来源: 中国科学报 发布时间:2023-5-31
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《自然-化学》

哺乳动物细胞膜编辑器基于活性的定向转化

美国康奈尔大学教授Jeremy M. Baskin团队报道了哺乳动物细胞膜编辑器基于活性的定向转化。相关研究成果近日发表于《自然-化学》。

细胞膜含有许多脂质物质,由于缺乏原位控制膜组成的方法,理解单个脂质的生物功能受到阻碍。

研究人员提出了一种编辑生物膜中最丰富的脂质——磷脂的策略。该膜编辑器基于细菌磷脂酶D(PLD),通过磷脂酰胆碱与水或外源醇的水解或转磷脂酰化交换磷脂头基。利用哺乳动物细胞中活性依赖性的定向酶进化,研究人员开发了一个“超级PLD”家族,并对其进行了结构表征,该家族的细胞内活性提高了100倍。

研究人员证明了超级PLD在活细胞中特定细胞器膜内磷脂的光遗传学编辑和体外天然与非天然设计磷脂的生物催化合成方面的实用性。除了超级PLD外,哺乳动物细胞中基于活性的定向酶进化是一种通用的方法,可以设计额外的化学酶生物分子编辑器。

相关论文信息:

https://doi.org/10.1038/s41557-023-01214-0

《自然-方法学》

细胞追踪挑战:10年客观基准测试

西班牙纳瓦拉大学Carlos Ortiz de Solórzano和捷克马萨里克大学的研究人员合作,描述了细胞追踪挑战——10年的客观基准测试。相关文章近日在线发表于《自然-方法学》。

据介绍,细胞追踪挑战是一项正在进行的基准测试计划,已成为细胞分割和追踪算法开发的参考。

研究人员介绍了自2017年以来在挑战中引入的大量改进。其中包括创建一个新的仅限分割基准,使用增加其多样性和复杂性的新数据集丰富数据集存储库,以及基于最具竞争力的结果创建一个标准参考语料库。这对基于数据的深度学习策略很有帮助。

此外,研究人员还介绍了最新的细胞分割和跟踪排行榜,深入分析了最先进方法的性能与数据集和注释的特性之间的关系,以及关于最佳方法可推广性和可重用性的两项新颖且深入的研究。

总之,这些研究为传统和基于机器学习的细胞分割与跟踪算法的开发人员及用户提供了重要的实用结论。

相关论文信息:

https://doi.org/10.1038/s41592-023-01879-y

《物理评论A》

耗散态制备过程初始态相关量子速度极限

上海大学的刘俊杰与新加坡国立大学的Hanlin Nie合作,探究了耗散态制备过程的初始态相关量子速度极限及其框架和优化。相关研究成果近日发表于《物理评论A》。

研究人员专注于马尔科夫耗散态的制备方案,其中制备态是能量本征态之一。他们推导出了一个与初始态相关的量子速度极限(QSL)。相比于常规的与初始态无关的弛豫时间,该极限提供了更精确的实际演化时间度量。这使得在不同初始态之间可以对耗散演化进行被动优化。利用QSL,研究人员能够在最小化演化时间的条件下,最小化制备过程中的耗散热量。他们发现,首选的初始态具有特定的对角元素排列,与按照递增特征值排序的有序能量本征基的排列形式相对应。在这种排列下,制备态的占比最大,而其余对角元素按照与同一有序能量本征基中的被动态类似的顺序进行排序。研究人员通过在具有耗散性的Rydberg-原子系统中成功制备贝尔态,验证了策略的有效性。

这项研究为优化耗散态制备过程提供了关键思路,并可能在实际的量子技术中产生重要影响。

相关论文信息:

https://doi.org/10.1103/PhysRevA.107.052608

科学家提出涡旋分子动力学分布涡量模型

新西兰梅西大学Joachim Brand研究小组提出了涡旋分子动力学的分布涡量模型。相关研究成果近日发表于《物理评论A》。

该研究小组分析了硬壁俘获势对具有线性相干耦合的双组分玻色-爱因斯坦凝聚中涡旋分子动力学的影响。涡旋分子由每个组分凝析中相同电荷的涡旋组成,通过相对相位的域墙连接在一起。在先前的一篇论文中,研究人员使用图像方法描述了涡旋分子与边界的相互作用,将每个组分涡旋分别视为点涡旋,同时考虑了来自域墙表面张力的马格努斯力效应。

此外,研究人员通过考虑图像涡量的连续分布来扩展模型,以更好地反映域墙对涡旋分子相位结构的影响。在各向同性势阱中,当涡旋分子处于进动居中状态时,分布的图像涡度会减弱其对进动频率的影响。他们在一个圆形盘中进行数值模拟验证了模型的预测,并发现这些结果进一步支持了改进模型的可靠性。

相关论文信息:

https://doi.org/10.1103/PhysRevA.107.053314

《中国科学报》 (2023-05-31 第2版 国际)
 
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