有效方案。
2024-09-21 cs.AI q-bio.BM
Genetic Code: A New Understanding of Codon - Amino Acid Assignment
在这项工作中，它表明，遗传密码内的20个典型氨基酸（AAs）似乎是一个完整的系统，具有严格的AAs位置;更确切地说，AAs序数在三个变体中;第一个变体00-19，第二个00-21和第三个00-20。序数是从所属密码子的位置，即它们的二联体（或双联体）得出的。如果四个碱基具有特定逻辑正方形内的值：A = 0，C = 1，G = 2，U = 3，则读数本身是四进制编号系统中的读数。由此，所有的分裂，区别和分类的AA似乎是根据原子和核子数平衡以及其他物理化学性质，如疏水性和极性。
2006-11-09 q-bio.BM q-bio.OT
Protein corona composition of PEGylated nanoparticles correlates strongly with amino acid composition of protein surface
广泛的分子动力学模拟表明，蛋白质和聚乙二醇（PEG）之间的相互作用可以用蛋白质的表面组成来描述。PEG分子聚集在非极性残基周围，同时避开极性残基。PEG化纳米颗粒上蛋白质吸附的溶剂可及表面积模型准确地拟合了最近通过无标记蛋白质组学质谱法获得的蛋白质冠组成的大量数据。
2016-12-28 cond-mat.mes-hall physics.bio-ph q-bio.BM
NS-Pep: De novo Peptide Design with Non-Standard Amino Acids
Center of Excellence for Smart Health（智能健康卓越中心）；Syneron Technology（Syneron技术公司）；King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（国王 Abdullah 科学与技术大学（KAUST））
针对现有肽设计方法仅支持标准氨基酸、非标准氨基酸（NSAAs）数据长尾分布及侧链建模不足的问题，提出含RFGM、PSP、IAW模块的NS-Pep框架，可实现含NSAA的肽序列结构协同设计与折叠，性能显著优于现有方法。
2025-10-01 cs.AI q-bio.BM
Heat-Bath Cooling of Spins in Two Amino Acids
热浴冷却是自旋的实用算法冷却的一个组成部分，这是一种可能对体内13 C光谱有用的方法，特别是对于其中离体超极化的底物无效的延长的代谢过程。我们将热浴冷却应用于1，2 - 13 C2-氨基酸，使用α质子将熵从选定的碳转移到环境中。对于谷氨酸和甘氨酸，两个碳原子都被冷却了约2.5倍，在其他实验中，C1的极化几乎加倍，而所有其他自旋都有平衡极化，表明总熵减少。研究了添加钆对比剂Magnevist对谷氨酸盐热浴冷却的影响。
2011-10-26 physics.chem-ph q-bio.BM quant-ph
Predicting protein stability changes under multiple amino acid substitutions using equivariant graph neural networks
InstaDeep Ltd（InstaDeep有限公司）
本文提出利用E(3)-等变图神经网络解耦原子与残基尺度表示，结合Mega-scale大规模数据集训练，首次实现结构表示下可变数量氨基酸替换的蛋白质稳定性变化预测。
2023-05-30 cs.AI cs.LG q-bio.BM
PARCE: Protocol for Amino acid Refinement through Computational Evolution
作为结合剂的肽和蛋白质的计算机设计由于它们的低副作用和主要特异性而可用于诊断和治疗。为了选择最有希望的候选物，关键问题是了解它们与蛋白质靶标的相互作用。在这项工作中，我们提出了PARCE，一个开源的协议，通过计算进化的氨基酸细化，实现了一个先进的和有前途的方法设计的肽和蛋白质。该方案在结合剂序列中进行随机突变，然后使用分子动力学模拟对结合的构象进行采样，并通过多个评分评估蛋白质相互作用。最后，它通过应用基于结合分数的一致性标准来接受或拒绝突变。迭代该过程的目的是有效地探索新的序列与潜在的更好的亲和力对他们的目标。我们还提供了一个教程运行和再现的方法。
2020-04-27 physics.bio-ph q-bio.BM q-bio.QM
Learning effective amino acid interactions through iterative stochastic techniques
从蛋白质的氨基酸序列预测其天然状态的三维结构是分子生物学中最重要的挑战之一。在粗粒度模型中解决这个问题的一个重要组成部分是推导氨基酸之间的有效相互作用势。多年来，已经开发了几种技术来提取能够令人满意地区分预先分配的蛋白质序列的天然和非天然折叠的电位。在一般情况下，当这些潜力被用于实际的动力学褶皱模拟，它们导致的准原生盆地外的原生结构的漂移。在这项研究中，我们提出并验证了一种方法来克服这一困难。通过利用几个数值和分析工具，我们建立了一个严格的迭代计划，以提取潜力满足任何可行的潜力的先决条件：稳定的蛋白质在其天然盆地（小于3-4 $ $ cRMS）。该计划是灵活的，并被证明是适用于各种参数化的能量函数，并提供，在每种情况下，最佳的潜力。
2000-12-15 cond-mat.soft cond-mat.stat-mech q-bio.BM
