说说蛋白质

乔乔,多吃点鱼肉,它含有丰富的蛋白质。我不爱吃鱼肉!我也不需要蛋白质!宝贝,人体需要蛋白质,你该知道蛋白质对于我们而言是多么重要。     

混凝土外加剂应用中的关键问题分析

作为建筑行业内的重要材料，为了能够改善其建筑方面的特性，各类外加剂的应用量在混凝土的应用中不断增加。外加剂的负面作用以及使用过程中的一些相关问题也逐渐显现出来。对外加剂含碱量进行了合理取值分析，提出了外加剂应用过程中节能、适量等原则。同时对外加剂与矿物活性材料的适应性等问题也进行了详细的阐述，并对外加剂发展的趋势做了前瞻性的讨论。     

播期推迟对冀东地区强筋小麦产量构成和籽粒蛋白质质量分数的影响

为研究强筋小麦在冀东地区对不同播期反应差异,2016～2017年在大田条件下,以强筋小麦津农7号和中麦1062为材料,设置3个处理播期,分别是10月10日(SD1),10月15日(SD2)和10月20日(SD3),以10月5日为对照播期(CK),研究了不同播期对强筋小麦产量和籽粒蛋白质质量分数的影响。结果表明:(1)随着播期的推迟,小麦干物质积累量显著降低;(2)产量最高值出现在10月10日这一播期,早播或晚播均会造成不同程度的减产;(3)籽粒蛋白质质量分数随播期的推迟而提高,播期推迟有利于提高籽粒蛋白质质量分数。     

O－芳基－苯基硫代膦酰氯和O－芳基－苯基硫代膦酸异硫氰基酯的研究

合成一些新的有机磷化物，组成为（ＡｒＯ）ＰｈＰ（ｓ）Ｙ（Ｙ＝Ｃｌ、ＮＣＳ）．测定了ｍＰ、ＩＲ、ＨＮＭＲ并进行了元素分析．Ｉａ的除草活性尚好．     

疏水色谱法及其在生物大分子分离纯化中的应用

综合评述了疏水相互作用色谱法（hydrophobic interaction chromatography,HIC)的理论及其在生物大分子分离纯化方面的研究进展。     

未来生物农药发展潜力巨大

生物农药是用来防治农业病虫草鼠害和卫生害虫等有害生物的生物活体及其生理活性物质,并可以制成商品上市流通的生物源制剂,包括微生物源(细菌、病毒、真菌及其次级代谢产物等)、植物源、动物源和抗病虫草害的转基因植物等。生物农药具有安全、无毒副作用、不污染环境等优点。大力发展生物农药已成为必然的趋势。生     

蛋白质凝聚结晶和致病的动力学机制

这本书涉及了蛋白质在溶液中的相转变、自组装和聚集行为等问题。其主要目的是向跨学科的读者介绍这一领域的研究现状。书中主要讨论了蛋白质优质结晶的问题，指出其瓶颈在于晶体的成核。由于蛋白质的结构决定了它的功能，因此非常有必要培养出优质的晶体来确定其结构，其中遇到的主要挑战是确定具备最佳成核条件的溶液初始状态。     

Finding finer functions for partially characterized proteins by protein-protein interaction networks

Based on high-throughput data, numerous algorithms have been designed to find functions of novel proteins. However, the effectiveness of such algorithms is currently limited by some fundamental factors, including (1) the low a-priori probability of novel proteins participating in a detailed function; (2) the huge false data present in high-throughput datasets; (3) the incomplete data coverage of functional classes; (4) the abundant but heterogeneous negative samples for training the algorithms; and (5) the lack of detailed functional knowledge for training algorithms. Here, for partially characterized proteins, we suggest an approach to finding their finer functions based on protein interaction sub-networks or gene expression patterns, defined in function-specific subspaces. The proposed approach can lessen the above-mentioned problems by properly defining the prediction range and functionally filtering the noisy data, and thus can efficiently find proteins’ novel functions. For thousands of yeast and human proteins partially characterized, it is able to reliably find their finer functions (e.g., the translational functions) with more than 90% precision. The predicted finer functions are highly valuable both for guiding the follow-up wet-lab validation and for providing the necessary data for training algorithms to learn other proteins.