蛋白质结构预测
摘要:蛋白质结构预测: 结构预测方法:4种 同源建模:HM目标,基于序列的方法 蛋白质线程:FR目标,序列-结构比对 从头算折叠方法:NF目标,建立结构而不引用现有结构 一致性方法:对由多个预测程序生成的某些候选人的预测进行投票 相互作用预测3种 蛋白质-蛋白质相互作用是指涉及相同的代谢途径或生物过程,或
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表观遗传学|
摘要:生物医学大数据: 表观遗传学概念:1975 年,Robin Holliday 对表观遗传学提出比较系统的界定,即表观遗传学是研究在没有DNA 序列变化的情况下,可以经过有丝分裂和减数分裂等遗传方式在细胞和个体世代间传递,从而引起基因表达或表型改变的生命信息,它是不符合传统孟德尔遗传规律的核内遗传。
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transcription-coupled repair|Germ|HK|TS|Mutation|四类变异
摘要:生命组学-可遗传变异 GC content:碱基: GC content不同的植物对应的gene length,可看作上图的转置: 由GC content看出来碱基变异程度,可以找到对应碱基改变,所以gene expression也会相应改变,比如亲水到疏水。 转录偶联变异transcription
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HUPO|PSI|PeptideAtlas|TPP|Partial submission|Complete submission|proteomeXchange
摘要:蛋白质组实验数据提交 需要共享数据,共享要求: 质谱实验数据 HUPO Proteomics Standards Initiative (http://www.psidev.info/overview) PSI-MS标准词汇文件结构 蛋白质组实验数据库: PeptideAtlas具有独有的软件包TP
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dbSNP|n SwissVar|n CanProVar|CHPP|mutation assessor|
摘要:癌症蛋白质基因组学主要研究driver性质的突变,该突变有可能是转化为癌基因的突变、抑癌基因突变、药物位点突变和蛋白突变,可以使用mutation assessor 预测突变 突变导致疾病,修饰仅影响生物学功能 将序列库、图谱库、公共突变数据库和RNAseq组合起来构成组合数据库找突变。比如: db
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ESTScan|EORF|Augustus|nr|PSM|
摘要:生物信息学方法的目的有二:1.常规找鉴定已知蛋白2.鉴定新蛋白 控制数据库大小可以通过增多酶切使得大数据库灵敏性增高数据量变小: 分步搜索是对于经典方法使用后找不到的新蛋白进行补充挖掘,预测蛋白与高可靠蛋白混合,高可靠蛋白变少,新蛋白检出率低: NCBI使用的便是此方法。 nr是蛋白种类最多的数据库
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Ribosome profiling|N-terminomics|蛋白质基因组学
摘要: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.D
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无标定量|有标定量|谱图计数|XIC|AMT数据库|RT对对齐|母离子|子离子|SILVER|SRM|iBAQ|APEX|差异蛋白筛选|MaxQuant|PANDA|C-HPP
摘要:生物医学大数据-蛋白质定量 现今肽段定量效率存在巨大差异。比如相同质量蛋白质,但是肽段和蛋白信号不均一,在物理条件一致时,仅有70%的重复率,并且当重复次数变多时,overlapping在变少。 无标定量法 方法一是针对二级色谱的谱图计数,即统计二级色谱的数量,数量越多则蛋白丰度越高,但相同丰度蛋白
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蛋白质修饰|phosphors|mascot+X|
摘要:生物医学大数据 重点:蛋白质定量 新蛋白可以是全新的蛋白质,也可以是知结构但未知功能的蛋白质,也可以是知道结构有新功能的蛋白质。 新蛋白鉴定可以使用以下方法。 基于基因组,可以基因组中的coding区数据库变成理论上的蛋白质数据库,利用密码子翻译出氨基酸,为准确可以有三种版本,可以敲除1个碱基,2个
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PEAKS|NovoHMM|Nover|DeepNovo|MAYUPercolator|UniprotKB|Swiss-prot|Mascot|SEQUEST|X!Tandem|pFind|MaxQuant|Msconvert|PEPMASS|LC|
摘要:质谱仪: 质谱分析法是先将大分子电离为带电粒子,按质核比分离,由质谱仪识别电信号得到质谱图。 Top-down直接得到结果是蛋白。 Bottom down使用shutgun方法得到结果是肽段。 由蛋白质混合物打断为肽段混合物,按特定时间分离为LC, 初次得到的谱图为一级谱,一级谱是串联质谱,其中一个
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Protein interaction|insight QUANTA|SYBYL COMPOSER|MODELLER|SWISS_MODEL|WHAT IF|3D-JIGSAW|CPH-ModelGPCRs|Membrane protein|
摘要:生命组学 蛋白质之间的互作可以有以下应用: Eg:改变蛋白质基因,从而组改变结构,削弱蛋白质之间的相互作用。 Eg:数据模拟出蛋白质的靶点,即结合腔,将此数据存入结合化合物的dataset,用于制药 结构预测: 通用方法:首先将得到序列采用Fasta(全局序列比对)&blast(局部序列比对)在PD
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HHP|HPLC-MS/MS|PMT|PST|de novo|
摘要:生物医学大数据 Protein 应用 人类蛋白质组计划 Gene的存在要依靠在蛋白水平确认基因真实存在。 蛋白质组是确定时间地点的研究单元的蛋白质总体,因为时间、地点和研究单元的相互组合存在多种变化,所以蛋白质组是复杂功能和结构的基础。蛋白质组十分复杂,质谱中的高丰度易于分离所以易于研究,但其中低丰
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化学键|甘氨酸|谷氨酸|半胱胺酸|motif|domain|疏水相互作用|序列相似性|clustering analysis|Chou and Fasman|GOR|PHD|穿线法|first-principle ab initio folding|
摘要:化学键|甘氨酸|谷氨酸|半胱胺酸|motif|domain|疏水相互作用|序列相似性|clustering analysis|Chou and Fasman|GOR|PHD|穿线法|first-principle ab initio folding| 生命组学 对Protein的分析可以从Seque
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