蛋白质与多肽之间的相互作用主要体现在蛋白质的合成和功能上。首先，在蛋白质的合成过程中，多肽链需要通过肽键连接氨基酸，并在肽聚酶的催化下逐步延长。此外，tRNA 和 rRNA 在蛋白质合成过程中也发挥着重要作用，tRNA 负责将氨基酸递送到多肽链上，而 rRNA 则组成核糖体，为多肽链的合成提供场所。其次，在蛋白质...
蛋白质与蛋白质的相互作用(PPI)在生物体内发挥着至关重要的作用,其中蛋白质与肽之间的相互作用占据了相当大的比例。据估计,蛋白质与肽的相互作用(PPI)在细胞内占比高达15-40%。这种相互作用在许多生物过程中都扮演着关键角色。🔍 蛋白质与多肽相互作用的意义: 无序蛋白区域:在真核细胞中,高达17%的蛋白是完全...
PepCNN 是一种基于深度学习的模型,通过结合结构和序列信息,显著提高了蛋白肽相互作用预测的准确性。 蛋白肽相互作用在细胞过程中扮演着至关重要的角色,不仅是功能基因组学的核心,还与多种疾病(如癌症)有关。然而,传统的实验方法不仅耗时、费力,而且成本高昂。这些方法的不足之处成为了研究的瓶颈。 与此同时,计算方...
本文列举了利用MST微量热泳动分子互作技术进行蛋白与多肽相互作用分析的案例。 案例一:植物生物学研究 2020年发表在Molecular plant上的Nematode-encoded RALF peptide mimics facilitate parasitism of plants through the FERONIA receptor kinas一文中揭示了植物寄生根结线虫通过编码一类与植物RALF类似的多肽——RALF-like,...
pepNN是近期发表在Communications Biology上的文章,作者提出提出了基于结构和序列的PepNN-Struct和PepNN-Seq方法,用于预测蛋白质上的肽结合位点。预测多肽-蛋白质相互作用的主要困难是肽的灵活性及其在结合时发生构象变化的趋势。基于此,作者开发了reciprocal attention,以同时更新...
本文列举了利用MST微量热泳动分子互作技术进行蛋白与多肽相互作用分析的案例。案例一：植物生物学研究 2020年发表在Molecular plant上的Nematode-encoded RALF peptide mimics facilitate parasitism of plants through the FERONIA receptor kinas一文中揭示了植物寄生根结线虫通过编码一类与植物RALF类似的多肽——RALF-like，...
接下来，CAMP利用两个卷积神经网络(CNN)模块分别提取多肽和蛋白质的隐藏语境特征。此外，CAMP采用自注意力机制来了解残基之间的长期依赖关系，以及蛋白质和多肽个体残基对最终相互作用预测的贡献。然后，CAMP结合所有提取的特征，使用三个完全连接层来预测给定的肽-蛋白对之间是否存在相互作用。CAMP取每个位置具有sigmoid...
使用AutoDock Vina进行多肽与蛋白的精确对接,计算两者的亲和力。 使用PyMOL和LigPlot生成对接后复合物的三维和二维相互作用图。📊 结果: 多肽与蛋白对接后的亲和力为-3.4 kcal/mol。 从三维和二维相互作用图中可以看出,多肽完美地对接到蛋白的活性口袋中。
文章提出了一个可多层次预测多肽-蛋白相互作用的深度学习框架(CAMP)。该模型包括二元多肽-蛋白相互作用预测和相应的多肽结合残基鉴定，通过综合测试指标表明，CAMP可以成功地捕获多肽和蛋白质之间的二元相互作用，并识别参与相互作用的多肽上的结合残基。此外，CAMP在二元多肽-蛋白相互作用预测方面优于其他最先进的方法。模...
近日,清华大学曾坚阳课题组在Nature Communications杂志上发表题为Adeep-learning framework for multi-level peptide–protein interaction prediction的论文,基于多肽和蛋白质序列,成功开发了一个多尺度预测多肽和蛋白质相互作用的深度学习模型。该研究为...