干物质（DM）是一种粉状物质，由微滴和周围的疏水性二氧化硅纳米粒子组成。 由于DM的表面积比相应的散装液体大得多，因此含有氨基官能化离子液体（IL）的DM是一种具有快速吸收速度的有希望的CO2吸收材料。 在本研究中，我们成功地利用了基于氨基酸的IL（四乙铵甘氨酸[N2222] [Gly]和四乙丙氨酸丙氨酸[N2222] [Ala]）的水溶液成功制备了粉末状DM。 尽管还制备了具有基于赖氨酸的IL（N2222）[Lys]）的DM，但仅获得了类似于糖粉的材料。 我们测量了DM的CO2吸收性能，发现[N2222] [Lys]的质量基准吸收能力（质量基准AA）（CO2 mol / DM kg）和摩尔基准一（CO2 mol / IL mol）。约。 是[N2222] [Gly]和[N2222] [Ala]的两倍，而前者的吸收速度却比后两者低，即约90％的吸收时间约为15分钟和5分钟。 为了提高[N2222] [Gly]的质量基准AA，我们使用10％的聚（烯丙胺）（PAlAm）水溶液代替水。 事实证明，所得的基于质量的AA显着大于（1.9），比相应的单组分系统中的任一个都大（分别为大分子IL和PA
2021-12-07 12:32:55
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蛋白质终身计划
该python脚本允许用户遵循N端规则获得细胞中蛋白质的寿命，通过该规则，蛋白质半衰期是由蛋白质序列中的最后一个氨基酸计算出来的。
背景
90年代，亚历山大·瓦尔沙夫斯基（Alexander Varshavsky）和他的团队首先描述了N端规则。 它将蛋白质的体内半衰期与其N末端残基的身份联系起来。 他得出的结论是，N-末端规则的相似但截然不同的版本适用于所有生物，从哺乳动物到真菌再到细菌。 因此，据此，应该有可能从蛋白质序列计算蛋白质的半衰期，并使用生物信息学方法估算蛋白质在细胞中的寿命。
代码
该代码是使用Spyder版本4.2.3（是Python开发环境）使用Python3版本3.8开发的。 可以使用跨平台的Anaconda发行版下载Spyder。
Python模块
在使用此脚本之前，建议使用Anaconda Prompt安装以下Python模块：
PySimpleG
2021-11-12 17:21:40
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采用支持向量回归方法用3个数据集来评价z-scales、c-scales、ISA-ECI、MS-WHIM、PRIN等5个氨基酸描述符在肽QSAR支持向量回归模型构建中的性能并对核函数进行选择，采用留一法交叉检验的结果显示径向基核函数要好于多项式核函数和线性核函数；在以径向基核函数的支持向量回归模型中表明z-scales的预测准确度要略优于其它描述符，且在同一描述符的情况下SVR的预测效果要好于其它线性方法，说明SVR在肽QSAR模型构建中是一个可行的方法。
2021-10-15 10:51:43
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ApE，一个小软件。可以编辑核酸，蛋白质氨基酸序列的软件，还具有序列翻译，翻转，创建质粒文件等等功能。
2021-10-08 14:32:20
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贸易总协定
一个Python程序，用于分析多个序列比对并比较两组物种之间的氨基酸特性
2021-09-14 09:32:12
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行业分类-外包设计-一种新的包装中长链脂肪乳、氨基酸和葡萄糖注射液的三室输液袋.zip
2021-08-30 14:06:36
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