cory010的博客

本文提出了一种基于酶活性位点预测的理性设计方法：首先筛选高活性酶，预测其酶活位点和三维结构中的关键氨基酸残基；然后在一级序列水平对这些位点进行随机突变，构建包含数百至数千条变体的文库；通过计算预测筛选高活性序列，最终选择最优变体进行表达验证。该方法通过系统性地探索活性位点氨基酸组合空间，为酶工程改造提供高效策略。

本地部署CataPro（CPU模式）指南 在Windows 10的WSL2(Ubuntu 22.04)上部署CataPro的步骤如下： 准备环境：确保WSL2和Ubuntu已安装，安装必要的工具： sudo apt update && sudo apt install git python3 python3-pip 克隆仓库： git clone https://github.com/zchwang/CataPro.git cd CataPro 创建虚拟环境： python3 -m venv venv so

两个蛋白组序列文件的比较——可以是全蛋白组测序得到的序列组文件（轻松拿捏）、可以是三代测序得到的蛋白序列组文件{pacbio、纳米孔等三代测序技术}（后者难度稍大，是否能够分析，取决于数据量的大小）（2）可以对某个基因、某个菌株的连续进化进行分析，在蛋白水平描述这种进化的变异程度——对不同代次的序列有不同的编号；多个蛋白序列与全蛋白组的比较——batch blast——对单个蛋白与蛋白组之间的比较进行批量化。单个蛋白与菌株全蛋白组的比较——匹配相似序列的蛋白、匹配对应的功能关系；比如某宝，比如某鱼；

分泌信号肽，signalp6，批量预测，

从宏基因组测序数据中挖掘特定功能基因--生物信息学；Pfam功能批注、信号肽预测、blastp、CLEAN分析等；

什么加更李，要钱就明说嘛，这不是什么可耻的事，你这波操作，愣是让我觉得你可耻不是？2）买会员就是为了要避免广告打扰，你偏偏在页面放各种小广告！龌龊啊，真他娘的流氓，都跟美国鬼子的霸权思维有得一拼了。你等着，我追完这个剧，立即卸载这不要脸的玩意。1）明明买了他们会员，又给你弄出来一个加更礼？我就受累点击关闭吧，你还要我选择为什么要关闭？

酶功能预测经验小结--三代测序特定酶功能预测 个人经验

1 抗原准备：抗原可以是 整个金葡菌、别的菌、提取的总蛋白、糖蛋白、脂蛋白、纯化后的蛋白，SDS-PAGE的单个切胶条带；

DeepLocfor真核生物，DeeplocProfor原核生物，TargetPfor植物、线粒体、叶绿体等蛋白靶向的预测。另有非信号肽依赖的外分泌途径，不在此列；此处主要是方便外分泌蛋白的分析和信号肽优化目的。•TMHMMv2.0–跨膜结构预测，是否存在跨膜结构–迭代版为。原网站很多国内IP已被屏蔽，每IP有次数、条数限制；提供全基因组（千条）、宏基因组（万至千万条序列批量分析）得到了该菌通过信号肽机制外分泌的全部分泌蛋白。目前最新、最精确的分泌信号肽预测软件。

CLEAN是2023年发表在Science主刊上的一篇文章开发的工具，其对酶蛋白的分类预测（功能预测）为目前行精准度最高。；原作者提供CLEAN程序的github地址。

这些结果表明，通过构建和筛选信号肽库可以有效地提高目标蛋白的分泌效率，并且对于不同的目标蛋白，需要筛选和鉴定个体最优的信号肽。

不论是古细菌、细菌（革兰氏阳性、革兰氏阴性）还是酵母，都存在这样的表达体系，学界也存在大量有关信号肽的研究和优化策略；这个有些难度，但是也有不少相关文献出现，主要是对表达原件的优化，如-35区、-10区、密码子优化、双重启动子、敲除阻遏蛋白等方案。1 分析该菌株（表达菌株）的全基因组（全蛋白组得到的结果应该更精确些）对应蛋白的分泌信号肽，得到一个信号肽库；通过蛋白或核算测序，得到对应的信号肽序列，或其编码序列。蛋白分泌表达，现在知晓的途径，可大致分两大类：一类是依赖于信号肽，一类是不依赖于信号肽；

本研究旨在优化革兰氏阳性细菌Bacillus subtilis中异源蛋白的分泌效率。B. subtilis作为一种重要的工业发酵宿主，因其能够分泌大量同源蛋白而被广泛研究。然而，异源蛋白的分泌效率往往较低，因此需要通过系统的方法来识别和优化信号肽（SPs），以提高异源蛋白的分泌。通过这些结果，研究者们展示了通过筛选完整的信号肽库来快速优化几乎任何目标蛋白的出口的强大工具，并强调了开发新的计算机工具以识别信号肽与成熟分泌目标蛋白部分之间复杂相互作用模式的必要性。

10）在线数工具及据库：ncbi、CAYZ、kegg、signal、effectorP、protcomp、以及越来越多的新的在线数据库、在线工具的适用；1 序列在线查找和下载：ncbi、欧盟的，日本的（核酸&蛋白）【为什么我们没有呢？2）引物设计：普通pcr，探针（大范围模板条件下，尽可能减少错误引发），荧光定量（其实也就是特定的普通pcr）；9）宏基因组级别的序列的批量分割、抽取、组合、转换（翻译或反向翻译）、特定编号序列的批量抽取。4）（序列水平）引物的特异性分析（不能文献中看到一对引物你就用吧。

忙了几天，终于搞定了几个好看的进化树图片，纪念一下；可以输出为高清的，O~yeah ~~!亲缘关系极近的序列进化树图谱构建；

CLEAN蛋白酶预测工具（在线或单机在线版每IP每次只能提交一个任务，序列数量有限；但是对于一般人而言，已经足够；单机版没有蛋白序列书限制，但是需要一定的Linux基础（要么学，要么花钱买方便），但最最重要的，还是这个工具的确是很好很出色。