解锁蛋白质结构的奥秘:LiP-MS 技术引领结构蛋白质组学与药物发现新革命

LiP-MS(有限酶解耦合质谱)是一种用于检测蛋白质结构变化的创新技术。简单来说,它通过有限地消化蛋白质来揭示其结构状态。具体过程是在温和条件下用广谱蛋白酶对生物样品中的蛋白质进行短暂酶解,那些结构松散或暴露在外的区域更容易被酶切断,生成特定的肽段;而结构紧密或被配体保护的区域则相对不易被切割。随后,利用质谱技术对酶解产生的肽段进行鉴定和定量。通过比较不同状态下(例如有/无药物作用、不同环境刺激等)产生的肽段种类和丰度变化,就可以推断出蛋白质的结构发生了哪些改变。这种方法巧妙地将蛋白质的结构信息转化为肽段的质谱信号,从而在复杂生物体系中“读出”蛋白质构象的变化。

传统上,研究蛋白质结构变化往往依赖于X射线晶体学、核磁共振(NMR)或冷冻电镜等结构生物学技术,以及差示扫描量热(DSC)、荧光光谱等稳定性分析方法。这些方法各有价值,但也存在局限:例如晶体学和电镜需要获得高质量的晶体或样品,NMR对大分子蛋白分辨率有限,而DSC等通常只能提供整体稳定性信息,无法定位具体结构区域。与之相比,LiP-MS具有独特优势:

  • 高通量与全局性:LiP-MS能够在全蛋白质组水平上同时检测成千上万种蛋白质的结构变化。这是传统方法难以实现的。通过一次实验,研究者就可以发现哪些蛋白的结构因条件改变而发生了显著变化,而不必针对每个蛋白逐一验证。
  • 无需预先纯化或标记:LiP-MS直接在复杂样品(如细胞裂解液、组织匀浆)中进行,无需对目
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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