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World File Search SystemUniProt
专门的预处理介质通过调节CA2+处理和NRF2激活来预防实验性自身免疫性心肌炎
使用基因和基因组的基因本体论，京都百科全书以及从Uniprot储存库中检索到的反应术语的注释。ZC值是以SD单位表示的类别的log 2比率。补充表4显示了功能类别的蛋白质成分的ZQ值
具有多种功能的人类蛋白质数据库
摘要 MultifacetedProtDB 是一个多功能人类蛋白质数据库，其信息来源于其他数据库，包括 UniProt、GeneCards、人类蛋白质图谱 (HPA)、人类表型本体 (HPO) 和 MONDO。它收集了文献中提到的“多面”多任务蛋白质，这些蛋白质具有多效性、多结构域、混杂性（与催化多种底物的酶有关）和兼职性（具有两种或多种分子功能），难以在现有的非特定数据库中直接搜索到。多功能蛋白质的研究是一个不断扩展的研究领域，旨在阐明生物过程的复杂性，特别是在人类中，其中多功能蛋白质在各种过程中发挥作用，包括信号转导、代谢、基因调控和细胞通讯，并且经常参与疾病的爆发和发展。该网络服务器允许使用多个过滤器按基因、蛋白质和任何相关的结构和功能信息进行搜索，如 PDB 中的可用结构、结构模型和相互作用因子。蛋白质条目补充了全面的注释，包括 EC 编号、GO 术语（生物途径、分子功能和细胞成分）、Reactome 中的途径、UniProt 中的亚细胞定位、HPA 中的组织和细胞类型表达以及 MONDO、Orphanet 和 OMIM 分类后的相关疾病。MultiFacetedProtDB 可作为网络服务器免费使用：https://multifacetedprotdb.biocomp.unibo.it/。
TN002780：在Orbitrap星体质谱仪上的单细胞样品的更深的蛋白质组覆盖率和更快的吞吐量
通用实验室设备 - 不用于诊断程序。©2024 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。除非另有说明，否则所有商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。Cellenone是细胞烯的商标。Spectronaut，Directdia和Spectronaut Pulsar是Biognosys AG的商标。Chimerys是MSAID GmbH的商标。Uniprot是欧洲分子生物学实验室的商标。此信息作为Thermo Fisher Scientific Products的功能的一个例子。无意以任何可能侵犯他人知识产权的方式来鼓励使用这些产品。规格，条款和定价可能会发生变化。并非所有产品都在所有国家 /地区提供。请咨询您的当地销售代表以获取详细信息。TN002780-EN 0324S
预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素
PSIPRED工作台是生物科学数据存储库和Web服务的全球生态系统的一部分。这些涵盖了主要数据存储库，例如NCBI，EBI和RCSB PDB（1-3），派生的数据资源，例如字符串，CATH，KEGG，INTERPRO和UNIPROT（4-8），以及诸如EBI WebServices，NCBI Webservices，NCBI Webservices等网络服务。可以通过Elixir Biotools网站（https：//bio.tools/）（9）来发现大量的工具和服务作为代码和网络服务。我们已经开发了Psipred Workbench已有近25年了。我们的网站服务提供了各种基于机器学习的工具，专注于表征蛋白质的结构和功能特征。近年来，我们在整合新的基于深度学习的工具和技术方面取得了重大进展。在2018年，我们替换了网络服务器中的每一条代码，并显着改进了这两个工具运行
B.A.经济学 科学硕士（微生物学）M.Sc。 （...B.A.经济学科学硕士（微生物学）M.Sc。 （...
模块1：序列分析该项目的目的是使用在线工具（例如Blast或Clustal Omega）分析核苷酸或蛋白质序列。学生将从公共数据库（如NCBI）中选择一种感兴趣的基因或蛋白质，检索序列并执行序列比对以识别同源区域。他们将分析物种序列的相似性和差异，并解释进化关系。这个项目可以在家中使用计算机和Internet访问完成，需要5-7天。最终输出将是一份报告，详细介绍了基因或蛋白质的作用及其在物种之间的保护。模块2：该项目中的数据库探索，学生将探索GenBank，Uniprot或PDB等公共数据库以检索核酸和蛋白质序列。目标是提取和分析注释的信息，以了解基因功能和蛋白质结构。学生将比较跨物种的这些序列并解释其
报告摘要
PXD037708。质谱蛋白质组学和 NTA 数据集的数据分析以及描述归纳策略的补充图表可在 https://github.com/duff-lab-team/AD-EV-characterisation 上访问。人类蛋白质组可从通用蛋白质资源 (UniProt) 获得，登录号为 UP000005640。图 3a 中显示的断层图像已存入电子显微镜数据库 (EMDB)，登录号为 16064。单粒子低温电子显微镜数据集已存入电子显微镜公共图像档案 (EMPIAR)，登录号如下：EV 数据集为 11300，细胞数据集为 11301。单粒子低温电子显微镜图谱已存入 EMDB，登录号如下：EV 图谱为 16035，细胞图谱为 16039。原子模型已存入蛋白质数据库 (PDB)，登录号如下：EV 模型为 8BGS，细胞模型为 8BGV。任何其他数据均可向相应作者索取。
根据分类隶属关系估算共识蛋白质组和代谢功能
摘要目的：元编码和元基因组测序使高度多样化的环境社区的表征能够表征。估计这些社区执行的代谢功能的挑战导致了几种最新方法的发展，其中大多数方法是根据特定基因标记量身定制的。但是，测序技术进步所产生的方法的增加，驱动了能够处理异质微生物社区数据的方法。预测通常取决于其内部分析管道，并受到基础数据库的影响，这些数据库将标记基因与特定功能注释联系起来。这限制了用户通过追踪内部数据和流程来评估预测质量的能力。最后，用户受这些方法提供的特定注释的约束（例如ec数），限制了他们根据中间结果进行进一步专业分析的能力。方法：ESMECATA预测分类学官员的共识蛋白质组及其相关功能。Esmecata的关键特征是其解释性和功能。为了支持异质测序数据的灵活整合，Esmecata利用了通过分析不同测序数据集的分析获得的分类学官方。为了深入了解每种分类学的知识并解释预测功能的相关性，Esmecata确定了在UNIPROT数据库中有记录的蛋白质组织能够辅助代表的给定官能中的分类学等级。根据阈值，将Uniprot蛋白质组的蛋白聚类并过滤，以创建共识蛋白质组。这些共有的蛋白质组会自动用功能信息（例如，EC数字，GO术语）注释，但它们也被设计为用于进一步的自定义注释工作流。功能注释在功能表中报道，该功能表可以充满分类的丰度，以产生全面的功能性文件。结果：ESMECATA预测已使用多个数据集验证，并将其与最新方法进行了比较。此外，它被应用于甲烷剂反应器的新型元编码数据集，表征了微生物群落和沼气在不同的时间点和进气条件上的产生。我们的结果证明了沼气之间的联系
人类 AXIN-2 全检测试剂盒
试剂盒特异性：此检测试剂盒含有可识别 AXIN-2 上不同表位的抗体。此试剂盒检测的蛋白质对应于 UniProt ID Q9Y2T1。AXIN-2 也称为轴蛋白样蛋白 (Axil)、轴抑制蛋白 2 和 Conductin。这些抗体可识别人类来源的 AXIN-2。其他物种应根据具体情况进行测试。对照裂解物信息：阳性对照裂解物：由 SW 48 细胞制备，在含有 10% FBS 的培养基中在 T175 烧瓶中培养至汇合，并用 2.5 mL 裂解缓冲液裂解。代表性数据：使用 2 板 2 孵育方案获得的数据。将 SW 48 细胞以 40K 细胞/孔接种在 96 孔板中并孵育过夜。用指定浓度的 Tankyrase 抑制剂 (XAV-939) 处理细胞 24 小时。使用裂解缓冲液裂解细胞，然后使用相应的 SureFire Ultra 试剂盒分别测定 AXIN-2 Total 和 ERK1/2 Total。相当于约 4,000 个细胞/数据点。
动物学和遗传学系
事件：使用生物信息学工具日期和时间探索生物序列：28-05-2024场地：房间号215，计算机实验室公司的主人：动物学和遗传学系助理教授Deepa Gopinath博士。资源人员：Nimmi Haridas博士，喀拉拉邦高知的Cirist生态系统应用科学家。研讨会的目的是向学生介绍基本的生物信息学工具和核苷酸分析的应用，以提供对遗传学，进化模型和系统发育分析中基因分析的洞察力以及基因分析的应用。Nimmi博士将参与者介绍了OMICS技术，包括基因组学，蛋白质组学，转录组学和代谢组学，及其在生物医学，遗传和进化研究中的应用。 她概述了一些关键数据库，例如GenBank，Ensembl，Uniprot以及使用Blast，FastA等在线工具进行的序列检索和分析。 参与者在使用生物信息学工具进行序列对齐，搜索和分析方面接受了动手培训。 参与者从Genbank数据库中检索了序列，并使用BLAST将这些序列与已知遗传数据进行比较。 参与者使用Clustal Omega对来自不同物种的一组蛋白质序列（如血红蛋白）进行多个序列比对。 使用PDB文件可视化蛋白质和核酸的3D结构。 学生使用Rasmol练习，以突出蛋白质结构中的α-螺旋和β-谱。 研讨会成功地实现了为参与者提供基本生物信息学技能的目标。Nimmi博士将参与者介绍了OMICS技术，包括基因组学，蛋白质组学，转录组学和代谢组学，及其在生物医学，遗传和进化研究中的应用。她概述了一些关键数据库，例如GenBank，Ensembl，Uniprot以及使用Blast，FastA等在线工具进行的序列检索和分析。参与者在使用生物信息学工具进行序列对齐，搜索和分析方面接受了动手培训。参与者从Genbank数据库中检索了序列，并使用BLAST将这些序列与已知遗传数据进行比较。参与者使用Clustal Omega对来自不同物种的一组蛋白质序列（如血红蛋白）进行多个序列比对。使用PDB文件可视化蛋白质和核酸的3D结构。学生使用Rasmol练习，以突出蛋白质结构中的α-螺旋和β-谱。研讨会成功地实现了为参与者提供基本生物信息学技能的目标。