研究核心发现 - 清华大学、北京大学与深圳湾实验室的合作团队揭示了丝氨酸和电荷在内在无序区（IDR）凝聚体混溶性中的相反作用，首次建立了一个决定凝聚体混溶性的氨基酸残基水平的“分子语法”[2] - 该“分子语法”可用于预测和设计凝聚体的混溶性[2][7] 关键机制与实验验证 - 通过对28个内在无序区（IDR）在378种配对组合中的相互作用研究，确定了凝聚体混溶性的关键序列决定因素：丝氨酸和芳香族残基协同促进混溶性，而带电荷氨基酸则导致不混溶性，且可覆盖丝氨酸的促混溶效应[4] - 诱变实验证实了上述因果关系，蛋白质-蛋白质相互作用网络分析和分子模拟显示，丝氨酸和芳香族残基有利于异型相互作用，而高电荷含量则增强同型结合[5] - 丝氨酸磷酸化作为一个调控开关，可改变异型与同型相互作用的平衡，从而改变凝聚体的混溶性[5] 生物学功能与应用关联 - 转录因子（TF）与RNA聚合酶II（Pol II）凝聚体之间的混溶性直接影响反式激活作用[5] - 具有高电荷含量的转录因子显示与Pol II的混溶性降低，导致转录输出受损[5] - 调控转录因子中带电荷残基的含量，可相应地调控转录[5] 行业服务与产品 - 相关公司提供AI驱动的生物研究服务，旨在赋能科学创新未来[9] - 服务清单涵盖多个药物开发与机制研究领域，包括：小分子化合物虚拟筛选、生成式互作蛋白筛选、蛋白互作筛选、分子药物开发、反向虚拟筛选、多模态互作蛋白筛选[9] - 在药物开发方面，提供从头设计多肽药物、VHH纳米抗体设计、ScFv单链抗体设计、从头设计环肽药物、肽类药物开发、抗体药物开发、从头设计嵌合体药物、IgG抗体设计、从头设计PROTAC多肽药物、双特异性纳米抗体设计[9] - 在机制研究方面，提供蛋白与蛋白的动力学模拟、多聚体蛋白互作蛋白筛选、蛋白与化合物的动力学模拟、多聚体蛋白小分子药物筛选、MD动力学模拟、单个蛋白的动力学模拟、多聚体蛋白的多肽设计[9] - 在蛋白质定向进化改造方面，提供功能motif的蛋白支架设计、蛋白质定向进化改造、抗体定向进化改造、酶的定向进化改造[9]