蛋白质随机化进化和蛋白工程确实是一组很漂亮的矛与盾，但多样性是否足够有意义，在实际应用上是要打上问号的。而机器学习，貌似就很好地解释了这个问号：既然完全随机不可靠，那从随机库中挑出有意义的进化方向，是不是就能很有意义地去磨合这套武器？的确很有意思。
The Medical Field of Astepluver
基础医学（病原生物学）方向大四学生：记录细菌耐药性研究路上的学习动态与文献笔记。 这里也收藏我关注的分枝杆菌耐药相关文献与研究方向。
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VersaTile 是我心里蛋白质工程少见的"基础设施型"进展：它不发明新的酶活，而是把蛋白拆成标准化模块（EAD、CBD、linker、透化肽……），用简单的无疤痕逐级组装一次就构建上万个变体。构建通量一旦打通，"可控改造"才真正成立——先靠理性设计定构型，再用筛选/定向进化施压选优。技术不高深，却解开了"设计—构建—测试"里最卡的一环，相当有魅力。
本来还想着读了这么多文章，自己写篇综述吧，结果人家课题组在完成冷冻电镜之后就在谋划这篇综述了，真是遗憾。
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Structure, assembly, and mechanism of the MmpL family of transporters
系统梳理 MmpL 家族转运蛋白（MmpL3/4/5）的结构、组装与转运机制：MmpL3 是抗结核成药靶点，MmpL5–MmpS5 通过药物外排介导贝达喹啉/德拉马尼耐药。
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Machine learning-guided evolution of pyrrolysyl-tRNA synthetase for improved incorporation efficiency of diverse noncanonical amino acids
用「小数据有监督模型（FFT-PLSR）+ 零样本深度模型（ESM-1v / MutCompute / ProRefiner）」挖掘 PylRS 的 tRNA 结合域，得到 Com2-IFRS：非天然氨基酸掺入效率较起点提升 30.8 倍，且突变可移植到 7 种衍生酶、覆盖 6 类非天然氨基酸。
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Structures of MmpL complexes reveal the assembly and mechanism of this family of transporters
同组在 MMBR 综述之前的原始研究：从粗膜样本中一次性解析出 AcpM–MmpL5 二维阵列、AcpM–MmpL5–MmpS5 三聚体（3:3:3）与 AcpM–MmpL5 三聚体三套结构，回答了 MmpL5 的寡聚状态问题，并揭示"针状"跨膜转运机制。