线性RNA、circRNA是由不同的模型预测的。如果不确定输入序列属于哪种RNA类型,则可以首先使用WebCircRNA(https://rth.dk/resources/webcircrna/submit)评估circRNA的潜力,然后选择RNA类型。 Step 2.选择预测模型 RBPsuite提供两种类型的预测模型:常规模型(所有可用的RBP)和特定模型(一种特定的RBP)。如果确切知道蛋白质名...
RNARNA结合蛋白RNA-蛋白质结合位点深度学习RNA及RNA结合蛋白之间的相互作用在基因调控中扮演着重要角色.许多预测RNA-蛋白质结合位点的深度学习方法陆续提出.目前多数研究没有将RNA结合蛋白作为模型输入,限制了深度学习模型的规模.对此问题,提出一个带有RNA结合蛋白输入的深度学习模型,通过扩大训练集的规模挖掘RNA-蛋白质结合...
建立了一个全新的RNA结合位点预测模型。结果表明,我们的预测模型净预测值达到了72.2% (敏感性为61.O%,特异性为83.3%)。与之前的同是在氨基酸残基水平上对蛋白质序列中 RNA结合位点进行预测的两个模型相比,我们的模型有更高的准确性和更好的推广性。 在新建立的RNA结合位点预测模型的基础上,我们结合计算机网络技术...
基于分子对接和局部特征的蛋白质-小分子结合位点预测 热度: 蛋白质与小分子结合位点预测方法、预测装置 热度: 相关推荐 分类号密级UDC保密期限 博士学位论文 题目蛋白质分子中RNA结合位点的分析和预测 作者姓名***指导教师李伍举研究员应晓敏副研究员 培养单位军事医学科学院基础医学研究所 专业名称生物化学与分子...
我们基于PDB结构数据,采用距离定义法来确定与RNA相互作用的氨基酸位点.即对于蛋白质与RNA复合物中的某个氨基酸,如果其包含的至少一个原子与某个RNA碱基所包含的任何一个原子之间的距离小于3.5,那么就认为该氨基酸与RNA相互作用.这样,在90735个氨基酸中,有10525个被判定为RNA结合位点,其余的80210个被判定为非结合位点...
东南大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料
本文采用支持向量机模型(SVM)来对蛋白质RNA结合位点预测.我们选取了蛋白质的3个特征,分别为蛋白质旁链pKa值,疏水性指数和氨基酸的分子质量.这些特征值都比较容易获得,得到了较好的预测特异性(69.84%)和敏感性(66.28%). 本文利用训练好的SVM模型对PDB数据库中所有人类相关蛋白质氨基酸序列进行训练,预测出其中蛋白质...
一种基于卷积神经网络的RNA-蛋白质结合位点预测方法 申请人: 申请号:2021115196170 申请日:2024-10-22 专利类型:发明 专利价格:￥22000 联系方式:13375159536 上架时间:2024-10-24 浏览次数:21 *自主联系卖家线下成单,平台不承担风险,您可以委托平台购买,规避风险...
RNA-蛋白质结合位点预测 RNA结合蛋白(RBP)在各种生物学过程中都起着至关重要的作用,它们在RNA上的结合位点可以深入了解涉及RBPs的疾病背后的机制。因此,如何识别RNA上的RBP结合位点对于后续分析至关重要。今天,小编就给大家介绍一种基于深度学习的RNA-蛋白质结合位点预测的网站:RBPsuite,这是一个易于使用的网络服务...
RNA-蛋白质结合位点预测 RNA结合蛋白(RBP)在各种生物学过程中都起着至关重要的作用,它们在RNA上的结合位点可以深入了解涉及RBPs的疾病背后的机制。因此,如何识别RNA上的RBP结合位点对于后续分析至关重要。今天,小编就给大家介绍一种基于深度学习的RNA-蛋白质结合位点预测的网站:RBPsuite,这是一个易于使用的网络服务...