蛋白質結構預測(proteinstructureprediction)
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學研究是非常重要的。目前，蛋白質序列數據庫的數據積累的速度非常快，但是，已知結構的蛋白質相對比較少。盡管蛋白質結構測定技術有了較為顯著的進展，但是，通過實驗方法確定蛋白質結構的過程仍然非常復雜，代價較高。因此，實驗測定的蛋白質結構比已知的蛋白質序列要少得多。另一方面，隨著DNA測序技術的發展，人類基因組及更多的模式生物基因組已經或將要被完全測序，DNA序列數量將會急增，而由于DNA序列分析技術和基因識別方法的進步，我們可以從DNA推導出大量的蛋白質序列。這意味著已知序列的蛋白質數量和已測定結構的蛋白質數量（如蛋白質結構數據庫PDB中的......閱讀全文
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(protein－secondary－structure－prediction)
蛋白質二級結構的預測開始于20世紀60年代中期。二級結構預測的方法大體分為三代，第一代是基于單個氨基酸殘基統計分析，從有限的數據集中提取各種殘基形成特定二級結構的傾向，以此作為二級結構預測的依據。第二代預測方法是基于氨基酸片段的統計分析，使用大量的數據作為統計基礎，統計的對象不再是單個氨基酸殘基，而
蛋白質二級結構(protein－secondary－structure)預測軟件
蛋白質二級結構的預測通常被認為是蛋白結構預測的第一步，二級結構是指α螺旋和β折疊等規則的蛋白質局部結構元件。不同的氨基酸殘基對于形成不同的二級結構元件具有不同的傾向性。按蛋白質中二級結構的成分可以把球形蛋白分為全α蛋白、全β蛋白、α＋β蛋白和α/β蛋白等四個折疊類型。預測蛋白質二級結構的算法大多以已
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
Nature、Science齊發：兩款新型AI精準預測蛋白結構
去年，DeepMind公司開發的AlphaFold2人工智能系統，基于氨基酸序列，精確預測了蛋白質的3D結構。它的準確性與使用冷凍電子顯微鏡（CryoEM）、核磁共振或 X 射線晶體學等實驗技術解析的3D結構相媲美。這一突破被譽為“變革生命科學和生物醫學”的突破。 今日，DeepMind公司在
抗體結構（antibody－structure）
抗體（antibody，Ab）是機體免疫細胞被抗原激活后，由分化成熟的終末B細胞--漿細胞合成、分泌的一類能與相應抗原特異性結合的具有免疫功能的球蛋白。?抗體是具有4條多肽鏈的對稱結構，其中2條較長、相對分子量較大的相同的重鏈（H鏈），含450?550個氨基酸殘基，相對分子質量在 55000?7
二級結構預測的
中文名稱二級結構預測英文名稱secondary structure prediction定 義預測大分子(核酸、蛋白質)可能具有的二級結構。現在已有多種計算機軟件可以進行這類預測，如nnPREDICT、ZPRED Server等。應用學科生物化學與分子生物學（一級學科），方法與技術（二級學科）
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（protein）概述
蛋白質是一種復雜的有機化合物，舊稱“朊”。蛋白質這一概念最早是由瑞典化學家永斯·貝采利烏斯于1838年提出，但當時人們對于蛋白質在機體中的核心作用并不了解。1926年，詹姆斯·B·薩姆納揭示尿素酶是蛋白質，首次證明了酶是蛋白質。第一個被測序的抗原肽蛋白質是胰島素，由弗雷德里克·桑格完成，他也因此獲得
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
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；（
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；
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
蛋白質抽取(protein－extraction)
蛋白質在細菌中表現后，以反復的冷凍-解凍方法打破細胞，再用硫酸銨把蛋白質沉淀下來，此步驟可以去除大部份核酸、多醣、脂質等雜物。儀器用具：恒溫震蕩培養箱37℃；高速冷凍離心機及離心管 （使用20,000 rpm離心陀）使用高速離心機要注意： 離心機及離心陀的溫度要預冷完全，相對位置的兩只離心管要平衡好
Peptide－map－prediction
Peptide map prediction In identifying peptides from proteins with a known sequence, it is often useful to be able to predict how a peptide will migr
Peptide－map－prediction
In identifying peptides from proteins with a known sequence, it is often useful to be able to predict how a peptide will migrate during electrophoresi
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
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
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
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
Structure－of－Mitochondria
The cytoplasm of nearly all eukaryotic cells contain mitochondria, although there is at least one exception, the protist?Chaos (Pelomyxa) carolinensis
谷歌DeepMind:已發現科學界幾乎所有已知的蛋白質結構
“從今天起，預測幾乎所有已知蛋白質的結構，都如同使用搜索引擎一樣簡單。”7月28日，DeepMind公司與歐洲生物信息研究所（EMBL-EBI）的合作團隊公布了生物學領域的一項重大飛躍。他們利用人工智能（AI）系統AlphaFold預測出超過100萬個物種的2.14億個蛋白質結構，幾乎涵蓋了地球上所
PAM:－Prediction－Analysis－for－Microarrays
PAM: Prediction Analysis for MicroarraysClass Prediction and Survival Analysis for Genomic Expression Data Mining?Features:Performs sample classificat
JCIM：計算提升蛋白質蛋白質相互作用的預測精度
蛋白質-蛋白質相互作用和識別在生物學過程中有著非常重要的作用。盡管結構生物學已經取得了較大的進展，但直接采用實驗方法確定蛋白質-蛋白質復合物結構仍然非常困難。分子對接技術是預測蛋白質-蛋白質復合物結構的有效方法。蛋白質-小分子之間的相互作用一般蛋白質受體有結合口袋，相互作用區域比較明確，而蛋白質
生物物理所專家第九屆全球蛋白質結構預測比賽中獲佳績
12月8日，2010年第九屆全球蛋白結構預測比賽結果揭曉，中國科學院生物物理研究所蔣太交研究組發展的Jiang_Assembly蛋白質結構預測服務器進入了前二十名。這標志著我國在蛋白質三維結構預測領域中進入了世界上游水平。 眾所周知，蛋白質三維結構預測是計算生物學領域中最
從預測進化－AI能“構想”新蛋白質結構
半個世紀以來，科學家一直在尋找解決“蛋白質折疊問題”的方法。這是生物學領域的一項重大挑戰，難倒了幾代科學家。但現在，人工智能（AI）解決了這一問題。據《自然》雜志1日發表的論文，包括美國華盛頓大學、倫斯勒理工學院和哈佛大學的研究人員在內的研究小組描述了一種升級的阿爾法折疊系統，該系統由深度思維（
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
張強峰博士Nature解析全基因組蛋白互作
來自美國哥倫比亞大學，同濟大學等處的研究人員發表了題為“Structure-based prediction of proteinCprotein interactions on a genome-wide scale”的文章，提出了一種基于三維結構信息的全基因組蛋白質相互作用計算預測方