蛋白质翻译后修饰磷酸化位点预测工具 —— GPS 2.0

磷酸化位点预测工具GPS 2.0：实验设计助手
最新推荐文章于 2025-02-23 19:24:46 发布
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GPS 2.0是一款基于JAVA实现的预测工具，专注于预测408个人类蛋白激酶的特异性磷酸化位点。该软件通过层次结构分类蛋白激酶并控制假阳性率，适用于大规模磷酸化位点预测和实验设计，有助于构建磷酸化网络。
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iteye_7457
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论文解读：PF磷酸：基于机器学习的磷酸化位点预测疟原虫蛋白的工具
qq_41909775的博客
09-09 807
比较难懂，如果想做需要多读，问题是也没有代码，具体的过程也没有，特征提取的方法也不明确，对于R包我也不是很了解
蛋白质翻译后修饰SUMO化位点预测工具 —— SUMOsp 2.0
幽客独往
03-12 1万+
Systematic study of protein sumoylation: Development of a site-specific predictor of SUMOsp 2.0. Jian Ren, Xinjiao Gao, Changjiang Jin, Mei Zhu, Xiwei Wang, Andrew Shaw, Longpi
GPS3.0磷酸化位点预测软件
06-15
预测蛋白质的PTM修饰位点
庆祝GPS,CSS-Palm,SUMOsp被生命科学门户网站ExPASy收录
幽客独往
09-22 2883
 庆祝GPS,CSS-Palm,SUMOsp被生命科学门户网站ExPASy收录 我们开发的三个用于蛋白质翻译后修饰位点预测的工具软件被著名的生命科学门户网站ExPASy收录，发文以庆之。此次被收录的工具有：GPS ：蛋白质翻译后修饰磷酸化位点预测工具，访问网址 http://bioinformatics.lcd-ustc.org/gps2/CSS-Palm ：蛋白质翻译后修饰棕榈酰
GPS 2.0, a Tool to Predict Kinase-specific Phosphorylation Sites in Hierarchy
yesjavame
12-27 356
　GPS 2.0, a Tool to Predict Kinase-specific Phosphorylation Sites in Hierarchy 　 Yu Xue , Jian Ren , Xinjiao Gao, Changjiang Jin, Longping Wen, and Xuebiao Yao　...
常见蛋白质的棕榈酰化修饰位点预测.doc
06-15
总结来说，CSS-Palm、NBA-Palm、WAP-Palm、SEQ-Palm和MDD-Plam是预测蛋白质棕榈酰化位点的有力工具，它们分别利用不同的算法和特征提取方法，为研究者提供了预测蛋白质翻译后修饰的重要手段。通过对这些软件的运用和...
[论文阅读]使用深度学习方法预测蛋白质磷酸化位点DeepPhos: prediction of protein phosphorylation sites with deep learning（二）
不兼容旧版本
08-26 2187
文章提出了DeepPhos，这是一种用于预测蛋白质磷酸化的新型深度学习架构。与多层卷积神经网络不同，DeepPhos由密集连接的卷积神经元网络块组成，可以捕获序列的多种表示形式，通过块内串联层和块间串联层进行最终磷酸化预测。DeepPhos还可用于激酶特异性磷酸化位点预测，不受组，家族，亚科和个体激酶水平的影响，且性能较好。...
钙蛋白酶Calpain酶切位点预测工具 —— GPS-CCD 1.0
yesjavame
04-06 403
For publication of results, please cite the following article: 　GPS-CCD: GPS-CCD: A novel computational program for the prediction of calpain cleavage sites 　 Zexian Liu , Jun Cao, Xinji...
PTM翻译后修饰预测工具
weixin_62528784的博客
02-23 6572
蛋白质组的PTM翻译后修饰参考
生物信息学常用数据库
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wish_to_top的博客
07-08 1万+
写在前面 说来惭愧，感觉读到研究生，说来说去张口闭口也就是TCGA、GEO、ARRAYEXPRESS、GTEX数据库，感觉还不如一些临床医生自学生物信息学的，平常都没去探索一些新的数据库，这边做个记录.黑色部分代表我查到的简介，而红色部分则表示我的个人看法 GEO数据库 GEO数据库全称GENE EXPRESSION OMNIBUS，是由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库。它收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据，目前已经发表的论文中涉及到的基因表达检测的数据可以通过这个数据
蛋白质亚硝基化修饰位点预测工具 —— GPS-SNO 1.0
幽客独往
08-10 3791
蛋白质亚硝基化修饰位点预测工具 —— GPS-SNO 1.0
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
11-27
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。
唐白河.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
最新发布
11-27
51单片机c源码-单片机向PC发送数据
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z
11-27
Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
RH850（RH850/F1L）例程开发参考
11-27
提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。 资源描述 该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。
基于深度学习的医院管理系统源码
11-27
Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp
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