25、真核生物蛋白质组中氨基酸缺失的全蛋白质组分析

真核生物蛋白质组中氨基酸缺失的全蛋白质组分析

1. 引言

蛋白质的独特有序序列由 DNA 编码序列决定,包含二十种不同数量和类型的氨基酸。这些氨基酸不仅是构建蛋白质三维结构的结构元素,大多数还能进行翻译后修饰(PTMs)。PTMs 对调节蛋白质的功能和动态起着重要作用,参与众多细胞过程。目前已发现超过 350 种 PTMs,除了五种疏水残基(L、I、V、A 和 F)外,共有十五种氨基酸可以被修饰。

每种 PTM 只能特异性地修饰一种或几种氨基酸,因此理论上,缺少特定氨基酸的蛋白质可能会阻止某些 PTMs。例如,不含 K 的蛋白质不会被 SUMO 化和泛素化,缺少 Y 残基的蛋白质可防止酪氨酸磷酸化,没有 C 的蛋白质可能不会被 S - 棕榈酰化。那么,在真核生物中,有多少蛋白质至少缺少一种类型的氨基酸(AAA 蛋白)呢?

为了解决这个问题,我们对六种真核生物(酿酒酵母、裂殖酵母、秀丽隐杆线虫、果蝇、小鼠和人类)的蛋白质序列进行了全蛋白质组分析,以计算 AAA 蛋白的数量。

2. 材料与方法

2.1 六种生物蛋白质序列的数据准备

我们选择了六种真核生物的蛋白质组进行分析。蛋白质序列从 ExPASy 网站的序列检索系统(SRS5)获取,使用每种生物的分类代码(TaxID)从 Swiss - Prot & TrEMBL 数据库中查询蛋白质序列。

由于许多蛋白质序列是片段形式,短片段序列可能经常缺少一种或几种氨基酸,为避免偏差,我们使用“fragment”关键字结合每个 TaxID 分别查询六种生物中的片段蛋白,然后去除这些片段序列,并重新计算 AAA 蛋白。具体数据准备信息如下表所示:

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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