[生物学]PIR蛋白质序列数据库

蛋白质序列数据库蛋白质序列数据库

蛋白质数据库及蛋白质序列分析

利用蛋白质序列结构特征预测蛋白质结构类别的新策略

matlab开发-从一个蛋白质序列到蛋白质序列的查找。这个程序是从一组蛋白质序列中找出一个特定宽度的无网格图案窗口。

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

用于蛋白质序列分析

使用Amazon SageMaker微调和部署ProtBert模型进行蛋白质分类 内容 动机 蛋白质是控制生物体的关键基本大分子。 蛋白质定位的研究对于理解蛋白质的功能很重要，对药物设计和其他应用具有重要意义。 它在表征假设的和新发现的蛋白质的细胞功能中也起着重要的作用[1]。 有几项研究工作旨在通过使用高通量方法来定位整个蛋白质组[2-4]。 这些大型数据集提供了有关蛋白质功能以及更普遍的全球细胞过程的重要信息。 但是，它们目前不能达到100％的蛋白质组覆盖率，并且在某些情况下使用的方法可能导致蛋白质子集的错误定位[5,6]。 因此，必须有补充方法来解决这些问题。 在本笔记本中，我们将利用自然语言处理（NLP）技术进行蛋白质序列分类。 想法是将蛋白质序列解释为句子，并将其组成部分-氨基酸-解释为单个单词[7]。 更具体地说，我们将从Hugging Face库中微调Pytorch Pro

PROVEAN（蛋白质变异效应分析仪）是一种软件工具，可预测氨基酸取代或插入缺失对蛋白质的生物学功能是否有影响。 该预测基于查询序列与通过BLAST收集的紧密相关序列的相似性的变化所引起的变化。

该Perl程序使用六框翻译法，将DNA序列转化为为蛋白质序列，详细使用方法见程序前几行