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...
今天要给大家介绍的预测网站是catRAPID,一个功能非常强大和全面的RNA-蛋白结合预测网站,由西班牙的Center for Genomic Regulation的Tartaglia Lab研发,通过综合二级结构、氢键和范德瓦尔斯的贡献,可以较准确地预测RNA-蛋白结合(能够预测出NPinter数据库中89% 的ncRNA-protein 相互作用)。 网址: http://service.tartaglialab...
高欣课题组提出一种基于深度学习的RNA-蛋白质结合偏好预测方法-NucleicNet。该方法基于特征向量,将蛋白质表面结构的局部理化特性编码为高维度的输入向量,使用ResNet提取特征,最后利用多层分类器预测出蛋白质表面各点与RNA组分的结合偏好。实验结果显示其能有效预测RNA结合位点和结合偏好,在MCC的指标下优于目前最先进的模型。
今天要给大家介绍的预测网站是catRAPID,一个功能非常强大和全面的RNA-蛋白结合预测网站,由西班牙的Center for Genomic Regulation的Tartaglia Lab研发,通过综合二级结构、氢键和范德瓦尔斯的贡献,可以较准确地预测RNA-蛋白结合(能够预测出NPinter 数据库中89% 的ncRNA-protein 相互作用)。 网址: http://service.tartagliala...
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的结合分数。 话不多说,上链接:/bioinf/RBPsuite/,根据官网地址打开主页面如下。 RBPsuite需要三种类型的输入:RNA类型,预测模型和RNA序列。电子邮件地址是可选的。如果提供了电子邮件,则作业完成后将向该...
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...
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...
尽管有大量的蛋白质特异性方法,但用于预测 RNA-小分子相互作用位点的方法数量非常有限,大致可分为基于知识的方法、经验方法和机器学习方法。基于知识的方法,例如 InfoRNA,在已知 RNA-小分子结合位点的数据库中挖掘 RNA 基序。经验方法,例如 Rsite、Rsite2 或 RBind,依赖于 RNA 结构的简单几何特征,并寻找这些特征的...
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...
利用高通量实验的化学探测反应性计算的伪自由能的结合也被证明可以大大提高基于热力学的RNA二级结构预测的准确性。然而,尽管有潜在的好处,由于缺乏大量的训练数据(不仅包括RNA序列及其结构,还包括它们的化学反应性),很少有机器学习方法被开发出来,用于从具有化学反应性的RNA序列中预测RNA二级结构。EternaFold利用缺乏二级...