6)交互倾向:是一个蛋白质(或区域)和一个RNA(或区域)之间相互作用概率的度量,是基于观察到的核糖核蛋白复合物的组成部分表现出其物理化学特征的趋势。 7)蛋白结构域:是通过分析带有DNA和RNA相关术语注释的Pfam匹配的蛋白质序列来进行鉴定的,并利用IUPred算法对蛋白质序列进行分析,识别无序区域。 8)RNA基序:RNA结...
本发明公开了一种环状RNARNA结合蛋白关系预测模型构建方法,解决了现有技术仅限制了预测准确率的问题,其技术方案要点是将初始的环状RNA序列数据集样本构造为环状RNARNA结合蛋白序列对的形式;采用自监督学习的方式训练得到词向量字典;根据训练得到的词向量字典,将样本序列对映射成对应的词向量矩阵作为表征;将样本序列对的...
Nat. Commun | 预测RNA-蛋白质结合偏好的深度学习框架 1. 研究背景RNA与蛋白质之间的相互作用在转录后的调节中起重大作用,因此需对RNA-蛋白质(RBP)之间的结合进行预测,但是实验手段的应用难以广泛开展。结构生物学实验只能检测某一个特定RNA… DrugA...发表于DrugA... 三分钟看懂RNA互作蛋白方法 本次给大家带来的...
在生物医学领域,研究蛋白质-RNA 结合至关重要,因为它在基因表达调控、RNA 加工与剪接、翻译调控以及细胞应激反应等多个生物学过程中发挥着核心作用。理解蛋白质-RNA 结合的机制是揭示复杂基因调控过程和解析疾病的遗传基础的关键,同时,蛋白质-RNA 相互作用在 RNA 靶向治疗中也具有重要应用,为癌症、遗传性疾病及病毒性...
日前,相关论文以《HydRA:从蛋白质相互作用关联上下文和蛋白质序列预测 RNA 结合能力的深度学习模型》(HydRA: Deep-learning models for predicting RNA-binding capacity from protein interaction association context and protein sequence)为题发在Molecular Cell(IF 16)。
RNA-蛋白结合预测数据库 “老板给了我一个RNA,让我找直接作用机制,我该这么办?” “先用catRAPID数据库看一下与它结合的蛋白吧!” “这个数据库怎么用啊?” “看这里呀!” catRAPID数据库(http://service.tartaglialab.com/page/catrapid_group)的开发者来...
进而推断出小分子与RNA结合的可能性以及亲以及力。一些研究者已经开始使用卷积神经网络(CNN)来分析RNA的结构特征,预测其与小分子之间的亲以及力。这样的技术不仅提升了预测的效率,还能发现传统方法难以捕捉的微妙相互作用。尽管这些技术已取得了初步得成果RNA小分子结合亲以及力的预测仍然面临着诸多挑战。最重要的一点是...
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...
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...
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。 话不多说,上链接:http://service.tartaglialab.com/page/catrapid_group 该网站主要包含以下6个模块 下面主要就小编使用过的功能给大家简单介绍一下 ...