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蛋白质修饰位点预测
蛋白质修饰位点预测是生物信息学领域的一个重要研究方向。
蛋白质修饰是一种在蛋白质翻译后发生的化学变化，对蛋白质的功能和活性产生重要影响。
目前，许多生物信息学方法已经被开发用于预测蛋白质修饰位点，主要包括以下几种：
1. 基于机器学习的方法：这类方法通过训练一个分类器（如支持向量机（SVM）、神经网络等）来预测蛋白质修饰位点。
这类方法通常需要大量的已知修饰位点和非修饰位点的蛋白质序列作为训练数据。
例如，研究人员针对水稻蛋白质磷酸化位点开发了一种基于SVM的预测工具[1]。
2. 基于氨基酸序列特征的方法：这类方法通过分析蛋白质序列中的氨基酸特征（如氨基酸频率、组成等）来预测修饰位点。
这类方法不需要依赖蛋白质结构信息，仅通过序列信息进行预测。
例如，研究人员利用氨基酸频率计算方法来进行特征提取，并结合SVM算法构建了一种针对水稻蛋白质磷酸化位点的预测工具[2]。
3. 基于结构的方法：这类方法通过分析蛋白质三维结构来预测修饰位点。
由于蛋白质结构与功能密切相关，这类方法具有较高的预测准确性。
然而，结构信息通常不易获取，且计算成本较高。
4. 集成学习方法：这类方法将多个预测模型进行集成，以提高预测准确性。
例如，研究人员将多个基于机器学习的预测模型进行集成，构建了一种针对蛋白质翻译后修饰位点的预测工具[3]。
总之，蛋白质修饰位点预测是一个具有挑战性的课题。
随着生物信息学技术的发展，未来可能会出现更多高效、准确的预测方法。
同时，蛋白质修饰位点预测在生物学研究中的应用也将越来越广泛，有助于揭示蛋白质功能和调控机制。
蛋白催化位点预测蛋白催化位点预测是一项重要的研究领域，在药物设计和生物工程等领域具有广泛的应用前景。
通过预测蛋白质分子中的催化位点，我们可以更好地理解蛋白质的功能和作用机制，从而为新药的开发和治疗疾病提供重要的指导。
催化位点是蛋白质分子中具有催化活性的特殊位置。
它们通常由氨基酸残基组成，具有特定的结构和功能。
在蛋白质的结构中，催化位点通常位于活性中心附近，与底物分子发生特定的相互作用，从而催化化学反应的进行。
为了预测蛋白质中的催化位点，研究人员通常使用一系列的计算方法和算法。
这些方法可以分为结构基于方法和序列基于方法两大类。
结构基于方法主要是基于蛋白质的三维结构进行预测。
通过分析蛋白质的结构特征，如氨基酸的侧链构象、残基间的相互作用等，可以预测催化位点的位置和性质。
这些方法通常需要蛋白质的结构信息，因此需要进行蛋白质结构的解析和模拟。
序列基于方法则是基于蛋白质的氨基酸序列信息进行预测。
通过分析蛋白质序列中的保守位点和保守模体，可以预测催化位点的位置和特征。
这些方法通常不需要蛋白质的结构信息，因此可以应用于未知结构的蛋白质。
除了结构和序列信息，催化位点的预测还可以利用生物信息学数据库和机器学习算法。
通过分析已知催化位点的特征和模式，可以训练模型来预测未知蛋白质中的催化位点。
这些方法在大规模的蛋白质数据分析中具有较高的准确性和效率。
尽管蛋白质催化位点预测在理论和方法上取得了一定的进展，但仍然存在一些挑战和难题。
首先，蛋白质的结构和功能非常复杂，催化位点的预测仍然存在一定的误差和不确定性。
其次，蛋白质的结构和序列信息在不同的物种和组织中可能存在差异，这也给催化位点的预测带来了一定的困难。
为了进一步提高蛋白质催化位点预测的准确性和效率，需要不断开展基础研究和方法改进。
同时，加强数据共享和合作，建立更加完善和准确的数据库，也是推动该领域发展的重要方向。
蛋白质催化位点预测是一项具有挑战性和重要性的研究课题。
蛋⽩修饰分析流程#流程⼤放送#蛋⽩质修饰分析流程1.背景和意义由mRNA表达产⽣的蛋⽩质需要经过蛋⽩质翻译后的化学修饰，即蛋⽩质修饰，来完成蛋⽩质的特定功能。
化学修饰会引起蛋⽩质的结构和理化改变，进⽽引起蛋⽩质的活性和功能改变。
蛋⽩质修饰包括磷酸化、⼄酰化、糖基化等，是调节蛋⽩质功能的重要⽅式。
例如，蛋⽩质的磷酸化与细胞信号传导、细胞周期调节、⽣长发育以及癌症机理等诸多⽣物学问题具有密切关系；蛋⽩质的⼄酰化是调节蛋⽩质活性的⼀种重要⽅式；蛋⽩质的糖基化对蛋⽩质的三维结构和功能具有重要影响；蛋⽩质的棕榈化对于跨膜蛋⽩质的活性具有重要的调节作⽤；蛋⽩质的硝基化和亚硝基化在蛋⽩质的氧化损伤⽅⾯具有重要作⽤。
因此，对蛋⽩质修饰进⾏详细分析对阐明蛋⽩质的功能具有重要意义。
2. 使⽤范围：细胞信号传导、细胞周期调节、⽣长发育，氧化机制研究，肿瘤与癌症机理研究等。
3.分析步骤：1.找到特定蛋⽩对应的序列⽂件根据蛋⽩质的名称，找到蛋⽩质组中的特定蛋⽩对应的序列⽂件，下载后进⾏后续数据处理，序列下载可⽤⽹站包括NCBI、EBI等。
2.预测蛋⽩质的磷酸化位点、⼄酰化位点和糖基化位点对蛋⽩质组学得到的重要蛋⽩质，进⾏功能位点预测，找到其中可能的磷酸化、⼄酰化、糖基化位点。
磷酸化位点预测对应的软件包括GPS、PhosphoSitePlus等，⼄酰化位点预测对应的软件包括ASEB、NetAcet等，糖基化位点预测对应的软件包括NetNGlyc、DictyOGlyc等。
图1. 预测得到的蛋⽩质磷酸化位点，包含磷酸化的位置、长度和打分信息。
图中红⾊标识的残基为特定蛋⽩中具有磷酸化作⽤的残基位点。
图2. 对于特定蛋⽩预测得到的蛋⽩质N末端的⼄酰化位点，包含⼄酰化的残基名称和打分信息。
图3. 对特定蛋⽩质预测得到的糖基化位点，包含蛋⽩质各个位置的糖基化可能性以及阈值。
3.预测蛋⽩质的棕榈酰化位点、硝基化位点和亚硝基化位点对蛋⽩质进⾏功能位点预测，找到其中可能的棕榈化、硝基化、亚硝基化位点。
氨基酸泛素化位点预测
氨基酸泛素化位点预测是一种重要的生物信息学分析方法，它可以帮助科学家们更准确地了解蛋白质的功能和调控机制。
泛素化是一种重要的蛋白质修饰方式，通过在特定氨基酸残基上加上泛素分子，从而改变蛋白质的性质和功能。
因此，预测泛素化位点对于理解蛋白质的功能和调控机制具有重要意义。
在氨基酸泛素化位点预测中，科学家们通常采用基于计算的方法，通过分析蛋白质的序列和结构特征来预测泛素化位点。
其中，一些常见的预测方法包括基于机器学习的预测模型、基于规则的预测方法和基于结构的预测方法等。
基于机器学习的预测模型通常需要使用大量的实验数据来训练模型，并通过模型的学习来预测新的泛素化位点。
这种方法具有较高的预测精度和可靠性，但需要大量的实验数据来支持。
基于规则的预测方法则是通过分析蛋白质的序列特征来预测泛素化位点。
这种方法通常基于一些已知的规则和经验，例如某些氨基酸残基更容易发生泛素化等。
这种方法简单易行，但可能存在一定的误差和局限性。
基于结构的预测方法则是通过分析蛋白质的三维结构来预测泛素化位点。
这种方法需要考虑蛋白质的空间构象和相互作用等因素，因此预测精度较高，但需要更多的计算资源和时间。
总之，氨基酸泛素化位点预测是一项重要的生物信息学分析方法，可以帮助科学家们更深入地了解蛋白质的功能和调控机制。
随着技术的不断发展和完善，相信未来会有更多的预测方法和工具出现，为蛋白质研究带来更多的便利和突破。
Thermotoga martima嗜热木聚糖酶化学修饰与其结构特性关系苏樨州，蔡萍，严明*（南京工业大学制药与生命科学学院,材料化学工程国家重点实验室,江苏南京 210009）摘要：应用化学修饰的实验方法，结合蛋白质结构信息的计算来研究酶蛋白中氨基酸残基化学修饰与结构信息之间的关系。
以Thermotoga maritima嗜热木聚糖酶为对象，采用PDB数据库中的1VBR为模板计算其序列中色氨酸、谷氨酸、天冬氨酸的溶剂可及性、氢键、盐桥数等结构特性，并与该酶化学修饰的实验结果相对比。
结果表明酶活性中心3个色氨酸中，可及性大的Trp802与Trp602两个残基对酶的活性影响较大；序列中谷氨酸与天冬氨酸的氢键、盐桥数较多，修饰其对酶的热稳定性有很大影响。
此结果有助于深入了解蛋白质中与化学修饰有关的结构特性，并为基于蛋白质结构的酶蛋白改性奠定了基础。
关键词：嗜热木聚糖酶；化学修饰；结构特性Relationship between structural characteristics and chemical modification to Thermo-stable Xylanase from Thermotoga maritimaSU Xizhou, CAI Ping, YAN Ming(State Key Laboratory of Materials-Oriented Chemical Engineering, College of Life Science and Pharmaceutical Engineering, Nanjing University of Technology, Nanjing 210009, Jiangsu, China)Abstract: Chemical modification and protein structure calculation methods were used to investigate the relationship between the chemical modification of amino-acid residues and their structure informations in protein. Choose thermo-stable xylanase from Thermotoga maritima as research object and 1VBR from PDB as template, computing the structural characteristics of 1VBR such as accessibility, hydrogen bonding network, and salt bridges. Then compare these structural characteristics with experimental data of chemical modification to xylanase. Results show that two tryptophans,Trp802 and Trp602, which near the active site of xylanase are essential for enzyme activity, as they have higher accessibility; glutamates and aspartates have more hydrogen bonding network and salt bridges in the structure, so they are important to the thermal stability of xylanase. These results were helpful for farther study on the structural characteristics of protein which have relationship with their chemical modification, also provide references for protein reshaping based on protein structure.Keywords：thermo-stable xylanase; chemical modification; structural characteristics引言木聚糖酶（EC 3.2.1.8;1,4-b-D-endoxylanase）是木聚糖降解酶系中最关键的酶，在食品、饲料、纺织、造纸工业等方面都有重要的应用价值。
基于免疫信息学的SARS-CoV-2表位筛选及疫苗分子设计分析①邓辉雄王革非李雁嫘宋鑫利谷李铭李蕊（汕头大学医学院微生物学与免疫学教研室，病原与免疫学研究中心，汕头515041）中图分类号R392.1文献标志码A文章编号1000-484X（2022）07-0838-10［摘要］目的：基于新型冠状病毒（SARS-CoV-2）全病毒或Spike蛋白作为免疫原可能存在的无关抗原表位干扰，筛选鉴定优势保护性抗原表位，构建候选多价表位疫苗。
方法：以免疫信息学确定诱导主要中和抗体、激活细胞免疫应答的细胞保护性抗原表位，以Raptor X、trRosetta预测蛋白疫苗的二级、三级结构，并对候选蛋白疫苗进行二硫键的设计及对接分析，以C-ImmSim服务器模拟预测分析多表位疫苗的免疫原性和免疫应答。
结果：实验筛选了Spike蛋白免疫原性强的B细胞表位，具有高保守性和人群覆盖度广的IFN-γ、IL-4阳性的Th表位及CTL表位，计算模拟验证了疫苗的免疫应答特性。
结论：信息学分析结果初步显示候选表位疫苗具有良好的平衡体液免疫和细胞免疫应答能力。
［关键词］新冠病毒；Spike蛋白；抗原表位；平衡免疫；免疫信息学Epitopes screening and vaccine molecular design of SARS-COV-2based on immunoinformaticsDENG Huixiong，WANG Gefei，LI Yanlei，SONG Xinli，GU Liming，LI Rui.Department of Microbiology and Immu⁃nology，Pathogen and Immunology Research Center，Shantou University Medical College，Shantou515041，China ［Abstract］Objective：Based on SARS-CoV-2whole virus or Spike protein as an immunogen may be interference with the epitopes of unrelated antigens.Constructed of candidate vaccine by screening and identifying the dominant protective epitopes.Methods：Immunoinformatics was used to identify the protective epitopes that induce the main neutralizing antibodies and activate the cellular immune response，Raptor X and trRosetta were used to predict the secondary and tertiary structures of the vaccine，and disulfide bond design and docking analysis were carried out for candidate protein vaccine，immunogenicity and immune response of multi-epitopes vaccine were analyzed using C-ImmSim server.Results：B cell epitopes on strong immunogenicity of Spike protein，highly conservative and wide coverage of population and positive IFN-γ，IL-4of Th epitopes and CTL epitopes were selected，and the vaccine immune response characteristics were verified in silico.Conclusion：Results of immuneinformatics analysis preliminarily show that the candi‐date vaccine had a well-balanced on humoral and cellular immune response.［Key words］SARS-CoV-2；Spike protein；Epitopes；Immunebalance；Immunoinformatics新型冠状病毒（SARS-CoV-2）感染引起的新冠肺炎（Corona Virus Disease2019，COVID-19）疫情在全球200多个国家和地区流行，对全球公共卫生安全造成巨大威胁，给社会生活及经济发展造成巨大损失。
模式识别与生物信息学在蛋白质相互作用预测中的应用研究蛋白质相互作用是生命体内复杂的分子交互作用过程之一，对于揭示细胞内信号传导、代谢途径以及疾病发生机制具有重要意义。
在过去的几十年中，科学家们不断探索蛋白质相互作用的研究方法，其中模式识别和生物信息学技术因其高效且准确地预测蛋白质相互作用而受到广泛关注。
模式识别是一种通过从已知数据中提取特征并通过这些特征来识别新数据的技术。
在蛋白质相互作用预测中，模式识别技术可以通过学习训练集数据中的模式或特征，并使用这些模式来预测新蛋白质相互作用。
这些模式可以是某些氨基酸残基在蛋白质结构中的位置和性质，也可以是蛋白质序列或结构的一些统计特征。
通过使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest），模式识别可以对蛋白质相互作用进行分类和预测。
生物信息学是一门综合了生物学、计算机科学和统计学的学科，其研究的重点是在生物学中收集、存储、管理和分析大规模的生物数据。
在蛋白质相互作用预测中，生物信息学技术可以从多个维度获取蛋白质的信息，并将其应用于模型训练和预测。
例如，通过分析蛋白质序列和结构的一些特征，如氨基酸组成、疏水性和电荷等，并将其编码为数学描述，可以构建有助于蛋白质相互作用预测的模型。
在蛋白质相互作用预测领域，模式识别和生物信息学技术的应用已取得一系列显著成果。
一些研究表明，通过结合多种特征和算法，可以提高蛋白质相互作用预测的准确性。
例如，研究人员可以结合蛋白质序列、结构、功能域和进化信息等多个特征进行预测，并使用机器学习算法对这些特征进行集成。
此外，一些研究还将互作网络中的拓扑结构信息与模式识别和生物信息学技术相结合，以进一步提高预测准确性。
尽管模式识别和生物信息学技术在蛋白质相互作用预测中取得了显著进展，但仍面临一些挑战。
首先，蛋白质相互作用是一种复杂的现象，受许多因素的影响，如结构适配性、动力学和环境条件等。
因此，单一的模式识别和生物信息学技术可能无法完全捕捉到这种复杂性。
2021.17科学技术创新基于P SO -SV M 模型的多区域多参数M R I脑胶质瘤M G M T 分类石钰阳1何平1*刘奕2安利智1田宇1(1、河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津3004012、天津医科大学研究生院,天津300203)脑胶质瘤是最常见的中枢神经系统肿瘤,W H O 将其分为I ~I V 级,高级别胶质瘤术后复发率和病死率极高,严重威胁人们的身心健康[1]。
烷化剂是恶性胶质瘤常用的化疗药物之一,但是一些患者出现较高的耐药性,使得临床治疗效果不佳[2]。
近年来研究表明,烷化剂耐药的主要原因是由于D N A 修复蛋白O 6-甲基鸟嘌呤-D N A 甲基转移酶(M G M T)的存在。
故2016年W H O 做出更新,将M G M T 启动子甲基化增加为胶质瘤预后的独立预测指标,自此对M G M T 启动子甲基化的测定被提到了前所未有的高度[3]。
M G M T 启动子甲基化作为脑胶质瘤中重要的分子生物学标记,已逐渐在临床病理学诊断中展开应用,然而医学上常用的病理免疫组化检测M G M T 启动子的甲基化状态并不完全可靠[4]。
放射组学将宏观的影像量化,并客观的预测微观分子表达,以期于术前给予临床及病理指导。
多项研究探讨了利用纹理特征预测M G M T 甲基化状态的有效性[5],但这些特征可能不能完全表征图像,从而限制了模型的潜力。
近年来的研究通过分析多区域特征来探索肿瘤的微环境,证明了多区域图像分析对肿瘤的诊断及预后治疗有重要临床意义[6-7]。
多项研究证明将量化的M R I 放射组学特征与机器学习方法相结合[8-9],建立模型可以用于临床诊断。
支持向量机(Suppor t V ect or M achi ne ,SV M )作为一种监督学习的分类方法,在解决高维非线性,以及小样本数据分类问题中具有很大优势,并且已成功应用在基因识别和癌症肿瘤诊断方面[10]。
粒子群优化-支持向量机(Par t i cl e Swar m O pt i m i z at i on-Suppor t V ect or M achi ne,PSO -SV M )算法较SV M 算法有操作简单、能快速寻找支持向量机参数最优组合的特点。
基于卷积神经网络的药物靶点预测模型研究近年来，随着生物信息学和机器学习的发展，基于计算机预测药物靶点成为了药物研发领域的一个重要课题。
药物靶点预测是指通过计算机算法，根据药物的结构特征，预测出其可能的靶点蛋白。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习模型，近年来在图像处理、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
由于药物分子可以看作是一种二维图像，其中原子作为像素点，分子结构为二维拓扑信息，卷积神经网络也开始应用于药物靶点预测的研究中。
卷积神经网络的药物靶点预测模型主要由以下几个步骤构成：数据集准备、模型构建、训练和评估。
在数据集准备阶段，研究者需要收集有关药物和靶点蛋白的相关数据。
这些数据包括药物分子的结构信息、活性数据、蛋白质序列和靶点标签等。
药物分子的结构信息可以通过常见的分子描述符（如ECFP、RDKit等）进行编码和表示。
蛋白质序列则可以通过生物信息学的方法进行处理和编码。
在模型构建阶段，研究者需要根据卷积神经网络的原理和药物靶点预测的需求，设计网络架构。
常见的网络架构包括卷积层、池化层、全连接层等。
研究者可以根据实际情况和需求进行调整和优化。
训练阶段是模型学习和参数优化的重要过程。
研究者需要将准备好的数据集划分为训练集、验证集和测试集。
在训练过程中，模型通过在训练集上不断迭代优化网络参数，以最小化损失函数。
同时，通过验证集的评估，及时调整网络结构和超参数，避免过拟合现象的发生。
评估阶段是对训练好的模型性能进行测试和评估的过程。
研究者将测试集输入到训练好的模型中，得到预测结果。
评估指标通常包括准确率、召回率、F1值等。
同时，还需要与其他已有的模型进行对比和分析，以评价模型的性能优劣。
基于卷积神经网络的药物靶点预测模型研究在药物研发领域具有广阔的应用前景。
它可以帮助研究人员快速筛选和评估可能的靶点，减少实验成本，加速药物研发的进程。
同时，该模型还可以应用于虚拟筛选、药物再利用和副作用预测等方面，为药物研发提供更多有价值的信息。
酪氨酸药理作用的研究进展
周红宇;张士善
【期刊名称】《中国药理学通报》
【年(卷),期】1993(9)4
【摘要】酪氨酸系体内儿茶酚胺(CA)递质的前体,给予外源性酪氨酸能够影响体内儿茶酚胺的合成和释放,从而调节机体各系统的功能。
同时酪氨酸作为半必需氨基酸对机体的生长代谢具有重要意义。
近年来发现酪氨酸不通过儿茶酚胺系统,本身也可影响机体的某些功能。
因此,酪氨酸具有广泛的药理作用。
【总页数】1页(P251)
【作者】周红宇;张士善
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】R977.4
【相关文献】
1.天然酪氨酸酶抑制剂的种类及其对酪氨酸酶抑制作用的研究进展 [J], 毕云枫;宋凤瑞;刘志强
2.酪氨酸激酶抑制剂心血管毒性研究进展 [J], 刘艳平;陈乐梅;何岚;罗嗣宇;何楠;曹盛生
3.Bruton酪氨酸激酶在原发免疫性血小板减少症发病机制中的研究进展 [J], 赵茹霞;张丽萍;彭军;冀学斌
4.神经胶质瘤中受体酪氨酸激酶信号传导系统及酪氨酸激酶抑制剂的研究进展 [J],
刘家刚;毛庆
5.酪氨酸激酶抑制剂治疗慢性粒细胞白血病的不良反应及处理的研究进展 [J], 王珂;尹列芬;杨欢;许逸风
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SDF-1促进BMSCs迁移的研究进展刘想忠;李章华;许海甲【摘要】骨髓中主要包括两种多能干细胞, 即造血干细胞 (hematopoietic stem cells, HSCs) 和骨髓间充质干细胞 (bone marrow derived mesenchymal stem cells, BMSCs).BMSCs具有多种分化潜能, 在一定条件下可向多种细胞方向分化, 并且具有免疫调节能力.由于取材方便, 不会违背伦理问题.因此近年来, 其在免疫调节及组织工程学方面的应用有着越来越重要的作用.基质细胞衍生因子-1 (stromal cell-derived factor 1, SDF-1) 属于趋化因子家族, 与其受体CXCR4 (C-X-C Chemokine Receptor 4) 相互作用后对BMSCs具有明显定向趋化作用, 虽然近年来有很多研究对其作用机制进行了探讨, 但具体机制仍不十分清楚.本文对近年来SDF-1及其受体对BMSCs的趋化作用机制进行总结, 旨在为后续进一步研究提供参考.%Bone marrow stem cells mainly include hematopoietic stem cells (HSCs) and bone marrow derived mesenchymal stem cells (BMSCs). BMSCs not only have multiplex potential of differentiation, but also have immunomodulatory properties. They can differentiate into various cells. Recently, BMSCs have been increasingly used in the field of immunomodulatory and tissue engineering because of easily available and no ethnic violation. Stromal cell-derived factor 1 (SDF-1) is a member of chemokine family. It has obvious migration effect on BMSCs after binding to its receptor CXCR4 (C-X-C Chemokine Receptor 4). Although there are many studies about the migration mechanism of BMSCs, the detail has not been explanted clearly. This paper summarizes the mechanism of themigration of BMSCs by SDF-1 and its receptors in recent years. We hope that this could provide a reference for further research.【期刊名称】《中国骨质疏松杂志》【年(卷),期】2019(025)003【总页数】8页(P408-415)【关键词】骨髓间充质干细胞;基质细胞衍生因子;迁移【作者】刘想忠;李章华;许海甲【作者单位】武汉大学附属同仁医院(武汉市第三医院), 湖北武汉 430000;武汉大学附属同仁医院(武汉市第三医院), 湖北武汉 430000;武汉大学附属同仁医院(武汉市第三医院), 湖北武汉 430000【正文语种】中文【中图分类】R329.2骨髓间充质干细胞(bone marrow derived mesenchymal stem cells，BMSCs)是近年来发现的多能干细胞，存在于骨髓之中，含量在0.01%以下，属于成体干细胞的一种，具有多种分化能力及自我更新能力，在不同的诱导环境下可分化成种细胞，如成骨细胞，软骨细胞，心肌细胞及脂肪细胞等。
基于生物信息学的药物靶点发现研究生物信息学是指将计算机科学和信息技术应用于生物学领域的学科。
在药物研发过程中，生物信息学发挥着极其重要的作用。
本文将探讨基于生物信息学的药物靶点发现研究的方法和应用。
一、生物信息学在药物研发中的意义随着生物学和基因组学的快速发展，海量的生物数据得以产生。
这些数据包括基因序列、蛋白质结构、代谢通路等。
而药物研发的关键是寻找适合的靶点，发现与疾病相关的基因、蛋白质以及它们的相互作用。
这时，生物信息学的应用就显得尤为重要。
二、药物靶点发现的方法1. 基因组学研究基因组学是研究生物体基因组的一门学科。
通过对基因组的分析，可以发现与特定疾病相关的基因，从而找到潜在的药物靶点。
例如，疾病与某些基因的突变有关，通过对基因组进行全面分析，可以筛选出潜在的药物靶点。
2. 蛋白质组学研究蛋白质组学是研究生物体蛋白质组的学科。
通过蛋白质组学研究，可以对蛋白质的结构和功能进行全面的了解，从而发现与疾病相关的蛋白质靶点。
例如，某些疾病与特定蛋白质的异常表达有关，通过对蛋白质组进行分析，可以找到潜在的药物靶点。
3. 药物设计与筛选基于生物信息学的药物设计与筛选是指通过计算机模拟和分析，预测分子与靶点的相互作用，并设计出能够与靶点结合的分子。
通过药物分子的筛选和优化，可以得到具有良好活性和选择性的药物靶点。
三、生物信息学在药物研发中的应用1. 指导靶点选择通过生物信息学的方法，可以对基因组和蛋白质组进行大规模的分析，从而筛选出与疾病相关的靶点。
这为药物研发的方向性提供了线索，并缩小了研发范围，提高研发效率。
2. 指导药物设计生物信息学可以通过对靶点结构进行建模和模拟，预测药物分子与靶点之间的相互作用方式。
这为设计具有高活性和选择性的药物分子提供了指导。
3. 网络药理学研究网络药理学是研究药物与生物体内相互作用网络的学科。
通过生物信息学的方法，可以构建药物-靶点网络和药物-疾病网络，从中挖掘出重要的药物靶点和药物靶向途径。
L-酪氨酸印迹聚合物的本体聚合法制备及性能王锦;谢迟;董新荣;雷孝【期刊名称】《湖南农业大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(037)002【摘要】运用本体聚合法制备L-酪氨酸分子印迹聚合物,并考察了聚合物的性能.在单因素试验考察功能单体的种类及用量、交联剂的种类及用量、溶剂种类和反应温度对制备分子印迹聚合物影响的基础上,进一步以3水平4因素的正交试验优化反应条件.利用傅立叶红外光谱分析聚合物的结构,通过荧光分光光度法分析聚合物对L-酪氨酸的选择性吸附、萃取效率和饱和吸附量.结果表明:在氯仿溶剂中,以α-甲基丙烯酸(MAA)为功能单体,二甲基丙烯酸乙二醇酯(EDMA)为交联剂,偶氮二异丁晴(AIBN)为引发剂,其物质的量比为10:40:200:1.5,60℃水浴加热,洗脱剂萃取后,得到对L-酪氨酸分子有选择性吸附性能的印迹聚合物.【总页数】4页(P211-214)【作者】王锦;谢迟;董新荣;雷孝【作者单位】湖南农业大学理学院,湖南长沙410128;湖南农业大学理学院,湖南长沙410128;湖南农业大学理学院,湖南长沙410128;湖南农业大学理学院,湖南长沙410128【正文语种】中文【中图分类】O631.1+1【相关文献】1.L-苹果酸分子印迹聚合物微球的制备及性能评价 [J], 李建华;孙芙蓉;宋青楠;付绍平;朱靖博2.外消旋酪氨酸印迹聚合物的制备及性能研究 [J], 成会玲;江玉波;杨睿;何素琼3.以甲基化-β-环糊精为功能单体制备的L-色氨酸印迹聚合物及其性能研究 [J], 吴丽仙;朱秀芳;曾莉;曹秋娥;丁中涛4.功能化β-环糊精包合L-苯丙氨酸印迹聚合物的制备及性能分析 [J], 伍瑜雯;刘慧君;纪学珍;张小军;刘秀云5.本体聚合法制备2-氯酚分子印迹聚合物及其性能评价 [J], 王妍;荆涛;包学伟;王鹏;宗绪晨;林雁飞;周宜开;梅素容因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于离心式富集装置的酪氨酸磷酸肽分析新方法孙婕;张万军;时照梅;秦伟捷;钱小红【摘要】酪氨酸磷酸化及其相应激酶活性的研究在抗肿瘤药物靶点的研发中具有重要意义.由于酪氨酸磷酸化仅占蛋白质总磷酸化含量的不足0.1%,因此规模化的酪氨酸磷酸化鉴定面临着重大技术挑战.本研究构建了TiO2串联C18反相填料的离心式富集装置,结合抗体免疫沉淀法,建立了酪氨酸磷酸肽的富集策略.此新型富集装置由吸头、适配器和离心(EP)管组成,将TiO2富集磷酸肽和C18填料反相分离磷酸肽有机结合,以离心的方式进行样品的上样、清洗、洗脱和分离,再通过抗酪氨酸磷酸化抗体进一步特异性富集酪氨酸磷酸肽,从而实现了酪氨酸磷酸肽的高效富集和大规模质谱鉴定.通过离心式富集装置简化了实验步骤,减少了样品损失和人为因素干扰;而且离心式、平行化的样品处理方式可显著提高分析通量.将此策略成功用于小鼠肝脏蛋白质酪氨酸磷酸化肽段的富集和质谱鉴定,在5 mg鼠肝蛋白中共鉴定出967个酪氨酸磷酸化位点,对应545个蛋白质,显示了其在蛋白质组学研究中的应用潜力.%Protein tyrosine phosphorylation is an important post-translational modification and has become one of the most active areas in proteome research in recent years. Protein tyrosine phosphorylation plays a key regulatory role in the numerous signal transduction processes and in the occurrence & development of tumor. The study of tyrosine phosphorylation and activity of it corresponding tyrosine kinases is of great significance for the research of drug targets for cancer treatment. However, tyrosine phosphorylation only represents less than 0. 1% of the total cellular protein phosphorylation. Therefore, there is a great challenge to identify tyrosine phosphorylation in real complex samples. In this work,a new centrifugal device by combining application of titanium dioxide ( TiO2 ) and C18 reversed phase packing materials for phosphopeptide enrichment and separation was developed, which led to simplified procedure, reduced sample loss and minimized interference.This new centrifugal device was made of pipette tips, adapters and Eppendorf tubes. Sample loading, phosphopeptides enrichment, washing, eluting and separation were combined into this device and could be achieved by simple centrifugation. This device was capable of paralleled sample processing with improved analysis throughput. Tandem enrichment by anti-phosphotyrosine antibody resulted in efficient enrichment and large scale identification of phosphotyrosine peptides by mass spectrometry. As a result, 967 phosphotyrosine sites corresponding to 545 proteins were successfully identified from 5 mg of mouse liver proteins, demonstrating the robustness and potential of this new strategy.【期刊名称】《分析化学》【年(卷),期】2017(045)010【总页数】7页(P1434-1440)【关键词】酪氨酸磷酸化;富集;质谱;蛋白质组;翻译后修饰【作者】孙婕;张万军;时照梅;秦伟捷;钱小红【作者单位】军事医学科学院放射与辐射医学研究所,国家蛋白质科学研究中心蛋白质组学国家重点实验室,北京蛋白质组研究中心,北京102206;军事医学科学院放射与辐射医学研究所,国家蛋白质科学研究中心蛋白质组学国家重点实验室,北京蛋白质组研究中心,北京102206;军事医学科学院放射与辐射医学研究所,国家蛋白质科学研究中心蛋白质组学国家重点实验室,北京蛋白质组研究中心,北京102206;军事医学科学院放射与辐射医学研究所,国家蛋白质科学研究中心蛋白质组学国家重点实验室,北京蛋白质组研究中心,北京102206;军事医学科学院放射与辐射医学研究所,国家蛋白质科学研究中心蛋白质组学国家重点实验室,北京蛋白质组研究中心,北京102206【正文语种】中文激酶调控的蛋白质磷酸化修饰是最常见、最重要的蛋白质翻译后修饰之一，几乎参与调节生命活动的所有过程，包括细胞的增殖、发育和分化、细胞凋亡、神经活动和新陈代谢等[1～3]。
酪氨酸硝基化引起细胞功能损伤的机制及防治措施
吴琼;景亮
【期刊名称】《国际麻醉学与复苏杂志》
【年(卷),期】2005(026)001
【摘要】酪氨酸硝基化是指蛋白质酪氨酸残基或游离酪氨酸发生硝基化反应,可以使体内多种有重要功能的酶/蛋白质结构发生改变,并且功能受损或活性下降;还能够损伤线粒体、DNA,抑制酪氨酸磷酸化,诱导细胞的凋亡和死亡.现就酪氨酸硝基化导致细胞功能损伤的机制与防治的措施作一综述.
【总页数】3页(P30-32)
【作者】吴琼;景亮
【作者单位】210009,南京市,东南大学附属中大医院麻醉科;210009,南京市,东南大学附属中大医院麻醉科
【正文语种】中文
【中图分类】Q2
【相关文献】
1.酪氨酸硝基化对分泌性中耳炎致耳蜗损伤疗效 [J], 陈学清;陈小村
2.酪氨酸硝基化在分泌性中耳炎所致耳蜗损伤作用实验观察 [J], 佘万东;乔振花;戴艳红;陆玲;后婕
3.Keap1蛋白硝基化修饰参与脑缺血后血管内皮细胞损伤机制研究 [J], 陶蓉蓉;韩峰;
4.脊髓损伤后运动功能恢复过程中酪氨酸硝基化蛋白表达的变化 [J], 周强;曹莉;吴
爱群;吕保来;何成
5.丁苯酞对S-亚硝基化谷胱甘肽诱导脑微血管内皮细胞损伤的保护作用及机制研究 [J], 严洁萍;章水均;张国兵;胡颖;罗丹;江红娟;李敏静
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基于伪氨基酸组成和支持向量机预测人类蛋白质亚细胞定位的
研究
李雨;杨献光
【期刊名称】《井冈山大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2012(033)003
【摘要】蛋白质亚细胞定位是当前生物信息学和蛋白质科学的重要研究领域,本研究从蛋白质一级序列出发,取伪氨基酸组成向量作为输入数据,运用支持向量机作为预测工具,对人类12类蛋白质亚细胞的定位进行预测,得到独立检验的结果为85.2％,Jack knife检验的结果为80.6％；结果显示,用较简单的预测方法,得到了较好的预测结果.
【总页数】4页(P58-61)
【作者】李雨;杨献光
【作者单位】河南师范大学生命科学学院,河南,新乡453007;河南师范大学生命科学学院,河南,新乡453007
【正文语种】中文
【中图分类】Q517
【相关文献】
1.基于伪氨基酸组成和支持向量机预测人类蛋白质亚细胞定位的研究 [J], 李雨;杨献光
2.使用伪氨基酸组成和模糊支持向量机预测蛋白质结构类 [J], 姜小莹;朱俊东;李晓
波;张同亮
3.基于分段伪氨基酸组成成分特征提取方法预测蛋白质亚细胞定位 [J], 杨会芳;程咏梅;张绍武;潘泉
4.基于近似熵的伪氨基酸组成预测蛋白质亚核定位 [J], 张同亮;丁永生;顾全;孙登宽
5.基于伪氨基酸和支持向量机的蛋白质亚细胞定位预测 [J], 姜小莹;李晓波
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鱼腥草素同系物对红细胞膜蛋白上酪氨酸残基荧光特性的影响
(英文)
周少波;叶小利;葛林虎
【期刊名称】《西南大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2007(29)8
【摘要】研究了鱼腥草素同系物(HOU-Cn,n=8,10,12)对红细胞膜蛋白酪氨酸(Tyr)残基荧光特性的影响.结果表明:不同浓度的HOU-Cn均能降低Tyr的荧光强度,随着HOU-Cn碳链的延长,Tyr的荧光强度下降幅度减小.动力学参数的结果表明焓变ΔHand熵变ΔS均为正值,而自由能ΔG为负值,说明HOU-Cn与细胞膜蛋白的结合主要是由HOU-Cn与膜蛋白质疏水相互作用引起的熵驱动自发过程.
【总页数】5页(P154-158)
【关键词】鱼腥草素同系物(HOU-Cn);膜蛋白;荧光光谱法
【作者】周少波;叶小利;葛林虎
【作者单位】西南大学生命科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】R285.5
【相关文献】
1.鱼腥草素同系物对小鼠免疫影响的研究 [J], 袁吕江;李学刚;何红梅
2.重组人红细胞生成素对红细胞膜脂膜蛋白构象的影响 [J], 邓小兵;敬华
3.灭活A组链球菌对红细胞及其膜蛋白影响的实验研究 [J], 刘阳;金珊珊;牛丽娟;胡钦亮;于小龙;刘德春;国娇;张圣明
4.膜蛋白巯基的氧化还原修饰对红细胞膜粘弹特性的影响 [J], 王翔;宋关斌
5.鱼腥草素同系物对巨噬细胞膜蛋白荧光特性的影响研究(英文) [J], 葛林虎;叶小利;周少波
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从天然产物中寻找酪氨酸蛋白激酶(PTKs)抑制剂的研究进展尚明英;马祥君;蔡少青
【期刊名称】《中草药》
【年(卷),期】1997(28)7
【摘要】概述了近年来从天然产物中寻找酪氨酸蛋白激酶抑制剂的研究现状和前景。
具有抑制酪氨酸蛋白激酶活性的天然产物主要包括黄酮类、蒽醌类、苯乙烯类、芪类、甾醇类、生物碱、苯醌及倍半萜醌类等。
【总页数】5页(P433-437)
【关键词】天然产物;酪氨酸蛋白激酶;抑制剂;抗癌药物;栾树
【作者】尚明英;马祥君;蔡少青
【作者单位】北京医科大学生药学教研室;北京市丰台区医院外一科
【正文语种】中文
【中图分类】R931.71;R979.1
【相关文献】
1.新型酪氨酸激酶抑制剂PTK787/ZK222584的研究进展 [J], 叶泉英;陈铭珍
2.从天然产物中寻找蛋白激酶C抑制剂的研究进展 [J], 梁佩芳;顾勇;杨道茂;欧阳
明安
3.天然酪氨酸酶抑制剂的种类及其对酪氨酸酶抑制作用的研究进展 [J], 毕云枫;宋凤瑞;刘志强
4.从天然药物中寻找酪氨酸蛋白激酶抑制剂的研究进展 [J], 常振战;刘烨
5.酪氨酸蛋白激酶及其抑制剂在肝星状细胞激活中的研究进展 [J], 王琼;刘小菁;王一平
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