做完ATAC-seq、ChIP-seq、CUT&Tag或DAP-seq后，报告里常常会出现成千上万个peak。一开始看结果会很兴奋，这里有peak，那里也有peak，启动子有peak，远端区域也有peak，差异peak 一大堆，motif 结果也列出了一串候选转录因子。但真正写文章、补机制、设计验证实验时这么多peak，不可能每一个都做ChIP-qPCR、双荧光、EMSA或功能验证。那问题就来了。

火山图中的每一个点表示一种代谢物，其中蓝色的点代表下调差异代谢物，红色的点代表上调差异代谢物，灰色的点代表检测到但差异不显著的代谢物。可视化层面，通常借助差异代谢物聚类热图、差异代谢物K-Means图，系统、直观地呈现代谢物间的表达趋势。图中最外层为差异代谢物名称，点的大小代表对应差异代谢物的log2FC值的大小，不同分类的差异代谢物用不同颜色表示；差异代谢物条形图中横坐标为差异代谢物的log2F

假设你要做一项癌症研究，传统流程是这样的：📚第 1 步：花 2 周读文献，了解别人做了什么💡第 2 步：绞尽脑汁想假设🧪第 3 步：设计实验、买试剂、等快递📊第 4 步：做实验、收数据、分析结果🔍第 5 步：写论文、投稿、等审稿意见❌第 6 步：被拒稿，重来...痛点：耗时、耗钱、耗人，一个项目做下来至少半年。AI 需要反思："上次做这道菜太咸了，这次要少放盐。三种反思方式- Refle

CellVoyager 代表了 AI for Science 的重要进展——AI 不再仅仅是工具，而是能够自主进行科学探索的智能合作伙伴。随着大语言模型和智能体技术的持续发展，我们有理由期待：• 更多领域专用的科学智能体涌现• AI 与人类科学家的协作更加紧密• 科学发现的效率和速度显著提升CellVoyager 的出现，标志着计算生物学进入了一个新的时代——自主化、智能化、民主化的生物数据分析时

蛋白质脂质化是最常见的PTM之一，可以将多达七种不同类型的脂质附着在蛋白质上，包括脂肪酸（FA）、硫辛酸、类异戊二烯、甾醇、磷脂、糖基磷脂酰肌醇（GPI）等等。最初的NO研究集中在神经元、肌肉、内皮细胞和免疫细胞等特殊组织中的NO信号通路上，2005年，研究人员将方向瞄向了“非经典NO功能”，即S-亚硝基化（S-nitrosylation），这是一种半胱氨酸硫醇的NO依赖性共价修饰，S-亚硝基化被

火山图中的每一个点表示一种代谢物，其中蓝色的点代表下调差异代谢物，红色的点代表上调差异代谢物，灰色的点代表检测到但差异不显著的代谢物。可视化层面，通常借助差异代谢物聚类热图、差异代谢物K-Means图，系统、直观地呈现代谢物间的表达趋势。图中最外层为差异代谢物名称，点的大小代表对应差异代谢物的log2FC值的大小，不同分类的差异代谢物用不同颜色表示；差异代谢物条形图中横坐标为差异代谢物的log2F

点击关注的圆圈，可进入代谢物的相关信息界面，该页面主要包括：代谢物的编号（Entry）、名称（Name）、分子式（Formula）、精确分子量（Exact mass ）、摩尔质量（Mol weight）、分子结构（Structure）、反应（Reaction）、代谢通路（Pathway）、模块（Module）、酶（Enzyme）、其他数据库编号（Other DBs）、其他数据库的链接（LinkDB

ASO的一端可以识别并锁定目标RNA上的特定位点，另一端则可以引导细胞内的各种机制来改变RNA的命运。同时，ASO35-58的作用还导致了一种截短的EZH2Δ14（缺少外显子14的突变体）蛋白的产生。通过minigene实验，构建包含不同缺失区域的片段，并将其转染到细胞中，当外显子14中的特定序列（如29-42位置）缺失时，外显子14的跳跃显著增加。它通过与外显子14上的SRSF3结合位点相互作用

在分子生物学实验室中，Western Blot（WB）技术一直被视为蛋白质检测的“金标准”，但传统化学发光WB存在条带模糊、背景过高、信号不稳定、定量不准、多重检测困难……这些问题不仅影响实验结果的可靠性，更严重制约了研究效率。如今，新型荧光WB技术凭借高定量精度、多重检测能力、信号长期稳定等优势，成为科研工作者的得力助手。

AlphaGenome 的发布标志着基因组学正式进入 Alpha 时代。继 AlphaFold 解决蛋白质结构预测问题后，DeepMind 将注意力转向了更复杂的基因组调控密码解读。大规模、多模态、高分辨率的统一模型能够捕捉基因组调控的复杂规律。对于从事基因组学、生物信息学和精准医学研究的人员而言，AlphaGenome 提供了一个前所未有的强大工具。它不仅能加速基础研究中的假设生成，也有望在临床