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PhosphoSitePlus | 蛋白翻译后修饰综合性预测数据库
之前在 [[翻译后修饰]] 基本内容介绍当中提到了翻译后修饰的几个形式。 当中提供了蛋白磷酸化，乙酰化等翻译后修饰的内容。 PhosphoSitePlus 最后总共包括了 57664 个蛋白的 599017 个翻译后修饰位点。其中包括了包括磷酸化、乙酰化等多个翻译后修饰种类。 检索 PhosphoSitePlus 在检索当中提供了 1）基于蛋白或者序列检索；2）基于蛋白位点检索以及 3）比较位点检索。 比如我们要查看TP53相关的翻译后修饰的话。 图中可以看到关于 P53 的蛋白的线性结构，在线性结构上，线性结构上一个点代表一种类型的翻译后修饰信息。同时如果点越高代表这个修饰参考文献个数。 再往下可以看到关于 P53 蛋白的具体基本信息。
17.5K11编辑于 2022-04-01 - 来自专栏医学数据库百科
翻译后修饰类型介绍
之前在 [[翻译过程介绍]]。其中在一个 mRNA 翻译成一个蛋白之后，会进行翻译后修饰。在上面的视频当中对于翻译后修饰的介绍内容挺少。所以这次就找了另外一个视频来了解一下翻译后修饰的具体类型。 简单的理解翻译后修饰就是在翻译好的氨基酸序列上添加一些不同的化学基团，以此来调控蛋白的功能。 如果有兴趣的话，可以了解一下下面这个视频。 具体时间轴： 00: 07 翻译后修饰前言 01: 18 蛋白修饰的类型 02 :12: 翻译后修饰的作用 02: 12 氨基末端修饰 03: 00 蛋白活性的修饰 04: 18 翻译后修饰的种类 04 : 18 翻译后修饰概述 05: 26 具体翻译后修饰类型介绍 http://mpvideo.qpic.cn/0bc3s4abkaaavmafysa7jjrfbf6dcwlqafia.f10002.mp4
48040编辑于 2022-04-01 - 来自专栏生物信息云
CysModDB：半胱氨酸翻译后修饰分析平台
1.背景知识 半胱氨酸（Cys）上的硫醇基团可以经历多种翻译后修饰（PTM）， 作为分子开关维持氧化还原稳态并调节一系列生物 活性，包括改变酶促反应、蛋白质-蛋白质相互作用和蛋白质 稳定性。 修饰类型根据其特性可分为三类：氧化翻译后修饰（PTM）[1]，脂质PTM [2，3]和代谢物PTM [4]。氧化PTM是指半胱氨酸被活性氧、活性氮、活性硫或谷胱甘肽（GSH）氧化[1]。 脂质PTM是指半胱氨酸脂化[3，5]，包括s-棕榈酰化和S-异戊二烯化。代谢物PTM涵盖了由反应性代谢物[6]引起的一系列非酶修饰，例如s-斜锥化，s-琥珀酸和S-羰基化。 CysModDB由五个部分组成：（1）PTM位点注释，包括侧翼区域，样品起源和富集技术，（2）蛋白质注释，涵盖具有突出显示的CysPTM位置，功能区域，亚细胞位置和结构信息的序列，（3）蛋白质途径（Reactome 浏览器使用图表来表示具有不同CysPTM类型的修饰位点在蛋白质序列上的分布，CysPTM共现以及这些位点与蛋白质结构和功能区域的映射，这有助于探索修饰位点之间的串扰以及这些位点对蛋白质功能的潜在影响。
2.3K30编辑于 2022-11-24 - 来自专栏生命科学
探索翻译后修饰(PTMs) 的新工具 | MedChemExpress
翻译后修饰 (PTMs) 是指蛋白质在翻译后的化学修饰过程，比较常见的有磷酸化、乙酰化、甲基化等等类型，大部分蛋白质只有经过了该过程才可以发挥其生理功能。 2016年，Yang等人通过将光交联剂（二氮嗪）并入天然赖氨酸的侧链，合成了一种名为Photo-lysine的新型光反应性赖氨酸，它可以标记结合赖氨酸翻译后修饰的蛋白质。 作为哺乳动物的必需氨基酸之一，赖氨酸参与合成了绝大部分重要生理活动所需的蛋白质（如酶、激素、信号受体等）选取赖氨酸作为标记物，有助于跟踪这些蛋白质是如何进行翻译后修饰的，从而进一步了解蛋白质的构象及作用方式 Nat Biotechnol. 2003 Mar;21(3):255-61.[2] Yang T, et al. >>>>相关产品Photo-lysine一种新的基于赖氨酸光反应性的氨基酸，它捕获结合赖氨酸翻译后修饰的蛋白质。
59520编辑于 2023-01-12 - 来自专栏生信菜鸟团
Peaks 根据组蛋白修饰模式进行分类
这里涉及一个基本知识点： 组蛋白修饰是染色质结构和基因表达调控的重要机制之一。不同的组蛋白修饰在基因组的不同区域具有特定的功能和作用。 以下是一些常见的组蛋白修饰及其功能： H3K4me1（组蛋白 H3 第 4 位赖氨酸单甲基化）： 功能：通常与增强子区域相关联，是活性增强子标志之一。 质控 BWA 比对 MACS3 callpeak Step2: 获取组蛋白修饰 peaks 这部分的数据是：GSE100259 同样的，我们进行老三步：质控、BWA 比对、MACS3 callpeak。 得到每个组蛋白修饰的bed 文件。 Step3: Peaks 分类 图中可以看出，作者关注的是峰顶左右 2000 bp 的范围，因为我们先使用 S100A8/S100A9 的peaks 峰位点与组蛋白修饰 peaks 区交集，看是否在其范围内
41100编辑于 2025-03-27 - 来自专栏生信菜鸟团
图解表观遗传学 | 组蛋白修饰
我们今天的主角，组蛋白修饰就是在这个尾巴上进行的。 2 组蛋白修饰的描述规则 组蛋白修饰是一种以共价方式进行的蛋白质翻译后修饰（PTM），包括：甲基化（M），磷酸化（P），乙酰化（A）等等。 由于组蛋白修饰的类型众多，所以我们需要在称呼组蛋白修饰时，有一个规则： 组蛋白结构 + 氨基酸名称 + 氨基酸位置 + 修饰类型 在实际的应用中，我们一般这样写： H3K4me3：代表H3组蛋白的第4位赖氨酸的三甲基化 这些修饰都会影响基因的转录活性。而组蛋白H3是修饰最多的组蛋白。下面我们来详细看看： 3 组蛋白修饰类型 ? 组蛋白甲基化 甲基化取决于其位置和状态，与抑制或激活有关。 组蛋白乙酰化 这些组蛋白修饰也可以共同作用来完成调控，比如，H3K9ac也与H3K14ac和H3K4me3高度共存共同作为活性基因启动子的标志。 这些组蛋白修饰也可以共同作用来完成调控，比如，H3K9ac也与H3K14ac和H3K4me3高度共存共同作为活性基因启动子的标志。 ? 其他组蛋白修饰 ?
2.1K20发布于 2021-01-05 - 来自专栏生信菜鸟团
初探转录因子与组蛋白修饰互作（1）
ChIP-seq鉴定ZBED6的结合位点与组蛋白修饰的富集 通过ChIP-seq 实验鉴定了 ZBED6的 结合位点，并与过滤后的DEGs列表进行比较，结果发现大多数DEGs未被鉴定为ZBED6的直接靶点 这些结果暗示了组蛋白修饰与转录因子ZBED6之间可能存在着高度相关。 图2. C2C12成肌细胞中与ZBED6结合位点相关的组蛋白修饰。 3. 在ZBED6沉默后，组蛋白修饰在编码肌肉蛋白的基因上差异富集 为了研究Zbed6沉默是否会导致组蛋白标记的变化，作者对沉默ZBED6和对照细胞进行了组蛋白标记H3K4me3、H3K36me3、H3K4me2 上述这篇文章，不仅看了组蛋白修饰在转录因子结合位点上是否存在富集，也检测了干扰转录因子后各组蛋白修饰在差异表达基因上的富集情况，将转录因子、组蛋白修饰和靶基因筛选进行了整合分析，具有一定的参考价值。 但是，这篇文章最大缺憾是作者未继续深入地探究在转录因子与特定关键组蛋白修饰的互作，也未能通过大量实验证实转录因子是通过改变特定组蛋白修饰方式而影响下游基因的表达。
1K10编辑于 2024-03-06 - <script> //ctrl,shift,alt,meta 系统修饰键,补充 exact来自专栏软件工程师Michael
Vue3--系统修饰键
tips：可以使用ctrl,alt,shift,meta四种系统修饰键meta在不同操作系统中代表的是不同的按键，Windows中是win键，Apple系统中是command键.exact是用来修饰系统修饰键 ，表示精准控制系统修饰键可以与其他修饰键一起使用example：<! =device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document</title> <script src="https://unpkg.com/vue@<em>3</em>" --按下ctrl,shift,alt,meta都是同样的效果-->
31450编辑于 2022-09-15
css3 UI 修饰——回顾
.shadow{width: 300px; height: 150px; margin: 0 auto;} .shadow img{ box-shadow: 3px 3px 4px #000;} </style>
MongoDB学习（翻译3）
注意: 在1.4版本中还有些限制，但是之后的版本已经解除了，所以在此不再翻译。 ： var query = from c in collection.AsQueryable<C>() where (c.X % 2 == 0) && (c.X % 3 == 0) == 0)); 上面例子可以转化为下面使用了 $and的mongodb查询语句 { $and : [{ X : { $mod : [2, 0] } }, { X : { $mod : [3, 0] } from c in collection.AsQueryable<C>() 3. where c.A.Contains(123) 4. .Where(c => c.L.Count == 3); 可转化为下面mongodb查询语句：: { L : { $size: 3 } } 剩下的待续。。。
python cookbook 3 翻译
自己买了个影印版，边翻边看边实践以期增强学习效果。计划是每日一个小片段，希望能坚持到底。
DeepSearch能零样本分析翻译后修饰
DeepSearch还能以零样本方式分析可变翻译后修饰。作者表明，DeepSearch的评分方案表现出较少的偏差，不需要任何统计估计。 作者通过各种数据集验证了DeepSearch的准确性和稳健性，包括来自不同蛋白质组成物种的数据集和富集修饰的数据集。DeepSearch为串联质谱中的数据库搜索方法开辟了新途径。 然而，大多数现有的从头测序方法在蛋白质组成差异很大的数据集上表现出明显的性能下降。这些方法也缺乏肽段级别的准确性，无法识别可变翻译后修饰（PTM），而这些修饰在蛋白质功能和结构分析中至关重要。 作者在拟南芥、HEK293、线虫和大肠杆菌数据集上评估了1%FDR下接受的PSM数量，以评估统计估计的影响，如图3所示。 PSM级别的FDR控制是通过分数、搜索引擎报告的期望值或估计的后验错误概率（PEP）进行的。对于MaxQuant，作者将报告的PEP视为期望值。
做科研，蛋白磷酸化修饰是研究的重点之一
蛋白修饰是蛋白质功能调控的重要机制，对于生物学研究和药物开发具有重要意义。 以下是一些与蛋白修饰相关的数据库资源：以下是21个与蛋白修饰相关的数据库的详细介绍：灯塔索引（dotaindex）类型：磷酸化、泛素化和乙酰化等蛋白修饰的综合性数据库。 dbPTM类型：全面的蛋白质修饰数据库。特点：收录了多种蛋白质修饰类型，包括磷酸化、糖基化、泛素化等，并提供修饰位点的详细信息。UniProt类型：蛋白质序列和功能数据库。 特点：提供蛋白质修饰残基的详细化学结构和相关的生物学信息。MODbase类型：蛋白质修饰位点数据库。特点：专注于蛋白质修饰位点的收集和分类，包括实验验证的数据。 特点：整合了多种蛋白质修饰类型的数据，提供全面的PTM信息。MIMP类型：人类蛋白质甲基化修饰数据库。特点：专注于人类蛋白质的甲基化修饰，提供位点信息和生物学功能。
python高级编程-Part3 修饰器
修饰器用来包装函数，增加额外的功能，而且应能够修饰一批函数，减少代码重用。 简单的修饰器 一个函数接收函数对象作为参数，并且返回函数对象，这样的函数可以成为一个修饰器，形如下面的定义： def deco(func): def _deco(*args): print "do something" func(*args) return _deco 上面的修饰器中，func称为被修饰的函数，在执行func前做一些额外的初始化工作 修饰器定义完成后，使用@去修饰函数，如下面所示： @deco #实际相当于执行了f = deco(f) def f(x): print x 经过上述处理后 print deco(f) 运行结果是： <function _deco at 0x00000000022314A8> <function _deco at 0x0000000002231518> 说明修饰完成后
docker官方文档翻译3
article/details/80171723 本文出自方志朋的博客 个人博客纯净版：https://www.fangzhipeng.com/docker/2018/09/11/docker-trans3. 介绍 第3部分，我们扩展了我们的应用并实现了负载均衡。 要做到这一点，我们必须在分布式应用程序的层次结构中升级一级：服务。 version: "3" services: web: # replace username/repo:tag with your name and image details image
NAR | 上交医学院余健秀课题组发表m6A最新研究成果
m6A修饰普遍存在于各种RNA中，尤其在哺乳动物细胞中mRNA和lncRNA上最为丰富。m6A修饰在RNA代谢各方面包括稳定性、定位、剪接和翻译等均起关键的调节作用，进而参与细胞各种生命活动进程。 ,Nucleic Acids Res, 2018），该研究发现了m6A修饰甲基化转移酶相关复合物的第一个蛋白质修饰的功能调控机制；2020年发现脱氧胆酸（DCA）促使METTL3从甲基化转移酶相关复合物 METTL3-METTL14-WTAP中解离，引起初始pri-miR-92b的m6A修饰水平降低，进而影响成熟miR-92b-3p的生成。 该研究立足于YTHDF2的蛋白质翻译后修饰，充分证实YTHDF2能够发生SUMO化修饰并影响其功能，揭示了蛋白质翻译后修饰与RNA化学修饰之间的紧密关联的动态调控网䋞。 RNA的稳定性、定位和翻译功能等的调节。
【Windows】 谷歌翻译停服后，chrome无法自动翻译？解决办法来了~
早前蓝点网提到谷歌翻译中国版和谷歌地图中国版同时停服，此次停服也影响到谷歌浏览器翻译功能的使用。 谷歌给出的官方回应是谷歌翻译和谷歌地图的中国版使用率都太低，既然使用率太低那直接停服也情有可原（笑笑）。 只是谷歌浏览器内置的翻译功能也需要调用谷歌翻译，这停服后导致谷歌浏览器无法翻译着实影响正常使用。 既然如此那我们只能使用传统办法：Hosts 理论上只要找到可用的IP地址然后修改服务器后就可以恢复翻译。 如图将代码复制到host文件最后保存即可 203.208.39.226 translate.googleapis.com 203.208.39.226 translate.google.com 最后测试谷歌翻译可以正常使用
. | 戴上启动帽，MIT王潇团队提出LEGO增强翻译能力
作者将帽子、5′UTR和3′poly(A)尾部的化学修饰和拓扑结构集成到一个mRNA转录本中，并发现最佳组合（双LNAm7G帽子，LNA + 5×OMe_6×PS/2MOE_ddC）使得蛋白质表达在8到 将HEK293T细胞的细胞质裂解物与涂有20个核苷酸长度的5′带帽或3′生物素化寡核苷酸的磁性链霉亲和素珠子一起孵育，目的是捕获识别帽子附近修饰的RNA结合蛋白（RBPs）。 这些合成寡核苷酸底物包含一个经典的单m7G-rG帽子或一个优化的5′端化学修饰组合，通过同位素比率定量质谱（qMS）测量修饰特异性蛋白质的富集（图3a）。 图 3 令人满意的是，与单m7G-rG寡核苷酸相比，优化后的5′修饰显著富集了参与eIF4–eIF3依赖翻译起始途径的主要蛋白质，包括eIF4E1（富集15.2倍）、eIF4G1（42.1倍）、eIF4G3 通过Ingenuity通路分析（IPA）对优化5′修饰组的富集蛋白质进行预测，表明eIF复合物通过5′RNA修饰的稳定结合总体上促进了翻译起始，支持了作者在实验中观察到的修饰RNA翻译效率的提高（图3c
光反应赖氨酸的高难度合成 | MedChemExpress
众所周知，组蛋白的翻译后修饰对于表观遗传调控及多种生物学过程具有重要的生物学意义。 利用光交联技术开发的光反应赖氨酸（Photo-lysine）[1]，是一种基于赖氨酸的新型光反应性氨基酸，它能够捕获结合赖氨酸翻译后修饰的蛋白质 [2-3]。 为研究组蛋白翻译后修饰提供了一种有效的检测工具，对表观遗传学及多种生物学过程的研究具有重要意义。 Marks.J Am ChemSoc. 2017 May 17;139(19):6522-6525.相关产品Photo-lysinePhoto-lysine ，一种新的基于赖氨酸光反应性的氨基酸，它捕获结合赖氨酸翻译后修饰的蛋白质 Photo-lysine_hydrochloridePhoto-lysine hydrochloride，一种新的基于赖氨酸光反应性的氨基酸，它捕获结合赖氨酸翻译后修饰的蛋白质。
蛋白质组学第1期-认识基础概念
初识蛋白质组学基础概念 2.蛋白质组学的三大元素 3.蛋白质组学三大元素之搜库软件的工作原理及操作（一） 4.蛋白质组学三大元素之搜库软件的工作原理及操作（二） 5. 蛋白质组学之翻译后修饰 6.蛋白质组学的定量方法 7. Perseus 的使用 8. R语言处理蛋白质组学数据 9.蛋白质相互作用网络构建 10.文章方法再次梳理和总结 ? mRNA水平并非与蛋白质的表达水平对应 翻译后修饰及同工蛋白质（isforms)等现象在基因水平无从表现 3.蛋白质组学工作流 样品上质谱，获得Raw data(质荷比+强度） 使用MaxQuant等搜库 ，获得初始结果（肽段、蛋白信息） 质控得到可信结果（包括修饰等） 定性分析和定量分析 数据注释、数据挖掘、关联功能 4.蛋白质组学的两大策略 参考文献：Protein Analysis by Shotgun Top-down 直接对完整的蛋白——包括翻译后修饰蛋白以及其它一些大片段蛋白测序 提取蛋白---分离蛋白，排除样本复杂性---质谱分析蛋白片段---得到蛋白ID ?
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