使用PyMOL的移动工具手动调整蛋白A和蛋白B的相对位置，使它们接近。4.搜索接触区域：使用distance命令在两...
以蛋白质互作网络预测为例,最核心的问题是如何找到候选互作蛋白质对。目前,有三种主流的方法可用于解决这个问题:同源模拟、非同源模拟和实验数据审查。相比于实验方法,计算方法所产生的成果通常都更为广泛,因为计算方法可以基于大量的数据进行分析,并且一旦建立了分析模型,就可以很容易地将其应用到新的数据集中。 同源模...
蛋白蛋白互作（Protein-Protein Interaction，简称PPI）是指蛋白质之间的相互作用关系。PPI在细胞内发挥着重...
因此,确定这些蛋白-蛋白相互作用(PPIs)有助于揭示疾病途径和提高耐药性的方法,并最终加速药物和其他治疗方法的开发。 PPIs是由蛋白质的序列决定的,此前人们提出的大多数方法,都基于已知的PPIs,将这些知识外推到新的接口中。这类方法往往以失败告终,因为它们忽略了蛋白质中对识别PPIs很重要的短而稀疏的特征。 用机器...
蛋白质互作网络指的是蛋白质之间的相互作用关系,是细胞内最为庞大和复杂的调控系统之一。在生物学研究中,预测和分析蛋白质互作网络是十分重要的工作。 蛋白质互作网络的预测和分析方法有很多种,其中重要的方法之一是基于生物信息学和系统生物学的分析工具开发。生物信息学是将计算机科学和生物学相结合的学科,通过研究...
先来一张图,总结一下 蛋白质的结构描述 基因序列->氨基酸->组合表达成结构->氨基酸脱水缩合形成肽链,肽链折叠形成三级结构以后才能发挥作用。 蛋白质结构预测的原理 通过一堆...
deepHPI基于深度学习,为宿主-病原体蛋白相互作用(HPPIs)预测问题提供了更稳健和准确的解决方案。 背景介绍 病原体的爆发,持续威胁着世界各地的公众健康。基因组学、大数据和计算生物学的进展,正在增强人们对病原体及其相关毒性的系统生...
通过R语言实现STRING数据库的高效利用，我们主要关注以下几个关键步骤。首先，展示效果，即通过差异分析结果，利用STRINGdb包挖掘蛋白相互作用关系，使用visNetwork包构建互作网络，并通过RPubs平台将网络发布至公共服务器，实现蛋白互作网络的交互式可视化。这样不仅节省了人工处理的时间，还能直观地展示蛋白质之间...
图卷积网络编码器用于学习分子图和蛋白图的嵌入；子图信息瓶颈模块用于生成蛋白图的重要信息子图作为潜在的结合口袋；多层感知器模块用于连接蛋白质IB子图嵌入和分子嵌入以进行DTI预测；(4) 任务自适应自注意力模块用于度量不同任务的重要性。生成的任务权重用于加权平均损失，并进一步纳入元学习过程。研究方法 作者们对...
这是第一个使用卷积神经网络(CNN)模型进行HPI预测的服务器。此web服务部署在高性能计算集群中,使用户能够在单个请求中提交大量序列。它对生成的宿主病原体网络进行了丰富的可视化,并通过各种蛋白质注释资源的外部链接进行了增强。deepHPI提供四种宿主-病原体模型类型:植物-病原体、人-细菌、人-病毒和动物-病原体,...