然而,通过大范围的共进化分析来去挖掘PPI还是有些费时费力,同时受限于序列数据的丰度,整个蛋白质组中的不同家族的蛋白很难保证其质量的均一性,使得质量参差不齐的预测堆积在同样的池子里,从而给针对性的发现生物学问题相关的PPI带来了一定的困难。 针对这个问题,其实有一些古早的思路是非常奏效的,比如通过序列上的Bl...
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...
蛋白质互作网络(PPI, Protein-Protein Interaction Networks)是由蛋白通过彼此之间的相互作用构成,来参与生物信号传递、基因表达调节、能量和物质代谢及细胞周期调控等生命过程的各个环节。系统分析大量蛋白在生物系统中的相互作用关系,对了解生物系统中蛋白质的工作原理,了解疾病等特殊生理...
然而,现有的大多数 PPI 预测工作都使用蛋白质序列信息,因此难以解释蛋白质链的三维组织。 在近期的一项研究中,印度塔塔咨询服务公司与美国密歇根大学的研究人员共同解决了这个问题,并描述了一种基于图注意网络的 PPI 分析,称为 Struct2Graph,用于直接从折叠蛋白球的结构数据中识别 PPI。该方法能够在由相等数量的正负对...
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...
蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)研究方法可以分为生化方法、细胞生物学方法、生物物理化学方法和计算方法等多个方面。以下将详细介绍几种常用的研究方法。 1.酵母双杂交法(Yeast Two-Hybrid, Y2H) 酵母双杂交法是一种广泛应用的PPI研究方法。该方法利用酵母细胞中两个蛋白质结合后的活性报告基因表达...
蛋白质相互作用(PPI)可以说是人体最重要的分子事件之一,事关人体生长发育、新陈代谢,是疾病治疗干预的重要来源,PPI失调会导致癌症等疾病发生,因而该领域也是医药行业关注的研究热点。 为了更好地预测和解读PPI,并深入挖掘相关分子信息,2023年3月,腾讯 AI Lab 联合香港科技大学、中国科学院大学相关团队,将深度学习领域...
在转录调控相关的文献中,我们经常能够看到这样的蛋白质相互作用网络(protein protein interaction network,PPI network)。具体而言,这些相关的文献中首先通过RNA-seq、表达谱芯片或者蛋白质组分析等,找到了在不同分组样本间一系列的差异表达基因或蛋白。随后,通过STRING数据库(https://string-db.org/)检索了编码蛋白间可...
在转录调控相关的文献中,我们经常能够看到这样的蛋白质相互作用网络(protein protein interaction network,PPI network)。具体而言,这些相关的文献中首先通过RNA-seq、表达谱芯片或者蛋白质组分析等,找到了在不同分组样本间一系列的差异表达基因或蛋白。随后,通过STRING数据库(https://string-db.org/)检索了编码蛋白间可...
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。