機器學習精準選位 打造可控變構蛋白開關
研究人員在《自然·方法學》發表機器學習蛋白設計流程ProDomino,可精準識別適合插入功能結構域的位點,已在大腸桿菌與人類細胞獲得驗證,為構建可控變構蛋白開關提供高效路徑。
結構域插入工程
結構域插入工程透過把不同功能的結構域融合,創造出自然界中不存在的蛋白質活性,典型例子是把受體結構域插入效應蛋白,構建可由外部信號控制的開關式蛋白變體。
這種方法能將原本獨立的生物功能進行空間連接,在合成生物學與細胞治療領域應用廣泛,但尋找合適的插入位點長期依賴大量篩選與試錯,成本高昂。


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