蛋白质测序中常用的蛋白酶
1、切割位点胃蛋白酶在酸性条件下活性较高,优先切割疏水性和芳香族氨基酸(如F、L、W和Y)的氨基端。2、特点在低pH条件下(pH1.5-2.5)活性最高,适用于处理在其他酶条件下不稳定的蛋白质。3、应用常用于特定结构域或二级结构解析。四、端肽酶Glu-C(V8蛋白酶)1、切割位点Glu-C专一性地切割谷氨...
预测蛋白质-DNA结合特异性,南加州大学开发几何深度学习新方法
蛋白质结构预测方法(包括AlphaFold、OpenFold和RoseTTAFold)以及蛋白质-DNA复合物建模器(例如RoseTTAFoldNA(RFNA)、RoseTTAFoldAll-Atom、MELD-DNA和AlphaFold3)的快速发展,导致可供分析的结构数据数量呈指数级增长。这一场景凸显了对用于分析蛋白质-DNA结构的通用计算模型的需求日益增长。研究人员展示了De...
揭秘蛋白质一级结构测定:从序列到结构的基本程序
1.基因测序:通过DNA测序技术,确定编码蛋白质的基因序列。2.转录与翻译:将基因转录成mRNA,然后通过翻译作用,将mRNA转化为蛋白质的氨基酸序列。二、蛋白质序列数据库的查询1.公共数据库:如UniProt、NCBI等,其中包含了大量已知的蛋白质序列。2.比对算法:使用比对算法将待测定蛋白质序列与数据库中的已知序列...
深圳湾实验室周耀旗:填补AlphaFold 2缺口,开启所有蛋白质结构的高...
??对于实验的5个蛋白质中的4个,只进行了一轮深度突变序列的筛选,就足以使预测结构的准确度达到小于2??RMSD。其中3个蛋白质的表现甚至优于使用天然同源序列的AlphaFold2。??唯一一个预测结构RMSD大于2??(2.92??)的蛋白质,有一个完全暴露在表面上的β发夹,在非结晶条件下可能是可以灵活变动的构象。值得...
Nature: 一种基于宏基因组序列空间生成无参考的蛋白质家族的计算...
总之,这些结果表明,尽管整个测序和大规模MAG重建工作有所改进,但很大一部分功能多样性在分类学上仍然是孤立的。图3:细菌和古菌MAG中NMPFs的分类组成和出现情况。a,UpSet图显示了新蛋白质簇的领域级分类分布。每个分类类别的总规模通过左侧的水平条形图表示。b,c,我们确定是否在Genomesfrom...
对话复旦复杂体系多尺度研究院院长:蛋白质结构预测为何突破
“蛋白质结构预测不是一个新的领域,学术界已经做了50多年了,一直没有突破性成果,为什么谷歌旗下的DeepMind公司做到了?”10月31日,在世界顶尖科学家生命科学3.0与交叉研究论坛期间,复旦大学复杂体系多尺度研究院院长在接受澎湃新闻(thepaper)记者采访时表示,对这一问题的思考对我们非常有启发意义(www.e993.com)2024年9月19日。
整合生命组学数据,揭示生命复杂系统构成原理
1.差异表达分析(DifferentialExpressionAnalysis):通过统计方法识别在不同条件下显著差异表达的基因。2.蛋白-蛋白互作网络分析(Protein-ProteinInteractionNetworkAnalysis):使用STRING,Cytoscape等工具构建蛋白-蛋白互作网络,识别关键节点和模块。例如:用DNAJC5查询STRING蛋白-蛋白相互作用网络。蛋白质之间的彩色线...
专访腾讯AI Lab姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组...
众所周知,生物体内的核心法则是中心法则,即DNA、RNA和蛋白质之间的关系。DNA携带遗传信息,通过转录成为RNA,形成转录组。而RNA进一步翻译成蛋白质,即蛋白质组。我们的研究工作正是基于这一原理。基因测序技术的发展历程显示,DNA测序是相对容易的部分,而RNA和蛋白质的测序难度逐渐增加,因为它们需要更...
专访姚建华、杨帆:腾讯 AI Lab 为何瞄准单细胞蛋白质组学
而RNA进一步翻译成蛋白质,即蛋白质组。我们的研究工作正是基于这一原理。基因测序技术的发展历程显示,DNA测序是相对容易的部分,而RNA和蛋白质的测序难度逐渐增加,因为它们需要更复杂的扩增和测量技术。从上个世纪70年代开始,人类基因组测序技术已经经历了几代的发展。
研究揭示:基因组中复杂结构变异对藏绵羊适应高原有重要贡献
通过血液血红蛋白携氧试验,研究团队发现藏绵羊比低海拔地区绵羊具有更强的血液固有氧亲和力,表明其血液输送氧气的能力更胜一筹。“借助长读长测序技术,我们加深了对Illumina测序难以识别的基因组上较为复杂的结构变异类型的认识。这一发现揭示了已知功能位点的新型变异在绵羊极端适应环境中的重要作用。”王小龙教授表示。