CellBender CellBender是一个软件包，用于消除高通量单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据中的技术伪像。 当前版本包含以下模块。 将来将添加更多模块： remove-background ： 此模块从（原始）基于UMI的scRNA-seq计数矩阵中删除由于周围RNA分子和随机条形码交换引起的计数。 目前，仅支持由CellRanger count管道生成的计数矩阵。 将来会增加对其他工具和协议的支持。 在可以找到快速入门教程。 请参阅以获取有关使用CellBender的快速入门教程。 安装及使用 手动安装 推荐的安装方法如下。 创建一个conda环境并激活它： $ conda create -n cellbender python=3.7 $ source activate cellbender 安装模块： (cellbender) $ conda in

用蛋白质提取液提取膜结合Gq蛋白α亚基并SDS-PAGE电泳,利用TanonGIS凝胶图像处理系统分析其含量。光暗条件下,在3种溶液孵育后的感光细胞中都提取到了42kDa的膜结合Gq蛋白α亚基。高钙溶液、生理溶液、低钙溶液孵育后的感光细胞中膜结合Gq蛋白α亚基的含量,光适应组分别是4.58%、4.63%、5.05%;暗适应组分别是4.56%、4.94%、5.13%。

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给定了肽（T细胞表位）后，PolyCTLDesigner选择了侧翼序列以优化TAP结合，并通过蛋白酶体和/或免疫蛋白酶体加工方法有效释放潜在的表位，并使连接表位的数量最小化，从而将所得的寡肽连接到多肽表位中。 为了构建多表位，PolyCTLDesigner利用蛋白酶体切割和TAP结合特异性的已知氨基酸模式。 PolyCTLDesigner还能够选择具有所需冗余率的涵盖所选HLA库的抗原性肽。 给定抗原序列，PolyCTLDesigner也能够选择T辅助表位。 为了预测T细胞表位，它使用TEpredict。