MaxQuant是一款广泛应用于蛋白质组学研究的开源软件，版本为1.6.2。它专为质谱数据处理和分析而设计，旨在帮助科学家从原始的RAW格式数据中提取、鉴定和定量蛋白质及其修饰。软件的功能强大且全面，涵盖了数据分析的多个关键步骤，包括质谱数据预处理、肽段鉴定、蛋白质识别、定量分析以及后续的生物信息学分析。 MaxQuant的核心功能是处理原始质谱数据。RAW文件是由质谱仪生成的未经处理的数据，包含了大量的信号强度信息。MaxQuant能够解析这些数据，提取出肽段离子的碎片信息，这是蛋白质鉴定的基础。这一过程通常涉及到峰检测、基线扣除、保留时间校正等步骤。 接下来，MaxQuant采用基于概率的模型进行肽段鉴定。它利用了Comet搜索引擎，对预先建立的蛋白质数据库进行搜索，比对碎片离子谱，以确定最可能的肽段序列。同时，MaxQuant还考虑了错配、氧化、乙酰化等常见的蛋白质修饰，进一步提高了鉴定的准确性。 在肽段鉴定的基础上，MaxQuant通过匹配同位素分布来实现蛋白质定量。这种方法称为“Isobaric Tags for Relative and Absolute Quantitation”（iTRAQ）或“Label-free quantitation”（LFQ）。前者依赖于不同同位素标记的肽段，后者则通过比较不同样本中相同肽段的强度来进行定量。 MaxQuant还允许用户自定义设置参数，以适应不同的实验条件和研究需求。例如，全局参数可以设定蛋白质和肽段的最低可信度阈值，以控制假阳性率；组特定参数则可以调整针对特定实验的特殊设定，如特定的修饰类型、酶切割规则等。此外，软件提供了丰富的性能和可视化配置，使用户能方便地监控分析进度，以及以图表形式展示结果，便于理解和解释数据。 MaxQuant 1.6.2是一个功能强大的蛋白质组分析工具，能够有效地处理复杂的质谱数据，进行精确的蛋白质鉴定和定量，为生物学研究提供重要的信息。其易用性、灵活性和准确性使其在蛋白质组学领域得到了广泛应用。无论是初学者还是经验丰富的研究人员，都能通过MaxQuant获得深入的蛋白质组学见解。

首先基于特征融合思想，采用氨基酸组成、熵密度和自相关系数结合的方式构建 190 维特征向量进行特.征表达，与仅考虑氨基酸组成信息的传统方法相比，能更好地表达蛋白质结构信息。然后利用 LDA（Linear .Discriminant Analysis）方法进行降维，降低计算复杂性，加强同类样本间的相关性。接下来选用支持向量机作为.分类器进行定位预测，最后采用留一法在 Gram-negative 和 Gram-positive 数据集上进行交叉检验。实验结果表明，.多特征结合的方法优于传统的氨基酸组成方法和简单的自相关系数方法，证明了新方法的有效性。

荧光差异二维凝胶电泳技术在植物差异蛋白质组学中的应用，吕坤，郑彩霞，蛋白质组学是后基因组时代生物学研究的主要领域之一，由于研究生物体全部蛋白质组的困难大，可行性不高，因此研究蛋白质差异表达

中等强度运动大鼠左心室肌蛋白质组的差异性表达，雷雄，史绍蓉，目的：从蛋白质组学的角度探讨在中等强度有氧运动应激条件下，左室肌蛋白质组的差异表达及其规律，为研究有氧运动对心肌蛋白质的

用于机器学习蛋白质结构的标准化数据集

基于泛素化途径的蛋白质降解策略，刘传扬，闵璐，蛋白质是生命活动的主要承担者。从基础研究的角度来看，干扰蛋白质的表达是研究蛋白质功能的有力策略之一。当前，CRISPR技术与RNAi�

当前的工作集中在使用JAVA和开源资源进行“原始序列分析”的脱机工具的软件开发中。 SEQUENCIA工具是主要序列分析的离线工具，对于全世界的研究人员来说，这是一个相当普遍的话题。 序列名称，序列长度，吸光度，净电荷，等电荷，氨基酸组成，氨基酸分类，脂肪指数，不稳定性指数，平均亲水性等是此工具存在的与主要序列分析相关的属性。 这项工作包括在一个通用平台下与一级序列分析有关的所有理化特性。 JAVA，BIOJAVA用于平台无关体系结构。 该工具包括脱机属性，可以将结果存储为文本格式，此处我们可以粘贴多个序列，还可以上载FASTA文件以计算参数。

基于amber分子动力学: 蛋白质-蛋白质亲和力计算实作范例

蛋白质定位位点的分析是生物信息学中的重要任务。在具有多个指标/特征的基于酵母蛋白质测量数据的众多研究方法中，预测酵母蛋白质定位位点是一个有前途的领域。为了反映这些特征对预测任务的不同贡献，提出了一种基于加权特征集合（WFE）的聚类算法，以基于收集的酵母蛋白质定位数据预测酵母蛋白质定位位点。 WFE过程首先为特征分配不同的权重，然后对结果进行计算和呈现以获得最佳结果。对基于WFE的算法和其他几种基于加权特征思想的聚类算法的实验结果表明，我们的新算法在准确性和稳定性方面均优于其他特征加权类型算法。

DeepAccNet.py 描述的 DeepAccNet 的 Python-PyTorch 实现 此方法将使用称为 l-DDT（局部距离差异测试）的度量来估计您的蛋白质模型的效果。 usage: DeepAccNet.py [-h] [--modelpath MODELPATH] [--pdb] [--csv] [--leaveTempFile] [--process PROCESS] [--featurize] [--reprocess] [--verbose] [--bert] [--ensemble] input ... Error predictor network positional arguments: input path to input fold