聯(lián)系我們
生物人看這里！別再卷AI焦慮了?。?/p>
刷到滿屏AI攻略真的會謝！
“小白用Deepseek預(yù)測蛋白結(jié)構(gòu)？”
“半小時跑完一周的數(shù)據(jù)？”
手殘黨試了三天——報錯代碼比論文還厚！
其實早就該告訴你——【普健生物技術(shù)服務(wù)】比野生AI香10086倍??！
當(dāng)然AI的出現(xiàn)就是為了給我們帶來便捷，在實驗設(shè)計步驟還是可以進(jìn)行參考的，畢竟是強大的信息整合怪，那些平時先入為主的慣性思維，以及實驗中可能會經(jīng)常遺忘的點，AI都會全面的整理出來，可以把它作為一個輔助生產(chǎn)的好幫手而不是主力軍。
那么今天就用最近爆火的Deepseek來測試一下我們客戶的一個實際案例，要求進(jìn)行實驗設(shè)計：
首先看下客戶的需求：客戶通過Co-IP實驗證實A、B兩個蛋白有相互作用，想進(jìn)一步通過體外實驗驗證，其中A蛋白大小為45kDa，親水性較好，但是B蛋白疏水性很強，且非常大(275kDa)，需要設(shè)計一個實驗方案出來，得到A、B蛋白，并體外驗證兩者是否互作。
我們先來看看Deepseek是怎么回答的：
Deepseek首先進(jìn)行了深度思考，這里的灰色部分就像是AI的內(nèi)心戲，可以看出每個實驗步驟和假設(shè)以及相關(guān)的細(xì)節(jié)都考慮進(jìn)去了，但是在B蛋白的方案中，有一點出現(xiàn)錯誤：哺乳動物系統(tǒng)的周期實際是比昆蟲的要短，且以現(xiàn)在成熟的技術(shù)來講，可以保持差不多的成本。
接下來，列出了實際的操作方案，首先是A蛋白的表達(dá)和純化，Deepseek在設(shè)計表達(dá)A蛋白的方案中，誘導(dǎo)溫度和誘導(dǎo)時間卻沒有考慮全面，常規(guī)操作中，溫度16℃，誘導(dǎo)16-20h也是一個不錯的選擇。
接下來，Deepseek對于B蛋白提出了兩種表達(dá)解決方式，哺乳動物或昆蟲系統(tǒng)，這里選擇昆蟲系統(tǒng)是非常明智的，說明考慮到了大蛋白表達(dá)的局限性，昆蟲-桿狀病毒系統(tǒng)的主要優(yōu)點包括：
1.高效表達(dá)外源基因，強啟動子驅(qū)動，適合表達(dá)大基因和多基因
2.蛋白質(zhì)翻譯后修飾完善，接近哺乳動物的修飾機制，如蛋白的正確折善、二硫鍵的搭配
3.培養(yǎng)體系易于放大，高密度無血清懸浮培養(yǎng)，表達(dá)水平可達(dá)總蛋白量的50%
4.操作簡便，桿狀病毒基因組易于重組操作，無需多輪空斑純化
由于蛋白疏水性比較高（如GPCRs、離子通道），實際操作中，哺乳動物細(xì)胞并不是一個最佳的選擇，蛋白的表達(dá)量也很難達(dá)到所需產(chǎn)量。
接著就是蛋白A和蛋白B之間的互作檢測，按照常規(guī)操作GST Pull-down實驗?？紤]到B蛋白的特殊性，還預(yù)備了兩個備選替代方案，將A和B共轉(zhuǎn)染至HEK293細(xì)胞中，用細(xì)胞裂解液直接進(jìn)行Pull-down，不得不說，這個思路是非常全面的。
綜合來說，Deepseek的回答不僅分析了所有的實驗步驟和細(xì)節(jié)，還提出了預(yù)期結(jié)果和可能失敗的情況。
然后我們來看下普健生物的解決方法：首先分析B蛋白的信號肽、疏水性和跨膜區(qū)分析
實打?qū)嵉哪玫綄嶒灲Y(jié)果后選擇昆蟲桿狀病毒表達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行B蛋白的生產(chǎn)：
1.基因優(yōu)化合成B蛋白，構(gòu)建pFast-bac1-B表達(dá)質(zhì)粒;
2.藍(lán)白斑篩選方法獲得重組的Bacmid，經(jīng)PCR鑒定陽性后，轉(zhuǎn)染sf9細(xì)胞，獲得P1代病毒粒子，通過P1代表達(dá)測試，鑒定是否有目的蛋白表達(dá)
3.生產(chǎn)P2代病毒粒子，進(jìn)行MOI測試，選最優(yōu)條件進(jìn)行200ml放大及純化，獲得目的蛋白
然后進(jìn)行SDS-PAGE進(jìn)行考馬斯亮藍(lán)染色，成功表達(dá)B蛋白，蛋白純度90%
最后進(jìn)行體外互作實驗驗證結(jié)論：GST-A蛋白與His-B蛋白是有相互作用的。直接拿到可以用的實驗結(jié)果圖。
通過這個案例的對比，我們可以看到AI在實驗設(shè)計中能夠提供較為全面的思路和考慮，但普健專業(yè)的生物技術(shù)服務(wù)則憑借豐富的經(jīng)驗和成熟的體系，能夠?qū)⑦@些設(shè)計轉(zhuǎn)化為實際可行的實驗操作，并最終得到可靠的實驗結(jié)果。在生物科研的道路上，AI 和人類的定制服務(wù)各有優(yōu)勢，相互補充，都能為科研人員提供更加強大的支持和保障。
