撰文︱王舒禹，唐洪舟蛋白质稳定性对抗体药物研究、药物耐药性、高性能酶研究至关重要。通常研究它的方法是测量其热力学性质，研究基因突变时引起蛋白热稳定性变化对应着吉布斯自由能变化(ΔΔG)。然而为了寻找提高稳定性的突变点，往往需要大量的尝试，若完全用实验的方法检测速度较慢。为了快速、准确地预测突变后蛋白...
蛋白质稳定性对抗体药物研究、药物耐药性、高性能酶研究至关重要。通常研究它的方法是测量其热力学性质,当基因突变时引起蛋白热稳定性变化对应着吉布斯自由能变化(ΔΔG)。然而为了寻找提高稳定性的突变点,往往需要大量的尝试,若完全用实验的方法检测速度较慢。为了快速、准确地预测突变后蛋白质的稳定性变化,各种基于...
蛋白质稳定性对抗体药物研究、药物耐药性、高性能酶研究至关重要。通常研究它的方法是测量其热力学性质,研究基因突变时引起蛋白热稳定性变化对应着吉布斯自由能变化(ΔΔG)。然而为了寻找提高稳定性的突变点,往…
理解蛋白质稳定性不仅有助于获得在严酷的生物过程和/或生产条件下具有持续活性的工程蛋白质,而且有助于阐明人类遗传变异在生物医学领域多种疾病病因中的作用。实际上,人们已经非常关注学习蛋白质突变后的适应性(尤其是稳定性)的变化。例如,深度突变扫描(DMS)数据库包含超过3,000,000条蛋白质适应性数据,这些数据是基于...
通常研究它的方法是测量其热力学性质,当基因突变时引起蛋白热稳定性变化对应着吉布斯自由能变化(ΔΔG)。然而,为了寻找提高稳定性的突变点,往往需要大量的尝试,若完全用实验的方法检测速度较慢。为了快速、准确地预测突变后蛋白质的稳定性...
二营长的芝士火锅创建的收藏夹质粒内容:预测突变对蛋白质稳定性和结合的影响-Predicting Effect of Mutation on Protein Stability and Binding,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
生物信息学方法是目前预测点突变对蛋白质稳定性影响的最常用方法之一。其中,最经典的方法是筛选对蛋白质稳定性具有影响的因素。这些因素包括蛋白质的氨基酸组成、分子间作用力和结构要素等。利用这些因素,在大量的蛋白质序列数据和实验数据基础上,就可以运用机器学习等算法来建立预测模型。 最常用的预测模型是能量计算模型...
基于集成卷积神经网络的蛋白质突变稳定性变化预测软件是由北京工业大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2025SR0195326,属于分类,想要查询更多关于基于集成卷积神经网络的蛋白质突变稳定性变化预测软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
准确预测由于突变引起的蛋白质稳定性变化对于蛋白质工程和理解蛋白质错义突变的功能后果很重要。 我们开发了 DeepDDG,一种基于神经网络的方法,用于预测由于点突变引起的蛋白质稳定性变化。 神经网络在超过 5700 个手动策划的实验数据点上进行了训练,并且能够在三个独立的测试集上获得 0.48-0.56 的 Pearson 相关系数,...
基于蛋白质网络拓扑特征的随机森林算法,能较好的对蛋白质单点突变所造成的稳定性改变进行预测,总准确率达到86%,MCC值达到0.67,并优于文献报道的预测结果。方正李益洲肖嘉敏李功兵文志宁李梦龙化学研究与应用方正,李益洲,肖嘉敏,李功兵,文志宁,李梦龙.基于复杂网络的随机森林算法预测氨基酸突变对蛋白质稳定性的影响(...