Science重磅首次绘制出人蛋白质组亚细胞定位图
蛋白质亚细胞定位预测研究进展
征． 也是亚细胞定位预测中使用得最为普遍 的一种蛋 白质特征信息 蛋 白质一般有 ２ ０ 种氨基酸组成 ． 氨基 酸组成将每种氨基酸在蛋 白质
序 列 中 出现 的频 率抽 取 出 来作 为一 个 ２ ０维 的 向量 １ ９ ９ ４年 ． Ｎａ ｋ ａ ｓ ｈ ｉ ｍ ａ和 Ｎ ｉ ｓ ｈ ｉ ｋ ａ ｗ ａ 最 早通 过 利 用 氨 基 酸 组 成 进 行 了 蛋 白质 亚 细 胞定 位预测 ．对 细胞内和细胞外蛋 白质定位分 别取得了 ８ ８ ％和 ８ ４ ％ 的预测准确率 。 ２ ） 基 于蛋 白质序列 的 Ｎ端分选信号的方法 一 般认 为蛋 白质在 合成 的过程 中． 其 Ｎ端包含一 些特殊 的分选信号 ． 这些信号 能够指导 新合成 的蛋 白质分选到特定的亚细胞中 ， 包括信号肽 、 线粒体转移肽 、 叶绿体运输 肽 、 核定位信号 、 类囊 体腔转移肽 和过 氧化物酶体定位信 号等 这种信息 的有效性取决于蛋 白质序列完整性． 一旦蛋 白质序列 的 Ｎ端信号不完整或者丢失。 预测结果就可能失效 ３ ） 基于功能域和基因注释的方法 蛋 白质序列在长期 的进化过程 中． 某些 特定 位点上的氨基酸残基具 有高度 的保守性 ． 这些位点称为 功能域 ２ ０ ０ ２ 年功能域组分 的概念首次被用于蛋 白质亚细胞定位 ． 这 种方法显著提高 了亚细胞定位的质量 ２ ０ ０ ６年 ． 引入 Ｇ Ｏ注释来预测 人类蛋 白质 的亚细胞位置 但是 ． 基 于功能与和基 因注释 的方法对于 数据库功能注释信息的完善程度 依赖性较 大． 如果数据库 中没有足够 的功能域或基因注释条 目． 那么将无 法确定蛋 白质 的亚细胞定位 由于不 同的特征从不 同的角度刻画蛋白质序列 ． 目前没有一种特 征能够很好地刻 画蛋 白质的亚细胞定位特征， 单独利用某种特征难 以 在预测效果上取得大的突破 将多种特征提取方法组合起来已经成 为 亚细胞定位预测 中最为普遍的一种方法
蛋白质亚细胞定位研究进展
蛋白质亚细胞定位研究进展引言蛋白质是生物体内最基本的分子机器，它们承担着细胞内几乎所有的功能和调控作用。
了解蛋白质在细胞内的定位，对于揭示生物体功能和疾病发生机制具有重要意义。
亚细胞定位是指蛋白质在细胞内的位置分布，通过研究蛋白质的亚细胞定位可以帮助我们理解蛋白质功能、信号传递和细胞活动的调节。
细胞器定位细胞器是细胞内特定功能区域，不同细胞器具有特定的蛋白质组成。
通过研究蛋白质在不同细胞器内的定位，可以了解蛋白质在细胞功能和调控中的作用。
例如，细胞核内的蛋白质通常与基因表达和RNA合成相关，而线粒体内的蛋白质主要参与能量代谢。
研究表明，细胞器定位涉及到多种信号序列和转运机制。
信号序列通常是蛋白质分子上一段具有亲和力的氨基酸序列，可以通过与指导蛋白质定位的蛋白质相互作用，将蛋白质运输到特定细胞器。
而转运机制则包括运输蛋白、通道蛋白和内质网转运等多种方式。
膜蛋白定位膜蛋白是一类嵌入细胞膜的蛋白质，它们参与了细胞与外界环境的物质交换、信号传递和细胞间相互作用等重要过程。
研究膜蛋白的亚细胞定位对于理解细胞膜的结构和功能具有重要意义。
膜蛋白定位通常涉及到信号序列、脂质亲和性和蛋白质-蛋白质相互作用等多个方面。
例如，N端的信号肽序列在蛋白质合成后，结合于内质网上的特定蛋白质导向蛋白复合物，通过内质网转运到细胞膜。
此外，膜蛋白的定位还受到细胞膜浓度、脂质成分和分子伴侣的调控等因素的影响。
细胞结构定位细胞结构定位是指蛋白质在细胞的不同结构中的定位，包括细胞骨架、核糖核酸颗粒、高尔基体和溶酶体等。
研究表明，蛋白质定位于细胞结构中通常依赖于蛋白质的结构域和蛋白质-蛋白质相互作用。
细胞骨架定位通常涉及到蛋白质的肽序列和与纤维蛋白连接的区域。
核糖核酸颗粒定位通常与核糖体RNA相互作用有关。
高尔基体定位则依赖于蛋白质的信号肽序列和高尔基体膜上的蛋白质。
溶酶体定位通常受到溶酶体膜蛋白和靶蛋白质之间的分子识别和结合而实现。
亚细胞定位研究方法随着技术的不断发展，研究蛋白质的亚细胞定位的方法也不断进步。
蛋白质亚细胞定位预测研究进展
蛋白质亚细胞定位预测研究进展吴泽月;陈月辉【期刊名称】《山东师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(027)004【摘要】蛋白质的功能与其在细胞中的定位有着密切的联系,新合成的蛋白质必须处于适当的亚细胞位置才能正确的行使其功能.预测蛋白质的亚细胞定位,在确定一个未知蛋白质的功能,了解蛋白质相互作用等方面有着重要的意义.机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中扮演着一个重要的角色.笔者从数据集的构建、蛋白质序列特征提取方法、蛋白质亚细胞定位预测算法以及预测算法的性能评估等四方面总结了过去十几年间机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中的应用情况,系统阐述了蛋白质亚细胞定位预测研究的进展.%Protein function localization in cells are closely linked. Newly synthesized proteins must be in proper subcellular location to properly exercise their functions. Prediction of protein subcellular localization has important significance in the setting of an unknown protein functions and understanding of protein - protein interations. Machine learning Methods play an important role in protein subcellular localization research. This article summevrizes machine learning methods in the application of protein subcellular localization of the past decade in four aspects. It involves the data set, protein sequences feature extraction method, prediction of protein subcellular localization prediction algorithm and the algorithm performance evaluation. And it describes the advancement of predict protein subcelluar localization completely.【总页数】5页(P33-37)【作者】吴泽月;陈月辉【作者单位】济南大学信息科学与工程学院,250022,济南;济南大学信息科学与工程学院,250022,济南【正文语种】中文【相关文献】1.蛋白质亚细胞定位预测研究进展 [J], 郑珊珊;石卓兴;代琦;姚玉华2.蛋白质亚细胞定位预测研究进展 [J], 郑珊珊;石卓兴;代琦;姚玉华3.基于聚类与特征融合的蛋白质亚细胞定位预测 [J], 王艺皓;丁洪伟;李波;保利勇;张颖婕4.基于多标记学习的蛋白质亚细胞定位预测研究综述 [J], 余静;张靖5.基于特征融合与平衡数据集的蛋白质亚细胞定位预测研究 [J], 余静;张靖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法
一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法程昔恩;吴志诚【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)006【摘要】It is one of basic problems of proteomics to identify the subcellular locations of a protein. It makes the problem more complicated that some proteins may simultaneously exist in two or more than two subcellular locations. Gene Ontology and pseudo amino acid composition are respectively employed to represent a protein as a real values vector. The idea of Ranking initiating from multi-label learning community is adopted to compute a score vector V, each component value of which indicates the probability that a protein of the corresponding subcellular location.The nearest neighbor algorithm is then employed to predict the number n of subcellular localization of human proteins. Finally, the n subcellular locations corresponding to the top n scores components in V are assign to the query protein.%蛋白质亚细胞定位是蛋白质组学基本问题之一.某些类型蛋白质可能存在于两个或两个以上的亚细胞位置,这类蛋白质的亚细胞定位问题更为复杂.分别利用Gene Ontology和伪氨基酸成分法,将一条蛋白质表示为一实值向量；采纳多标记学习中的Ranking思想,计算出一得分向量V,该向量的每一分量的值表示被预测蛋白质属于某个亚细胞位置的概率；利用最近邻算法预测蛋白质所属亚细胞位置的个数n,得分向量V中得分最高的n个分量对应的亚细胞位置即为预测的位置.【总页数】3页(P126-128)【作者】程昔恩;吴志诚【作者单位】景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西景德镇333403;景德镇陶瓷学院信息工程学院,江西景德镇333403【正文语种】中文【中图分类】TP392【相关文献】1.一种基于最优局部信息融合的蛋白质亚细胞定位预测方法 [J], 张树波;赖剑煌;何建国2.一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法 [J], 曹隽喆;顾宏;贺建军3.一种新的蛋白质结构类预测方法 [J], 李楠;李春4.基于最优分割位点的蛋白质亚细胞位点预测方法 [J], 王伟;郑小琪;窦永超;刘太岗;赵娟;王军5.CL-RBF:一种基于改进ML-RBF的蛋白质亚细胞多点定位预测算法 [J], 薛卫; 洪晓宇; 胡雪娇; 陈行健; 张梁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
蛋白质亚细胞定位及其功能研究
蛋白质亚细胞定位及其功能研究蛋白质是生命活动中极为重要的分子，它们是生物体内构成细胞、组织和器官的基本组成部分。
蛋白质的特殊结构表现为它们在空间上呈现出巨大的多样性。
这种空间分布不只是随意的，蛋白质分布的外延横跨从细胞核到细胞外的所有场所，并对生命活动产生了重要影响。
通常情况下，它们在某一段时间内驻留在一些特定的细胞结构中，这些结构被称为亚细胞结构。
其亚细胞定位的好坏会直接影响蛋白质的最终功能，因此，研究蛋白质分布的亚细胞机理是目前细胞生物学的热门领域之一。
蛋白质的亚细胞定位是由信号序列和靶蛋白体系共同作用的结果。
信号序列是蛋白质的一部分氨基酸序列，它可以指引蛋白质在亚细胞结构中寻找到它的特定位置。
而靶蛋白体系则是在这个位置上发挥作用的一系列蛋白质复合物。
总体来说，蛋白质的亚细胞定位是基于这些靶蛋白体系。
细胞器是亚细胞结构的重要组成部分，因为它们在细胞生理和代谢过程中发挥着极其重要的作用。
例如，具有高度分化的细胞，如骨胶质细胞和肌肉细胞，会形成工艺复杂的细胞器，用于完成特定的蛋白质合成和质量控制过程。
另外，一些常见的细胞器如粒线体、内质网和高尔基体都与特定的蛋白质分布和细胞功能密切相关。
例如，线粒体是一个小的细胞器，它是能量合成最重要的细胞器之一，通过线粒体呼吸链生成的ATP来支持细胞代谢过程。
线粒体内部成功保持着我们身体最重要的化学反应：糖的不完全氧化。
此外，线粒体还承担着细胞凋亡、细胞信号转导等重要功能，其蛋白质成分的亚细胞定位对于人体健康和疾病诊断具有重要意义。
此外，内质网和高尔基体也是细胞生理所不可缺少的两个细胞器，它们内部的蛋白质以及与细胞数据合作所起的作用在于建立葡萄糖代谢、生理学循环和免疫系统。
内质网是一个有复杂结构和功能的细胞器，它是蛋白质合成、折叠和修饰的重要部位，还参与到细胞调节、快速响应与细胞间互做的作用机制。
高尔基体主要完成细胞内蛋白质的修饰、分泌和发挥一定作用的功能，它的分布和功能对于细胞内许多生化反应和病程的进程具有重要影响。
gfp融合蛋白亚细胞定位步骤
gfp融合蛋白亚细胞定位步骤1. 什么是GFP融合蛋白？好啦，咱们先聊聊GFP融合蛋白到底是什么。
简单来说，GFP（绿色荧光蛋白）就是个能发绿光的小家伙，它可在各种生物中找到，像小水母、海洋生物这些。
科学家们聪明地把这个小家伙跟其他蛋白质绑在一起，形成了GFP融合蛋白。
这就像给一件衣服加了个炫酷的荧光装饰，立刻吸引了眼球！所以，我们用这个融合蛋白就能观察细胞内各种蛋白质的“动静”，就像透过玻璃窗看邻居家的热闹一样。
1.1 GFP的魅力GFP的魅力可不止于此哦！首先，它不需要任何特殊的染料或化学试剂，照个光就能发光，真是方便得不得了。
其次，GFP的荧光特性非常稳定，不容易被破坏，基本上是个“长青树”，只要好好照顾，能陪你很久。
想想，如果能在细胞中像放烟火一样观察到蛋白质的动态，那是多么酷的事情啊！这可是科学研究中的“火箭发射”，瞬间提升了研究效率。
1.2 GFP融合蛋白的用途接下来，咱们聊聊这个融合蛋白的用途。
科学家们可以利用它来研究细胞的结构、功能，甚至是信号传递。
比如说，你想知道某个蛋白质是不是在细胞膜上，还是在细胞质里，嘿，简单！只需把GFP和目标蛋白结合，就能轻松找到它的位置。
就像在找女儿的玩具一样，轻松又愉快。
2. 亚细胞定位的步骤现在我们要进入正题，怎么把这GFP融合蛋白带到细胞里，进行亚细胞定位呢？这个过程听起来挺复杂，但其实很有趣，像个探险游戏。
2.1 设计融合蛋白首先，咱们得设计融合蛋白。
这个过程就像做菜，得有主料和辅料。
你得选定目标蛋白，然后把GFP“嫁接”上去。
这一步是关键，得确保融合后的蛋白能正常工作，不然就像做了道菜，结果食材不新鲜，味道全无。
通常，科学家们会利用基因工程的技术，把GFP和目标蛋白的基因拼接在一起，形成一个完整的DNA序列。
完成后，你就得把这个序列送入细胞里。
2.2 转染细胞转染细胞是个很重要的步骤。
想象一下，咱们把这个DNA序列像一封信一样送到细胞里。
常见的转染方法有病毒转染、脂质体转染等等。
亚细胞定位
请老师及同学批评指正！
实验步骤
1.3 转化原生质体/侵染
备注：注射前一天将烟草浇水， 使气孔张开以利于注射。
实验步骤
1.4 激光共聚焦显微镜观察
实验步骤
原生质体与烟草叶片侵染区别
叶绿体
0 定位图示例 3
定位图示例
不同细胞器中的定位图
胞质
液泡膜
内质网
核
线粒体
过氧物酶体
高尔基体
细胞膜
Wu et al.2016 A set of GFP-based organelle marker lines combines with DsRed-based gateway vectors for subcellular localization study in rice (Oryza sativa L.)
亚细胞定位技术 （Subcellular Localization）
目录
CONTENTS
实验背景
实验步骤
定位图示例
0 实验背景 1
实验背景
亚细胞定位背景
确定某种蛋白或者表达产物定位于细胞中的具体位置，从而为研究基因 的作用机制提供方向。
成熟蛋白质必须在特定的亚细 胞器里面才能发挥稳定的生物 学功能。细胞内部可以进一步 划分为不同的细胞区域或细胞 器，即亚细胞。
实验背景
亚细胞定位方法
抗原-抗体特异性结合
目的基因和Leabharlann 光蛋白基因构建在同一表达载体上实验背景
亚细胞定位原理（融合蛋白表达法）
0 实验步骤 2
实验步骤
1.1载体构建
1.2实验材料准备
Gene GFP
1.引物设计； 2.利用高保真酶KOD进行cDNA全长片段的克隆； 3.PCR产物回收； 4.双酶切反应，胶回收； 5.纯化的产物连接载体； 6.转化大肠杆菌及阳性克隆的筛选； 7.质粒的小量提取与鉴定； 8.农杆菌的转化。
蛋白质的亚细胞定位
蛋白质的亚细胞定位一、前言蛋白质是细胞中最基本的分子，也是生命活动的重要组成部分。
蛋白质在细胞内的亚细胞定位是细胞内物质运输和代谢的关键环节，对于研究细胞生物学和生物医学具有重要意义。
二、亚细胞定位简介亚细胞定位指的是蛋白质在细胞内的位置。
根据蛋白质在细胞内的位置不同，可以将其分为四类：核内、质膜下、内质网上和线粒体上。
三、核内定位核内定位指的是蛋白质存在于核内。
这类蛋白质通常具有DNA结合能力或者参与转录调控等功能。
常见的核内定位信号包括核定位信号（NLS）和核出口信号（NES）等。
四、质膜下定位质膜下定位指的是蛋白质存在于细胞质与细胞外之间。
这类蛋白通常涉及到外泌作用或者参与到信号转导等过程中。
常见的质膜下定位信号包括信号肽和膜锚等。
五、内质网上定位内质网上定位指的是蛋白质存在于内质网上。
这类蛋白通常涉及到蛋白质的翻译后修饰、折叠和组装等过程中。
常见的内质网上定位信号包括信号肽和KDEL序列等。
六、线粒体上定位线粒体上定位指的是蛋白质存在于线粒体上。
这类蛋白通常涉及到线粒体能量代谢和呼吸链等过程中。
常见的线粒体上定位信号包括信号肽和预序列等。
七、亚细胞定位与疾病关系亚细胞定位异常可能导致一些疾病，例如：淀粉样前体蛋白（APP）在细胞内部分布异常可能会导致阿尔茨海默氏病；错配合基因1（BMPR1A）在细胞外分布异常可能会导致多发性息肉症。
八、总结亚细胞定位是蛋白质功能发挥的关键环节，不同位置的蛋白具有不同的功能。
通过研究亚细胞定位，可以深入了解蛋白质的功能和生理学过程，为疾病治疗提供新的思路和途径。
蛋白质亚细胞定位及其功能
蛋白质亚细胞定位及其功能蛋白质是我们身体中最基本的分子之一，不仅构成了细胞的结构，还承担了许多生物过程中的重要角色。
蛋白质作为一个大分子，通常被制造成线性链状，这一特点决定了它需要被折叠成特定的三维结构才能在生物体内正常运作。
蛋白质的功能通常与它们的三维结构密切相关。
然而，蛋白质的结构与其亚细胞定位也息息相关，因为它的位置将决定其功能或作用。
在细胞内，蛋白质可以分布在各种不同的位置，并与其他分子相互作用。
因此，研究蛋白质在细胞内的亚细胞定位及其功能显得尤为重要。
一、蛋白质亚细胞定位的重要性蛋白质的亚细胞定位是它们功能的关键所在。
相同的蛋白质在不同的细胞部位具有不同的功能。
例如，钙离子信号转导蛋白calmodulin在细胞质内发挥调节生理过程的作用，而在线粒体中则有助于生成腺苷酸三磷酸（ATP）等重要物质。
因此，准确地了解蛋白质的亚细胞定位有助于我们深入地研究它们的作用机制。
蛋白质的定位过程是一个相当深奥的领域。
例如，有些蛋白质能够与其他蛋白质相互作用，并因此被送到某个特定区域。
同时，不同的蛋白质可能会被区别位置的蛋白质所共同定位。
这一定位过程也经常涉及到其他分子，例如膜蛋白、核糖体RNA以及其他小分子产生的信号。
二、蛋白质在细胞质内的亚细胞定位细胞质是蛋白质最常见的位置之一。
在这里，它们担任了重要的结构和功能角色。
在细胞质中，蛋白质的定位主要涉及到几个因素：一、蛋白质的信号肽序列；二、膜蛋白的筛选作用；三、分子转运作用；四、翻译的后续修饰作用。
膜蛋白作为分隔细胞内外环境的重要媒介，不仅参与了物质的运输等功能，还对细胞进行了空间分隔。
在蛋白质在细胞质中走向特定位置的时候，膜蛋白可以起到一个“过滤器”的作用，它能够确保蛋白质在进入或离开细胞时能够经过正确的通道进入或离开。
这一作用可以帮助蛋白质快速地达到正确的位置，发挥最大的功能。
三、蛋白质在细胞核内的亚细胞定位细胞核是细胞的命令中心，它是包含DNA的细胞小器官。
蛋白质亚细胞定位预测研究进展
Science &Technology Vision 科技视界亚细胞定位是指某种蛋白或某种基因表达产物在细胞内的具体存在部位,即根据所给出的蛋白质序列来预测其所在的亚细胞位置。
蛋白质是基因功能的执行者,机体中的每一个细胞和所有重要组成部分都有它的参与,正是由于它是与生命及与各种形式的生命活动紧密联系在一起的物质,越来越多的生物学、生物信息学研究者开始对蛋白质的功能预测及分析进行了研究。
然而,蛋白质只有经分选信号引导后运输到特定的细胞器中,才能参与细胞的各种生命活动,执行它的功能,如果其运送位置发生偏差,将会影响细胞功能甚至整个生物体。
因此,蛋白质在细胞中的正确定位是细胞系统高度有序运转的前提保障。
研究细胞中蛋白质定位的机制和规律,预测蛋白质的亚细胞定位,对于了解蛋白质结构、性质和功能,了解蛋白质之间的相互作用,研究疾病机理和发展新药物以及探索生命的规律和奥秘具有重要意义。
随着核酸和蛋白质序列等生物数据的高速膨胀,单纯以传统实验方法来确定蛋白质亚细胞定位具有成本高、实验时间长,预测精度不理想,会耗费大量的人力和物力等缺点,已经无法满足生命科学研究的需要。
因此,需要寻找一种快速、有效、准确的计算方法来预测蛋白质亚细胞定位。
近年来,生物信息学在这方面开展了广泛的研究并且取得一系列很有意义的成果,数据库的构建和亚细胞定位分析及预测加速了蛋白质结构和功能的研究。
一方面,生物信息学研究可以对大规模的实验数据进行分析和提取生物学信息,同时可以根据现有数据对一些目前还未知的蛋白质做出预测;另一方面,不断增长的亚细胞定位数据也可以用来验证并改进预测结果。
目前,利用生物信息学方法进行蛋白质亚细胞定位预测已经成为了一个研究热点。
从20世纪90年代初至今,蛋白质亚细胞定位预测一直是生物信息学研究的热点问题之一。
通过分析国内外研究者的研究方法,不难发现这些方法的主要不同在于两个方面:第一,蛋白质特征信息的提取,主要是指将蛋白质相关特征信息提取出之后转化成高维的特征向量,作为预测的输入。
蛋白质亚细胞定位预测研究综述
蛋白质亚细胞定位预测研究综述QIAO Shan-ping;YAN Bao-qiang【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2014(31)2【摘要】蛋白质亚细胞定位预测对于确定蛋白质功能、揭示分子交互机理、理解复杂生理过程和设计药物靶标等方面都有很大的促进作用。
随着后基因组时代中蛋白质序列数据的指数增长，研究基于机器学习的计算性蛋白质亚细胞定位预测方法变得越来越重要。
为了能够把握该问题的研究状况，从数据集构建、蛋白质特征提取与表示、预测算法设计、算法测试和Web服务的建立等五个方面对蛋白质亚细胞定位预测的研究进行了综述。
指出了目前该研究领域需要解决的核心问题及难点问题，分析了当前研究中出现的一些新情况，并对将来的研究方向和研究重点进行了展望。
%Protein subcellular location prediction can promote scientists to determinate protein functions，to reveal how and in what kind of cellular environments proteins interact with each other and with other molecules，to understand the intricate pathways that re【总页数】7页(P321-327)【作者】QIAO Shan-ping;YAN Bao-qiang【作者单位】School of Management Science & Engineering，Shandong Normal University，Jinan 250014，China;School of Information Science & Engineering，University of Jinan，Jinan 250022，China;School ofMathematical Science，Shandong Normal University，Jinan 250014，China【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.PSO_BFA优化词袋模型及蛋白质亚细胞定位预测 [J], 胡雪娇; 陈行健; 赵南; 薛卫2.CL-RBF:一种基于改进ML-RBF的蛋白质亚细胞多点定位预测算法 [J], 薛卫; 洪晓宇; 胡雪娇; 陈行健; 张梁3.基于聚类与特征融合的蛋白质亚细胞定位预测 [J], 王艺皓;丁洪伟;李波;保利勇;张颖婕4.基于多标记学习的蛋白质亚细胞定位预测研究综述 [J], 余静;张靖5.基于特征融合与平衡数据集的蛋白质亚细胞定位预测研究 [J], 余静;张靖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
生物信息学中的蛋白质亚细胞定位预测
生物信息学中的蛋白质亚细胞定位预测蛋白质定位是生物学领域中极其重要的研究方向。
准确的蛋白质定位能够帮助科学家更好地了解细胞的功能及其相关的生理和病理变化。
而生物信息学中的蛋白质亚细胞定位预测技术，则是为了实现快速且准确地对蛋白质定位进行预测而发展起来的一种技术。
蛋白质主要分为胞内蛋白和胞外蛋白，在细胞中则进一步分化为不同的亚细胞结构。
因此，准确预测蛋白质的亚细胞定位是十分重要的，这有助于我们更好地了解蛋白质的功能及其在不同亚细胞结构中的实际作用。
而蛋白质亚细胞定位预测技术，则是为了解决这个问题而发展出来的。
蛋白质亚细胞定位预测技术的发展从最初的手工预测到现在的自动化预测，这其中经历了数十年的积累和发展。
目前，预测蛋白质亚细胞定位的方法主要有三种：序列特征法、概率统计法和深度学习法。
接下来简单介绍一下这三种方法。
序列特征法是运用蛋白质序列本身的特征信息来进行预测的方法。
通过分析蛋白质序列与不同亚细胞定位的关系，提取出能够反应不同亚细胞定位的特征，来预测蛋白质的亚细胞定位。
这种方法是最早开发的一种预测方法，其优点在于预测速度较快、易于实现，而缺点在于预测精度与模型的实现和发现的特征相关。
需要不断进行特征挖掘才能提高预测精度。
概率统计法是运用大量训练样本建立数学模型，对蛋白质进行预测。
该方法要求建立特征集和分类器。
特征集要包含蛋白质序列中所有可能对定位相关的信息，而分类器要对特征集进行统计学习。
预测蛋白质的亚细胞定位时，将蛋白质序列输入到分类器，利用预先构建好的模型，进行分类。
深度学习法是近年来兴起的一种方法，它不再局限于预设的特征，而是运用神经网络等深度学习算法自动提取蛋白质序列中的特征信息。
深度学习法的优点在于能够从数据中自动提取相关特征，可以得到更高的预测精度，而缺点则在于数据集不够，需要进行改进和更新。
蛋白质亚细胞定位预测是一个复杂而且基础性的问题，发展出来的预测方法仍然存在着一些难点和挑战。
人体细胞如何分工这张图谱带来新的认识
人体细胞如何分工这张图谱带来新的认识作者：李禾来源：《科学导报》2020年第23期世界首个人类细胞图谱近日公布。
科学家首次从单细胞水平上全面分析了胚胎和成年时期的人体细胞种类，定义了许多之前未知的细胞种类。
细胞是生命的基本单位，近日，浙江大学医学院郭国骥团队公布绘制成功世界首个人类细胞图谱。
发表在国际期刊《自然》上的这项研究，首次从单细胞水平上全面分析了胚胎和成年时期的人体细胞种类，系统性地绘制了涵盖八大系统的人类细胞图谱，建立了70多万个单细胞的转录组数据库，鉴定了人体100多种细胞大类和800多种细胞亚类，研究团队还搭建了人类细胞蓝图网站。
迄今为止，全球还有哪些关于人类细胞图谱的研究计划？人类细胞图谱与人类基因组图谱有关吗？绘制人类细胞图谱面临哪些挑战和困难？笔者采访了相关专家。
郭国骥曾介绍，人类细胞图谱就是人体细胞的数字化。
它用数字矩阵描述每一个细胞的特征，并对它们进行系统性的分类。
郭国骥表示：“我们定义了许多之前未知的细胞种类，还发现了一些特殊的表达模式。
比如多种成人的上皮、内皮和基質细胞在组织中似乎扮演着免疫细胞的角色。
这些非专职的免疫细胞也在兼职干着免疫的活，我们认为成年人非免疫细胞的广泛免疫激活是人体区域免疫的一种重要调节机制。
”目前，全球还在进行哪些人类细胞图谱的研究计划？温州医科大学基因研究院教授吴金雨在接受记者采访时表示，全球共有上百个细胞图谱项目在持续推进中。
从2017年开始，全球开始大规模相互协作，我国学者也深入参与，新成果不断涌现。
比如在2018年，人类发育细胞图谱研究取得了进展。
许多疾病起源于人体的早期发育，详细理解发育过程是解释人类健康和疾病的关键。
来自英国惠康基金会桑格研究所和英国纽卡斯尔大学的研究人员从处于发育中的人体组织的25万多个细胞中，收集基因数据。
这些数据将显示哪些基因在细胞中开启，有助于解释发育期间的重要过程。
每个细胞都携带有机体的一套基因组，有了基因序列图谱，研究者就有机会从中找到与各种疾病和表型相关的“密码”，加快对疾病发生、发展的理解，有助于疾病的诊断和个体化治疗。
蛋白亚细胞定位
蛋白亚细胞定位蛋白亚细胞定位是指蛋白质在细胞内的分布位置，它对于细胞的生理功能和疾病诊断治疗具有重要意义。
下面将从细胞器、信号序列和蛋白质转运等方面对蛋白亚细胞定位进行介绍。
一、细胞器定位1.核内蛋白：核内蛋白是指定位于细胞核内的蛋白质，它们包括DNA结合蛋白、转录因子等。
这些蛋白质通常具有核定位信号（NLS），能够与核孔复合物结合，通过核孔进入细胞核。
2.线粒体蛋白：线粒体是细胞内能量代谢的中心，线粒体蛋白质包括线粒体内膜蛋白、线粒体基质蛋白等。
这些蛋白质通常具有线粒体定位信号（MLS），能够被线粒体外膜上的转运蛋白识别并转运到线粒体内。
3.内质网蛋白：内质网是细胞内蛋白质合成和修饰的重要场所，内质网蛋白包括内质网膜蛋白、内质网基质蛋白等。
这些蛋白质通常具有内质网定位信号（ERLS），能够被内质网上的转运蛋白识别并转运到内质网内。
4.高尔基体蛋白：高尔基体是细胞内蛋白质修饰和转运的重要场所，高尔基体蛋白包括高尔基体膜蛋白、高尔基体基质蛋白等。
这些蛋白质通常具有高尔基体定位信号（GLS），能够被高尔基体上的转运蛋白识别并转运到高尔基体内。
二、信号序列定位1.核定位信号（NLS）：核定位信号是指一段富含基础氨基酸的多肽序列，通常位于蛋白质的N端或C端。
这些信号能够与核孔复合物结合，通过核孔进入细胞核。
2.线粒体定位信号（MLS）：线粒体定位信号是指一段富含正电荷氨基酸的多肽序列，通常位于蛋白质的N端。
这些信号能够被线粒体外膜上的转运蛋白识别并转运到线粒体内。
3.内质网定位信号（ERLS）：内质网定位信号是指一段富含疏水氨基酸的多肽序列，通常位于蛋白质的N端。
这些信号能够被内质网上的转运蛋白识别并转运到内质网内。
4.高尔基体定位信号（GLS）：高尔基体定位信号是指一段富含疏水氨基酸的多肽序列，通常位于蛋白质的N端。
这些信号能够被高尔基体上的转运蛋白识别并转运到高尔基体内。
三、蛋白质转运1.核孔复合物：核孔复合物是细胞核膜上的一个复合物，它由多个蛋白质组成，能够识别和转运具有核定位信号的蛋白质。
蛋白质的亚细胞定位
蛋白质的亚细胞定位1. 引言蛋白质是生命体内最重要的分子之一，它们在细胞中发挥着关键的功能。
蛋白质的亚细胞定位是指蛋白质在细胞内的具体位置，它决定了蛋白质的功能和相互作用。
准确地了解蛋白质的亚细胞定位对于揭示生物学过程和疾病机制具有重要意义。
2. 蛋白质亚细胞定位的重要性蛋白质在细胞中扮演着各种不同的角色，如酶、信号传导分子、结构组分等。
这些功能需要蛋白质在特定位置发挥作用。
一个蛋白质如果被错误地定位到错误的位置，可能会导致异常信号传导、代谢紊乱等问题，甚至引发疾病。
另外，细胞内部存在许多不同类型的亚细胞结构，如核、线粒体、高尔基体等。
每种亚细胞结构都具有特定的功能，并且包含特定类型的蛋白质。
因此，了解蛋白质在不同亚细胞结构中的定位，有助于我们理解细胞的结构和功能。
3. 蛋白质亚细胞定位的方法为了研究蛋白质的亚细胞定位，科学家们发展了多种不同的方法。
下面介绍几种常用的方法：3.1 免疫荧光染色免疫荧光染色是一种常用的方法，它利用特异性抗体与目标蛋白质结合，并标记荧光物质。
通过观察荧光信号在细胞中的分布情况，可以确定蛋白质在特定亚细胞结构中的位置。
3.2 细胞分离和亚细胞分馏这种方法通过离心等手段将细胞分离成不同部分，然后对每个部分进行进一步分析。
例如，可以将线粒体、高尔基体等亚细胞结构纯化出来，并进行蛋白质组学分析，从而确定其中存在的蛋白质。
3.3 基因工程技术基因工程技术可以通过改变蛋白质的基因序列，使其携带标记物，如荧光蛋白。
通过观察标记物的分布情况，可以了解蛋白质在细胞中的定位。
4. 蛋白质亚细胞定位的机制蛋白质的亚细胞定位是由多种机制共同调控的。
下面介绍几个常见的机制：4.1 信号肽导向许多蛋白质在合成过程中会携带信号肽，这是一段特殊的氨基酸序列。
信号肽可以指导蛋白质进入特定亚细胞结构。
例如，线粒体蛋白质通常含有线粒体信号肽。
4.2 调控因子介导一些调控因子可以与目标蛋白质结合，并将其引导到特定亚细胞结构。
基于深度学习的蛋白质亚细胞定位算法概述
TECHNOLOGY AND INFORMATION医疗与信息化科学与信息化2020年1月下 137基于深度学习的蛋白质亚细胞定位算法概述谭博广东工业大学 广东 广州 510006摘 要 蛋白质亚细胞定位是分子细胞生物学和蛋白质组学的一个重要课题，有助于了解蛋白质的性能和功能。
荧光显微镜法是亚细胞定位最常用的方法和手段，常见方法有专家观测荧光图像标注蛋白质、利用形态学特征提取自动识别以及神经网络提取特征等，但多标记荧光蛋白质细胞图像的多标签分类任务其准确度还远低于人工观测。
关键词 蛋白质亚细胞定位；神经网络；多标签分类Protein Subcellular Localization Algorithm Based on Deep LearningTan BoGuangdong University of Technology ，Guangzhou Guangdong 510006Abstract subcellular localization of proteins is an important subject in molecular cell biology and proteomics, which is helpful to understand the properties and functions of proteins. Fluorescence microscopy is the most commonly used method and means of subcellular localization. Common methods include expert observation of fluorescent image to label protein, automatic recognition by morphological feature extraction and feature extraction by neural network, etc. However, the accuracy of multi label classification task of multi label fluorescent protein cell image is far lower than that of manual observation.Key words Protein subcellular localization; Neural network; Multi label classification引言随着技术的发展，高通量荧光显微镜已经可以自动快速的产生大量亚细胞定位图像，位于不同亚细胞位置的蛋白质会在显微图像中呈现不同的分布形态，也可观测到某种蛋白质同时存在于多个亚细胞的情况，人工观测方法基于分布形态的特征标注蛋白质亚细胞位置。
蛋白质亚细胞定位的研究
蛋白质亚细胞定位的研究随着生命科学的不断发展，越来越多的学者开始关注蛋白质分子在细胞内的亚细胞定位问题。
蛋白质亚细胞定位是指蛋白质在细胞内的位置分布，这一过程与蛋白质的功能密切相关。
正因如此，各种现代技术不断涌现，以期更好地研究蛋白质的亚细胞定位。
本文将重点探讨蛋白质亚细胞定位的研究现状和发展趋势。
一、蛋白质亚细胞定位的研究现状蛋白质在细胞内的定位是生命科学领域内的研究重点，这一领域已经涌现出了多种技术。
其中，蛋白质亚细胞定位的研究技术主要包括以下几种：1. 免疫荧光技术免疫荧光技术是蛋白质亚细胞定位领域最具代表性的技术之一。
其基本原理是通过将荧光素标记在蛋白质上，使这些标记的蛋白质能够在细胞内产生荧光信号，从而观察到蛋白质在细胞中的位置分布。
目前，免疫荧光技术可以对细胞内的蛋白质位置进行高分辨率观察，这一技术在蛋白质定位研究中占有重要地位。
2. 亚细胞分离技术亚细胞分离技术是一种通过分离不同亚细胞部位来实现蛋白质定位的方法。
这一技术主要采用离心或离心梯度分离的方式，以分离出各种亚细胞结构，进而研究不同蛋白质的定位。
亚细胞分离技术可以通过多元鉴定技术进行定位分析，同时还可以在分离的细胞结构内进行蛋白质的其他性质分析。
3. 透射电子显微镜技术透射电子显微镜技术是一种通过电子束对薄片样品进行成像的技术。
这一技术对蛋白质亚细胞定位的研究具有很大的帮助。
透射电子显微镜技术可以对细胞内蛋白质超微结构进行高分辨率观察，并通过图像处理技术进行三维成像，以实现蛋白质三维定位的研究。
二、蛋白质亚细胞定位的发展趋势随着科技的进步，未来蛋白质亚细胞定位的研究将会进一步升级。
现代技术的发展将会为蛋白质亚细胞定位研究提供更多的方法和手段，有助于更好地揭示蛋白质的功能机制。
1. 单细胞测序技术单细胞测序技术是近年来兴起的一种高通量分析技术。
通过这一技术，可以对单个细胞进行基因组或转录组的测序，进而研究蛋白质在细胞内的位置与表达水平。
美、德科学家绘出人体蛋白质地图
美、德科学家绘出人体蛋白质地图佚名【期刊名称】《生物学教学》【年(卷),期】2014(39)12【摘要】据2014年5月31日《参考消息》援引报道，美国约翰斯·霍普金斯大学和德国慕尼黑理工大学完成了对人体内大约90％的蛋白质编码基因的比对。
前者识别了总计1．73万个蛋白质编码基因，而后者则识别了总计1．8万个蛋白质编码基因，分别占人体蛋白质的大约84％和92％。
完整的人体蛋白质数据库，可以使研究者更容易确认实验中的蛋白质。
【总页数】1页(P73-73)【关键词】蛋白质数据库;科学家;地图;编码基因;慕尼黑;大学;识别【正文语种】中文【中图分类】S881.2【相关文献】1.我科学家完成生物进化全国·美发现能培育出人体组织的新细胞·我国拥有自主知识产权的新技术:用电线上因特网·美科学家研制量子发动机·德国科学家揭开酵母细胞之谜·日利用人造日暮途穷体使光减速99%·德发明可自行分解的骨钉 [J],2.勇气号火星车成功完成原定使命将继续工作/俄将发射载人飞船送3名宇航员到国际空间站/法国航天局计划发射新一代微卫星/阿丽亚娜5型火箭将两颗通信卫星成功送入轨道/美科学家纳米研究获得突破图像分辨率达0.7埃/德专家模仿昆虫复眼发明超薄成像系统/日本发明消除抗癌剂副作用的新疗法/基因疗法为阿尔茨海默氏症患者带来希望/瑞典科学家表示对成年干细胞再造器官能力存疑/欧洲药品评价署起草焦虑症药物指南/日本将有更多OTC药解除管理/转基因细菌可帮助治疗癌症/日本发现与细胞核分裂相关的蛋白质/英科学家:发现掌握双语的人更聪 [J],3.英国科学家绘出首幅“世界幸福地图” [J],4.科学家用X射线技术绘出角膜蛋白质结构图 [J],5.美科学家绘出人体菌落图 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
迄今最全面的人类细胞图谱
迄今最全面的人类细胞图谱
吴晓燕
【期刊名称】《世界科技研究与发展》
【年(卷),期】2022(44)3
【摘要】2022年5月13日,Science四篇重磅论文同时上线,报告了构建综合性人类细胞图谱(Human Cell Atlas)取得的里程碑结果。
多国科学家通力合作,创建出了迄今为止最为全面的泛组织人体单细胞图谱:涉及33种人体组织、超过100万个细胞,涵盖500多种细胞类型。
这样一份详细的人类细胞图谱,将为理解疾病、疫苗开发、抗肿瘤免疫和再生医学等事关全人类健康的重要议题提供洞见。
【总页数】1页(P313-313)
【作者】吴晓燕
【作者单位】中国科学院成都文献情报中心
【正文语种】中文
【中图分类】R73
【相关文献】
1.迄今最全面的全球环境报告
2.“千人基因组计划”获得迄今最详尽的人类基因多态性图谱
3.英科学家培育出迄今最纯人类胚胎干细胞系
4.基于单细胞转录组测序分析描绘人类早期胚胎红细胞发育图谱
5.单细胞生物学研究涵盖人体33个器官中超百万细胞里程碑!迄今最全跨组织细胞图谱绘成
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
蛋白质亚细胞定位的序列分析
蛋白质亚细胞定位的序列分析
李凤敏;李前忠
【期刊名称】《内蒙古大学学报：自然科学版》
【年(卷),期】2005(36)1
【摘要】对SWISSPROT(2002年)数据库中经过筛选得到的12类亚细胞序列的氨基酸单个出现的概率、紧邻出现的概率进行统计和比较,结果表明,除个别类之间氨基酸单个出现的概率、紧邻出现的概率比较接近外,在大多数类之间氨基酸单个出现的概率、紧邻出现的概率是有明显区别的.
【总页数】6页(P52-57)
【关键词】SWISS_PROT数据库;亚细胞序列;氨基酸;概率
【作者】李凤敏;李前忠
【作者单位】内蒙古大学理工学院物理系
【正文语种】中文
【中图分类】Q61
【相关文献】
1.蛋白质亚细胞定位预测中的序列编码技术研究 [J], 马军伟;高新中;张杰
2.蛋白质亚细胞定位预测中的序列编码技术 [J], 王正华;张振慧;王勇献
3.基于一级序列预测蛋白质亚细胞定位的超级学习机方法 [J], 石峰;陈洪;熊慧娟;;;
4.基于序列关联的蛋白质亚细胞定位识别 [J], 贾芸;
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在一项新的研究中，对人细胞中的蛋白是如何分布的首个分析结果揭示出大部分人蛋白能够在一个给定的细胞中的一个以上位置发现到。
利用位于瑞典的细胞图谱（Cell Atlas），研究人员研究了人蛋白质组（对应着绝大多数蛋白编码基因）的空间分布，而且他们史无前例详细地描述了蛋白在多个细胞器和细胞亚结构中的分布。
相关研究结果于2017年5月11日在线发表在Science期刊上，论文标题为“A subcellular map of the human proteome”。
Schematic overview of the cell.
在一个细胞中，细胞器形成一个封闭的空间。
在这个空间中发生的化学反应完成细胞中的特定功能。
鉴于这些功能与一组特定的蛋白紧密地关联在一起，了解人蛋白质组的亚细胞定位是理解人细胞的功能和内在机制的关键知识。
这项研究是由瑞典皇家理工学院副教授Emma Lundberg领导的。
Lundberg及其团队产生了30多万张图片来系统性地确定人蛋白在体外培养的细胞系中的空间分布，并且在单细胞分辨率上将它们定位到细胞区域和亚结构中。
Subcellular structures annotated in the Cell Atlas by immunofluorescence microscopy.
这种细胞图谱是人类蛋白图谱（Human Protein Atlas）计划10多年研究的结果，它是在2016年12月发起的。
这项新的研究详细地分析了这几十万张图片。
这些图片是作为一项国际合作行动的一部分产生的。
这个国际合作行动也包括来自中国、韩国、印度、丹麦和德国的研究团队。
瑞典皇家理工学院教授、人类蛋白图谱主任Mathias Uhlen说，“仅通过研究人体最小的功能单元（即细胞），我们才能够充分地理解人体生物学功能。
这种细胞图谱给研究人员提供新的知识而有助在功能上解释单个蛋白和它们在人体生物学功能和疾病中的作用。
”
这些研究人员将由13,993种抗体靶向的总共12,003种蛋白定位到30个细胞区室和亚结构中的一个或多个，此外，他们还详述了13个主要细胞器的蛋白质组。
具有最大蛋白质组的细胞器是细胞核（有6,930种蛋白）及其亚结构（如核小体和核小斑点），和细胞质（有4,279种蛋白）。
Multilocalizing proteins in the human peoteome.
这篇发表的论文也包括英国剑桥大学剑桥蛋白组学中心Kathryn Lilley开展的一项比较研究：能够利用一种基于质谱的替代性映射策略验证这种基于抗体的免疫荧光显微分析结果。
令人关注的是，大约一半的蛋白在一个以上的细胞区室中发现到，这揭示出一群相同的蛋白存在于细胞中的功能上不相关的部分。
这一发现进一步阐明了细胞的复杂性。
Protein-protein interactions.
这种细胞图谱是一种开放存取的资源，能够被全世界的研究人员用来研究感兴趣的蛋白或细胞器。
Lundberg说，“这种细胞图谱能够允许开展系统生物学和细胞建模应用，而且它也是图像模式识别中的机器学习应用的一种高度有价值的资源。
”（生物谷 ）
参考文献：Peter J. Thul, Lovisa Åkesson, Mikaela Wiking et al.. Science, Published online: 11 May 2017, doi:10.1126/science.aal3321
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本文转自生物谷。