
완전히 합성된 방법을 통해 폴리시스틴 이온 채널의 생물물리학적 특성을 분석할 수 있다.


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Ion channels are biological transistors that control ionic flux across cell membranes to regulate electrical transmission and signal transduction. They are found in all biological membranes and their conductive states are frequently disrupted in human diseases. Organelle ion channels are among the most resistant to functional and pharmacological interrogation. Traditional channel protein reconstitution methods rely upon exogenous expression and/or purification from endogenous cellular sources which are frequently contaminated by resident ionophores. Here we describe a fully synthetic method to assay the functional properties of the polycystin subfamily of transient receptor potential (TRP) channels that natively traffic to primary cilia and endoplasmic reticulum organelles. Using this method, we characterize their membrane integration, orientation and conductance while comparing these results to their endogenous channel properties. Outcomes define a novel synthetic approach that can be applied broadly to investigate other channels resistant to biophysical analysis and pharmacological characterization.

### Competing Interest Statement

The authors have declared no competing interest.

A synthetic method to assay polycystin channel biophysics

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완전히 합성된 방법을 통해 폴리시스틴 이온 채널 생물물리학 분석하기


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EPR-Net은 고차원 비평형 정상 상태 (NESS) 시스템의 포텐셜 경관을 구축하는 새롭고 효과적인 딥러닝 접근법을 제시한다. EPR-Net은 원하는 음의 포텐셜 구배가 가중치 내적 공간에서 기저 동력학의 구동 힘에 대한 직교 투영으로 간단히 표현된다는 수학적 사실을 활용한다. 특히 손실 함수가 정상 상태 엔트로피 생성률 (EPR)과 밀접한 관련이 있어, 경관 구축과 EPR 추정을 동시에 수행할 수 있다. 또한 작은 노이즈 시스템을 위한 향상된 학습 전략과 차원 축소 및 상태 의존 확산 계수 사례를 통합적으로 다룰 수 있는 프레임워크를 제시한다. 벤치마크 문제에 대한 비교 평가에서 EPR-Net이 기존 방법보다 정확성, 효과성 및 강건성이 우수함을 보여준다. 8차원 리밋 사이클과 52차원 다안정성 문제와 같은 까다로운 생물물리학 문제에 적용하여 정확한 솔루션과 흥미로운 통찰을 제공한다. 다양성과 강력함을 갖춘 EPR-Net은 생물물리학 분야의 다양한 경관 구축 문제에 유망한 솔루션을 제공한다.


고차원-비평형-정상-상태-시스템의-포텐셜-경관-구축을-위한-변분-힘-투영-공식화-기반의-epr-net


고차원 비평형 정상 상태 시스템의 포텐셜 경관 구축을 위한 변분 힘 투영 공식화 기반의 EPR-Net



강화 학습 알고리즘을 통해 미생물 수준의 화학 주성 행동이 자연스럽게 출현하며, 이를 통해 생물학적 시스템에 대한 통찰을 얻을 수 있다.


다중-에이전트-강화-학습을-통한-화학-주성-전략의-출현


다중 에이전트 강화 학습을 통한 화학 주성 전략의 출현



일반적인 목적의 대형 언어 모델을 사용하여 DNA의 구조적 생물물리학을 학습하는 방법


dna-구조-생물물리학을-배우기-위한-생각과-llms-연결


DNA 구조 생물물리학을 배우기 위한 생각과 LLMs 연결
