Uniprot数据库下载蛋白序列:

按老师在UniProt里找到的三个海藻的蛋白序列

①依次下载其蛋白质序列,例如这个T1RJY1:

②复制其氨基酸序列,在服务器里进行水解成短肽:

打开BIOPEP-UWM,我们需要模拟消化道酶类对这些序列进行水解,成短肽,挑选2~8的短肽。

选择消化道的3个酶(胃蛋白酶(pepsin)、胰蛋白酶(trypsin)、糜蛋白酶A(chymotrypsin A))做为肽段的水解酶。

③对2~8肽在下面的网页进行活性预测:

PeptideRanker 是一个基于神经网络的生物肽活性预测服务器,可以对用户上传的肽表进行活性预测,预测值(即是概率值越高,这个肽具有生物活性的可能就越大)

会对上传的肽数据集按生物活性概率进行排序,一般按概率值>0.5进行肽段的筛选。

④对有活性的肽段进行毒性和过敏性的筛选:

打开 Toixinpred 页面如下,进行毒性的预测:

点击【batch Submission】

将要预测的肽段输入到框内(框③),勾选All(框①),点击run analysis(框②)

等待结果。

在AllerTOP Server Page 中进行过敏性的筛查

⑥进行胃肠吸收度的筛选:

在 SwissAMDE  网站里进行操作

有些多肽(例如AF、PIF)不能在网页里得到它们的SWISS号,可以在 纽普生物  网站里获取,再拷贝到SwissAMDE网页里进行胃肠吸收度的检查。

swissAMDE里,可以得到类似以下的结果,框①就是这个蛋白预测出的胃肠吸收度,Low结果说明这个短肽胃肠吸收度低。

⑦进行半衰期的检查

找 plifepred  网站里导入我们经过胃肠吸收度进一步筛选出的短肽(如图)

在框①里导入筛出的多肽(注意格式)

点击下面框②的run analysis,得到结果。

⑧进行苦味的预测

进入  网页,如图,点击框①BIOPEP-UWM,再使用工具Sensory  peptides and amino acids(框②):

点击analysis进入分析网页:

还有一个是进行生物功能活性的预测的

筛多肽(水解,活性预测,毒性预测,过敏性预测....)相关推荐

  1. ML之xgboost:利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

    ML之xgboost:利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 ...

  2. ML之LoRDTRF:基于LoRDT(CART)RF算法对mushrooms蘑菇数据集(22+1,6513+1611)训练来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

    ML之LoR&DT&RF:基于LoR&DT(CART)&RF算法对mushrooms蘑菇数据集(22+1,6513+1611)训练来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 ...

  3. ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

    ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 ...

  4. ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

    ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心 ...

  5. ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

    ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Spli+调参曲线+EarlyStop)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) ...

  6. ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

    ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split+调参曲线)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设 ...

  7. ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

    ML之xgboost:利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核 ...

  8. ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

    ML之xgboost:利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输 ...

  9. ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

    ML之xgboost:利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测) 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 1 ...

最新文章

  1. 中国大陆集成电路芯片领域各个细分代表企业
  2. GEMM性能提升200倍,AutoKernel算子优化工具正式开源
  3. final关键字的这8个小细节,你get到几个?
  4. SUSE安装g++的两种方法
  5. android udp 收发例子_网络协议之TCP和UDP
  6. Java中语法分析器_语法分析器(java语法分析器)
  7. 学习进度条——第八周
  8. 分布式中的 transaction log
  9. Android 联系人导入导出(VCard格式)
  10. (1.1)HarmonyOS鸿蒙中Ability概念及意义
  11. prometheus altermanager邮件报警
  12. asp.net 获取客户端cookie_开发中你一定碰到过的cookie和session问题,今天一并帮你解决!...
  13. stl变易算法(一)
  14. 读书摘要——《凌波微步-软件开发警戒案例集》
  15. 开源的东西,只是用来参考学习,要商用路途遥远
  16. 快讯丨阿里云洛神云网络论文再次入选全球顶会SIGCOMM
  17. 傲腾服务器硬盘,Intel傲腾Optane硬盘实测:“高价U盘”,加速性能不错
  18. 面试积累——嵌入式软件工程师面试题(非常经典)
  19. 可达编程 [语言题]中国身份证号码校验
  20. Topic 14. 临床预测模型之校准曲线 (Calibration curve)

热门文章

  1. 心态-《了不起的我》书中的精髓:爱和期待促使我们改变,不同关系会塑造出不同的自我。
  2. vue使用高德api 定位获取位置信息 positionLocation.js及 USERKEY_PLAT_NOMATCH报错
  3. 发明专利和实用新型专利区别
  4. 六大布局之RelativeLayout
  5. linear-gradiend ——实现网格背景效果
  6. #1408 : The Lastest Time
  7. 奇异值分解(SVD)详解及其应用
  8. jdbc读取mysql数据库_Ecplise 中利用 JDBC 连接 Mysql 数据库读取数据
  9. tiktok电商怎么做?tiktok会是跨境电商的新风口吗?
  10. GitHub 与 win 有一天竟然能合体