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生物人看這里！別再卷AI焦慮了??！
刷到滿(mǎn)屏AI攻略真的會(huì )謝！
“小白用Deepseek預測蛋白結構？”
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手殘黨試了三天——報錯代碼比論文還厚！
其實(shí)早就該告訴你——【普健生物技術(shù)服務(wù)】比野生AI香10086倍??！
當然AI的出現就是為了給我們帶來(lái)便捷，在實(shí)驗設計步驟還是可以進(jìn)行參考的，畢竟是強大的信息整合怪，那些平時(shí)先入為主的慣性思維，以及實(shí)驗中可能會(huì )經(jīng)常遺忘的點(diǎn)，AI都會(huì )全面的整理出來(lái)，可以把它作為一個(gè)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(lái)測試一下我們客戶(hù)的一個(gè)實(shí)際案例，要求進(jìn)行實(shí)驗設計：
首先看下客戶(hù)的需求：客戶(hù)通過(guò)Co-IP實(shí)驗證實(shí)A、B兩個(gè)蛋白有相互作用，想進(jìn)一步通過(guò)體外實(shí)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)，需要設計一個(gè)實(shí)驗方案出來(lái)，得到A、B蛋白，并體外驗證兩者是否互作。
我們先來(lái)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的內心戲，可以看出每個(gè)實(shí)驗步驟和假設以及相關(guān)的細節都考慮進(jìn)去了，但是在B蛋白的方案中，有一點(diǎn)出現錯誤：哺乳動(dòng)物系統的周期實(shí)際是比昆蟲(chóng)的要短，且以現在成熟的技術(shù)來(lái)講，可以保持差不多的成本。
接下來(lái)，列出了實(shí)際的操作方案，首先是A蛋白的表達和純化，Deepseek在設計表達A蛋白的方案中，誘導溫度和誘導時(shí)間卻沒(méi)有考慮全面，常規操作中，溫度16℃，誘導16-20h也是一個(gè)不錯的選擇。
接下來(lái)，Deepseek對于B蛋白提出了兩種表達解決方式，哺乳動(dòng)物或昆蟲(chóng)系統，這里選擇昆蟲(chóng)系統是非常明智的，說(shuō)明考慮到了大蛋白表達的局限性，昆蟲(chóng)-桿狀病毒系統的主要優(yōu)點(diǎn)包括：
1.高效表達外源基因，強啟動(dòng)子驅動(dòng)，適合表達大基因和多基因
2.蛋白質(zhì)翻譯后修飾完善，接近哺乳動(dòng)物的修飾機制，如蛋白的正確折善、二硫鍵的搭配
3.培養體系易于放大，高密度無(wú)血清懸浮培養，表達水平可達總蛋白量的50%
4.操作簡(jiǎn)便，桿狀病毒基因組易于重組操作，無(wú)需多輪空斑純化
由于蛋白疏水性比較高（如GPCRs、離子通道），實(shí)際操作中，哺乳動(dòng)物細胞并不是一個(gè)最佳的選擇，蛋白的表達量也很難達到所需產(chǎn)量。
接著(zhù)就是蛋白A和蛋白B之間的互作檢測，按照常規操作GST Pull-down實(shí)驗?？紤]到B蛋白的特殊性，還預備了兩個(gè)備選替代方案，將A和B共轉染至HEK293細胞中，用細胞裂解液直接進(jìn)行Pull-down，不得不說(shuō)，這個(gè)思路是非常全面的。
綜合來(lái)說(shuō)，Deepseek的回答不僅分析了所有的實(shí)驗步驟和細節，還提出了預期結果和可能失敗的情況。
然后我們來(lái)看下普健生物的解決方法：首先分析B蛋白的信號肽、疏水性和跨膜區分析
實(shí)打實(shí)的拿到實(shí)驗結果后選擇昆蟲(chóng)桿狀病毒表達系統進(jìn)行B蛋白的生產(chǎn)：
1.基因優(yōu)化合成B蛋白，構建pFast-bac1-B表達質(zhì)粒;
2.藍白斑篩選方法獲得重組的Bacmid，經(jīng)PCR鑒定陽(yáng)性后，轉染sf9細胞，獲得P1代病毒粒子，通過(guò)P1代表達測試，鑒定是否有目的蛋白表達
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)行考馬斯亮藍染色，成功表達B蛋白，蛋白純度90%
最后進(jìn)行體外互作實(shí)驗驗證結論：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(shí)驗結果圖。
通過(guò)這個(gè)案例的對比，我們可以看到AI在實(shí)驗設計中能夠提供較為全面的思路和考慮，但普健專(zhuān)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，能夠將這些設計轉化為實(shí)際可行的實(shí)驗操作，并最終得到可靠的實(shí)驗結果。在生物科研的道路上，AI 和人類(lèi)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。
