hnRNPK基因在猪成肌细胞增殖分化过程中的表达及分子调控机制研究

<正>我校生命科学学院徐永杰博士主持获批国家自然科学基金项目:hnRNPK基因在猪成肌细胞增殖分化过程中的表达及分子调控机制研究,项目批号:U1204326.异质性胞核核糖核蛋白K(heterogeneous nuclear ribonucleoprotein K,hnRNPK)是从梅山猪骨骼肌不同发育时期的蛋白质组动态表达中筛选出的一个差异表达蛋白质,是hnRNPKs家族中的成员之一.作为机体内一个重要的多功能蛋白,它与神经系统和卵巢的发育、多种器官发生以及某些肿瘤的发生发展密切相关,在骨骼肌的分化发育中可能起着非常重要的作用.该项目从猪hnRNPK基因的表达着手,围绕该基因在成     

蛋白质拓扑结构Alignment与相似性打分的算法

蛋白质结构分类是当今“后基因组”研究的热点 ,是探索蛋白质折叠 /功能关系的有效方法 .创立一种新型的分类体系就意味着对复杂的蛋白质结构的有了进一步的理解 .本文基于蛋白质结构域的拓扑结构 ,将拓扑量化 ,以Alignment矩阵方法对结构域进行比较 ,并按拓扑结构相似性对任意 2个蛋白质进行打分 .上述算法已经实现了程序化 .依此算法可将一组蛋白质进行新的分类 ,并可望将结构分类与生物功能的关系进行分析 .     

近红外光谱技术对液态奶制品中乳糖、脂肪及蛋白质的定量检测

用InfraXact多功能近红外分析仪和正交实验设计,研究了不同预处理和校正方法对建模效果的影响,建立了液态奶制嘉中脂肪、乳糖和蛋白质质量含量的定标模型。利用目标函数法对模型进行评定,并对选出的最优模型的适用性进行验证．结果表明,最优模型对糖、脂肪和蛋白质的相对标准偏差分别为4．12％,7．04％,9．61％,相对误差分别为2．82,6．28,2．72．正交实验方法能综合考虑不同预处理方法和校正方法对模型建立的影响．近红外光谱分析法能够实现对牛奶中脂肪、乳糖和蛋白质质量含量进行快速、无损的定量检测．     

基于Attention Bi-LSTM模型构建蛋白质诱饵序列库

利用计算机技术在海量质谱数据中鉴定蛋白质序列是蛋白质组学研究最基本且重要的任务之一,诱饵序列库构建的好坏是蛋白质鉴定质量控制成功的关键之一。发展了基于注意力机制-双向长短期记忆神经网络(Attention Bi-LSTM)的诱饵序列构建方法,整体研究基于编码-解码框架,采用双向长短期记忆神经网络在解决传统循环神经网络梯度消失问题的同时,可以捕获前向后向更多依赖信息对处理序列数据更加有优势;引入注意力机制提高模型对目标序列库和诱饵序列库相关程度的关注度;并与目前常用的随机和反转算法进行比较。结果显示,基于Attention Bi-LSTM模型构建的诱饵序列库能满足理想诱饵序列库的各项特征要求;在不同大小实验数据集以及谱图、肽段、蛋白3个层面对比分析,显示构建的诱饵序列库与其他方法比具有更好的灵敏性。因此,Attention Bi-LSTM是一种很有潜力的诱饵序列库构建方法。     

基于深度学习和支持向量机的基因结合蛋白预测

针对传统的方法对蛋白质预测的精度低且需要人工提取环节等问题,提出一种基于深度学习和支持向量机的基因结合蛋白预测算法;该算法将卷积神经网络与门控循环单元结合,搜索蛋白质序列,保留蛋白质序列中氨基酸的位置依赖性,利用支持向量机代替神经网络的Softmax分类器对蛋白质的特征序列进行预测;将该模型分别在基准数据集DBP2858和PDB14189上进行对比实验。结果表明,该模型具有更好的脱氧核糖核酸结合蛋白预测能力,并且预测精度和效率均较高。     

螺旋藻综合利用工艺研究

螺旋藻经过超低温和超声波振荡处理，植物细胞壁破裂而释放出相关物质，经分离处理得到天然食用藻蓝素和口感良好的植物蛋白及其他多种有用物质。为螺旋藻食品深加工获取高附加值进行探索。     

蛋白质微阵列技术及其影响因素的研究进展

简要介绍了蛋白质微阵列技术的基本原理和制备技术。重点讨论了蛋白质微阵列在制备和检测过程中的主要影响因素,如载体及其表面处理、探针、检测方法、制备技术等。指出蛋白质微阵列是一种极具发展前途的新型研究工具,在我国刚刚起步,需要加大投入和合理规划。     

浅谈prion一词中文译名

prion一词是由美国加州大学斯坦利·布鲁西纳（Stanley B．Prusiner）教授于1982年提出的一个新名词,用来表示引起人和动物神经组织退化疾病的病原因子——蛋白质传染因子（proteinaceous infectious particle）,并指出这是一种不同于细菌、病毒、真菌和寄生虫等病原微生物的致病蛋白质因子。布鲁西纳也因发现prion而获得1997年诺贝尔生理学或医学奖。[第一段]     

Dissection of SARS Coronavirus Spike Protein into Discrete Folded Fragments

Introduction Severe acute respiratory syndrome coronavirus (SARS-CoV), which is the causative agent of the atypical pneumonia, was first identified in the fall of 2002 to be a previously unknown member of the family of coronaviruses[1]. The rapid transmis…     

诺贝尔奖获得者李·哈特维尔谈:蛋白质检测癌症

攻克癌症和其他多种疾病的最有效方法是密切注视发病的早期迹象;而那正是医学研究人员对于涉及蛋白质的诊断技术的潜力感到振奋的缘由一蛋白质是执行保持人体功能所需的神奇使命的工具分子。每种疾病可激发出一套它所独有的蛋白质“生物标记”,这种“标记”不久医生将有可能从简便的血液测试中检测到。遗传学家李·哈特雏尔（Lee Hartwell）现任西雅图市弗雷德·哈钦森癌症研究中心主任,是2001年诺贝尔生理学或医学奖获得者之一,不久前在接受《新闻周刊》记者弗雷德·古特尔（Fred Guterl）采访时谈到了蛋白质诊断的未来前景。[编者按]