基于氨基酸组成的蛋白质预测软件
根据组成蛋白质的20种氨基酸的物理和化学性质可以辨析电泳等实验中的未知蛋白质，也可以分析已知蛋白质的物化性质。ExPASy工具包包涵的程序：http://www.expasy.ch/tools/AACompIdent：与把氨基酸序列在SWISS-PROT库中搜索不同，AACompIdent工具利用未知蛋白的氨基酸组成去确认具有相同组成的已知蛋白。该程序分析时需提交的相关信息包括：蛋白质的氨基酸组成、等电点pI和分子量（如果知道）、正确的物种分类及特别的关键词。此外，用户还需在六种氨基酸“组合”中作出选择，这影响到分析如何进行。例如，某种“组合”会把残基Asp/Asn（D/N）和Gln/Glu（Q/E）组合成 Asx（B）和Glx（Z）；或者某种残基会在分析中被完全除去。对数据库中的每一个蛋白序列，算法会对其氨基酸组成与所查询的氨基酸组成的差异打分。由电子邮件返回的结果被组织成三级列表：第一张列表中的蛋白都基于特定的物种分类而......阅读全文
基于氨基酸组成的蛋白质预测软件
根据组成蛋白质的20种氨基酸的物理和化学性质可以辨析电泳等实验中的未知蛋白质，也可以分析已知蛋白质的物化性质。ExPASy工具包包涵的程序：http://www.expasy.ch/tools/AACompIdent：与把氨基酸序列在SWISS-PROT库中搜索不同，AACompIdent工具利用未
基于蛋白质物理性质的蛋白质预测软件
ExPASy工具包包涵的程序ComputepI/MW：是ExPASy工具包中的程序，计算输入序列等电点和分子量的工具。对pI的确定基于早期研究中将蛋白质从由中性到酸性变性条件下迁移过程中所获得的pK值（Bjellqvist等，1993）。分子量的计算是把序列中每个氨基酸的同位素平均分子量加在一起，再
蛋白质二级结构预测－基于氨基酸疏水性的预测方法
这种方法是一种用物理化学方法进行二级结构预测的方法，或称为立体化学方法。在蛋白质中，氨基酸的理化性质对蛋白质的二级结构影响较大，因此在进行结构预测时考虑氨基酸残基的物理化学性质，如疏水性、极性、侧链基团的大小等，根据氨基酸残基各方面的性质及残基之间的组合预测可能形成的二级结构。“疏水性”是氨基酸的一
组成蛋白质的氨基酸均为α氨基酸
氨基酸（amino acid）：含有氨基和羧基的一类有机化合物的通称。生物功能大分子蛋白质的基本组成单位，是构成动物营养所需蛋白质的基本物质。是含有一个碱性氨基和一个酸性羧基的有机化合物。氨基连在α-碳上的为α-氨基酸。组成蛋白质的氨基酸均为α-氨基酸。 基酸中包含的羧基（COOH），氨基（NH
组成蛋白质的氨基酸介绍
氨基酸是合成蛋白质的基本单位。在生物体内组成蛋白质的氨基酸有20种。每种氨基酸分子至少都含有一个氨基（—NH2）和一个羧基（—COOH)，并且都有一个氨基和羧基连接在同一个碳原子上。这个碳原子还连接一个氢原子和一个侧链基团，一般这个侧链基团用R表示。各种氨基酸之间的区别在于R基的不同。氨基酸电荷和结
蛋白质三级结构(tertiary－structure－of－protein)的预测软件
由于用X光晶体衍射和NMR核磁共振技术测定蛋白质的三维结构，以及用生化方法研究蛋白质的功能效率不高，无法适应蛋白质序列数量飞速增长的需要，因此近几十年来许多科学家致力于研究用理论计算的方法预测蛋白质的三维结构和功能，经过多年努力取得了一定的成果。蛋白质三维结构的预测方法通常包括：同源性建模和从头开始
蛋白质二级结构(protein－secondary－structure)预测软件
蛋白质二级结构的预测通常被认为是蛋白结构预测的第一步，二级结构是指α螺旋和β折叠等规则的蛋白质局部结构元件。不同的氨基酸残基对于形成不同的二级结构元件具有不同的倾向性。按蛋白质中二级结构的成分可以把球形蛋白分为全α蛋白、全β蛋白、α＋β蛋白和α/β蛋白等四个折叠类型。预测蛋白质二级结构的算法大多以已
氨基酸的组成
氨基酸分子中含有氨基和羧基两种官能团。 与羟基酸类似，氨基酸可按照氨基连在碳链上的不同位置而分为α-，β-，γ-，w-...氨基酸，但经蛋白质水解后得到的氨基酸都是α-氨基酸，而且仅有二十二种，包括甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸、异亮氨酸、甲硫氨酸（蛋氨酸）、脯氨酸、色氨酸、丝氨酸、酪氨酸、半
蛋白质是由氨基酸组成的，那么吃氨基酸片和蛋白质粉有什么差别？
在人体内起的作用都一样，主要是吸收速度不一样。通常情况下，蛋白质需用2－4小时才能被消化。但如果将蛋白质分裂为短肽（微肽由2－3个氨基酸构成）和单个的自由氨基酸 ，则在30－60分钟内就能被人体吸收。因此，氨基酸非常容易被人体消化吸收，这也是氨基酸的最大优势。
MIT最新研究：从氨基酸链片段直接预测蛋白质功能
就在几个月前，DeepMind推出了AlphaFold系统，这个被称为生物界“AlphaGo”的系统能够预测并生成蛋白质3D结构。而近日，来自MIT的研究人员开发了一个新的研究模型，能够直接预测氨基酸链片段是如何决定蛋白质功能的。这一发现可以帮助研究人员设计和测试新的蛋白质，从而用于药物研发和生
蛋白质序列分析和结构预测
【实验目的】1、掌握蛋白质序列检索的操作方法；2、熟悉蛋白质基本性质分析；3、熟悉基于序列同源性分析的蛋白质功能预测，了解基于motif、 结构位点、结构功能域数据库的蛋白质功能预测；4、了解蛋白质结构预测。【实验内容】1、使用Entrez或SRS信息查询系统检索人脂联素 (adiponectin)
蛋白质序列分析和结构预测
【实验目的】 1、掌握蛋白质序列检索的操作方法； 2、熟悉蛋白质基本性质分析； 3、熟悉基于序列同源性分析的蛋白质功能预测，了解基于motif、结构位点、结构功能域数据库的蛋白质功能预测； 4、了解蛋白质结构预测。【实验内容】 1、使用Entrez或SRS信息查询系统检索人脂联素（ad
水压机的软件系统组成
软件系统组成： 软件系统包括：监控组态软件、历史数据管理软件、PLC运行开发软件（Step 7 Micro Win 3.2）。 监控组态软件包括开发环境系统和运行环境系统。它们安装在工程师站和操作员站上，工程师有权限运行开发环境系统和运行环境系统，操作员只能运行运行环境系统。在运行环境系统
蛋白质氨基酸和非蛋白质氨基酸的区别
蛋白质氨基酸：即标准氨基酸，在蛋白质生物合成中，由专门的tRNA携带，直接参入到蛋白质分子之中，包括20种常见氨基酸以及2种不常见氨基酸。常见的20种氨基酸有：甘氨酸、丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸、异亮氨酸、甲硫氨酸（蛋氨酸）、脯氨酸、色氨酸、丝氨酸、酪氨酸、半胱氨酸、苯丙氨酸、天门冬酰胺、谷氨酰胺、苏氨
AFM基于其他商业数学软件的图像处理
基于其他商业数学软件的图像处理尽管诸如Gwyddion等图像处理软件已经足够强大，但其并不能完全支持所有数据格式，同时其并不允许用户对数据进行真正随心所欲的分析处理。为此，获取AFM图像所包含的所有“数据”，并用数学计算的方式进行图像处理成为必需。在此，介绍利用商业数学软件Matlab对AFM数据进
基于ASM模型的出水水质预测机理模型
为了推动和规范活性污泥模型的发展，国际水协会(International Water Association, IWA)于1983年组织南非、日本、美国、丹麦、荷兰五国专家成立活性污泥通用模型国际研究小组，致力于新的活性污泥数学模型的开发，并于1987年、1995年和1999年陆续推 出了3个ASM
基于高光谱图像技术预测苹果大小
本研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用杭州彩谱科技有限公司产品FS13进行相关研究。FS13高光谱相机包含可见光（400-700nm）、近红外（400-1000nm）和短波近红外（900-1700nm）3种光谱区域，广泛应用于印刷，纺织等各种工业制品的表面颜色纹理检测（颜色测量单像素重
基于ANSYS－HFSS－软件的WiFi天线设计与优化
引言近代以来移动通信技术迅猛发展，并且越来越普及，Wi-fi 技术是现代无线通信技术的重要组成部分。微带天线由于其剖面低，方向性好，制作可行性高，成本低，可贴合于物体表面以及容易组阵等特点，受到了很广范的青 睐;因此Wi-fi 技术和微带天线技术是近年来研究的热点。ANSYS HFSS 软件
氨基酸、蛋白质的性质
实验概要熟悉氨基酸主要的化学性质；了解蛋白质的基本结构和重要的化学性质；掌握鉴别氨基酸和蛋白质的方法。主要试剂1. 蛋白质溶液2. 5%硫酸铜3. 0.5%甘氨酸4. 0.5%酪氨酸5. 米隆试剂6. 0.5%苯丙氨酸7. 饱和硫酸铵8. 5%碱性醋酸铅9. 1%硫酸铜10. 0.5%苯酚11. 5
蛋白质分子的组成
一、蛋白质的元素组成 单纯蛋白质的元素组成为碳50～55%、氢6%～7%、氧19%～24%、氮13%～19%，除此之外还有硫0～4%。有的蛋白质含有磷、碘。少数含铁、铜、锌、锰、钴、钼等金属元素。 各种蛋白质的含氮量很接近，平均为16%。由于体内组织的主要含氮物是蛋白质，因此，只要测定生物样
基于损伤表征的热障涂层寿命预测模型建立
热障涂层是先进航空发动机及燃气轮机高温部件的关键防护系统，其直面高温燃气的冲刷，发挥降低金属构件表面温度的作用。有研究表明，由于热障涂层的应用，发动机初温可提高100℃以上。热障涂层-基体系统由于热不匹配和热生长氧化层生长应力的作用导致涂层提前失效，使得涡轮叶片服役寿命缩短。因此，有必要对热障涂层的
基于深度学习的时间序列预测研究获进展
时间序列预测是大规模数据无损压缩和极端天气预报等领域的核心技术。随着应用场景多样化和数据复杂性提升，现有模型在异构数据的统一表达、长序列结构依赖建模、极端天气波动捕捉等方面存在挑战。中国科学院计算机网络信息中心人工智能团队围绕上述挑战开展研究，提出一系列创新算法与模型，并在实际系统部署应用。
蛋白质预测分析资料大全
蛋白质预测分析:物理性质预测：Compute PI/MW http://expaxy.hcuge.ch/ch2d/pi-tool.html Peptidemass http://expaxy.hcuge.ch/sprot/peptide-mass.html TGREASE ftp://ftp.vir
清华大学药学院学者开发基于蛋白质语言模型的结构与功能预测方法
研究背景 随着计算生物学的快速发展，我们正处于一个由数据驱动的生物信息学新时代。蛋白质，作为生命活动的执行者，其结构和功能预测一直是科学研究的核心问题。近年来，深度学习技术的突破性进展，尤其是蛋白质语言模型的兴起，为研究者们提供了一个全新的视角来了解蛋白质在生命体内所扮演的角色。 蛋白质语言
蛋白质组成成分
单纯蛋白质的元素组成为碳50～55%、氢6%～7%、氧19%～24%、氮13%～19%，除此之外还有硫0～4%.有的蛋白质含有磷、碘。少数含铁、铜、锌、锰、钴、钼等金属元素。各种蛋白质的含氮量很接近，平均为16%.由于体内组织的主要含氮物是蛋白质，因此，只要测定生物样品中的氮含量，就可以按下式推算出
蛋白质组成成分
单纯蛋白质的元素组成为碳50～55%、氢6%～7%、氧19%～24%、氮13%～19%，除此之外还有硫0～4%.有的蛋白质含有磷、碘。少数含铁、铜、锌、锰、钴、钼等金属元素。 各种蛋白质的含氮量很接近，平均为16%.由于体内组织的主要含氮物是蛋白质，因此，只要测定生物样品中的氮含量，就可以按下式推
蛋白组学分析软件一览
蛋白组学分析软件 StartFragmentProtParam 瑞士蛋白质专家分析系统中的子程序，适用于蛋白质序列的物理-化学参数（氨基酸、原子组成，等电点，消光系数等） MultiIdent 瑞士蛋白质专家分析系统中的子程序，适用于通过等电点、分子量、氨基酸组成、序列标签、肽指纹数据等识别蛋白 A
蛋白质的亲疏水性
可以从氨基酸组成上分析，比如用软件分析有多少个氨基酸组成，其中疏水性氨基酸有多少，亲水性氨基酸有多少，然后软件会综合分析出整个序列的亲疏水性。不过这个方法只是预测，未必准确。然后就是通过盐析实验来分析，具体就是通过加入不同浓度的中性盐比如硫酸铵，分级沉淀蛋白质，根据蛋白质沉淀时的盐浓度来判断亲疏水性
非蛋白质氨基酸的简介
自然界中还有150多种不参与构成蛋白质的氨基酸。它们大多是基本氨基酸的衍生物,也有一些是d-氨基酸或β、γ、δ-氨基酸。这些氨基酸中有些是重要的代谢物前体或中间产物,如瓜氨酸和鸟氨酸是合成精氨酸的中间产物,β-丙氨酸是遍多酸(泛酸,辅酶a前体)的前体,γ-氨基丁酸是传递神经冲动的化学介质。
Science：AI成功设计自然界中尚不存在的蛋白
7月21日，来自华盛顿大学等机构的科学家们在Science杂志上发布了一款新的人工智能（AI）软件，该软件能够为自然界中尚不存在的蛋白质绘制结构。更令人振奋的是，科学家们已经利用这一软件创造出潜在用于工业反应、癌症治疗、甚至用于预防呼吸道合胞病毒(RSV)感染的候选疫苗的原始化合物。计算生物学家Ju