本站原创摘要5-8
ABSTRACT8-16
第1章 绪论16-42
1.1 生物信息学介绍16-23
1.1.1 生物信息学的定义17-19
1.1.2 生物信息学的进展历程19-21
1.1.3 生物信息学的运用与展望21-23
1.2 蛋白质共价修饰23-38
1.2.1 蛋白质磷酸化24-28
1.2.2 Calpain介导的酶切修饰28-29
1.2.3 半胱胺酸亚硝基化29-31
1.2.4 酪氨酸硝基化31-32
1.2.5 原核类泛素化32-33
1.2.6 半胱胺酸棕榈酰化33-35
1.2.7 酪氨酸硫化35
1.2.8 泛素化与类泛素化35-37
1.2.9 赖氨酸乙酰化37-38
1.3 锌离子结合38-42
第2章 蛋白质共价修饰的预测及计算浅析42-98
2.1 GPS系列算法预测蛋白质共价修饰,以半胱胺酸棕榈酰化为例42-49
2.1.1 GPS算法介绍42-43
2.1.2 实验材料与策略43-47
2.1.2.1 数据收集43
2.1.2.2 数据处理43-44
2.1.2.3 GPS系列算法44-46
2.1.2.4 性能评价46-47
2.1.2.5 在线怎么写作与本地安装包的开发47
2.1.3 结果与讨论47-49
2.1.3.1 开发CSS-Palm 3.0预测棕榈酰化位点47-49
2.2 蛋白质磷酸化49-54
2.2.1 摘要49
2.2.2 实验材料与策略49
2.2.2.1 训练与测试数据的准备49
2.2.2.2 算法、性能与稳定性评估以及预测软件的开发49
2.2.3 结果与讨论49-54
2.2.3.1 不同PSP(m,n)肽段的组合会产生不同的预测性能及稳定性49-51
2.2.3.2 一个新的模体长度选择算法以提升预测稳定性51
2.2.3.3 比较GPS 2.1与GPS 2.051-52
2.2.3.4 GPS 2.1预测软件的利用52-54
2.3 Calpain介导的酶切修饰54-60
2.3.1 摘要54
2.3.2 实验材料与策略54
2.3.2.1 数据准备54
2.3.2.2 算法、性能与稳定性评估以及预测软件的开发54
2.3.3 结果与讨论54-60
2.3.3.1 用GPS 2.1算法开发GPS-CCD54-57
2.3.3.2 比较不同的计算策略57-58
2.3.3.3 大规模预测蛋白质中的calpain酶切位点58-60
2.4 半胱胺酸亚硝基化60-66
2.4.1 摘要60
2.4.2 实验材料与策略60-61
2.4.2.1 数据准备60
2.4.2.2 算法、性能与稳定性评估以及预测软件的开发60-61
2.4.3 结果与讨论61-66
2.4.3.1 开发GPS-SNO预测亚硝基化位点61-62
2.4.3.2 性能评价与比较62-65
2.4.3.3 大规模预测可能的亚硝基化位点65-66
2.5 酪氨酸硝基化66-75
2.5.1 摘要66
2.5.2 实验材料与策略66-68
2.5.2.1 数据准备66
2.5.2.2 算法、性能与稳定性评估以及预测软件的开发66
2.5.2.3 利用超几何分布进行统计浅析66-67
2.5.2.4 利用Yates卡方检验进行比较浅析67-68
2.5.3 结果与讨论68-75
2.5.3.1 开发GPS-YNO2预测硝基化位点68-69
2.5.3.2 性能评价与比较69-72
2.5.3.3 大规模预测可能的亚硝基化位点72-75
2.6 原核类泛素化75-80
2.6.1 摘要75
2.6.2 实验材料与策略75-76
2.6.2.1 数据准备75
2.6.2.2 算法、性能与稳定性评估、预测软件的开发以及统计浅析75-76
2.6.3 结果与讨论76-80
2.6.3.1 原核类泛素化位点预测工具GPS-PUP的开发与性能评价76-78
2.6.3.2 大规模预测及浅析78-80
2.7 泛素化E3连接酶APC/C的底物模体80-88
2.7.1 摘要80
2.7.2 实验材料与策略80-81
2.7.2.1 数据准备80
2.7.2.2 算法、性能与稳定性评估、预测软件的开发以及统计浅析80-81
2.7.3 结果与讨论81-88
2.7.3.1 开发GPS-ARM预测D-box和KENN-box81-83
2.7.3.2 性能评价与比较83-84
2.7.3.3 功能富集与多样性浅析84-87
2.7.3.4 系统地预测有丝分裂相关的APC/C底物87-88
2.8 利用GPS算法预测T细胞抗原表位88-98
2.8.1 摘要88
2.8.2 实验材料与策略88-89
2.8.2.1 数据准备88-89
2.8.2.2 算法、性能与稳定性评估以及预测软件的开发89
2.8.3 结果与讨论89-98
2.8.3.1 决定I-A~(g7)和HLA-DQ8表位的核心九肽89-90
2.8.3.2 开发GPS-mba以预测I-Ag7和HLA-DQ8结合肽段90-91
2.8.3.3 预测性能评价与比较91-93
2.8.3.4 预测T1D中可能的新I-A~(g7)andHLA-DQ8表位93-96
2.8.3.5 TEDB 1.0数据库的开发和利用96-98
第3章 蛋白质共价修饰的数据资源与系统浅析98-142
3.1 赖氨酸乙酰化98-104
3.1.1 摘要98
3.1.2 实验材料与策略98-100
3.1.2.1 数据库构建与内容98-99
3.1.2.2 数据库的利用99-100
3.1.3 结果与讨论100-104
3.2 Plk家族激酶介导的磷酸化组104-118
3.2.1 摘要104
3.2.2 实验材料与策略104-105
3.2.2.1 数据收集与准备104
3.2.2.2 算法、性能与稳定性评估、预测软件的开发以及统计浅析104-105
3.2.2.3 生物化学与细胞实验策略105
3.2.3 结果与讨论105-118
3.2.3.1 浅析Plk激酶家族并构建GPS-Polo软件105-107
3.2.3.2 性能评价和比较107-109
3.2.3.3 系统地预测和浅析Plk介导的磷酸化调节109-111
3.2.3.4 精确预测体内的Plk介导的磷酸化111-113
3.2.3.5 人源Plk介导的磷酸化调节倾向于分布式磷酸化模型113
3.2.3.6 人源Plk1与磷酸化的Mis18B相互作用113-118
3.3 酪氨酸硫化、硝基化与磷酸化的串扰118-125
3.3.1 摘要118
3.3.2 实验材料与策略118-119
3.3.2.1 训练与测试数据的准备118
3.3.2.2 算法、性能与稳定性评估、预测软件的开发以及统计浅析118-119
3.3.3 结果与讨论119-125
3.3.3.1 开发GPS-TSP以预测硫化位点119-120
3.3.3.2 性能评价与比较120-121
3.3.3.3 系统地浅析和比较硫化和硝基化功能的丰度和多样性121-123
3.3.3.4 系统浅析硫化、硝基化和磷酸化之间的原位串扰123-125
3.4 泛素化以及类泛素化相关酶125-132
3.4.1 摘要125
3.4.2 实验材料与策略125-127
3.4.2.1 数据收集125-126
3.4.2.2 分类126
3.4.2.3 蛋白质组尺度的预测126-127
3.4.3 结果与讨论127-132
3.4.3.1 数据库利用127-130
3.4.3.2 数据浅析、分类130-132
3.5 蛋白质激酶与磷酸酶132-142
3.5.1 摘要132
3.5.2 实验材料与策略132-133
3.5.2.1 数据收集与准备132-133
3.5.2.2 预测性能与稳定性的评估以及统计浅析策略133
3.5.3 结果与讨论133-142
3.5.3.1 激酶与磷酸酶的分类133-134
3.5.3.2 在84种真核生物中进行基因组尺度的激酶和磷酸酶的鉴定134-135
3.5.3.3 真核生物的激酶与磷酸酶的全貌135-136
3.5.3.4 激酶和磷酸酶家族的显著膨胀和收缩136-137
3.5.3.5 EKPD 1.0的开发和利用137-142
第4章 蛋白质中锌离子结合位点的预测及浅析142-156
4.1 摘要142
4.2 实验材料与策略142-144
4.2.1 数据准备与浅析142-143
4.2.2 几何限定法(Geometric REstriction Approach,GRE)143-144
4.2.3 性能评估与统计浅析144
4.2.4 开发在线怎么写作144
4.3 结果与讨论144-156
4.3.1 系统浅析四残基和三残基锌离子结合之间的差别144-147
4.3.2 几何限定法以预测锌离子结合位点147-149
4.3.3 性能评价与比较149-150
4.3.4 大规模的浅析揭示锌离子结合的功能重要量150-156