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Swiss-model也是一款预测蛋白质结构模型的工具.网页地址:https://swissmodel.expasy.org/ 首先,进行常规的注册后,点击start modelling 以搜索BRCA1蛋白质为例: 进入NCBI的protein网页:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/,输入要查询的BRCA1 点击搜索后,选择最后的氨基酸序列: 将所有的序列黏贴后回到SWISS-MODEL的网站,在下图框框里面输入氨基酸序列 这里只选了BRCA1蛋白质的前

见维基的解释: An intrinsically disordered protein (IDP) is a protein that lacks a fixed or ordered three-dimensional structure.IDPs cover a spectrum of states from fully unstructured to partially structured and include random coils, (pre-)molten globules,

I-TASSER是一款用于预测蛋白质结构和功能的工具,网站链接:https://zhanglab.ccmb.med.umich.edu/I-TASSER/ 具体描述如下: I-TASSER (Iterative Threading ASSEmbly Refinement) is a hierarchical approach to protein structure and function prediction. It first identifies structural templates

20180710完成这份工作.简单,但是完成了还是很开心.在我尝试如何使用pickle保存数据后,尝试保存PDB文件中“HEADER”中的信息.文件均保存于实验室服务器(97.73.198.168)/home/RaidDisk/BiodataTest/zyh_pdb_test/tests路径下.本文将记录流程并分享统计结果. 先插入一段代码看看 from PDBParseBase import PDBParserBase import os import json import datetime

Uniprot 数据库是收录信息最全面的蛋白质数据库,包含swissport, uniparc, TrEMBL 3个子数据库: 其中swiss-prot 是手工核对过的 ,非冗余, 有详细注释信息的蛋白数据库,也是最常用的数据库: 该数据库收录了不同物种的蛋白信息,以人类为例, 数据库中可以看到如下的信息: http://www.uniprot.org/uniprot/?query=*&fil=organism%3A%22Homo+sapiens+%28Human%29+%5B9606%5D%2

发表时间:(2019年4月) IF:3.950 单位:韦恩州立大学化学系 物种:小鼠心肌细胞 技术:谷胱甘肽修饰蛋白组学 一. 概述: 本研究采用化学选择性蛋白组学方法,鉴定出过氧化物诱导HL-1小鼠心肌细胞后的含有半胱氨酸特异位点谷胱甘肽修饰多肽1763个,经过生信分析发现125个与心肌疾病相关的谷胱甘肽修饰蛋白,这些被修饰蛋白包括肌节结构和收缩蛋白.分子伴侣.信号及调节蛋白.并进一步通过对修饰位点的结构分析,预测蛋白质谷胱甘肽修饰对功能的作用.本研究建立了一个选择性直接鉴定谷胱甘肽修饰蛋白质

大家好,本周分享的是发表在Molecular & Cellular Proteomics.上的一篇关于富马酸二甲酯在脑细胞蛋白质中新作用靶点的鉴定及功能性验证的文章,题目是Identification of Novel Protein Targets of Dimethyl Fumarate Modification in Neurons and Astrocytes Reveals Actions Independent of Nrf2 Stabilization,通讯作者是南卡罗来纳大学的N

最近用到蛋白质序列数据,但是才发现蛋白质的编号主要分为两种:一种是ENSP开头,主要是在ensembl数据库查询asia.ensembl.org/Human/Search:而另一种是uniprot.www.uniprot.org/uniparc 另外还有几个非常有用的网站提供了大量资源. string-db.org/cgi/input.pl comppi.linkgroup.hu/protein_search biogps.org

期刊名:Mol Cell Proteomics 发表时间:(2019年12月) IF:4.828 单位:德国Robert Koch 研究所 物种:多种 技术:新蛋白提取和酶解方法 一. 概述: 本文设计了一种仅需要三步——酸化,中和及酶解——就能完成蛋白提取和酶解的实验方法,命名为简单的蛋白提取和酶解法(SPEED).SPEED使用三氟乙酸(TFA)做裂解液,适用于不同类型的样本,包括难以裂解的样本类型.文章评估了SPEED方法对大肠杆菌,小鼠肝脏和金黄色葡萄球菌的效果,又将该方法与5种不同原理

目录 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 2.生物网络的模块发现方法 3.模块发现方法实现和图形展示 4.附录:igraph中常用函数 参考链接 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 我们使用与人类HIV相关的蛋白质互作数据hunam-HIV PPI.csv来构建这个蛋白质互作网络. 在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 想要读取c

生物医学大数据-蛋白质基因组学:质谱注释 蛋白质组与其他组学的关系便是互为印证:蛋白质基因组学原本用于基因组注释,后面扩展到蛋白质与转录组或可变剪接之间关系,同时,蛋白质组依赖于基因组注释作为验证.许多研究未标明蛋白质基因组学,而是归属于对应的组学. 蛋白质基因组学现存问题: 基因组注释方法:1.Denovo.2.与转录组相应证.3.与基因组数据库同源比对. 基因组注释问题: 对于特定结构: 起始位点定位信号难以确定 确定promoter调控结合位点,错误率高 终止位点不被注释 可变剪接预测和确

文献名:Proteomic and N-Terminomic TAILS Analyses of Human Alveolar Bone Proteins: Improved Protein Extraction Methodology and LysargiNase Digestion Strategies Increase Proteome Coverage and Missing Protein Identification(人类牙槽骨蛋白的蛋白质组学和n端分析:改进的蛋白质提取方法和Ly

题目:Quantitative Proteomics of Th-MYCN Transgenic Mice Reveals Aurora Kinase Inhibitor Altered Metabolic Pathways and Enhanced ACADM To Suppress Neuroblastoma Progression 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 27, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteom

题目:Associations of the Fecal Microbial Proteome Composition and Proneness to Diet-induced Obesity 期刊:Mol Cell Proteomics IF:5.236 发表日期:2019年9月 单位:乔治亚州立大学生物医学科学研究所,加州大学圣地亚哥分校等 物种:小鼠 技术:16S rRNA,TMT 10-plex宏蛋白质组 一. 研究背景 高脂肪低纤维饮食促进肥胖的发展,尽管遗传因素在决定对这种致肥胖饮

这个脚本示例读取文本格式的闪电数据,读出每条闪电记录的经纬度和强度,在地图上绘制出每个闪电的位置,并用符号和颜色区分强度正负.数据格式如下:0 2009-06-06 00:01:16.6195722 纬度=35.0297  经度=114.8923  强度=23.4   陡度=9.1    误差=71.9   定位方式:四站算法1 2009-06-06 01:34:58.5911760 纬度=34.4243  经度=115.6057  强度=-1.3   陡度=-0.4   误差=0.0    定

概念 利用蛋白质组学数据,结合基因组数据(DNA).转录组数据(RNA)来研究基因组注释问题,被称为蛋白质基因组学."蛋白质基因组学"一词由Jaffe 等于2004 年首次提出,作者采用串联质谱数据匹配DNA翻译得到氨基酸序列的方法,在仅有810 kb 大小的细菌基因组上直接鉴定开放阅读框(open reading frame,ORF),验证并补充.修订了约10%的ORF.后来这种质谱数据结合DNA 和RNA 数据的分析方法被应用到注释病毒基因组.原核生物基因组以及真核生物基因组. 本

技术背景 PDB(Protein Data Bank)是一种最常用于存储蛋白质结构的文件.而我们在研究蛋白质构象时,往往更多的是考虑其骨架,因此在很多pdb文件中直接去掉了氢原子.但是在我们构建蛋白质力场时,又需要用到这些氢原子.因此这个流程就变成了,在预测蛋白质构象时,不考虑氢原子,然后在力场构建的步骤去添加氢原子.由于氢原子的位置相对其连接的重原子来说,是相对比较固定的,而且最低能量位置也比较容易找到.因此常见的策略是,先在大致合理的位置补充上氢原子,再通过能量优化算法去优化氢原子的位置,使

igraph语法简单,画图快速. Cytoscape专业,个性定制. 最终效果图: 当然也可以用Cytoscape来画. 参考:Network visualization with R Cytoscape http://www.360doc.com/content/17/0305/22/19913717_634279918.shtml

一.设置NGINX日志格式 [root@zabbix_server ~]# vim /etc/nginx/nginx.conf log_format access_json_log '{"@timestamp":"$time_local",' '"http_host":"$http_host",' '"clinetip":"$remote_addr",' '"request&q