使用D-SCRIPT,一个由基因组规模 PPI 预测组成的工作流程,然后是 PPI 网络的图论分析以识别功能模块,可以生成大规模基因功能的高可信度预测;该团队在奶牛瘤胃案例研究中证明了这一点。 这种从头 PPI 预测甚至在模型生物中也很有用,例如线虫,对于这些模型生物,PPI 网络的已知部分仍然非常稀疏。在确实存在一些 PPI 数...
要理解这一套方法,我们首先要明白蛋白质基序的定义:如下图所示,在蛋白质-蛋白质相互作用的界面上,存在两种局部片段介导的相互作用,其中一种既有高度的结构保守性,也有高度的序列保守性,我们称之为序列PPI基序;而另外一种,虽然有着高度的结构保守性,但是其序列上几乎没有任何保守性,这就使得传统的基于序列比对的方...
因此探究蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)对解析生命活动过程与疾病发生发展过程至关重要。随着时代发展,虽然大规模、高通量的生物学研究手段大大促进了蛋白质相互作用的预测,但这种预测还需要进一步利用体外和体内系统进行验证。分析蛋白质互作的方法多种多样,接下来小编主要为...
2019年12月,该研究团队在Nature Methods期刊发表论文 【2】 ,开发了一种名为分子表面相互作用指纹(Molecular Surface Interaction Fingerprinting,简称MaSIF)的方法,将蛋白质表面模式翻译成数字阵列,可用于识别倾向于形成蛋白-蛋白间相互作用(PPI)的区域,以及与特定靶标互补的表面。 而在篇最新的Nature论文中,研究团队提...
他们最近发布的AlphaSeq数据库专注于蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI),包含了超过7.5亿条测量结果,构成了世界上最大的PPI数据集。 在AlphaSeq数据的基础上,训练出的AlphaBind模型可以准确预测有不同结合特性(亲和力、特异性、交叉反应性、表位等)的蛋白质序列,从而辅助蛋白质设计或发现全新的蛋...
导读:蛋白质相互作用(PPIs)是许多生物过程的基础,在各种疾病的发生和发展中起着重要作用。靶向肿瘤相关蛋白与新兴小分子药物之间的相互作用已成为治疗人类疾病,尤其是肿瘤的一种有吸引力的方法。令人鼓舞的是,基于PPI的选择性治疗药物在过去十年中迅速发展,为癌症患者的新疗法提供了有希望的前景。
检查通过,并且参数选好后,点击“提交”按钮,约3s后,会在页面上显示带community的彩色PPI相互作用网络图。我们提供了pdf、svg两种矢量图,png、tiff两种标量图供大家下载使用。可以使用acrobat illustrator等软件编辑矢量图,进行组图,调整文字位置,添加说明等操作,以满足个性化需求。
蛋白质相互作用（Protein-protein interaction, PPI）技术是 指通过实验方法或计算模拟预测等手段，研究蛋白质在细胞内部和外 部相互作用的过程，以揭示蛋白质功能及其参与的复合体的组成成分、结构、拓扑和相互作用机制等方面的信息。PPI技术通常包括两大类：基于实验的技术和基于计算的技术。基 于实验的技术主要包括：1...
开发用于在分子和纳米尺度上分析蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)的新方法可以深入了解细胞内信号通路,并将提高对蛋白质功能以及其他生物和非生物来源的纳米级结构的理解。计算工具的最新进展,特别是涉及现代深度学习算法的工具,已被证明可以补充描述和合理化 PPI 的实验方法。
蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)对于生物过程至关重要,预测这些相互作用的位点对于计算和实验应用都很重要。 杜克大学(Duke University)和康奈尔大学(Cornell University)的研究人员提出了一种与结构无关的语言Transformer和肽优先级(Structure-agnostic Language Transformer and Peptide Prioritization,SaLT&PepPr)管线,用于仅根...