成对相互作用模式预测用于预测蛋白质残基和化合物原子之间的接触图，并学习化合物-蛋白质联合表示，然后通...
方法一：用GNN（Graph Neural Network)模式 蛋白质为节点，蛋白质之间的相互作用为边，构建一个无向图。
PIPs人得蛋白相互作用预测 APID:AgileProteinInteractionDataAnalyzer string 基因表达分析(GEO)近年来,利用高通量方法检测基因表达越来越普及,诸如微阵列杂交和基因表系列分析(SAGE)可以同时测量数以万计得基因转录子(genetranscript)。基因表达大棚车(GEO:GeneExpressionOmnibus)则就是归档和自由分发科研人员提交得高通量基因...
蛋白质相互作用是指蛋白质之间的相互作用关系,包括蛋白质与蛋白质之间的相互作用以及蛋白质与小分子化合物的相互作用。预测蛋白质与小分子化合物的相互作用有助于设计新的药物分子。最常用的蛋白质配体结合位点预测方法是分子对接。分子对接是指预测蛋白质与小分子化合物之间的结合位点和结合模式。因此,分子对接技术被...
这使得 MONN 能够有效利用化合物和蛋白质特征之间的共享信息，从而进行更准确的亲和力预测。作者在他们构建的基准数据集上进行了全面的交叉验证测试，证明即使在使用无三维结构信息的情况下，MONN 也能成功地学习成对非共价相互作用。此外，他们还利用蛋白质数据库（PDB）的外部测试数据集验证了 MONN 的泛化能力。结果...
蛋白质相互作用数据库,分类法 protein function prediction 基于序列的功能预测:许多功能可直接从蛋白质序列预测出来。例如,疏水性信息可被用于跨膜螺旋的预测。 基于结构的功能预测:从3D结构中衍生了多种预测方法结构基序是存在于几个相关蛋白质结构中一个蛋白的三维亚结构,它与功能息息相关 ...
蛋白相互作用分析和预测,蛋白相互作用预测机理:,expression, orthology, domain cooccurrence, posttranslational modifications, subcellular locatio
蛋白质相互作用网络指的是由蛋白质间相互作用所构成的一个网络结构,通俗地讲,就是各种蛋白质之间结合、交互的关系网。研究这一网结构,可以为研究相关蛋白质的功能和作用提供新的线索和思路。因此,蛋白质相互作用网络分析和预测,已成为当前生物信息学重要研究领域之一。 蛋白质相互作用网络的构建依赖于多种策略和技术。
该项研究成果在可药性蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)界面预测与识别计算方法发展方面取得新进展。蛋白质-蛋白质相互作用在细胞命运决定、信号转导等重要生命过程中起重要作用,也是疾病发生和发展的重要环节。因此,蛋白质-蛋白质相互作用界面已经成为新药发现的重要靶标。然而,蛋白质界面具有作用面积大、相对平坦等特点,不利...
第,,卷增刊,,,年,,月析测试学报,,,于氨基酸序列信息预测蛋白质与蛋白质相互作用占潮,周,戴,邹小勇中山大学化学与化学工程学院,广东广州,,,要,蛋白质与蛋白质相互作用对于包括,,,的转录与复制、信号转导、基因调控、细胞周期控制、免识别、酶催化以及新陈代谢在内的生命现象均具有重要的调控作用。因此,正确识别...