蛋白质翻译后修饰SUMO化位点预测工具 —— SUMOsp 2.0

SUMOsp 2.0是更新的蛋白质SUMO化位点预测工具,基于手动收集的训练数据,提高了特异性,同时保持了与前代工具相似或稍低的敏感性。该工具使用JAVA实现,能快速预测大量蛋白质的SUMO化位点。

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, Longping Wen, Xuebiao Yao and Yu Xue .
Proteomics.2009; 9:3409-3412 [Abstract] [Full Text]

The past decade has witnessed the rapid progresses on functional dissections of protein sumoylation (Geiss-Friedlander and Melchior, 2007 ). The SUMO (small ubiquitin-related modifier) gene SMT3 was

### ### 推荐的泛素位点预测网站及其使用方法 泛素是一种重要的蛋白质翻译修饰(PTM),在细胞信号传导、蛋白质降解和调控中起关键作用。识别泛素位点对于理解蛋白质功能和疾病机制具有重要意义。目前,已有多个在线工具可用于泛素位点预测,其中 **Ubisite** 是一个基于深度学习的高效预测平台,适用于泛素赖氨酸(Kub)位点的识别。 --- ### ### Ubisite 网站的使用方法 Ubisite 是基于 DeepUbi 模型构建的在线预测工具,能够高效识别蛋白质中的泛素位点。该网站提供用户友好的界面,支持 FASTA 格式的蛋白质序列输入,并可输出带有置信度评分的预测结果。 #### 输入格式 用户需提供符合 FASTA 格式的蛋白质序列,例如: ``` >sp|P12345|PROT_HUMAN Protein Name OS=Homo sapiens OX=9606 MKQHKAMIVALIVICITAVVAALVTR ``` 该工具支持单条或批量提交多个序列[^1]。 #### 参数设置 在提交序列后,用户可以选择不同的预测参数,例如滑动窗口大小(默认为31个氨基酸,即中心赖氨酸上下游各15个残基)以及是否启用更高级的深度学习模型以提升预测精度[^1]。 #### 提交与预测 提交任务后,系统将对输入序列进行分析,并基于 DeepUbi 模型进行预测预测结果通常在几秒至几分钟内返回,具体时间取决于服务器负载和序列长度。 #### 预测结果解读 预测结果将列出每个赖氨酸位点是否为泛素位点,并附带置信度评分。例如: ``` Position: K10 Prediction: Ubiquitination Site Confidence Score: 0.92 ``` 高置信度评分(如 >0.8)通常表示该位点具有较高的泛素可能性[^1]。 --- ### ### 其他泛素位点预测工具 除了 Ubisite,还有其他一些可用于泛素位点预测的在线工具: - **DeepUbi**:基于深度学习的泛素位点预测模型,提供本地和在线版本。 - **UbiPred**:早期基于支持向量机(SVM)的预测工具,适用于泛素位点识别。 - **GPS-UBL**:整合多种泛素相关修饰类型的预测工具,支持多种泛素样修饰(如 SUMO、NEDD8 等)。 这些工具通常也支持 FASTA 格式输入,并提供置信度评分和可视结果[^1]。 --- ### ### 注意事项 - 如果输入的蛋白质序列长度不足31个氨基酸,系统通常会自动进行补零(padding)处理,以保证滑动窗口分析的完整性。 - 预测结果应结合实验验证,尤其是在关键功能研究或药物靶点分析中。 - 对于大规模数据分析,建议使用本地部署版本以提高效率和隐私保护。 ---
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