与经验性方法相似的另一种办法是结构规律提取方法，这是更一般的方法。该方法从蛋白质结构数据库中提取关于蛋白质结构形成的一般性规则，指导建立未知结构的蛋白质的模型。有许多提取结构规律的方法，如通过视觉观察的方法，基于统计分析和序列多重比对的方法，利用人工神经网络提取规律的方法。同源模型化方法通过同源序列分析或者模式匹配预测蛋白质的空间结构或者结构单元(如锌指结构、螺旋-转角-螺旋结构、DNA结合区域等
转载
2024-02-04 09:16:06
116阅读
蛋白质是生命的基石，由氨基酸链组成，并折叠成复杂的形状。由于蛋白质的形状与其功能密切相关，因此，了解蛋白质的结构可以更好地了解其作用和工作原理，这也是解决许多生命科学问题的关键，例如为疾病设计新的疗法或疫苗，或解决粮食安全问题和环境污染问题等。DeepMind公司与欧洲生物信息研究所的合作团队公布了生物学领域的一项重大飞跃。他们利用人工智能（AI）系统AlphaFold预测出超过100
# Python在蛋白质结构预测中的应用
蛋白质是生命的基本组成部分，其功能和结构密切相关。理解蛋白质的三维结构对于生物学研究和药物开发至关重要。随着计算生物学的发展，计算方法在蛋白质结构预测中的应用变得越来越重要，Python因此成为了研究人员的热门选择。
## 蛋白质结构预测的基本原理
蛋白质的三维结构是由其氨基酸序列决定的。预测过程通常包括几个步骤：
1. **序列比对**：寻找已知
# Python在蛋白质结构预测中的应用
蛋白质是生命体中最基础的物质之一，它的结构和功能密不可分。蛋白质结构预测是现代生物信息学的一个重要研究方向，特别是在药物开发和疾病诊断等领域具有广泛的应用前景。随着计算技术的不断进步，Python成为了蛋白质结构预测中一种流行的编程语言。
## 蛋白质的基本概念
在了解蛋白质结构预测之前，我们需要先认识蛋白质的基本概念。蛋白质是由氨基酸通过肽键连接而
蛋白质结构预测是生物信息学中非常重要的任务之一，AlphaFold 是目前最先进的蛋白质结构预测方法之一。AlphaFold 使用深度学习来预测蛋白质的三维结构，从而为生物学研究提供了强大的支持。开发一个简化版的蛋白质结构预测工具，基于 AlphaFold 的原理，并结合 Biopython 和 PyTorch，能够帮助我们实现基本的蛋白质结构预测任务。虽然完整的 AlphaFold 模型非常复杂
一、蛋白质的批量下载步骤1：进入PDB蛋白质结构数据库官网，点击PDB蛋白质结构数据库官网
图例：步骤2：点击左侧Download选项，进入下载页面，或直接点击下载页面
图例：步骤3：批量下载pdb文件批量下载文件需按照指定格式在下载页面的输入框输入PDB的ID.例如：4hhb,108d
注意：ID之间以英文逗号隔开
小技巧：在进行批量文件下载时，拿到的PDB文件ID可能并不是需要的以英文逗号隔开
转载
2024-01-18 21:19:42
1447阅读
本文通过对Xponge+VMD的工具对蛋白质进行建模，然后总结了20种氨基酸的具体信息，也就是蛋白质的基本组成单元。通过对这些氨基酸的组合
原创
2022-05-14 19:32:32
1597阅读
点赞
Chou和Fasman提出了二级结构的经验规则，其基本思想是在序列中寻找规则二级结构的成核位点和终止位点。在具体预测二级结构的过程中，首先扫描待预测的氨基酸序列，利用一组规则发现可能成为特定二级结构成核区域的短序列片段，然后对于成核区域进行扩展，不断扩大成核区域，直到二级结构类型可能发生变化为止，最
关键词 blastp，Hmmer，hmmsearch，hmmscan，Pfam，NCBI CDD本文对 4 种兰花（Apostasia shenzhenica、Phalaenopsis equestris、Dendrobium catenatum、Gastrodia elata）的基因组使用 Blastp 和 Hmmer 两个基于不同算法的软件，筛选出包含 NB-ARC 结构域的蛋白。简要步骤Ap
在近年来，随着深度学习和数据挖掘技术的迅速发展，机器学习在各个领域的应用需求日益增长。尤其是在生物信息学领域，利用机器学习模型来预测和分析蛋白质结构，已经成为了一项热门的研究方向。近年来，出现了许多相关的研究论文，探讨如何通过机器学习技术来改善蛋白质结构的预测精度。以下，我将详细记录解决“机器学习 蛋白质结构 论文”问题的过程。
```mermaid
timeline
title 机器学
---恢复内容开始---最近东大那边发布了研究生入学的通知，所以赶紧肝一版研究计划书出来发过去让教授帮我审一下（刚好最近加班多，肝衰竭。。。）啊啊啊啊啊啊，为什么实习事情能这么多，早知道呆在学校不出来了呜呜呜，同学已经回学校开始发一块出去玩的照片了，我好羡慕啊，我一个人在这边孤苦伶仃?? 做一个生物信息的笔记吧。蛋白质的生物功能的预测已经成为了蛋白质组学中的一个最终目的。蛋白质的空间结构
转载
2024-01-23 09:02:26
0阅读
# Python计算蛋白大小的科普文章
蛋白质是生命的基本构件之一，它们在生物体中发挥着重要的作用。蛋白质的大小和结构直接影响其功能。今天，我们将探讨如何使用Python编程语言来计算蛋白质的大小（分子量）以及其他相关知识。
## 1. 蛋白质的基本知识
蛋白质由氨基酸通过肽键连接而成。在人体内，常见的氨基酸大约有20种。每种氨基酸都有不同的分子量，通常用道尔顿（Da）或千道尔顿（kDa）来
一、功能分类： 多序列比对二、软件官网：http://www.drive5.com/muscle/三、软件介绍： MUSCLE(Multiple Protein Sequence Alignment)。它是一款非常简单好用的软件，muscle也是肌肉的意思，也寓意此款软件功能强劲有力。 muscle是在2004年公布的一款蛋白质水平多序列比对的开源软件，在速度和精度上都优于Clustal
原核蛋白表达是指利用原核生物（主要是大肠杆菌 （Escherichia coli），也包括枯草芽孢杆菌等）作为宿主，将外源目标基因导入并在其细胞内进行转录和翻译，从而合成重组蛋白的过程。该系统因培养快速、成本低廉、表达量高而广泛应用于科研与工业，但其缺乏真核生物的复杂后翻译修饰，且部分蛋白易形成包涵体，需要通过优化表达条件和纯化策略来获得功能性蛋白。原核蛋白表达宿主菌株与表达载体的选择1. 宿主菌
# Python 蛋白质处理入门指南
在生物信息学领域，蛋白质序列的处理是一个重要而复杂的任务。对于刚入门的开发者而言，下面的步骤可以帮助你理解并实现简单的蛋白质处理流程。本文将以表格的形式展示处理的步骤，并详细介绍每一步的代码实现。
## 蛋白质处理流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------
本文是看中国慕课山东大学生物信息学课程总结出来的 分子进化的研究对象是核酸和蛋白质序列。研究某个基因的进化，是用它的DNA序列，还是翻译后的蛋白质序列呢？序列的选取要遵循以下原则：1）如果DNA序列的两两间的一致度≥70%，选用DNA序列。因为，如果DNA序列都如此相似，它的蛋白质会相似到看不出区别，这对构建系统发生树是不利的。所以这种情况下应该选用DNA序列，而不选蛋白质序列。2）如果DNA序列
NCBI的NT库比对——blastnNCBI的NT库比对——blastn步骤一：NT库下载步骤二：随机提取10000条或5000条序列情况1：二代数据，取双端不配对数据。各自取5000条序列情况2：二代数据，取双端配对数据。取5000条序列步骤三：对提取10000条序列进行全NT库blastn比对补充：staxid的scinames的关系信息步骤四：对blastn结果进行统计总结 NCBI的NT
反相蛋白阵列（RPPA） 文章目录反相蛋白阵列（RPPA）RPPARPPA数据的形式level 1level 2level 3（较常用到）level 4数据下载TCGA蛋白质数据可视化网站TCPARPPA数据分析示例（以GBM癌型为例） RPPA基本原理：通过特异性抗体对凝胶电泳处理过的细胞或者生物组织样品进行着色。通过分析着色的位置和着色深度获得特定蛋白质在所分析的细胞或组织中表达情况的信息。基
转载
2024-10-28 12:22:19
92阅读
基于深度学习的蛋白质结构预测是利用深度学习模型来预测蛋白质的三维结构，这在生物学和药物研发领域具有重要意义。蛋白质的功能在很大程度上取决于其三维结构，准确预测蛋白质结构可以帮助科学家理解蛋白质的功能和相互作用，并加速药物发现的进程。
1. 蛋白质结构预测的挑战
结构的复杂性：蛋白质由20种不同的氨基酸按特定顺序连接而成，形成复杂的三维结构。结构的多样性和复杂性增加了预测的难度。
数据稀缺性：虽然有
第一时间掌握新鲜的 AI for Science 资讯编辑 | ScienceAI蛋白质结构相比于序列往往被认为更加具有信息量，因为其直接决定了蛋白质的功能。而随着AlphaFold2带来的巨大突破，大量的预测结构被发布出来供人研究使用。如何利用这些蛋白质结构来训练强大且通用的表征模型是一个值得研究的方向。西湖大学的研究人员利用Foldseek来处理蛋白质结构，将其编码成一维的离散tok
转载
2024-05-09 14:57:56
39阅读
