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蛋白质研究的更可靠的生物信息学工具
许多蛋白质能够自发地重新排列细胞内形成分子冷凝物（由一种或多种蛋白质形成的embraneless无细胞内结构），这是一种称为液 - 液相分离（LLP）的过程。这种生物过程是关键，因为它允许蛋白质在细胞环境中以有效和调节的方式组织，相互作用和功能。当这种机制失败时，会出现神经退行性疾病，癌症或发育障碍。
来源:英国物理学家网首页许多蛋白质能够自发地重新排列细胞内形成分子冷凝物（由一种或多种蛋白质形成的embraneless无细胞内结构），这是一种称为液 - 液相分离（LLP）的过程。这种生物过程是关键，因为它允许蛋白质在细胞环境中以有效和调节的方式组织，相互作用和功能。当这种机制失败时，会出现神经退行性疾病，癌症或发育障碍。
巴塞罗那自治大学（UAB）的生物技术与生物医学研究所（IBB）的研究团队现已创建了参与LLP的蛋白质的最全面和可靠的数据集。他们的建议提供了一项协议，该协议克服了迄今为止为获得预测模型而开发的算法的局限性，在该模型中，他们确定了阻止对数据进行关节和准确分析的缺点。生成的资源可在开放和在线平台上获得。
打开和在线平台这项研究发表在《基因组生物学》杂志上，由UAB生物化学和分子生物学系教授萨尔瓦多·文图拉（Salvador Ventura）领导，兼陶利研究与创新研究所（I3PT-CERCA）的主任； MichałBurdukiewicz，IBB的Maria Zambrano研究员，BioInformatics Group的负责人Białystok（波兰）； IBB的研究人员，研究的第一作者Carlos Pintado Grima。
已发布为了验证他们的工作，科学家研究了不同蛋白质序列中不同子集中参与LLP的特定物理化学特征，从而确定了它们之间的显着差异。此外，他们评估了16种现有的生物信息学工具中LLP的预测，这是迄今为止最全面的比较。
更多信息： doi：10.1186/s13059-025-03668-6