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武汉贝科新肽科技有限公司
主营：原位杂交,亚细胞定位,蛋白互作,启动子筛选
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原理简介
GFP、RFP等荧光蛋白因其的荧光性质和灵敏性，常作为报告基因研究并分析基因产物在细胞中的定位和相互作用等。将目标蛋白与荧光蛋白的N端或者C端融合，通过瞬时转化技术或稳定遗传转化技术，使得该融合蛋白在受体材料细胞内表达，目标蛋白会牵引荧光蛋白一起定位到目标细胞器，通过显微镜观察荧光蛋白在细胞内显示的位置，确定目标蛋白的位置，从而确定目标蛋白的亚细胞定位情况。
亚细胞定位是指确定某种蛋白质或其他生物分子在细胞内的具体位置，比如是在细胞核、细胞质、线粒体、内质网等哪个亚细胞结构中。以下是关于它的详细介绍：
重要性
了解蛋白质功能：蛋白质的功能与其所处的亚细胞位置密切相关。例如，某些蛋白质只有在细胞核内才能发挥转录调控的作用，通过结合到特定的 DNA 序列上，调节基因的表达。
揭示疾病机制：许多疾病的发生往往与蛋白质的亚细胞定位异常有关。比如，在某些神经退行性疾病中，特定蛋白质可能会错误地聚集在细胞的某些区域，导致细胞功能障碍和疾病的发展。
研发：明确蛋白质的亚细胞定位有助于研发。如果知道某种疾病相关蛋白位于特定的亚细胞结构中，就可以设计能够靶向该亚细胞结构的，提高的和特异性。
蛋白质序列特征：
利用改进型伪氨基酸组成法（PseAAC）、伪位置特异性得分矩阵法（PsePSSM）和三联体编码法（CT）对蛋白质序列进行特征提取，并将这三种方法得到的特征向量进行融合，以得到一个全新的蛋白质序列特征表达模型，然后输入到堆栈式降噪自编码器（SDAE）深度网络里自动学习更有效的特征表示，选用 Softmax 回归分类器进行亚细胞的分类预测，可有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性。
利用 PSI-BLAST 工具搜索蛋白质序列，提取位点特异性谱中的位点特异性得分矩阵作为蛋白质的一类特征，并计算 4 等分序列的氨基酸含量以及 1～7 阶二肽含量作为另外两类特征，免疫蛋白荧光定位，由这三类特征一共得到蛋白质序列的 12 个特征向量。通过设计一个简单加权函数对各类特征向量加权处理，作为神经网络预测器的输入，可提高蛋白质亚细胞定位预测的精度。
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第3年
