蛋白质设计
也许你不知道什么是蛋白质设计，但也许听过David Baker这个名字。
David Baker 教授
2024年诺贝尔化学奖得主之一
美国华盛顿大学教授David Baker，因开发从头设计自然界从未出现的新型蛋白的技术而获奖。
我们都知道，蛋白质仅仅依靠靠20种氨基酸的排列组合，就形成了生物学的多样性和高效性。既然通过算法可以从蛋白质序列来预测结构，那反过来是不是可以通过功能来设计对应的结构，再把结构推导回序列呢？
这种方法就被称之为蛋白质的“从头设计”（De novo design）。
也就是在没有模板参照的情况下设计出自然界中不存在的蛋白质。如果说蛋白质结构预测是为了理解自然，那么蛋白质设计就是创造自然了。
蛋白质从头设计可以用于新型药物、催化剂和材料的精确设计，并为医学、能源和技术方面所遇到的各种挑战提供新的解决方案。
从寡核苷酸文库到蛋白质
助力蛋白质从软件和设计中走向现实的，就是本次线上讲座的主角——寡核苷酸文库。
安捷伦SurePrint定制寡核苷酸文库，在David Baker实验室的工作中也留下了浓墨重彩的一笔，例如，2022年发表在Nature杂志上的文章“Design of protein-binding proteins from the target structure alone”（曹龙兴博士为第一作者），2023年发表在Nature communications杂志上的文章“Improving de novo protein binder design with deep learning”等研究成果，正是使用了安捷伦定制OLS寡核苷酸文库。
David Baker实验室的一个重要工作流程是以 SurePrint 230 个碱基对 (bp) 寡核苷酸文库为中心，将这些文库用于设计针对特定靶蛋白的各微结合蛋白的肽序列。还将这些文库用于高通量经验筛选以获得成功的结合蛋白。使用该流程，该团队已经设计并筛选表达了数百万种蛋白质。
SurePrint 文库制备工艺
SurePrint DNA 寡核苷酸合成技术示意图
基于 SurePrint 技术，使用 ATCG 四种碱基作为“墨水”
碱基均匀地沉积在特殊制备的芯片上
在整个芯片上，寡核苷酸以一次一个碱基的方式堆积, 直到达到所需的长度
将合成好的序列从芯片上切割下来，混合、冻干后以单管形式提供
Oligo文库可通过重悬、扩增，被应用于任何下游实验应用
利用 SurePrint 平台，安捷伦将寡核苷酸文库的质量提升到了新的高度，不仅一次合成的寡核苷酸数量多，同时在质量上有更好的保障。
安捷伦 SurePrint 寡核苷酸合成平台为广大研究者提供最高质量的底层工具，助力科学创新更进一步！
欢迎关注《解码生命：寡核苷酸文库驱动的蛋白质设计新纪元》线上讲座，我们很荣幸邀请到两位讲者：
西湖大学生命科学学院 曹龙兴教授，将带来《利用寡核苷酸文库进行蛋白质设计的新方法》，主要介绍蛋白质设计新方法，及全新设计蛋白在精准医疗领域的应用。
安捷伦解决方案中心商务拓展经理 高山博士，将带来《安捷伦寡核苷酸文库应用案例》，主要介绍Agilent SurePrint 寡核苷酸文库产品及其最新应用的解读。
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