高效 5-HT 生物传感器 iSeroSnFR 的设计

本研究利用计算建模和实验筛选相结合的方法，成功设计出一种高效的 5-HT 生物传感器 iSeroSnFR。

首先，利用 Rosetta 重新设计蛋白质，筛选出 18 个变体，并在其中选择 iSeroSnFR0.0 进行进一步优化。随后，采用随机森林和广义线性模型分别预测关键位点和突变组合，最终筛选出 iSeroSnFR，该传感器对 5-HT 的亲和力为 310 ± 30 μM，最大的荧光响应为 800% (ΔF/F0)。

该研究为生物传感器的设计提供了新的思路和方法。