蛋白质翻译后修饰磷酸化位点预测工具 —— GPS 2.0

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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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
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
09-09 806
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
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　...
[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 2186
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。...
精选资源
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...
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 6558
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
yesjavame
08-10 544
GPS-SNO: Computational prediction of protein S -nitrosylation sites with a modified GPS algorithm. Yu Xue , Zexian Liu, Xinjiao Gao, Changjiang Jin, Longping Wen, Xuebiao Y...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）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学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
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