RNA分子作为生命活动的重要组成部分，其结构的多样性和动态性对功能的实现至关重要。然而，RNA分子的高异质性和柔性使得解析其三维结构成为 ...

HORNET方法的独特之处在于其整合了AFM的精确拓扑信息和机器学习的强大预测能力，为长期困扰科学界的RNA异质性结构研究提供了新的解决方案。

他们开发的AlphaFold系统实现了对蛋白质三维结构的准确预测。 然而，准确预测另一种生物大分子——RNA的三维结构，仍是一个尚未解决的挑战。确定RNA的三维结构对于理解其功能、指导靶向药物开发和合成生物学设计至关重要。但RNA的结构灵活性导致已通过实验 ...

研究人员推出了ARES（原子旋转等变记分器）——这是一种机器学习方法，它比以前的方法在计算预测RNA结构时有了长足改进。与蛋白一样，RNA分子会 ...

2024年，科技与生物学的交汇点愈发模糊，许多人热衷于探讨人工智能（AI）是否具备意识，而生物学家则更关注那些与我们共享祖先的生物伙伴们的“内心”世界。美国《Quanta杂志》最近回顾了在这一年生物学领域内几项重要的发展，其中包括人工智能与生物学的深度融合、对遗传物质RNA的探索，以及对进化和心智等基本问题的持续追问。当这些前沿话题交织在一起时，科学家们不仅颠覆了我们对生命的理解，同时也为新一轮的 ...

核基质（nuclear ...

复杂的人体系统内，细胞活动时时刻刻都在进行：运输氧气、吞噬细菌、传递神经信号……要想保证这些细胞各司其职、井然有序，离不开一位特殊的“指挥官”——非编码小RNA（核糖核酸）。

当你读到这行字时，体内各色各样的细胞正在兢兢业业地工作着：视网膜细胞将捕捉到的光线转为神经信号，大脑细胞接收信号后进行处理与理解，肌肉细胞让眼球转动、手部操作手机等动作成为可能，心脏细胞、红细胞等则负责保持你的营养与氧气供给……为什么细胞们能够各司其 ...

通讯作者Neva Caliskan说：“在这项研究中，我们结合了核糖体分析、RNA测序和RNA结构探测，以前所未有的细节绘制了病毒和宿主翻译景观以及病毒复制过程中的暂停。”她是亥姆霍兹RNA感染研究所（HIRI）的前小组组长，该研究所是布伦瑞克亥姆霍兹感染研究中心 ...

微小的人造马达利用DNA和RNA的结构，通过酶促 RNA 降解产生运动。 简单地说，它们通过偏布朗运动将化学能转化为机械运动。研究人员利用他们对分子马达的理解来改进纳米级人造马达，旨在缩小人造马达和马达蛋白之间的速度差距。 DNA 纳米粒子马达能与马达蛋白一起加速吗？ 图片来源：插图：Takanori Harashima ...

该模型能够理解构成植物遗传“语言”的序列和结构模式。 植物RNA-FM被认为是第一个同类人工智能模型，由约翰英纳斯中心的植物研究人员和埃克塞特大学的计算机科学家合作开发。 该模型的创造者说，这是一个聪明的技术突破，可以推动植物科学的发现和 ...