利用AlphaFold3预测目的蛋白与候选蛋白互作，目前大概是生信预测类中最准确的方法。充分使用该工具，make it easier，会让互作机制研究会更容易些。建议结合其他生信分析网站，如PPI、BioGRID、IntAct，ComplexPortal等网站（干实验数据），或充分整合自己项目的CoIP-Mass或HuProt蛋白组芯片互作组数据（湿实验数据），进行初...
优点:利用AlphaFold3预测目的蛋白与候选蛋白互作,目前大概是生信预测类中最准确的方法。充分使用该工具,make it easier,会让互作机制研究会更容易些。建议结合其他生信分析网站,如PPI、BioGRID、IntAct,ComplexPortal等网站(干实验数据),或充分整合自己项目的CoIP-Mass或HuProt蛋白组芯片互作组数据(湿实验数据),进行初步...
优点:利用AlphaFold3预测目的蛋白与候选蛋白互作,目前大概是生信预测类中最准确的方法。充分使用该工具,make it easier,会让互作机制研究会更容易些。建议结合其他生信分析网站,如PPI、BioGRID、IntAct,ComplexPortal等网站(干实验数据),或充分整合自己项目的CoIP-Mass或HuProt蛋白组芯片互作组数据(湿实验数据),进行初步...
提出了一种基于人工智能的框架UniBind,利用深度学习和蛋白质结构分析来预测SARS-CoV-2刺突蛋白中突变的影响。 该框架整合了蛋白质三维结构和结合亲和力数据,预测了刺突蛋白突变对其与人类ACE2受体和中和抗体的结合亲和力的影响。 UniBind在预测刺突蛋白变体对结合亲和力的影响方面非常有效,可以用于预测宿主对SARS-CoV-2变体...
蛋白质与蛋白质互作是指不同蛋白质之间的相互作用,这种作用可以发生在细胞内或细胞外。蛋白质通过互相结合,形成复杂的细胞机制和信号传导网络,参与多种生物过程,如基因调控、代谢、信号传导等。这种互作是生命活动中的重要组成部分,对维持生物体的正常功能具有重要意义。
首先,预测蛋白质互作的一种常用方法是通过蛋白质相似性的分析。这种方法利用已知的蛋白质互作数据库,通过比较目标蛋白质和已知互作蛋白质的相似性来预测其互作关系。这种方法基于假设,即具有相似序列和结构的蛋白质往往具有相似的功能和互作伙伴。通过比较目标蛋白质与已知互作蛋白质的序列、结构和功能特征,我们可以预测它...
蛋白质通过互作网络与其他蛋白质相互作用,这些互作网络构成了生物体内的复杂网络。在这个网络中,任何一个蛋白质都与其他蛋白质有着紧密关联。因此,对蛋白质互作网络进行预测和分析将有助于我们深入了解生物体的生理和病理过程,并有望为新药物研发提供有力支持。 当前,蛋白质互作网络的预测和分析已成为生物信息学和计算...
专题(一)介绍转录因子与靶基因启动子、专题(二)介绍蛋白质与蛋白质的互作预测。 本次介绍蛋白质与RNA互作。先上应用实操总结(同专题一/二总结类似,看过可忽略直接进入实操正文): 优点:利用AlphaFold3预测蛋白与靶RNA互作,目前大概是生信预测类中最准确的方法。充分使用该工具,make it(互作机制研究) easier。建议结...
AlphaFold3预测蛋白质与蛋白质互作 广州基云生物GCBio 3200 0 AlphaFold3使用操作教程 广州基云生物GCBio 1851 0 只有科研工作者才懂的崩溃? RIP-Seq检测和RIP-qPCR验证出现了,助力互作机制研究。 广州基云生物GCBio 276 0 AlphaFold3预测蛋白质与RNA互作 广州基云生物GCBio 2187 0 ...
蛋白互作的网站看看这个ＳＴＲＩＮＧ数据库：https://www.omicsclass.com/article/1126 ...