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蛋白非经典分泌过程关键步骤成果
日前,清华大学生命学院葛亮课题组在《细胞》(Cell)期刊上在线发表题为“蛋白跨膜转运调节非经典蛋白分泌”(A translocation pathway for vesicle-mediated unconventional protein secretion)的研究论文,首次报道了非经典分泌过程中的蛋白跨膜转位机制。 蛋白质的分泌是细胞间信息传递的重要方式。分泌蛋白通常具有N端信号肽序列以指导新生多肽链进入内质网(endoplasmic reticulum,ER)被加工、修饰,之后被运输到高尔基体(Golgi apparatus)经过进一步的加工,最终抵达细胞质膜并被释放到细胞外,这一过程被称为经典分泌途径。近年来的研究发现,许多分泌蛋白不具有典型的信号肽序列,其分泌不依赖于ER-Golgi途径,这类分泌途径被称为非经典分泌(unconventional protein secretion, UPS)途径。直接跨质膜转位(I型)与细胞内囊泡结构介导的分泌(III型)是最主要的两种UPS途径。III型UPS中,蛋白首先进入一个囊泡载体(例如autophagosome, endosome等),然后通过膜泡运输系统被运送到细胞外。由于这类蛋白缺少信号肽,一个需要解决的关键问题就是这类UPS蛋白是如何进入囊泡载体中的。  图1. TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径工作模型 在这项研究中,研究人员鉴定出一个膜蛋白TMED10可能形成一个蛋白通道介导UPS蛋白进入囊泡结构。细胞实验发现,TMED10能够调控大量非经典分泌蛋白的分泌,包括炎症因子IL-1家族成员,galectin1和galectin3,以及小分子伴侣蛋白HSP5B。CLP诱导的败血性休克(Cecal Ligation and Puncture (CLP)-induced septic shock)小鼠模型中,TMED10髓系敲除的小鼠分泌更少的IL-1β, 进而导致更低的炎症反应与更高的存活率。进一步的研究发现,TMED10的C末端区域与分泌蛋白的一个motif的相互作用对蛋白的选择性转运与分泌非常重要。体外脂质体实验证明,TMED10直接介导UPS蛋白进入脂质体,并且这一过程依赖于蛋白质的去折叠。在细胞中,TMED10定位于ERGIC(ER-Golgi intermediate compartment)并且能够指导分泌蛋白进入这一膜性细胞器中。此外,研究还发现货物蛋白与TMED10的结合会诱导TMED10寡聚化形成蛋白通道从而介导蛋白的转位。基于这些实验数据与之前的研究成果(Zhang et al., 2015),作者提出如图所示的TMED10介导的蛋白质非经典分泌途径(TMED10-channeled UPS , THU)工作模型(图1)。UPS蛋白在胞质分子伴侣HSP90A的帮助下去折叠并被运送到ERGIC,结合TMED10诱导其发生寡聚化形成蛋白通道,在腔内分子伴侣HSP90B1的帮助下转位进入ERGIC,之后可能通过ERGIC形成运输小泡,直接运送到细胞质膜,或进入分泌型自噬体或分泌型自噬溶酶体/MVB,分泌型自噬体又可以直接和质膜融合或首先与溶酶体融合,最终将蛋白释放到细胞外。 生命学院研究员葛亮为本文的通讯作者,实验室张敏老师与生命学院博士生刘磊为本文共同第一作者。本研究受到基金委和科技部的经费资助。 文章链接: https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.03.031
清华大学 2021-04-11
蛋白尿模型(高血压肾脏疾病模型)
XM-705E蛋白尿模型(高血压肾脏疾病模型)   XM-705E蛋白尿模型(高血压肾脏疾病模型)放大300倍,由2个肾小体构成,第一个显示了健康的肾小球解剖,第二个显示了肾小球病变,由于高血压传入小动脉血管硬化、血管口径的变化,从而增加内皮细胞和血浆蛋白在尿液。 尺寸:放大300倍,20×15×6cm 材质:PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
DNA复制与蛋白质合成演示模型
产品详细介绍
福州九天智能科技有限公司 2021-08-23
一种数学函数教学用数形结合一体装置
本实用新型公开一种数学函数教学用数形结合一体装置,包括装置主体、细化网格装置和固定座,所述装置主体上设置有粗网格、L型长圆槽、中心轴和坐标轴;所述细化网格上设置有细化网格条、连接条和拨动把手;所述固定座上设置有固定槽、支撑槽、蝶形锁紧螺杆和内六角螺栓。本实用新型结构简单,造价低廉,通过将桌子边沿卡在支撑槽内部,通过蝶形锁紧螺杆将固定座与桌子固定,将装置主体放在固定槽内部,通过内六角螺栓将装置主体与固定座连接,根据实际的教学情况,通过设置的纵向网格和横向网格,在L型长圆槽内部进行移动,这样就可以实现一个比较密集的网格,这样就方便复杂曲线图形的描绘,这样就达到了预期效果,还方便了教学。
青岛农业大学 2021-04-11
一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法
本发明公开了一种结合全球 DEM 与立体视觉的卫星影像云检测方法,利用密集匹配的 DSM 数据 和现有的全球 DEM 数据 SRTM,结合高程与影像灰度信息提取云区域。主要步骤如下:通过多影像多 匹配基元方法获得模型匹配的 M-DSM,基于特征线的方法配准 M-DSM 与 SRTM,通过高程差值获得 初始种子点,然后把种子点计算到像方,结合影像的灰度信息提取出云区域。本发明在有大面积雪的影 像,能有效的避免雪的干扰,准确地检测出云区,提高了遥感影像的利用率。 
武汉大学 2021-04-13
一种 GNSS 与激光测距相结合的测量系统及测量方法
当待定点无法用 GNSS 方法直接测定时,本发明提供一种 GNSS 与激光测距相结合的测量系统及测 量方法,其装置成本低廉、便于携带,方案简单易行。激光测距装置仅需提供距离观测值,摆脱了对于 方位、角度观测值的依赖,测程可达数百米,可实现多个已知点上快速作业,最少只需在两个点上进行 测量,通过最小二乘和合理定权,最终能获得待定点坐标的最优解。本发明有效弥补了现有技术的缺陷, 具有广阔的应用前景。 
武汉大学 2021-04-13
一种结合时空信息的遥感逐日积雪产品去云方法
本发明公开了一种结合时空信息的遥感逐日积雪产品去云方法,首先根据 DEM 数据和土地利用数 据对遥感逐日积雪产品进行积雪单元划分;再利用 DEM 数据和多时相数据分别得到每个云像元在空间 和时间上的积雪概率;最后利用加权平均的方法获得云像元的积雪概率,评判云像元是积雪还是无雪。 本发明充分结合了积雪在空间上和时间上的相关性,以及地形因子对积雪的影响,有效地减少云对积雪 产品的影响,提高了积雪产品的精度,并且算法简单,计算效率高,易于实现。
武汉大学 2021-04-14
基于“种养结合,生态微循环”的秸秆高值综合利用技术及装备
根据当地种植养殖规模,匹配对应规模生产设备,形成种养结合的循环,降低农业废弃物运输成本和环境保护代价,提高农业生产效益。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、技术分析 我国每年产生的农作物秸秆约9亿吨,随着农业生产技术进步,农作物亩产不断增加,秸秆量也不断增加,在黄淮海稻麦种植区,产生的大量水稻、小麦及特经作物秸秆,全量还田后造成的耕作成本增加、水体污染等问题,同时大规模的畜禽养殖场在小区域产生大量畜禽废弃物,其处理难度与成理成本增加。 受成本及环境等因素影响,秸秆及畜禽粪便不适宜远距离运输,因此本课题组提出“种养结合,生态微循环”的秸秆高值综合利用理念,系统研究了秸秆(水稻)微贮制备生物饲料的技术、小型禽畜粪污处理技术,集成国内现有的技术工艺路线,并开发复合菌剂及智能菌剂混合及喷淋装备等核心技术装备,形成秸秆就近制备饲料、饲料就近饲喂畜禽、畜禽粪便就近处理消纳的生态微循环的农业废弃物的高值利用模式,可为促进农业产业发展与环境改善,为乡村振兴贡献力量。 本成果经过示范、技术已基本成熟。本成果在国内外发表2篇论文,共获批6件专利。 主要特点: 以水稻秸秆等种植废弃物为原料的微生物制备生物饲料系统;将产出的生物饲料代替部分全日粮在当地养殖场饲喂畜禽;中小型养殖场的畜禽粪便、发酵沼渣、农作物秸秆等农业种养废弃物为原料的好氧堆肥系统,将生产出的有机肥在当地种植企业施播应用;根据当地种植养殖规模,匹配对应规模生产设备,形成种养结合的循环,降低农业废弃物运输成本和环境保护代价,提高农业生产效益。
南京农业大学 2022-07-25
一种基于VR结合眼动跟踪的城市风貌特征识别的方法
本发明涉及城市设计规划,提供在城市规划设计中识别城市风貌要素,通过建立城市在地建筑风貌案例库、理论分析、实验数据采集、数据公式分析、实际校正等手段,精准识别城市风貌要素的权重关系。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 本发明涉及城市设计规划,提供在城市规划设计中识别城市风貌要素,通过建立城市在地建筑风貌案例库、理论分析、实验数据采集、数据公式分析、实际校正等手段,精准识别城市风貌要素的权重关系。依靠要素分类簇群的数值为基准,动态平衡城市风貌控制区内的各类风貌要素的控制比例,科学系统地指导城市风貌规划设计和保护的一种基于VR结合眼动跟踪的城市风貌特征识别的方法。 在当前大力宣扬城市特色文化的背景下,为了突出地域风貌特色,许多城市常将具有一定城市地域文化代表性的旧城或历史街区进行整治和修复,城市风貌识别是开展城市风貌保护及塑造工作的重要基础。这是利用数字技术来感知、认知城市,进而科学精细化挖掘和智慧化发展城市风貌的新方法,该技术用于城市风貌特征要素分区和精细化识别、监控和提升,为城市风貌规划管理提供科学系统的指导建议。
厦门大学 2022-07-28
一种基于交互注意力的HLA和抗原肽结合预测方法
本发明公开了一种基于交互注意力的HLA和抗原肽结合预测方法,属于计算生物学技术领域。所示方法包括步骤1,采集HLA等位基因和独特肽段数据,构建HLA和抗原肽结合数据集;步骤2,构建HLA和抗原肽结合预测模型,使用所述HLA和抗原肽结合数据集对预测模型进行训练,获得训练后的预测模型;步骤3,将HLA序列和抗原肽序列输入预测模型,获得HLA和抗原肽结合的预测结果。该方法将基于序列和结构预测任务整合到统一模型中,分析预测pHLA关于序列和结构的潜力。这种双维度评估比现有方法提供了更全面的抗原免疫原性视角,为触发免疫反应的新抗原质量提供了新见解。
南京工业大学 2021-01-12
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