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。

在这项研究中，从日本的天然水生环境中分离并鉴定了具有广泛pH耐受性的酵母。 尽管工业需求尚未得到满足，但仅报道了一些耐碱酵母的基础和应用研究。 首先，我们调查了pH 7.6-9.4的天然水生环境中的耐碱酵母。 我们从7个属和9个物种中分离了35个在pH 9.0培养基中生长的酵母菌株：25个菌株（N1，N2，通过N6，N9，K1，K3到K19）是Rhodotorula mucilaginosa； 一株（N7）为河豚假单胞菌； 其中一株（N8）是斯氏杆菌。 其中两个（N10和N13）是异常Wicherhamonyces。 其中一个（N11）是Saberus； 一个（S1）是Candida sp .； 两个（S2和S4）是中间念珠菌； 一个（S3）是假丝酵母。 一个（K2）是隐球菌液化。 我们检查了pH对代表性酵母菌株生长的影响。 菌株K12和S4在pH 3-10下显示高生长。菌株N7，N8，N10，N11和S3在pH 3-9下显示高生长。菌株K2和S1在pH 4-8下显示高生长。该菌株具有从pH 3-5的酸性介质到pH 6-8的中和活性。我们先前从极端酸化的环境中分离了耐酸酵母（隐球菌T1

FRETSCAL 筛选含有 CFP 和 YFP 标记蛋白的细胞图像，以确定两种荧光团之间的能量转移 (FRET) 程度。 FRETSCAL 的图形用户界面 (GUI) 允许用户指定用于识别图像中感兴趣区域 (AOI) 的标准。 标准包括信号背景比、信号强度与高斯分布的拟合、AOI 之间的最小距离、AOI 的大小、强度限制和周围背景区域的位置。 FRETSCAL 生成 AOI 的裁剪 TIFS，包括用户指定的围绕 AOI 的区域作为上下文。 用户可以筛选 AOI，根据目视检查和图像统计选择保留或丢弃 AOI。 最终输出是一个文本文件，其中包括强度数据和 FRET 指数 FretR 的计算。 FretR 可用作标记蛋白质之间距离的估计值。 FRETSCAL 附带用户手册和示例图像集。

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