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...
说到探索分子机制就离不开蛋白与蛋白相互作用分析，除了使用PPI分析以外，我们还可以使用双pQTL分析探索它可能相关的上下游靶点分子。可能很多人会使用PPI分析来找主角分子的靶点分子，但是双pQTL分析没有听说过，下面分享一下如何使用双pQTL分析探索主角分子的靶点分子。例如我们已经确定好主角分子：PKM2，我们现在需要...
虽然已经付出了许多努力来开发基于机器学习的蛋白质间相互作用(PPI)预测方法,但这些方法仅限于处理特定的刺突片段。目前方法的有限性能突出了构建一个人工智能(AI)系统的紧迫需求,用于使用异构数据集执行全面、高容量的亲和力分析。 全球分享所有流感数据(GISAID)倡议为提供超过1000万条SARS-CoV-2遗传序列信息提供了宝贵...
UniBind使用异构多任务学习方法进行PPI预测任务的训练。对SARS-CoV-2进行了多重亲和分析,实现了谱系分析、基于人工智能的DMS和模型引导进化,并进行了实验验证。 如图1b所示,上述数据集与相应的结构和氨基酸替代信息一起被表示为多尺度(原子和氨基酸水平)的图数据结构,作为BindFormer模块的输入。BindFormer模块是一个双通...
该研究将深度学习领域的层次图学习技术引入蛋白质相互作用(PPI)研究,提出了一种双视图层次图学习模型 (HIGH-PPI) ,模型被证明在 PPI 的研究中具有更高的预测准确性和更好的可解释性。 人类蛋白质组学数据分析表明,人体的 PPI 网络涉及约 65 万个相关接触位点。处理这样量级的数据,人工智能的效率要明显高于人类...
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,从而实现对蛋白质相互作用的筛选和鉴定。该方法的优点是操作简单、高通量性能强,但也存在一些局限性,如可能存在假阳性结果和只能检测胞内相互作用。 2.免疫共沉淀法(Immunoprecipitation, IP) 免疫共沉淀法是一种常...
该研究将深度学习领域的层次图学习技术引入蛋白质相互作用(PPI)研究,提出了一种双视图层次图学习模型 (HIGH-PPI) ,模型被证明在 PPI 的研究中具有更高的预测准确性和更好的可解释性。 人类蛋白质组学数据分析表明,人体的 PPI 网络涉及约 65 万个相关接触位点。处理这样量级的数据,人工智能的效率要明显高于人类...
蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)是蛋白质功能的关键,探究PPI网络的构成及其特点对于理解蛋白质分子的基本功能机理具有重要意义。因此,对于PPI网络的构建及分析方法的研究已经成为了生命科学中的一个热点研究领域。 一、蛋白质相互作用的检测方法 在实验上,通常利用生物分子亲和层析法、荧光共振能量转移法...
蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)是生物学研究中的一个重要方向,因为它涉及到了复杂的生物过程中蛋白质之间的相互作用、信号传递、代谢途径、疾病机理等多个层面。为了研究这些生物过程,如何构建和分析蛋白质相互作用网络是非常关键的。 一、蛋白质相互作用网络的构建 蛋白质相互作用网络是指蛋白质之间相...