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表达蛋白大小和预测不符
怎样检查基因组注释结果的可靠性
答:
1):整合现有的重复序列
预测
方法,对组装好的基因组序列进行分析。2):综合考虑并结合短序列组装策略,校正重复序列识别的结果。3):开发识别未组装reads重复序列的算法和流程并构建一致性序列。2:非编码RNA序列的预测。非编码RNA预测的研究背景和意义:非编码RNA,指的是不被翻译成
蛋白质
的RNA,如tRNA, rRNA等,这些RNA...
已知
预测
的DNA结合
蛋白
的氨基酸序列,怎么根据蛋白找其要结合的靶DNA序...
答:
你可以先根据氨基酸推出蛋白质 看
蛋白质与
那些DNA结合 或者找出靶DNA结合
的蛋白质
再由蛋白质推算出氨基酸 在进行比对 精讲 根据蛋白质找出氨基酸 再通过密码子表 把氨基酸翻译为可能的RNA序列 再把RNA翻译为DNA 参考资料:我自己
从
蛋白质
的氨基酸序列可
预测
其生物学功能 这句话对吗?
答:
不对。
蛋白质
的功能取决于蛋白质的空间结构。也就是说即便是氨基酸序列相同,空间结构不同,生物学功能也不同。
蛋白质
结构的结构
预测
答:
测定
蛋白质
序列比测定蛋白质结构容易得多,而蛋白质结构可以给出比序列多得多的关于其功能机制的信息。因此,许多方法被用于从序列
预测
结构。 二级结构预测 三级结构预测 同源建模:需要有同源的蛋白三级结构为基础进行预测。 Threading法。 “从头开始”(Ab initio):只需要蛋白质序列即可进行结构...
ChIP-seq需知问题及展望
答:
ChIP-seq数据可对不同的细胞类型进行分析,利用这些细胞类型的信息来推断基因组动态信息或用一些实验数据来注释细胞类型的表观遗传学图谱。越来越多研究表明,表观遗传信息与基因
表达和
染色体构象高度相关,可用于
预测
基因表达情况和染色体构象。在本节中,我们简要介绍有关组
蛋白
修饰的ChIP-seq分析的高级应用工具。 通过ChIP...
百图生科&百度发表新论文:大模型驱动的无MSA高速
蛋白
结构
预测
答:
它同时利用PLM和几何模型,仅通过一级序列实现端到端
预测蛋白质
结构,与基于MSA的方法在较大同源家族的靶点上达到相同效果,且效率远高于基于MSA的方法。这在蛋白质研究领域具有广阔的应用前景,有望加速药物研发过程。百图生科首席AI科学家宋乐表示,通过大规模AI预训练模型xTrimo实现免疫系统和蛋白质建模...
多组学高分文献14-乳腺癌定量
蛋白质
组学和蛋白质组学前景
答:
基于
蛋白质
组的网络区分了乳腺肿瘤组的功能蛋白模块,在正常类肿瘤的原位区域中共
表达
EGFR和MET,标志着导管癌,并为这种定义不明确的亚型提供了更准确的分类。预后mRNA面板中包含的基因的mRNA相关性明显高于平均水平,在蛋白质水平抑制基因拷贝数的改变,强调蛋白质组学定量对预后和表型分类的价值。此外,研究还鉴定了定位到...
陈海峰发表论文
答:
陈海峰教授的研究还涉及了蛋白质结构的动态变化,如mRNA/TIS11d复合物的诱导适应(论文11)和siRNA-PAZ复合物的结合模式(论文13)。这些工作进一步揭示了
蛋白质与
RNA相互作用的机制,对理解基因
表达
调控过程具有重要意义。最后,陈教授还对药物代谢率、化学反应
预测
以及化学与生物化学应用等领域进行了深入研究...
许锦波团队开发
蛋白
逆折叠深度学习框架,用更少结构数据训练获得更准确...
答:
该模型在CASP13、CASP14、CATH4.2和TS55等测试集上展现出显著的天然序列恢复率(NSR),优于基于大型序列数据库训练的模型,甚至在
预测蛋白质
突变效应方面也展现出卓越性能,与实验数据高度吻合。计算蛋白质设计(CPD)的核心目标是蛋白质逆向折叠,旨在从结构预测序列,这对医疗、生物传感器等领域至关...
反式比对方法注释
蛋白质
编码基因时不需要使用到全长的cdna
答:
反式比对方法是一种用于注释蛋白质编码基因的生物信息学方法,其主要目的是将转录本序列与参考基因组序列进行比对,从而识别基因组中的转录本以及推断出其对应
的蛋白质
编码基因。反式比对方法在注释过程中并不需要使用全长的cDNA或转录本序列,而是依赖于经过修剪和标准化处理后的基因
表达
数据,如RNA测序(...
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