东京大学团队定量 3.9 万种蛋白表达产量：序列决定因素可被预测
KevinKaichuang · x · 2026-11-13
东京大学团队成员（Selena Setsu、Kaori Kiyokawa、Andy Y. W. Lam、Kotaro Tsuboyama 等）在 bioRxiv 发布预印本《Massively parallel quantification and prediction of monomeric protein yield in Escherichia coli》（doi: 10.64898/2026.11.02.763507），来自东京大学生产技术研究所等机构。
研究在大肠杆菌中大规模并行定量超过 39,000 个样本的单体质粒表达产量，覆盖天然蛋白变异、de novo 人工设计蛋白和纳米抗体。方法上结合条形码蛋白库表达、肽段分离与质谱定量，并利用 MS conversion 将相对质谱强度转换为绝对产量估计。
核心结论：决定蛋白可溶性单体质粒产量的序列因素是可学习的——产量与序列之间的关系可被统计模型捕捉，为从序列预测表达产出、指导蛋白设计提供了数据与方法基础。
所属事件:东京大学大规模定量3.9万种蛋白变异表达产量(2 条相关)→
「研究」频道最新
- SteerAct：24 次 rollout 让机器人动作模型成功率提升约 10% — pliang279 · 2026-11-13
- 博士论文提出「回合内交互」:突破 AI 界面的轮次式对话范式 — OfirPress · 2026-11-13
- CMU 提出记忆写入 RL 配方:Qwen3.5-4B 持续学习比肩 GPT-5.4 — aviral_kumar2 · 2026-11-13
- NTU 论文:决策信息集中中层,砍掉最后 6 层不掉点实现自适应计算 — Minh-Anh Nguyen · 2026-11-13
- Inkling 2 Small 推理细节：每层需维护 3-token 滚动卷积缓存 — andrew_n_carr · 2026-11-13
- 开源法律冲突检测器：纯编码器模型 20 秒扫完双合同 — ladyofcode · 2026-11-13