常见蛋白质的棕榈酰化修饰位点预测.doc
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常见蛋白质的棕榈酰化修饰位点预测.doc
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实验目标:
使用CSS-Palm,NBA-Palm,WAP-Palm,SEQ-Palm, MDD-Plam五款软件对RANK通路的蛋白进行棕榈酰化位点修饰预测
实验步骤:
一、获取RANK通路蛋白
1、登录NCBI(https:
//www.ncbi.nlm.nih.gov/)进行查找并下载RANK通路蛋白的序列以FASTA格式下载保存
这里使用RANK通路中常见的老鼠的PD-L1蛋白序列(https:
//www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/ADK70950.1?
report=fasta)为例
FASTA格式附下:
>ADK70950.1PD-L1[Musmusculus]
MRIFAGIIFTACCHLLRAFTITAPKDLYVVEYGSNVTMECRFPVERELDLLALVVYWEKEDEQVIQFVAG
EEDLKPQHSNFRGRASLPKDQLLKGNAALQITDVKLQDAGVYCCIISYGGADYKRITLKVNAPYRKINQR
ISVDPATSEHELICQAEGYPEAEVIWTNSDHQPVSGKRSVTTSRTEGMLLNVTSSLRVNATANDVFYCTF
WRSQPGQNHTAELIIPELPATHPPQNRTHWVLLGSILLFLIVVSTVLLFLRKQVRMLDVEKCGVEDTSSK
NRNDTQFEET
二、使用软件进行预测
2、CSS-Palm软件预测
1.1、使用CSS-Palm(http:
//csspalm.biocuckoo.org/index.php)进行预测
1.2、从网站上获取CSS-Palm软件相关信息,进行线上预测
1.3、具体步骤
打开网页(http:
//csspalm.biocuckoo.org/online.php);
步骤如下所示:
可得到结果如下:
1.4、获取GPS-Palm(
为什么下载GPS-Palm?
(以下是网站上的原话)
首先,通过文献生物管理和公共数据库整合,我们在1618个已知底物中获得了3098个无冗余的S-棕榈酰化位点。
与其他研究中准备的数据集相比,我们的基准数据集要大得多,已知位点增加了4.2倍以上。
其次,我们将DQD纳入我们最近开发的GPS5.0算法以提高性能。
第三,我们使用NIT编码了六种额外类型的序列衍生特征,包括PseAAC、CKSAAP、OBC、AAindex、ACF和PSSM,以及三种类型的结构特征,包括ASA、SS和BTA。
实施了pCNN的深度学习框架,用于训练和集成多达2835个单独的特征。
因此,GPS-Palm的预测精度显着提高。
下载步骤如下:
使用实例:
A:
GPS-Palm中的结果项目:
ID:
您输入用于预测的蛋白质序列的名称/ID。
位置:
预测为S-棕榈酰化位点的位点的位置。
肽:
预测的S-棕榈酰化肽,在中央半胱氨酸残基周围具有上游10个氨基酸和下游10个氨基酸。
分数:
评估S-棕榈酰化潜力的值。
该值越高,残基被S-棕榈酰化的可能性越大。
Cutoff:
预测的阈值。
不同的阈值意味着不同的精密度、灵敏度和特异性。
GPS-Palm预测器模型经过良好训练后,我们对该模型进行了评估。
从评估中,为GPS-Palm选择了三个具有高、中和低严格性的阈值。
在这三个阈值下的表现如下:
GPS-Palm在不同阈值下的性能:
结果如下:
2、NBA-Palm软件预测
2.1、获取网站相关信息(http:
//nbapalm.biocuckoo.org/index.php)
2.2、进行网上预测(http:
//nbapalm.biocuckoo.org/prediction.php)
具体步骤如下:
点击here进行下载即可查看
3、WAP-Palm软件预测
3.1、登录官方网址(http:
//14.139.227.92/mkumar/palmpred/)
3.2、使用步骤,详见官网使用指南
4、SEQ-Palm软件预测
4.1、登录官方网站(
4.2、使用步骤如下:
以PD-L1为例子输入,结果如下:
5、MDD-Plam软件预测
5.1、相关文章(https:
//pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28662047/)及网站(http:
//csb.cse.yzu.edu.tw/MDDPalm/)
5.2、使用步骤,详见官网使用指南(注:
建议使用谷歌网站,其它可能无法打开)
三、结果可视化及比对
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- 关 键 词:
- 常见 蛋白质 棕榈 修饰 预测