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蛋白质序列前沿信息_蛋白质国标5009.5-2016(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

蛋白质序列

生物信息学在线分析工具推荐：实用指南 𐟌𑊥˜🯼Œ大家好！今天我想和大家分享一些超实用的生物信息学在线分析工具。无论你是科研新手还是老手，这些工具都能帮你更好地理解你的基因和蛋白质数据。让我们一起来看看吧！基因全长序列分析 𐟧슩斥…ˆ，如果你有一个DNA序列，想知道它编码的蛋白质有多长，可以使用NCBI的Open Reading Frame Finder（）。这个工具能帮你找到基因的全长，以及能编码的氨基酸数量。超级方便！蛋白理化性质预测 𐟌᯸ 接下来，想知道你的蛋白质有哪些理化性质？比如分子量、理论等电点等等。你可以使用ExPASy中的ProtParam工具（）和Proscale工具（）。这些工具能帮你预测蛋白质的基本理化性质，结果非常可靠哦！磷酸化位点预测 𐟔슧㷩…𘥌–和去磷酸化是细胞内信号传导的关键步骤。NetPhos 2.0 Server（）可以帮你预测蛋白质序列中的Ser、Thr和Tyr三种氨基酸残基可能的磷酸化位点。这对研究信号传导非常重要！跨膜结构域预测 𐟌 蛋白质的跨膜结构域对其功能至关重要。TMHMM（）和Tmpred（）是两个非常棒的工具，可以帮你预测和分析蛋白质的跨膜结构域。信号肽预测 𐟓护🡥𗨂𝥯𙤺Ž蛋白质的细胞定位和功能划分非常重要。SignaIP 4.1 Server（）可以帮你预测和分析蛋白质的信号肽。亚细胞定位预测 𐟓 亚细胞定位与蛋白质的功能紧密相关。PSORT（）可以帮你预测蛋白质的亚细胞定位。不过要注意，这个网站有时候不太稳定，可能需要科学上网。三维结构预测 𐟏—️ 结构决定功能，Phyre2（）可以帮你预测蛋白质的三维结构。这对理解蛋白质的功能非常有帮助。保守结构域与功能域分析 𐟔 想知道你的蛋白质有哪些保守结构域和功能域？NCBI-CDS（）和Prosite（）是两个非常棒的工具。同源蛋白质家族比较 𐟑袀𐟑颀𐟑碀𐟑抦œ€后，如果你想比较你的蛋白质与其他同源蛋白质，InterProScan程序搜索位于EBI的InterPro数据库（）是个不错的选择。希望这些工具能帮到你！如果你有其他好用的网站，欢迎在评论区分享哦！𐟘Š

「互联网技术超话」【全新大模型可预测和设计基因序列】《科学》杂志15日发布了一项突破性研究成果：美国斯坦福大学Arc研究所团队利用人工智能(AI)，开发出一种大规模基因组基础模型“Evo”，翻开了生命的“密码全书”。该模型采用先进架构，能够以前所未有的精度，解析和设计从分子层面到整个基因组级别的DNA、RNA及蛋白质序列。其不仅能够预测突变对细胞内部各个调控层级的影响，还能设计出用于操控细胞功能的DNA序列，这或将彻底改变合成生物学的发展路径。

美国斯坦福大学Arc研究所团队利用人工智能，开发出一种大规模基因组基础模型“Evo”。该模型采用先进架构，能够以前所未有的精度，解析和设计从分子层面到整个基因组级别的DNA、RNA及蛋白质序列。张家口

【科学家开发基因组模型Evo 】美国斯坦福大学团队在《科学》杂志上发布一项开创性的研究成果——Evo。Evo 是一款基于大规模基因组数据训练的模型，旨在解码与设计 DNA、RNA 和蛋白质序列。该模型经过 3000 亿个 DNA 单位（token）的数据集训练，能够在单个碱基的精度上对长序列进行高效预测与生成，特别在跨物种基因预测方面表现出色。Evo 在合成多基因系统方面的成功率接近 50%，并且成功生成了经实验验证具有功能活性的 CRISPR-Cas9 蛋白。此外，Evo 在全基因组序列生成方面也展示强大的能力，所生成的序列在基因组结构、编码密度等方面与天然存在的基因组高度相似。Evo 不仅可以预测基因突变的影响，还能够生成完整的基因组序列，这为基因组设计、药物研发及生物工程技术的发展提供巨大的潜力。

「阿里云成果登顶刊Cell」刚刚，阿里云官宣和中山大学合作的科研成果登上国际顶刊《Cell》。简单来说，研究团队利用云计算与AI技术发现了—— 180个超群、16万余种全新RNA病毒，这是已知病毒种类的近30倍，大幅提升了业界对RNA病毒多样性和病毒演化历史的认知。展开讲，新研究瞄准的痛点是：新病毒发现的效率较低。传统RNA病毒鉴定方法高度依赖于序列同源性比对，即通过比较未知病毒与已知病毒的序列相似性来进行识别。然而，RNA病毒种类繁多且高度分化，传统方法难以捕捉缺乏同源性或同源性极低的“暗物质病毒”。而AI与病毒学研究的结合正在突破这一难题。相关论文提出了全新的深度学习模型"LucaProt"—— 它基于Transformer框架与大模型表征技术，结合蛋白质序列和内在结构性特征，在独立的测试数据集上表现优异，具有极高的准确性（假阳性率仅为0.014%）和特异性（假阴性率为1.72%）。从结果看，通过对来自全球生物环境样本的10,487份数据进行病毒挖掘，发现了513,134条病毒基因组，代表161,979个潜在病毒种及180个RNA病毒超群。此外，论文还揭示了多个病毒学领域新发现： 1、发现迄今为止最长的RNA病毒基因组，长度达到47,250个核苷酸； 2、识别出超出以往认知的基因组结构，展示了RNA病毒基因组进化的灵活性； 3、在高温的深海热泉等极端环境中，RNA病毒依旧存在多样性。论文地址：网页链接

生信分析必备：十大数据库推荐 𐟔在生物信息学分析中，数据的质量和丰富度至关重要。今天，我想和大家分享一些在生信分析中常用的数据库，它们就像是你的得力助手，帮助你更好地理解和解析生物数据。 NCBI NCBI（National Center for Biotechnology Information）是一个宝藏库，包括了GenBank核酸序列数据库和PubMed文献数据库等众多资源。无论你是要查找特定的基因序列，还是想要了解某个基因的功能，NCBI都是你的不二之选。 UniProt UniProt数据库提供了大量的蛋白质序列和功能信息。如果你正在研究某个特定蛋白质的结构域或者修饰位点，UniProt绝对是你的好帮手。 Ensembl Ensembl整合了基因组、转录组和蛋白质组等多组学数据，让你能够轻松获取基因的注释和变异信息。无论是基因表达分析还是基因突变研究，Ensembl都是你的得力助手。 TCGA TCGA（The Cancer Genome Atlas）存储了大量的癌症相关基因组和转录组数据。对于癌症研究者来说，TCGA是一个不可多得的数据宝库。 GEO GEO（Gene Expression Omnibus）包含了各种基因表达数据。无论你是研究特定疾病状态下的基因表达变化，还是想要了解某个基因在不同条件下的表达模式，GEO都能满足你的需求。 KEGG KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）提供了代谢通路和信号通路等信息。通过KEGG，你可以清晰地了解基因在通路中的作用，这对于理解生物过程非常重要。 STRING STRING（Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins）用于预测蛋白质之间的相互作用。如果你正在研究蛋白质互作，STRING可以为你提供方向。 dbSNP dbSNP（Database of Single Nucleotide Polymorphisms）收集了单核苷酸多态性（SNP）的数据。SNP是基因组变异的重要形式，dbSNP为你提供了丰富的SNP数据资源。 MINT MINT（Molecular INTeraction database）专注于蛋白质互作数据。它的数据精准且专业，是研究蛋白质互作的重要工具。 Reactome Reactome涵盖了生物过程和分子相互作用的通路信息。无论你是想了解某个特定通路的细节，还是想要探索新的生物过程，Reactome都是你的好帮手。 𐟌Ÿ这些数据库为我们的生信分析提供了强大的数据支持，记得收藏起来，以备不时之需！如果你对复杂的生信数据感到头疼，或者担心数据分析会耗费你宝贵的研究时间，不妨告诉我你的研究方向，我会尽力帮你少走弯路。毕竟，科研时间对于我们来说才是最关键的！

𐟔 NCBI数据库全解析 𐟧젎CBI，即美国国立生物技术信息中心，是一个不可或缺的科学数据库。它涵盖了各种序列信息，包括基因序列、基因组序列和蛋白质序列等。 𐟔 通过NCBI的accession number，你可以轻松下载所需的序列数据，为科研工作提供极大的便利。 𐟒ᠩ™䦭䤹‹外，NCBI还提供了BLAST工具，它可以帮助你检索DNA、RNA序列和蛋白质序列，并进行多序列比对，为生物信息学研究提供强大支持。 𐟒‰ 另外，IGBLAST是NCBI旗下的人抗体数据库，你可以使用抗体序列来检索数据库中的近似抗体序列，并查看其所属的人基因座。 𐟓š 无论你是科研工作者还是学生，NCBI数据库都是你不可或缺的科研助手。快来探索这个强大的科学数据库吧！

生物数据库整理指南：从零开始到进阶嘿，大家好！作为一个刚开始接触生物信息学的萌新，我整理了一份简单的生物数据库指南。希望对你们有帮助，如果有任何问题，欢迎随时留言哦！𐟍𕊦 𘩅𘥺列数据库 𐟓‘ 首先，我们来看看一些重要的核酸序列数据库。NCBI的Genbank和EMBL-EBI的ENA都是非常经典的数据库。除此之外，还有DDBJ、SIB、EMBnet、AGRIS、PKU-CBI等。这些数据库主要存储FASTA格式的核酸序列。参考序列数据库 𐟓š 接下来是参考序列数据库，比如NCBI的RefSeq和dbEST。RefSeq主要提供参考序列，而dbEST则包含表达序列标签。还有一些二级核酸序列数据库，比如ncRNAdb（非编码RNA数据库）和miRBase（microRNA数据库）。基因组站点 𐟌 基因组站点也是非常重要的资源，比如Ucsc的基因组浏览器、Ensembl和JCVI（微生物宏基因组数据库）。这些工具可以帮助你浏览和下载基因组数据。蛋白质序列数据库 𐟍— 蛋白质序列数据库主要包括SWISS-PROT、TrEMBL和PIR。SWISS-PROT是人工注释的，而TrEMBL则是计算机注释的。这些数据库都包含在一级蛋白质序列数据库UniProt中。UniProtKB是一个非常重要的数据库，可以与其他站点链接。蛋白质结构数据库 𐟏‹️‍♂️ 如果你对蛋白质结构感兴趣，那么PDB（蛋白质数据银行）是一个不错的选择。PDB包含一级、二级和三级结构信息，你可以通过旋转来查看蛋白质的三维结构。功能数据库 𐟌 最后，一些功能数据库也非常重要，比如KEGG（京都基因和基因组百科全书）、GO（基因本体数据库）、TCGA（癌症基因组图谱）、ENCODE（DNA元素百科全书）和OMIM（人类孟德尔遗传在线）。这些数据库提供了各种功能注释和基因组信息。希望这份指南能帮到你，如果有任何问题，随时欢迎留言哦！𐟍𕀀

生物信息的传递：从DNA到RNA（上）最近一直在研究基因克隆，所以决定把DNA如何转录成mRNA的过程整理了一下，分享给大家。如果你也在做相关研究，希望这些信息对你有帮助！基因的基本结构 𐟓œ 在生物学中，基因是控制生物性状的基本单位。真核生物的DNA中，基因由编码区和非编码区组成。编码区又分为外显子和内含子，它们交替排列。外显子负责编码蛋白质，而内含子则不参与蛋白质的编码，但可以调节基因的表达。外显子和内含子的区别 𐟔 外显子：这部分DNA能够直接编码蛋白质，所以也叫编码区。外显子的结构会影响蛋白质的结构和功能，从而影响生物体的表型。内含子：这是一种特殊的非编码区，它们不参与蛋白质的编码，但可以调节基因的表达水平，影响蛋白质的合成。内含子还能调节基因的结构，从而影响基因的表达。开放阅读框和编码序列 𐟓‘ 开放阅读框（ORF）：从一个起始密码子到一个终止密码子的一段序列。并不是所有读码框都能表达出蛋白产物，但每个ORF不一定都是CDS。编码序列（CDS）：即与蛋白质序列直接对应的部分。CDS必定是一个ORF，但可能包括多个ORF。非编码区和启动子 𐟌𑊊非编码区：指不能够转录mRNA的DNA结构，但它能够调控遗传信息的表达。启动子：是RNA聚合酶识别、结合和开始转录的一段DNA序列，位于结构基因5端上游。其他重要元件 𐟌 CAAT Box：位于转录起始点上游约-80bp处，是转录因子CTF/NF-1的结合位点，控制着转录起始的频率。 TATABox：约在多数真核生物基因转录起始点上游约-30bp（-25~-32bp）处，由A-T碱基对组成，是RNA聚合酶的结合处之一。增强子：是DNA上一小段可与蛋白质结合的区域，与蛋白质结合之后，基因的转录作用将会加强。增强子可能位于基因上游，也可能位于下游。终止子：处于基因或操纵子的末端，给RNA聚合酶提供转录终止信号的DNA序列。总结 𐟓 从DNA到RNA的转录过程中，真核生物的基因结构更为复杂，涉及外显子和内含子的交替排列。启动子、增强子等元件则调控着基因的表达水平。希望这些信息能帮助你更好地理解生物信息的传递过程！

细胞生物学考研必答：分值高、难度大！ ### 细胞生物学研究的主要内容及未来趋势 𐟌𑊊问题：试述细胞生物学研究的主要内容以及细胞生物学未来的发展趋势。答题思路：细胞生物学的主要研究内容可以通过提取教材上的章节题目来回答，或者你可以进一步整合这些题目并补充一些课外知识。细胞生物学未来的发展趋势可以在教材的第一章中找到总结，之后可以再加上一些细胞生物学的实际应用案例。物质A诱导细胞B产生乙酰胆碱的实验设计 𐟐 问题：物质A可诱导细胞B上其产生乙酰胆碱，乙酰胆碱可被荧光探针标记，推测细胞B上有物质A的受体R，设计实验找到细胞B上受体R的编码基因。答题思路：这道题需要综合运用细胞生物学实验技术、分子生物学实验技术以及生物信息学的相关知识来解答。题目要求找到受体R的编码基因，而受体R实际上是蛋白质，因此可以通过蛋白质序列反向推导出基因序列。要获取蛋白质序列，首先需要分离出受体R，这涉及到生物化学中的蛋白质分离纯化技术。掌握这些题型，考研上岸不是梦！𐟚€

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