福建省平潭海区坛紫菜品质性状的分析

以福建省平潭县主要栽培的坛紫菜品种和来自平潭县不同海域的野生坛紫菜为材料,测定不同样品主要品质性状等指标;同时对不同样品进行了活体吸收光谱的检测.结果显示:3种性状在不同紫菜样品中存在着显著的差异,而且不同样品之间的活体吸收光谱也存在明显的不同.野生坛紫菜NH蛋白质含量最高,每100g干紫菜中含量可达43.49±1.29g,而未经选育的坛紫菜DXY仅为24.85±2.0g;叶绿素含量最高的为优良品种GL1,最低的为野生坛紫菜JJS.藻胆蛋白含量与总蛋白含量呈正相关,其含量最高的仍为野生坛紫菜NH(4.488g/100g).对于每一个紫菜样品,藻红蛋白含量都大于藻蓝蛋白,藻蓝蛋白含量大于别藻蓝蛋白.     

三角豆蛋白的提取及Osboren分类

以成熟干燥的三角豆为原料,采用酸沉碱提的方法进行蛋白质提取,再将提取后的蛋白分成透析蛋白和未透析蛋白两组,进行Osboren分类法分级提取清蛋白、球蛋白、醇溶蛋白和谷蛋白,并测定分类蛋白的含量.按照Osboren分类法分级提取未透析的三角豆蛋白所得的清蛋白含量229.9 mg,球蛋白含量343.3 mg,醇溶蛋白含量66.6 mg,谷蛋白含量341.8 mg,所占比例依次为23.4%、35%、6.8%、34.8%,透析后的三角豆蛋白提取到的清蛋白含量144.2 mg,球蛋白含量341.8 mg,醇溶蛋白含量70.7 mg,谷蛋白含量328.9 mg,所占比例依次为16.3%、38.6%、8%、37.1%.     

长角血蜱雌蜱不同发育时期唾液腺蛋白的组成分析

为阐明长角血蜱雌蜱唾液腺蛋白随发育期的变化规律,采用Bradford蛋白定量法和SDS-PAGE电泳对不同发育期唾液腺蛋白含量及成分变化进行研究.结果表明:雌蜱唾液腺的总蛋白含量随着发育期的不同而变化,饥饿期唾液腺蛋白含量最低,交配期蛋白含量达到峰值,此后蛋白含量持续下降.长角血蜱唾液腺的蛋白分子质量集中分布于32~97 k Da,其中97 k Da蛋白与唾液腺蛋白含量变化趋势一致.     

不同品系地木耳藻胆蛋白含量的比较研究

对6个不同品系地木耳的藻胆蛋白含量进行测定,结果表明：不同产地的地木耳藻胆蛋白含量是存在差异的．采于内蒙古察哈尔右翼前旗的品系不论是藻蓝蛋白、别藻蓝蛋白、藻红蛋白,还是总藻胆蛋白含量在6个品系中都是最高的,而采于陕西榆林的品系则相反,各项含量均为最低．     

盐酸左氧氟沙星对凤眼莲生理特性的影响

以凤眼莲叶片中叶绿素含量、光合速率、可溶性蛋白含量及其组分、根系活力等参数,研究了盐酸左氧氟沙星对凤眼莲的胁迫作用。结果表明,0~100 mg L-1浓度范围内盐酸左氧氟沙星处理时,凤眼莲的叶绿素含量随处理浓度提高而上升,光合速率则随处理浓度提高而下降;0~50 mg L-1盐酸左氧氟沙星处理时,可溶性蛋白含量和根系活力随处理浓度提高而上升,随处理浓度进一步提高,可溶性蛋白含量和根系活力下降;SDS-PAGE电泳显示,盐酸左氧氟沙星处理没有造成可溶性蛋白的组分的明显变化。这些研究结果表明,凤眼莲对盐酸左氧氟沙星具有较高的耐受性。     

大麦籽粒醇溶蛋白组分的基因型和环境变异及其与β-淀粉酶活性的关系

选用7个二棱大麦品种,种植在生态条件差异很大的3个地区,测定和分析了以上大麦籽粒的蛋白质含量、醇溶蛋白组分含量及β-淀粉酶活性,分析了这些性状的基因型和环境变异之间的相关性。结果表明:这些性状在试点间、品种间差异显著,且试点和品种的互作效应显著;B醇溶蛋白和C醇溶蛋白的基因型效应要比环境效应影响大,而蛋白质含量、D醇溶蛋白和β-淀粉酶活性的环境效应要比基因型效应的影响大。相关分析表明:籽粒蛋白质含量与B醇溶蛋白含量、C醇溶蛋白含量与β-淀粉酶活性呈显著正相关;B醇溶蛋白含量和C醇溶蛋白含量均与β-淀粉酶活性呈显著正相关。     

豌豆豆球蛋白（leguminA）基因的PCR扩增与鉴定

豆类的贮存蛋白是人类的植物蛋白主要来源之一,稻米平均蛋白质含量只有8％,而且人类必需的赖氨酸含量较少。如果将较富赖氨酸的豆类贮存蛋白基因转移到水稻中,提高稻米的蛋白质和赖氨酸等氨基酸的含量,是改善米质的重要途径之一。 Sun首先从法国菜豆中分离出菜豆贮存蛋白基因(Gl),随后,Lycett分析了豌豆主要     

利用农业废弃物微生物共发酵制取蛋白质的研究

采用宇佐美曲霉等4种真菌与热带假丝等酵母菌对农业废弃物秸秆进行混合发酵制取蛋白，产物中必需氨基酸含量高于联合国粮农组织(FAO)规定标准，蛋白含量超过玉米和小麦，可作为动物的蛋白饲料。     

山东省常见豆科植物叶蛋白产量及蛋白质含量的初步研究

本文对２２种山东常见豆科植物进行了叶蛋白产量及蛋白质含量的测定分析。实验结果表明：叶蛋白产量最高达７．７ｇ／１００ｇ鲜叶，蛋白质含量最高达５８．５５％，其中本氏木兰，锦鸡儿，紫花芷蓿等在提取叶蛋白等方面具有很好的开发前景。     

单细胞蛋白固态发酵系统的总氮平衡与功效评价

对ＳＳＦ法生产ＳＣＰ系统中的生物量，总糖、总氮等因素进行了动态分析。揭示了反应过程中总氮平衡的基本性质。讨论了同化作用，转化作用、分解作用等３种氮代谢反应方式以及物料收率降低引起蛋白含量升高的浓缩效应。同时分析了蛋白净增量和蛋白含量之间的相互关系。表明蛋白净增量是评价系统功效的合理指标。     

不同蛋白质来源配合饲料对犬饲喂效果及养分消化率研究

用不同蛋白质饲料 (植物蛋白质饲料、动物蛋白质饲料和动植物混合蛋白质饲料 )的配合饲料饲喂实验比格犬。各组的采食积极性和采食量没有明显差异 ;蛋白质来源对生长犬增重没有明显的影响。动植物混合蛋白饲料组与植物蛋白饲料组蛋白质消化率相近 ,动物蛋白饲料组最低 ;动植物混合蛋白饲料组有机质消化率高于植物蛋白饲料组和动物蛋白饲料组 (P <0 0 5 ) ;钙磷消化率以植物蛋白饲料组最低。因此为控制饲料成本并在不能获得高品质动物性蛋白的情况下 ,用动植物混合蛋白饲料饲喂实验犬效果较好     

面向同源蛋白质探测的一种新型混合深度学习模型

根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。     

Applying genetic algorithms to the study of protein mutation theory

Genetic algorithms were applied to the study of simulation of protein mutation carried out on two_dimensional lattice model; to the study of effects of single mutation and double mutation on protein folding and protein structure stability. It is found that in two_dimensional lattice models, replacement of inner core hydrophobic residue by hydrophilic residue will result in reduction of protein stability; at the same time the number of residues of protein surface relatively grows with increase of protein chain length; and most mutations occur in residues of protein surface, these mutations are all neutral and have no effects on protein natural structure. The two mutations of double mutation are interactive and related to each other.     

Grafting of protein-protein binding sites

A strategy for grafting protein-protein binding sites is described. Firstly, key interaction residues at the interface of ligand protein to be grafted are identified and suitable positions in scaffold protein for grafting these key residues are sought. Secondly, the scaffold proteins are superposed onto the ligand protein based on the corresponding C_α and C_β atoms. The complementarity between the scaffold protein and the receptor protein is evaluated and only matches with high score are accepted. The relative position between scaffold and receptor proteins is adjusted so that the interface has a reasonable packing density. Then the scaffold protein is mutated to corresponding residues in ligand protein at each candidate position. And the residues having bad steric contacts with the receptor proteins, or buried charged residues not involved in the formation of any salt bridge are mutated. Finally, the mutated scaffold protein in complex with receptor protein is co-minimized by Charmm. In addition, we deduce a scoring function to evaluate the affinity between mutated scaffold protein and receptor protein by statistical analysis of rigid binding data sets.     

黏着斑蛋白Supervillin的抗体制备及纯化

黏着斑蛋白Supervillin（SVIL）是一个细胞膜结合蛋白分子,定位于细胞与细胞外基质接触面的黏着斑。为了进一步研究 SVIL蛋白分子在细胞内的功能,应用分子克隆技术构建原核细胞表达质粒 ｐＧＥＸＫＧ ＳＶＩＬＣ３０２和ｐＨＩＳ８ ＳＶＩＬＣ３０２,并在细菌 ＢＬ ２１（ＤＥ３）中用 ＩＰＴＧ分别诱导表达 ＧＳＴ ＳＶＩＬＣ３０２和 ＨＩＳ ＳＶＩＬＣ３０２融合蛋白。用谷胱甘肽琼脂糖凝胶柱亲和层析纯化 ＧＳＴ ＳＶＩＬＣ３０２蛋白,然后免疫新西兰大白兔制备 ＳＶＩＬ多克隆抗体,并用 Ｎｉ ＮＴＡ柱子结合 ＨＩＳ ＳＶＩＬＣ３０２蛋白,对其进行交联,纯化抗体。ＷｅｓｔｅｒｎＢｌｏｔ（ＷＢ）和 Ｉｍｍｕｎｏｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ（ＩＦ）实验证明该抗体可以识别外源的 ＧＦＰ ＳＶＩＬ和内源的 ＳＶＩＬ蛋白,并且可以用于蛋白免疫沉淀实验。表明此ＳＶＩＬ多克隆抗体具有较高的特异性和灵敏度,为进一步研究黏着斑蛋白 ＳＶＩＬ在细胞内的功能奠定了坚实的基础。     

蛋白质芯片——蛋白质高表达及固定技术研究进展

就近年来国际上蛋白质芯片的高通量蛋白质生产及固定技术的研究进展进行了系统的总结和分析。蛋白质芯片是一种大规模、高通量的蛋白质组学研究技术,目前己广泛运用于基础研究(如蛋白质/蛋白质相互作用)和应用研究(如病理诊断,药物开发),而该技术的关键步骤是实现蛋白质高表达及固定。及时把握蛋白质高表达及固定技术的研究动向是开展蛋白质芯片研究的基础。     

基于遗传算法的蛋白质折叠模拟系统

在模拟蛋白质折叠的遗传算法基础上，采用晶格模型，设计了一个用于蛋白质折叠模拟的软件系统，并举例说明该系统的用法。该蛋白质折叠模拟系统可用于蛋白质折叠预测和蛋白质进化研究，并可为蛋白质分子设计提供重要信息。     

蛋白质亚细胞定位预测研究进展

蛋白质的功能与其在细胞中的定位有着密切的联系,新合成的蛋白质必须处于适当的亚细胞位置才能正确的行使其功能．预测蛋白质的亚细胞定位,在确定一个未知蛋白质的功能,了解蛋白质相互作用等方面有着重要的意义．机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中扮演着一个重要的角色．笔者从数据集的构建、蛋白质序列特征提取方法、蛋白质亚细胞定位预测算法以及预测算法的性能评估等四方面总结了过去十几年间机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中的应用情况,系统阐述了蛋白质亚细胞定位预测研究的进展．     

一种测定大豆蛋白质水解度的简易方法

介绍了一种新的测定大豆蛋白质水解度的方法,G-25色谱层析法。该方法利用快速蛋白纯化系统将大豆蛋白水解多肽溶液进行G-25色谱层析,根据蛋白峰和肽峰面积计算蛋白质的水解度,并与甲醛滴定法进行了比较。结果表明,G-25色谱层析法测定的大豆蛋白水解度略低于甲醛滴定法。该方法快速、简便,可以普遍适用于各种蛋白质水解度的测定。