而这个平均打分,就是我们对蛋白的相分离能力进行预测的标准,也就是我们要爬取的对象,这个打分越高,相分离的能力就越高。笔者通过对一些常见的相分离蛋白进行了预测,发现这个网站大多数蛋白都是靠谱的,而且在相分离的诸多文章中,进行预测也他们开始决定做这个蛋白的其中一个出发点。 importrequestsdata={'VLXT':'on',
表观生物根据Cell等权威杂志发表的相分离体内体外实验设计方法指南[3],推出了以下一系列完备的蛋白相分离技术服务,包括相分离形成能力预测、相分离形成能力鉴定、相分离功能验证。 一、蛋白相分离形成能力预测 蛋白相分离形成能力预测 通过生物信息学的前沿算法,可以对蛋白相分离形成能力进行一个初步的预测。 内容:利用...
驱动相分离的多价相互作用不仅涉及 IDR 驱动的非特异性相互作用,还广泛涉及模块化域介导的特异性相互作用。然而,大多数现有的 PSP 预测因子对 IDR 含量高的蛋白质表现出明显的偏见,导致在预测 noID-PSP 时表现不佳。 为了解决这个问题,研究人员在 SSUP 的基础上引入了非 IDR 特性来补充 IDR 相关的特性。分析表明...
相分离是指蛋白质在一定条件下可以形成液-液相分离的状态,这种现象在细胞内广泛存在。相分离的特性是由蛋白质序列中的特定区域或特定氨基酸决定的,因此预测相分离结构可为了解蛋白质的生物学功能提供重要信息。 目前,相分离结构预测可以通过多种方式进行。其中,基于机器学习的方法是常用的一种,主要基于已知的相分离蛋白...
一种预测相分离驱动残基的方法和系统.pdf,本发明公开一种预测相分离驱动残基的方法和系统,通过整合蛋白质多维度的序列信息和功能信息,比如词向量、序列进化信息、氨基酸组成等,构建相分离蛋白预测及驱动残基识别的机器学习模型。基于不同氨基酸序列变化对应的相分离预测
相分离(phase separation, PS)是调控生物大分子(如蛋白质,核酸)在细胞中区室化分布的重要机制之一。根据参与相分离过程的不同机制可以将相分离蛋白划分为两类:一类能够自发组装形成相分离凝聚体(self-assembly);另一类则依赖与其他生物大分子的相互作...
相分离基于分子间相互作用力,使得溶液分裂成大小不同的相区域,构成复杂的生物体系。相分离现象在细胞膜内形成了许多不同的物理状态,并在细胞核中形成调控转录的可具现化生物体系。 相分离结构预测是研究相分离现象的关键。在生物体系中,这种现象是由许多不同的分子和粒子之间相互作用所引起的,而这些相互作用可能非常...
与目前主要依赖氨基酸特征的预测器不同,PSPire 集成了 3D 结构信息,在识别 noID-PSP 方面表现出卓越的性能。因此,PSPire 有效地识别了 PSP 候选者,并有助于研究人员了解这些蛋白质及其在冷凝物形成中的作用。 驱动相分离的多价相互作用不仅涉及 IDR 驱动的非特异性相互作用,还广泛涉及模块化域介导的特异性相互作...
相分离结构预测 相分离是一个复杂的结构,许多化合物和晶体都具有这种结构。因此,预测相分离结构对于理解物质的性质和应用具有重要意义。 现有的相分离结构预测方法包括实验方法和计算方法。实验方法包括X射线衍射、中子衍射和电子显微镜等技术,这些方法可以提供高精度的结构信息。然而,实验方法通常需要大量的时间和资源,...
同济大学和中国科学院的研究人员开发了一种名为PSPire的机器学习预测器,其在准确预测相分离蛋白质(PSP)方面表现突出。与现有工具经常忽略缺乏固有无序区域(IDR)的PSP不同,PSPire利用残基级和结构级特征,增强了这类蛋白质的识别能力。这一进展意义重大,因为它可以更有效地筛选整个蛋白质组,这对于理解细胞过程和开发新...