catRAPID:是一种用于估计蛋白质-RNA之间结合倾向的算法。通过结合二级结构,氢键和范德华力,该网站可以非常准确地预测蛋白质-RNA的结合。 链接:s.tartaglialab.com/page打开链接,界面如下图所示: 主要针对catRAPID omics v2.0这一模块进行介绍。 操作方法 01 以一个已知蛋白质预测RNA为例 第一步: 第二步: 选择第...
DeepFoldRNA 是一项预印本研究,它通过将深度自注意力神经网络与基于梯度的折叠模拟相结合,仅从序列预测RNA结构。它使用类似Transformer的模块来预测距离和方向图以及扭转角。它使用MSA和2D结构作为输入。还实现了类似BERT 的损失以使模型更加健壮。使用自蒸馏方法来解决数据不足的问题。它结合bp-RNA-1m序列来预测它们...
根据这一特点并结合ORF, Blast等数据就可以对未知基因的成熟mRNA序列进行预测。 下面推荐几个比较专业的RNA剪切预测网站: Augustus (功能相当强大,预测比较准确,并没有物种特异性,强烈推荐) https://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/submission.php 2. SplicePort (功能也很全面,推荐) https://spliceport.cbcb.umd...
根据这一特点并结合ORF, Blast等数据就可以对未知基因的成熟mRNA序列进行预测。 下面推荐几个比较专业的RNA剪切预测网站: Augustus (功能相当强大,预测比较准确,并没有物种特异性,强烈推荐) https://bioinf.uni-greifswald.de/augustus/submission.php 2. SplicePort (功能也很全面,推荐) https://spliceport.cbcb.umd...
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器,用于预测线性和环形RNA...
RNA-蛋白质结合位点预测 RBPsuite首先将输入的RNA序列分割为101个核苷酸的片段,并对片段与RBP之间的相互作用进行评分。RBPsuite进一步检测结合片段上已验证的基序,从而给出沿全长序列的结合得分分布。对于线性RNA,RBPsuite使用iDeepS来预测它们与RBP的结合分数;对于环状RNA(circRNA),RBPsuite使用CRIP预测它们与RBP的结合...
01以一个已知蛋白质预测RNA为例 第一步: 第二步: 选择第一种进入下图界面,进行信息填写。 注意:若无法预测蛋白质结合哪种类型RNA,可选择不同类型RNA依次进行预测。第三步:等待结果。提交完成后一般会在10-30分钟收到包含计算结果的网页链接。结果如图所示:结果主要包括两部分,第一部分为图片,第二部分为表格,重...
【新智元导读】今天，DeepMind公布了AlphaFold的最新版本，不仅预测蛋白质结构的准确性大大提高，而且获得了预测RNA等新的能力。就在今天，DeepMind公布了AlphaFold最新进展——「AlphaFold-latest」。根据DeepMind最新发布的技术报告，新一代的AlphaFold不仅仅能够以更高的准确性处理和预测蛋白质的结构。它还能将相似的能力...
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器,用于预测线性和环形RNA上的RBP结合位点。 RBPsuite首先将输入的RNA序列分割为101个核苷酸的片段,并对片段与RB...