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...
在上一个系列中,野菜君给大家带来了关于lncRNA调控蛋白功能的四种方式,而这些研究中的一个核心的起点,就是找到能够与你的宝贝lncRNA结合的蛋白,文章里呈现的方式大多是两种,一种是RNA pull down联合质谱,一…
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...
这可能会导致大量的交叉预测,这些交叉预测是以与给定的配对类型结合的残基的比例来衡量的,这些残基被预测为与另一种配体类型的相互作用,例如蛋白质结合残基被预测为DNA或RNA结合残基。 相应地,我们评估DeepDISOBind和其他10个被认为是交叉预测和过度预测的预测器(预测与给定对象类型相互作用的非结合残基的分数)。图3...
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...
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...
通常情况下,反式剪接作用因子存在一个模块化的构成,其包括一个或多个RNA结合域以及不同的功能模块。但目前科学家对这些功能域的研究还停留在少数几种典型的剪接因子上,如SR蛋白家族和hnRNP蛋白家族,对广大的其他RNA结合蛋白中的功能模块却知之甚少。而深入理...
RNA-蛋白质结合位点预测 这些结果都是可供下载的。 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,...
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 ...
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...