蛋白質三級機構（空間結構）預測－從頭預測法
H-P模型是基于三種簡化的，即蛋白質中各個氨基酸殘基的α碳原子都位于二維網格或三維網格的格點上，疏水作用是蛋白折疊中唯一的重要因素，同時通過計算疏水殘基接觸的數目代替構象的能量計算。雖然這樣的處理非常簡單，但是，通過H-P模型的計算分析，能夠發現蛋白質折疊的一些機制。如果在蛋白質模型中取消氨基酸定位于網格點的限制，那么蛋白模型就可以更真實地模擬出蛋白的實際構象。去網格模型的誤差通常用預測構象和實際構象中 α碳原子的均方根偏差（RMSD）來計算。α碳原子的RMSD是指當預測構象和實際構象重疊在一起時，兩種構象中每個α碳原子位置的Euclidean平方距離的總和。隨著蛋白模型與實際情況越來越相符，模型的復雜性也越來越大。去網格蛋白折疊模型可以只考慮α碳原子，也可以考慮所有的骨架原子，甚至可以考慮所有的骨架原子和側鏈原子。假如在模型中考慮側鏈的話，那么側鏈可以表示成剛性側鏈、半柔性側鏈和完全柔性側鏈。對于剛性側鏈，我們已經在X射線......閱讀全文
蛋白質三級機構（空間結構）預測－從頭預測法
H-P模型是基于三種簡化的，即蛋白質中各個氨基酸殘基的α碳原子都位于二維網格或三維網格的格點上，疏水作用是蛋白折疊中唯一的重要因素，同時通過計算疏水殘基接觸的數目代替構象的能量計算。雖然這樣的處理非常簡單，但是，通過H-P模型的計算分析，能夠發現蛋白質折疊的一些機制。如果在蛋白質模型中取消氨基酸定位
蛋白質三級機構（空間結構）預測－從頭預測法...1
從頭預測模型的基本思想在既沒有已知結構的同源蛋白質、也沒有已知結構的遠程同源蛋白質的情況下，上述兩種蛋白質結構預測的方法都不能用，這時只能采用從頭預測方法（Abinitio），即（直接）僅僅根據序列本身來預測其結構。在1994年之前，還沒有一個從頭算方法能夠預測蛋白質的空間結構。從那以后，人們陸續提
蛋白質三級機構預測－同源模型化法2
5、構建目標蛋白質的環區：在第2步的序列比對中，可能加入空位，這些區域常常對應于二級結構元素之間的環區，對于環區需要另外建立模型。一般也是采用經驗性方法，從已知結構的蛋白質中尋找一個最優的環區，拷貝其結構數據。如果找不到相應的環區，則需要用其它方法。6、優化模型：通過上述過程為目標蛋白質U建立了一個
蛋白質三級機構預測－同源模型化法1
蛋白質結構預測的生物學意義生物信息學研究的一個主要目標是了解蛋白質序列與三維結構的關系，但是序列與結構之間的關系是非常復雜的。人們已經掌握了一些蛋白質序列與二級結構之間的關系，但是對于蛋白質序列與空間結構之間的關系了解得比較少。預測蛋白質的二級結構只是預測折疊蛋白的三維形狀的第一步。一些結構不是很規
蛋白質三級結構預測－線索化法
線索化模型產生的背景及發展上面已經提到，兩個自然進化的蛋白質如果具有30%的等同序列，則它們是同源的蛋白質，具有基本相同的三維結構。那么，其余的是否就不是同源的呢？實際并非如此。在最新的蛋白質數據庫PDB中，有上千對蛋白質具有同源的空間結構，但它們的序列等同部分小于25%，即遠程同源。許多結構相似的
蛋白質三級結構(tertiary－structure－of－protein)的預測軟件
由于用X光晶體衍射和NMR核磁共振技術測定蛋白質的三維結構，以及用生化方法研究蛋白質的功能效率不高，無法適應蛋白質序列數量飛速增長的需要，因此近幾十年來許多科學家致力于研究用理論計算的方法預測蛋白質的三維結構和功能，經過多年努力取得了一定的成果。蛋白質三維結構的預測方法通常包括：同源性建模和從頭開始
ChouFasman預測方法預測蛋白質二級結構
Chou-Fasman方法是一種基于單個氨基酸殘基統計的經驗參數方法，由Chou和Fasman在20世紀70年代提出來。通過統計分析，獲得的每個殘基出現于特定二級結構構象的傾向性因子，進而利用這些傾向性因子預測蛋白質的二級結構。每種氨基酸殘基出現在各種二級結構中傾向或者頻率是不同的，例如Glu主要出
蛋白質二級結構預測－綜合各種分析方法預測
綜合各種分析方法預測在實際進行蛋白質二級結構預測時，往往會綜合應用各種分析方法和相關數據。綜合方法不僅包括各種預測方法的綜合，而且也包括結構實驗結果、序列對比結果、蛋白質結構分類預測結果等信息的綜合。實際應用中最常見的綜合方法是同時使用多個軟件進行預測，通過分析各個軟件的特點以及各個軟件預測結果，最
蛋白質預測分析資料大全
蛋白質預測分析:物理性質預測：Compute PI/MW?http://expaxy.hcuge.ch/ch2d/pi-tool.html?Peptidemass?http://expaxy.hcuge.ch/sprot/peptide-mass.html?TGREASE?ftp://ftp.vir
蛋白質序列分析和結構預測
【實驗目的】 1、掌握蛋白質序列檢索的操作方法； 2、熟悉蛋白質基本性質分析； 3、熟悉基于序列同源性分析的蛋白質功能預測，了解基于motif、結構位點、結構功能域數據庫的蛋白質功能預測； 4、了解蛋白質結構預測。【實驗內容】 1、使用Entrez或SRS信息查詢系統檢索人脂聯素（ad
蛋白質序列分析和結構預測
【實驗目的】1、掌握蛋白質序列檢索的操作方法；2、熟悉蛋白質基本性質分析；3、熟悉基于序列同源性分析的蛋白質功能預測，了解基于motif、 結構位點、結構功能域數據庫的蛋白質功能預測；4、了解蛋白質結構預測。【實驗內容】1、使用Entrez或SRS信息查詢系統檢索人脂聯素 (adiponectin)
蛋白質結構預測(protein－structure－prediction)
一種生物體的基因組規定了所有構成該生物體的蛋白質，基因規定了組成蛋白質的氨基酸序列。雖然蛋白質由氨基酸的線性序列組成，但是，它們只有折疊成特定的空間構象才能具有相應的活性和相應的生物學功能。了解蛋白質的空間結構不僅有利于認識蛋白質的功能，也有利于認識蛋白質是如何執行其功能的。確定蛋白質的結構對于生物
蛋白質二級結構預測－基于氨基酸疏水性的預測方法
這種方法是一種用物理化學方法進行二級結構預測的方法，或稱為立體化學方法。在蛋白質中，氨基酸的理化性質對蛋白質的二級結構影響較大，因此在進行結構預測時考慮氨基酸殘基的物理化學性質，如疏水性、極性、側鏈基團的大小等，根據氨基酸殘基各方面的性質及殘基之間的組合預測可能形成的二級結構。“疏水性”是氨基酸的一
靶標預測
靶標預測A:有什么簡單的方法可以通過化合物的結構式預測該化合物可能的藥理毒理作用么，比如抗腫瘤，抗炎，抗神經等等。B:反向找靶。A:那就復雜咯，想簡單點，然后去做細胞實驗驗證。想著是不是可以通過計算機來預測哈子。C:反向對接。D:直接做激酶譜不就行了。E:多糖類藥物可以做這個激酶譜嗎?F:激酶譜 一
蛋白質序列分析和結構預測實驗
實驗步驟1. ?人脂聯素蛋白質序列的檢索（1）調用Internet瀏覽器并在其地址欄輸入Entrez網址（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Entrez）；（2）在Search后的選擇欄中選擇protein；（3）在輸入欄輸入homo sapiens adiponectin；（
關于蛋白質結構的結構預測介紹
測定蛋白質序列比測定蛋白質結構容易得多，而蛋白質結構可以給出比序列多得多的關于其功能機制的信息。因此，許多方法被用于從序列預測結構。 一、二級結構預測 二、三級結構預測 同源建模：需要有同源的蛋白三級結構為基礎進行預測。 Threading法。“從頭開始”（Ab initio）：只需要蛋
蛋白質序列分析和結構預測實驗
蛋白質序列分析和結構預測實驗 ? ? ? ? ? ? 實驗步驟 1. ?人脂聯素蛋白質序列的檢索（1）調用Internet瀏覽器并在其
蛋白質序列分析和結構預測實驗
實驗步驟 1. ?人脂聯素蛋白質序列的檢索（1）調用Internet瀏覽器并在其地址欄輸入Entrez網址（http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Entrez）；（2）在Search后的選擇欄中選擇protein；（3）在輸入欄輸入homo sapiens adiponectin；
國際原子能機構預測核能利用仍將“保持增長”
國際原子能機構總干事天野之彌9月12日在維也納說，雖然經歷日本福島嚴重核事故，但全球對核能的開發和利用在未來20年內仍將“保持增長”。 天野之彌在當天開幕的國際原子能機構理事會會議上說，日本福島核事故發生后，國際原子能機構重新評估了全球核能利用的前景——到2030年，全球新增核電站數量將在
市場研究機構預測：明年全球光伏裝機樂觀
12月13日，國內光伏市場研究機構Solarzoom首席分析師Jason TASI在上海表示，盡管光伏企業日子難過，但2013年全球光伏市場裝機量仍然延續增長態勢，預計總體裝機量在今年30GW基礎上增長幅度在26%-41%之間。 Solarzoom對于
Meta公司AI預測6億蛋白質結構
ESM宏基因組圖譜數據庫包含6.17億個蛋白質的結構預測。圖片來源：ESM宏基因組圖譜 谷歌旗下人工智能（AI）公司Deep Mind今年公布了2.2億個蛋白質的預測結構，幾乎涵蓋了DNA數據庫中已知生物的所有蛋白質。現在，另一個科技巨頭正在填補蛋白質宇宙中的暗物質。 Meta公司（前
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。CARBonAra是在一個包含約370000個
蛋白質結構預測和分子動力學
作為結構基因組研究的互補，蛋白質結構預測的目標是發展出有效的能夠提供未知結構（未通過實驗方法得到）蛋白質的可信的結構模型。目前最為成功的結構預測方法是同源建模；這一方法是利用序列相似的蛋白質（已知結構）的結構作為“模板”。而結構基因組的目標正是通過解析大量蛋白質的結構來為同源建模提供足夠的模板
預測蛋白質序列的新AI模型問世
瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內的多個領域帶來重大進展。這一成果發表在最新一期《自然·通訊》雜志上。使用CARBonAra進行序列預測（示意圖
預測蛋白質序列的新AI模型問世
使用CARBonAra進行序列預測（示意圖）。圖片來源：瑞士洛桑聯邦理工學院科技日報北京8月8日電 （記者張佳欣）瑞士洛桑聯邦理工學院開發了一種名為CARBonAra的新型人工智能（AI）驅動模型。該模型可以根據不同分子環境所施加限制的主鏈支架預測蛋白質序列，有望在蛋白質工程及包括醫學和生物技術在內
中科院預測中心預測今年GDP增速7.2％
1月23日，中科院預測科學研究中心（以下簡稱預測中心）在京舉行“2015中國經濟預測發布與經濟形勢高端論壇”，對2015年中國經濟增長、物價、投資、消費、進出口、農業、工業、房地產、物流業、大宗商品、行業用水等作出預測。 根據預測，2015年我國經濟平穩增長，預計全年國民生產總值（GDP）增速
預測材料結構與特性可以預測，AI幫大忙
美國加州大學圣地亞哥分校工程學院的納米工程師開發了一種人工智能（AI）算法，可幾乎即時地預測任何材料（無論是現有材料還是新材料）的結構和動態特性。此項研究成果28日發表在《自然·計算科學》雜志上。 該算法被稱為M3GNet，用于開發Matterverse.ai數據庫，該數據庫包含超過3100萬種
基于蛋白質物理性質的蛋白質預測軟件
ExPASy工具包包涵的程序ComputepI/MW：是ExPASy工具包中的程序，計算輸入序列等電點和分子量的工具。對pI的確定基于早期研究中將蛋白質從由中性到酸性變性條件下遷移過程中所獲得的pK值（Bjellqvist等，1993）。分子量的計算是把序列中每個氨基酸的同位素平均分子量加在一起，再
發改委確定11日下調油價－機構預測降幅小于上次
就在此前多家機構預測7月11日國內成品油價格將下調時，發改委首度確認了這一消息。發改委價格司副司長周望軍昨日首度明確表示，按照目前監測情況，國際油價三地變化率下降已經超過4%，按照現行的成品油定價機制，7月11日是新一輪調價時點，發改委將按機制下調國內成品油價格。這將是近年來國內油價首度