miRNA的發(fā)現(xiàn)合成與應(yīng)用及人工智能助力藥物篩選
Big News！(激動(dòng)！跺腳腳的那種) 10 月已至，備受矚目的諾貝爾獎(jiǎng)陸續(xù)揭曉中，三大獎(jiǎng)項(xiàng)已公布，小 M 不得不說，今年的諾獎(jiǎng)，真的很有料！快來看看今年的諾貝爾獎(jiǎng)花落誰家？
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2024 諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)
2024 年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)：發(fā)現(xiàn) microRNA 及其在轉(zhuǎn)錄后基因調(diào)控中的作用。
10 月 7 日，瑞典卡羅琳斯卡醫(yī)學(xué)院宣布，2024 年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)授予美國科學(xué)家 Victor Ambros 和 Gary Ruvkun 以表彰他們發(fā)現(xiàn)了 microRNA (miRNA，微小 RNA) 及其在基因調(diào)控中的作用。
圖 1. 2024 年諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)[1]。
左圖：維克托•安布羅斯于 1953 年出生在美國新罕布什爾州的漢諾威。他在 1979 年從麻省理工學(xué)院（MIT）獲得博士學(xué)位，并在 1979 年至 1985 年間在 MIT 進(jìn)行博士后研究。1985 年，他成為哈佛大學(xué)的高級(jí)研究員。1992 年至 2007 年，他是達(dá)特茅斯醫(yī)學(xué)院的教授，目前是馬薩諸塞大學(xué)醫(yī)學(xué)院伍斯特分校的西爾弗曼自然科學(xué)教授。
右圖：加里•魯文于 1952 年出生在美國加利福尼亞州伯克利。他在 1982 年從哈佛大學(xué)獲得博士學(xué)位。1982 年至 1985 年，他是麻省理工學(xué)院（MIT）的博士后研究員。1985 年，他成為馬薩諸塞總醫(yī)院和哈佛醫(yī)學(xué)院的高級(jí)研究員，目前是遺傳學(xué)教授。
長久以來，人們一直認(rèn)為遺傳信息是通過 DNA 轉(zhuǎn)錄為 mRNA， mRNA 再被翻譯為蛋白質(zhì)。然而，Victor Ambros 和 Gary Ruvkun 的發(fā)現(xiàn)表明 RNA 除了可以負(fù)責(zé)編碼蛋白質(zhì)，還存在非編碼 RNA (non-coding RNA, ncRNA) 發(fā)揮調(diào)控基因的功能。
miRNA 的發(fā)現(xiàn)
1993 年，Victor Ambros 在研究秀麗隱桿線蟲時(shí)發(fā)現(xiàn)了一種名為 lin-4 的基因，該基因表達(dá)一種極短的 RNA 分子，并且不表達(dá)蛋白質(zhì)。這個(gè)來自 lin-4 的小 RNA 似乎負(fù)調(diào)控 lin-14 蛋白的表達(dá)水平。此后，Victor Ambros 和 Gary Ruvkun 進(jìn)一步發(fā)現(xiàn) lin-4 miRNA 通過結(jié)合 lin-14 mRNA 中的互補(bǔ)序列來阻斷 lin-14 蛋白的表達(dá)[2]。
圖 2. miRNA 的發(fā)現(xiàn)[3]。
A. 秀麗隱桿線蟲是了解細(xì)胞發(fā)育的模式生物。B. Ambros 和 Ruvkun 研究了 lin-4 和 lin-14 突變體。C. Ambros 發(fā)現(xiàn) lin-4 基因編碼一種 miRNA。Ruvkun 克隆了 lin-14 基因，發(fā)現(xiàn) lin-4 miRNA 序列與 lin-14 mRNA 序列互補(bǔ)配對(duì)。盡管這一發(fā)現(xiàn)具有極大突破性，揭示了基因調(diào)控的新機(jī)制。但這一發(fā)現(xiàn)在當(dāng)時(shí)的科學(xué)界并沒有引起太多關(guān)注。
直到 2000 年，Gary Ruvkun 發(fā)現(xiàn)了另一種廣泛存在于人類和許多其他物種中的 let-7 基因[4]。這一發(fā)現(xiàn)證明了 miRNA 的存在范圍遠(yuǎn)超秀麗隱桿線蟲。研究者們開始意識(shí)到 miRNA 調(diào)控基因表達(dá)的機(jī)制在各類生物中的普遍性和重要性。
圖 3. Gary Ruvkun 克隆了第二個(gè)編碼 miRNA 的基因 let-7[3]。
let-7 基因的發(fā)現(xiàn)引起了研究者們極大的興趣，激勵(lì)了全球范圍內(nèi)的科學(xué)家們開展相關(guān)研究。此后數(shù)年，數(shù)百種不同的 miRNA 被鑒定出來。鑒于 miRNA 的迅速發(fā)現(xiàn)以及功能的闡明，來自 Sanger 研究所的科學(xué)家們?cè)?2002 年開發(fā)了 microRNA Registry，后更名為 miRBase。這個(gè)數(shù)據(jù)庫的建立為 miRNA 的研究提供了規(guī)范和方便，使得研究人員能夠輕松獲取關(guān)于已知 miRNA 的全面信息，包括其序列、來源和功能等。
miRNA: 合成與應(yīng)用
除了鑒定出新的 miRNA 之外，研發(fā)人員還闡明了 miRNA 是如何產(chǎn)生并結(jié)合 mRNA 從而導(dǎo)致蛋白質(zhì)合成的抑制或 mRNA 的降解的機(jī)制。當(dāng)然，小 M 本期不再贅述，(詳見往期推文：miRNA -- 觸發(fā) RNA 干擾，讓基因 “沉默”)。
有意思的是，由于 miRNA 的低互補(bǔ)性， miRNA 常常與靶基因不完全配對(duì)，所以，它們可同時(shí)調(diào)控多個(gè)靶基因的表達(dá)[5]。越來越多的證據(jù)表明 miRNA 失調(diào)與癌癥、糖尿病以及心血管疾病等多種人類疾病相關(guān)。例如，Let-7 的缺失在多種癌癥中具有致病作用[6]。在肌細(xì)胞纖維化過程中 miR-21 顯著上調(diào)，并導(dǎo)致心肌肥大[7]。
目前人們正在嘗試開發(fā)靶向 miRNA 的寡核苷酸藥物，例如用于常染色體顯性多囊腎病 (ADPKD) 治療的 RGLS4326 (抑制 miR-17 功能)、用于 HCV 治療的 Miravirsen (抑制 miR-122 功能) 以及用于 B 細(xì)胞淋巴瘤治療的 Cobomarsen (抑制 miR-155 功能) 等。
miRNA 相關(guān)產(chǎn)品：
為了方便廣大科研工作者開展 miRNA 功能研究，MedChemExpress (MCE) 根據(jù) miRBase 數(shù)據(jù)庫中人、小鼠、大鼠的成熟 miRNA 序列自主設(shè)計(jì)開發(fā)了一系列研究 miRNA 功能的工具：miRNA mimics，miRNA inhibitors，miRNA agomirs 和 miRNA antagomirs。目前這些 miRNA 相關(guān)產(chǎn)品享 65 折促銷活動(dòng)，歡迎廣大客戶咨詢 miRNA 相關(guān)定制服務(wù)。
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2024 諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)
2024 年諾貝爾物理學(xué)：因推動(dòng)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。
對(duì)于今年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給“機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家”，學(xué)術(shù)界沸騰了，就連本人都直呼“沒想到”！
10 月 8 日，瑞典卡羅琳斯卡醫(yī)學(xué)院宣布，2024 年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)授予美國科學(xué)家 John J. Hopfield 和加拿大科學(xué)家 Geoffrey E. Hinton 以表彰他們推動(dòng)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)性發(fā)現(xiàn)和發(fā)明。
圖 5. 2024 年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)[8]。
左圖：約翰·J·霍普菲爾德 (John J. Hopfield) 1933 年出生于美國伊利諾伊州芝加哥。1958 年獲得美國紐約州伊薩卡康奈爾大學(xué)博士學(xué)位。美國新澤西州普林斯頓大學(xué)教授。
右圖：杰弗里·E·辛頓，1947 年出生于英國倫敦。1978 年在英國愛丁堡大學(xué)獲得博士學(xué)位。加拿大多倫多大學(xué)教授。以其在類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的貢獻(xiàn)聞名。辛頓是反向傳播算法和對(duì)比散度算法 (Contrastive Divergence) 的發(fā)明人之一，也是深度學(xué)習(xí)的積極推動(dòng)者，被譽(yù)為“深度學(xué)習(xí)教父”。辛頓因在深度學(xué)習(xí)方面的貢獻(xiàn)與約書亞•本希奧和楊立昆一同被授予了 2018 年的圖靈獎(jiǎng)。
獲獎(jiǎng)?wù)呃梦锢韺W(xué)工具構(gòu)建了多種方法，為當(dāng)今強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)。John Hopfield 創(chuàng)建了一種可以存儲(chǔ)和重建信息的結(jié)構(gòu)。Geoffrey Hinton 發(fā)明了一種可以獨(dú)立發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)屬性的方法，這種方法對(duì)于目前使用的大型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。
機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展便利用了一種稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。如今，當(dāng)我們談?wù)?ldquo;火熱”的人工智能時(shí)，我們通常指的就是這種技術(shù)。
圖 6. 2024 年諾貝爾物理學(xué)獎(jiǎng)[9]。
近年來，該技術(shù)也開始用于計(jì)算和預(yù)測(cè)分子和材料的特性，例如計(jì)算決定其功能的蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)，或確定哪種新材料可能具有最佳特性，以用于更高效的太陽能電池。生物“汪”，不明白？好難懂？不理解？別慌，小 M 來解釋一把 。
機(jī)器學(xué)習(xí)
大家一定都聽過被“炒”的火熱的人工智能，以及人工智能是否會(huì)取代人類之類的……究其本質(zhì)，在于：計(jì)算機(jī)擁有學(xué)習(xí)思考功能。
早在 1950 年，便有圖靈測(cè)試的提出，引發(fā)了人類對(duì)“機(jī)器是否能夠思考”的熱議。
圖靈測(cè)試 (Turing test)：
英國計(jì)算機(jī)科學(xué)家艾倫•圖靈于 1950 年提出的思想實(shí)驗(yàn)，圖靈亦將其稱為“模仿游戲 (imitation game)”。
這個(gè)實(shí)驗(yàn)的流程是由一位詢問者寫下自己的問題，隨后將問題發(fā)送給在另一個(gè)房間中的一個(gè)人與一臺(tái)機(jī)器，由詢問者根據(jù)他們所作的回答來判斷哪一個(gè)是真人，哪一個(gè)是機(jī)器，所有測(cè)試者都會(huì)被單獨(dú)分開，對(duì)話以純文本形式透過屏幕傳輸，因此結(jié)果不取決于機(jī)器的語音能力，這個(gè)測(cè)試意在探求機(jī)器能否模仿出與人類相同或無法區(qū)分的智能。
機(jī)器學(xué)習(xí)不同于傳統(tǒng)軟件，傳統(tǒng)軟件的工作原理：軟件接收數(shù)據(jù)，根據(jù)清晰的描述進(jìn)行處理并產(chǎn)生結(jié)果。舉個(gè)略糙的例子：搜索“衣服”，便會(huì)出現(xiàn)與此關(guān)鍵詞相關(guān)的圖片，文章等信息，這些都是數(shù)據(jù)庫中已存在的內(nèi)容。額……就是要什么給什么。
與此不同，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，計(jì)算機(jī)通過示例進(jìn)行學(xué)習(xí)，使其能夠解決問題。是的，解決問題，比如你給它一張陌生的“衣服圖片”，它可以識(shí)別是男裝或女裝。當(dāng)然，這是由于計(jì)算機(jī)前期進(jìn)行了海量的訓(xùn)練，借助機(jī)器的模仿記憶和學(xué)習(xí)等功能而實(shí)現(xiàn)的。
是的，計(jì)算機(jī)無法思考，但機(jī)器現(xiàn)在可以模仿記憶和學(xué)習(xí)等功能。今年的物理學(xué)獎(jiǎng)得主幫助實(shí)現(xiàn)了這一點(diǎn)，為當(dāng)今強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)奠定了基礎(chǔ)。他們利用物理學(xué)的基本概念和方法，開發(fā)了利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)處理信息的技術(shù)。即：通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。
我們現(xiàn)在所見證的發(fā)展是通過獲取可用于訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的大量數(shù)據(jù)以及計(jì)算能力的大幅提升而實(shí)現(xiàn)的。
說人話？額……足夠海量的數(shù)據(jù)+抗造的計(jì)算機(jī)服務(wù)器。軟件硬件一起上，于是有了計(jì)算機(jī)解釋圖像甚至進(jìn)行合理的對(duì)話。
當(dāng)今的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常非常龐大，由多層構(gòu)成。這些被稱為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其訓(xùn)練方式稱為深度學(xué)習(xí)。
AI 與藥物研發(fā)
深度學(xué)習(xí)是人工智能 (AI) 的一個(gè)分支，它是一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)取得重要進(jìn)展。
圖 7.《2020 人工智能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書》。
已有研究表明，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在優(yōu)化化學(xué)合成路線、預(yù)測(cè)藥物的藥代動(dòng)力學(xué)性質(zhì)、預(yù)測(cè)藥物的作用靶點(diǎn)以及生成新型分子等方面具有優(yōu)勢(shì)。感興趣的小伙伴可翻一翻小 M 的往期推文：科研助攻 | AI 深度學(xué)習(xí)+藥物研發(fā)，讓新藥不再遙不可及，輕松 Get！
目前研究人員已經(jīng)開發(fā)了一系列基于深度學(xué)習(xí)的疾病診斷、蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)、醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別的應(yīng)用策略。制藥工業(yè)界目前也開始重視深度學(xué)習(xí)技術(shù)，希望利用其加速藥物研發(fā)并降低成本。
MCE 一站式藥篩：
MCE 一站式藥篩平臺(tái)聚焦于藥物發(fā)現(xiàn)階段，運(yùn)用生成式人工智能技術(shù)，構(gòu)建出的兼具新穎性、類藥性、多樣性、可合成性的超大化合物庫 —— MegaUni 庫，此庫適用于 AI 藥物篩選、大型虛擬篩選，此庫已在 2023 上海國際計(jì)算生物學(xué)創(chuàng)新大賽中嶄露頭角，MegaUni 庫包含了大量未經(jīng)報(bào)道的新結(jié)構(gòu)分子，為科研創(chuàng)新提供了無限可能。除此之外，還將 AI 算法應(yīng)用到各種類型的 Mini 化合物庫的構(gòu)建，幫助客戶更高效地獲得符合自己需求的化合物庫。
此外，藥物篩選平臺(tái)包含計(jì)算機(jī)虛擬篩選和實(shí)體藥物篩選，虛擬篩選方面，將 AI 主動(dòng)學(xué)習(xí)和分子對(duì)接相結(jié)合，以支持更大規(guī)模的虛擬篩選。
圖 8. MCE 一站式藥篩平臺(tái)簡介。
03
2024 諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)
2024 年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)：表彰“計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)”+“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)”
2024 年 10 月 9 日，瑞典皇家科學(xué)院決定將 2024 年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)，一半授予 David Baker，以表彰其“計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)”領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。另一半則共同授予 Demis Hassabis 和 John M. Jumper，以表彰其“蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)”方面的杰出成就。
圖 9. 2024 年諾貝爾化學(xué)獎(jiǎng)[10]。
左圖：大衛(wèi)•貝克 (David Baker)，1962 年出生于美國華盛頓州西雅圖。1989 年獲美國加州大學(xué)伯克利分校博士學(xué)位。現(xiàn)為美國華盛頓大學(xué)西雅圖分校教授。
中間圖：德米斯•哈薩比斯 (Demis Hassabis)，1976 年出生于英國倫敦。2009 年獲得英國倫敦大學(xué)學(xué)院博士學(xué)位。英國倫敦 Google DeepMind 首席執(zhí)行官。
右圖：John M. Jumper，1985 年出生于美國阿肯色州小石城。2017 年獲得美國伊利諾伊州芝加哥大學(xué)博士學(xué)位。英國倫敦 Google DeepMind 高級(jí)研究科學(xué)家。
David Baker 制造出全新種類的蛋白質(zhì), 成功完成了幾乎不可能完成的壯舉。Demis Hassabis 和 John M. Jumper 開發(fā)了一種人工智能模型來解決一個(gè) 50 年前的問題：預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。這兩項(xiàng)不同的發(fā)現(xiàn)緊密相連，且具有巨大的潛力。
計(jì)算蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)
蛋白質(zhì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域始于 20 世紀(jì) 90 年代末，研究人員設(shè)計(jì)具有新功能的定制蛋白質(zhì)。在許多情況下，研究人員對(duì)現(xiàn)有蛋白質(zhì)進(jìn)行調(diào)整，以便它們能夠分解危險(xiǎn)物質(zhì)或作為化學(xué)制造業(yè)的工具。
2003 年，David Baker 成功設(shè)計(jì)出一種與其他蛋白質(zhì)不同的新蛋白質(zhì)。此后，他的研究小組不斷創(chuàng)造出一個(gè)又一個(gè)富有想象力的蛋白質(zhì)，包括可用作藥物、疫苗、納米材料和微型傳感器的蛋白質(zhì)。
圖 10. Top7 – 第一個(gè)與所有已知現(xiàn)有蛋白質(zhì)完全不同的蛋白質(zhì)[11]。
蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)
蛋白質(zhì)通常由 20 種氨基酸組成，可以以無數(shù)種方式組合。利用 DNA 中存儲(chǔ)的信息為模板，氨基酸在我們的細(xì)胞中連接在一起形成長鏈。氨基酸以長鏈連接在一起，氨基酸鏈扭曲并折疊成獨(dú)特的 (有時(shí)是獨(dú)一無二的) 三維結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)賦予蛋白質(zhì)功能。
自 1970 年代以來，研究人員一直試圖根據(jù)氨基酸序列預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，但這非常困難。
直到 2020 年，Demis Hassabis 和 John Jumper 提出了一個(gè)名為 AlphaFold2 的 AI 模型。借助該模型，他們能夠預(yù)測(cè)研究人員發(fā)現(xiàn)的幾乎所有 2 億種蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。
圖 11. AlphaFold2 計(jì)算蛋白三維結(jié)構(gòu)模型圖[12]。
于是，AlphaFold2 “給我一個(gè)氨基酸序列，我就能精確預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)”，引爆生物圈。詳見往期推文：AlphaFold 2 + ZINC20，開啟藥篩新時(shí)代！ 經(jīng)統(tǒng)計(jì) AlphaFold 2 預(yù)測(cè)的結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)：大約 2/3 的蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)精度達(dá)到了結(jié)構(gòu)生物學(xué)實(shí)驗(yàn)的測(cè)量精度。
自取得突破以來，來自 190 個(gè)國家的 200 多萬人使用了 AlphaFold 2。
此外，Alphafold 3，一種新的革命性的人工智能 (AI) 模型，通過對(duì) AlphaFold 2 架構(gòu)和訓(xùn)練過程的重大演進(jìn)實(shí)現(xiàn)，既適應(yīng)更一般的化學(xué)結(jié)構(gòu)，又提高了學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的效率。其將以前所未有的準(zhǔn)確性預(yù)測(cè)包含更廣泛的生物分子，包括配體、離子、核酸和修飾殘基的復(fù)合物的結(jié)構(gòu)。(詳見往期推文：科研助攻 | Alphafold 3 這么牛，如何使用，一文 get！)
與現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法相比，Alphafold 3 預(yù)測(cè)蛋白與其他生物分子相互作用的準(zhǔn)確性有至少 50% 的提升，對(duì)于某些重要的相互作用類別，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度甚至翻了一番。
沒有蛋白質(zhì)，生命就無法存在�？梢灶A(yù)測(cè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)并設(shè)計(jì)自己的蛋白質(zhì)，這給人類帶來巨大的影響。
04
小結(jié)
2024年的諾貝爾獎(jiǎng)可謂再次驗(yàn)證了那句話：21世紀(jì)是生物的世紀(jì)。各類獎(jiǎng)項(xiàng)預(yù)測(cè)之中，也在意料之外。其他獎(jiǎng)項(xiàng)仍在陸續(xù)公布中，大家可持續(xù)關(guān)注喔~
參考詳情：
[1] The Nobel Prize in Physiology or Medicine 2024. NobelPrize.org. Nobel Prize Outreach AB 2024. Wed. 9 Oct 2024. https://www.nobelprize.org/prizes/medicine/2024/summary/
[2] Lee RC, Feinbaum RL, Ambros V. The C. elegans heterochronic gene lin-4 encodes small RNAs with antisense complementarity to lin-14. Cell. 1993;75(5):843-854.
[3] Press release. NobelPrize.org. Nobel Prize Outreach AB 2024. Wed. 9 Oct 2024. https://www.nobelprize.org/prizes/medicine/2024/press-release/
[4] Rupaimoole R, Slack FJ. MicroRNA therapeutics: towards a new era for the management of cancer and other diseases. Nat Rev Drug Discov. 2017;16(3):203-222.
[5] Liu H, Lei C, He Q, Pan Z, Xiao D, Tao Y. Nuclear functions of mammalian MicroRNAs in gene regulation, immunity and cancer. Mol Cancer. 2018;17(1):64.
[6] Pasquinelli AE, Reinhart BJ, Slack F, et al. Conservation of the sequence and temporal expression of let-7 heterochronic regulatory RNA. Nature. 2000;408(6808):86-89.
[7] Wang P, Zhou Y, Richards AM. Effective tools for RNA-derived therapeutics: siRNA interference or miRNA mimicry. Theranostics. 2021;11(18):8771-8796.
[8] The Nobel Prize in Physics 2024. NobelPrize.org. Nobel Prize Outreach AB 2024. Wed. 9 Oct 2024. https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/summary/
[9] Press release. NobelPrize.org. Nobel Prize Outreach AB 2024. Thu. 10 Oct 2024. https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
[10] The Nobel Prize in Chemistry 2024. NobelPrize.org. Nobel Prize Outreach AB 2024. Wed. 9 Oct 2024. https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/summary/
[11] Popular information. NobelPrize.org. Nobel Prize Outreach AB 2024. Thu. 10 Oct 2024. https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/popular-information/
[12] Jumper J, et al. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature. 2021 Aug;596(7873):583-589.
標(biāo)簽：
#2024諾貝爾獎(jiǎng)#microRNA
- Cell文獻(xiàn)解讀：急性壓力會(huì)引發(fā)快速脫毛并啟動(dòng)自身免疫反應(yīng)的研究
- 文獻(xiàn)解讀：針對(duì)乳腺癌治療的新發(fā)現(xiàn)之禁食有抗腫瘤效果
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