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期刊信息/Journal information
生物化学与生物物理进展
生物化学与生物物理进展

王大成

月刊

1000-3282

prog@ibp.ac.cn

010-64888459

100101

北京朝阳区大屯路15号中国科学院生物物理研究所内

生物化学与生物物理进展/Journal Progress in Biochemistry and BiophysicsCSCD北大核心CSTPCDSCI
查看更多>>本刊为专业学术性刊物。报道生物化学、分子生物学、生物物理学及神经科学等学科的国内外最新进展动态。刊登实验报告、快报、技术与方法介绍和学术争鸣等。读者对象为相关学科的科研人员、大专院校师生及医药卫生、农林牧渔等领域的科技工作者。
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    串行晶体学样品输运方法概述

    李凌昊李冰翁祖谦
    1632-1644页
    查看更多>>摘要：样品输运方法是实现X射线自由电子激光串行飞秒晶体学研究的关键步骤之一。串行飞秒晶体学能够有效地捕捉到生物分子的超快动态过程，如蛋白质构象变化和化学反应中间态等。它对于科学家更好地理解生物分子的结构和功能，揭示生命活动的机制，以及为药物研发和生物工程等领域提供重要的技术手段具有重要意义。在自由电子激光装置进行实验时，将样品输送至与自由电子激光脉冲相互作用区域是非常关键的。而选择合适的上样方法对于样品的消耗量和实验效率起着决定性作用，也是实验成功与否的一个重要因素。本文综述了目前串行晶体学样品输运方法的最新研究进展和未来发展方向。同时介绍了常用的样品输运方法及其适用范围，旨在为从事串行晶体学领域研究的科学家提供借鉴和参考。通过选择合适的样品输运方法，能够提高实验效率，减少样品消耗，并为研究者们在生物大分子结构生物学研究方面开辟新的可能性。

    X射线自由电子激光串行晶体学结构生物学液流样品输运方法固定靶

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    脑电图信号在疲劳驾驶检测中的应用与挑战

    宗少杰董芳程永欣喻大华...
    1645-1669页
    查看更多>>摘要：当前快节奏生活已经成为日常生活的常态，对人们的身心健康带来了不少负面影响，特别是在驾驶过程中容易出现疲劳困倦的情况。因此，疲劳驾驶检测技术成为了研究的热点，并取得了显著的进展。本文将介绍基于脑电图(electroencephalogram，EEG)信号的疲劳驾驶检测方法。本文首先概述基于EEG信号的疲劳驾驶检测的总体流程，包括信号采集、预处理、特征提取和分类等步骤。然后，详细介绍EEG信号中与疲劳相关的特征及其在疲劳驾驶检测中的应用。这些特征包括频域特征、时域特征、拓扑特征等，通过分析这些特征可以有效地识别出驾驶员是否处于疲劳状态。接下来，探讨目前已有的疲劳驾驶检测模型的性能评估和评价指标。针对基于EEG信号的疲劳驾驶检测，常用的指标包括准确率、灵敏度、特异度等。本文分析不同模型在这些指标上的表现，并比较它们的优劣。本文还简单介绍了EEG信号分类方法及其应用现状。常见的分类方法包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类器等，这些方法在疲劳驾驶检测中得到了广泛应用。针对目前基于EEG信号的疲劳驾驶检测面临的问题，本文提出了一些解决方法。例如，统一数据标注标准、增加被试数量等。最后，在总结全文内容的基础上讨论了基于EEG信号的疲劳驾驶技术未来的发展方向。在未来，可以进一步提升疲劳驾驶检测技术的准确性和实用性，以更好地应对快节奏社会给驾驶员安全带来的挑战。

    脑电图信号疲劳驾驶检测脑功能连接传统机器学习深度学习

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    复合频率刺激对后肢去负荷小鼠海马齿状回区颗粒神经元作用的电生理研究

    赵峻峤朱明强朱海军付蕊...
    1670-1686页
    查看更多>>摘要：目的 近年来，失重环境对航天员神经系统造成的负面影响受到广泛关注。重复经颅磁刺激(repetitive transcranial magnetic stimulation，rTMS)技术对神经、精神类疾病的治疗效果有着显著积极影响。复合频率(不同频率刺激模式组成)的rTMS对由失重环境引起的神经系统功能障碍的改善作用仍有待深入研究。探索复合频率刺激(combined frequency stimulation，CFS)对失重环境造成的多种神经系统疾病的治疗效果以及电生理机制，对于脑科学及磁刺激的临床应用具有重要意义。方法 本研究采用40只C57BL/6小鼠，所有小鼠随机分为5组:假刺激组、后肢去负荷(HU)组、10 Hz组、20Hz组和CFS(10Hz+20 Hz，CFS)组。对除sham组以外的小鼠建立维持14 d的模拟失重效应并同期进行14 d的rTMS。通过蔗糖偏好实验和水迷宫实验验证CFS对负性情绪和空间认知能力的改善效果。最后，通过膜片钳技术记录海马齿状回(dentate gyrus，DG)颗粒神经元的动作电位、静息膜电位以及离子通道的动力学特性。结果 行为学结果表明，CFS(10Hz+20 Hz)显著改善了模拟失重小鼠的认知障碍和负性情绪;电生理实验结果显示，HU操作后小鼠海马DG区颗粒神经元的兴奋性降低，而CFS显著提高了神经元的兴奋性并改善了电压门控Na+、K+通道的动力学特性。结论 复合频率的rTMS(10Hz+20 Hz)能够有效地改善模拟失重小鼠的认知障碍和负面情绪，这种改善可能与CFS对神经元兴奋性以及Na+、K+通道动力学特性的影响有关。因此，本文有望为CFS改善失重环境下所产生的空间认知和负性情绪障碍提供理论依据。

    复合频率刺激重复经颅磁刺激后肢去负荷空间认知障碍负性情绪神经元兴奋性离子通道

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    Hsa-miR-650通过靶向RAC1抑制NF2阴性脑膜瘤的生长

    张超李朋王博汪颖...
    1687-1696页
    查看更多>>摘要：目的 本文旨在确定NF2表达阴性脑膜瘤中潜在的miRNA-mRNA轴，研究它们的靶向关系，并确定它们的生物学功能。方法 从基因表达数据库(GEO)下载包含与NF2阴性脑膜瘤相关数据的GSE17792数据集。使用R软件中的limma包确定差异表达的miRNA(DeMiRNAs)。应用miRWalk2。0数据库获取DeMiRNAs的靶基因。利用相互作用基因检索工具(STRING)数据库构建蛋白质相互作用(PPI)网络，并通过Cytoscape软件确定核心基因。对筛选出的miRNA进一步验证其表达和生物学作用。结果 在NF2阴性脑膜瘤肿瘤样本与蛛网膜组织对照组比较中发现了 86个差异miRNA，其中包括52个上调的miRNAs和34个下调的miRNAs。在这些差异miRNA中鉴定出与274个靶基因相关的14个miRNAs，并基于这些数据构建miRNA-靶基因网络。通过cytoHubba分析显示，在PPI网络中有两个miRNAs(hsa-miR-650和hsa-miR-623)位于前20个关键核心基因之中。进一步的定量逆转录PCR(qRT-PCR)实验证实，相对于正常脑组织，hsa-miR-650在NF2阴性脑膜瘤中的表达显著增高。下调hsa-miR-650抑制了NF2阴性脑膜瘤细胞的增殖并诱导细胞凋亡。最后，确定RAC1是hsa-miR-650的靶基因。结论Hsa-miR-650作为肿瘤促进剂，可能作为治疗NF2阴性脑膜瘤患者的治疗靶点。

    2型神经纤维瘤病(NF2)脑膜瘤hsa-miR-650RAC1生物信息学

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    不同来源乳汁外泌体蛋白质及其磷酸化修饰差异分析

    刘昌梅胡一帆陈文彦刘丹...
    1697-1710页
    查看更多>>摘要：目的 外泌体是一种由不同类型细胞分泌到胞外的囊泡结构，其粒径范围在30～150 nm，广泛存在于血液、尿液、乳汁等多种生物流体。由于外泌体内部含核酸、脂质、蛋白质等多种生物活性分子，因此被认为是潜在的生物标记物和药物载体。乳汁来源的外泌体获取成本低、生物相容性高且免疫原性低，已被广泛应用于药物递送等领域以治疗相关疾病。目前对于乳汁外泌体磷酸化的研究尚未报道。本文旨在对不同来源乳汁外泌体进行磷酸化蛋白质组学分析，以期寻找其中具有特殊功能的通路与蛋白质，为探索寻找更加丰富多样的疾病治疗手段提供思路。方法 利用多肽和磷酸化多肽富集技术，分离牛乳、猪乳、羊乳来源外泌体与乳清中样品进行全蛋白质组学与磷酸化蛋白质组学分析，并结合多种生物信息学工具，分析不同来源乳汁外泌体蛋白质信号通路相关信息。结果 从上述3种不同物种乳汁外泌体中鉴定到4 191种蛋白质，1640种磷酸化修饰蛋白质以及4064个磷酸化修饰肽段，其中不同物种外泌体蛋白质及其磷酸化修饰的种类均明显高于乳清，且不同物种样品中蛋白质种类差异较大，表明外泌体中蛋白质种类与其来源细胞种类和状态密切相关。结果显示，牛乳来源外泌体蛋白质在吞噬作用(由Fcγ受体介导)通路的富集，羊乳外泌体蛋白质显著富集于神经与免疫相关通路，猪乳外泌体所含蛋白质参与多个生命活动的正/负调控。结论 本研究将为不同来源外泌体在疾病靶向治疗和载药方面的应用提供理论依据。

    乳汁外泌体质谱蛋白质组学磷酸化蛋白质组学

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    基于多层网络控制的个体化癌症驱动基因识别方法

    张桐张绍武李岩谢明宇...
    1711-1726页
    查看更多>>摘要：目的 识别癌症驱动基因，特别是罕见或个体特异性癌症驱动基因，对精准肿瘤学至关重要。考虑到肿瘤间的高度异质性，最近有一些方法尝试在个体水平上识别癌症驱动基因。然而，这些方法大多是将多组学数据整合到单一生物分子网络(如基因调控网络或蛋白质相互作用网络)中来识别癌症驱动基因，容易忽略不同网络所特有的重要相互作用信息。为了整合不同生物分子网络的相互作用数据，促进癌症驱动基因识别，迫切需要发展一种多层网络方法。方法 本文提出了一种多层网络控制方法(PDGMN)，利用多层网络识别个体化癌症驱动基因。首先，利用基因表达数据构建针对个体病人的个体化多层网络，其中包括蛋白质相互作用层和基因相互关联层。然后，整合突变数据，对个体化多层网络中的节点进行加权。最后，设计了一种加权最小顶点覆盖集识别算法，找到个体化多层网络中的最优驱动节点集，以提高个体化癌症驱动基因的识别效果。结果 在三个TCGA癌症数据集上的实验结果表明，PDGMN在个体化驱动基因识别方面优于其他现有方法，并能有效识别个体病人的罕见癌症驱动基因。特别是，在不同生物分子网络上的实验结果表明，PDGMN能够捕获不同生物分子网络的独有特征，从而改进癌症驱动基因的识别结果。结论PDGMN能有效识别个体化癌症驱动基因，并从多层网络的视角，加深我们对癌症驱动基因识别的理解。本文所用的源代码和数据集可以从https://github。com/NWPU-903PR/PDGMN 获取。

    多层生物分子网络多层网络控制个体化癌症驱动基因个体化多层网络最小节点覆盖集

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