科普

文献名： Bisecting GlcNAc is a general suppressor of terminal modification of N-glycan（平分GlcNAc是N-聚糖末端修饰的一般抑制剂） 期刊名： MCP 发表时间： （2019年10月） 单位： 广岛大学物质科学研究科 爱尔兰国立大学糖业科学小组 RIKEN-Max Planck联合研究中心结构糖生物学小组 物种： 小鼠大脑组织、肾组织 技术： 转染、蛋白印迹、凝集素印迹、免疫荧光、定量PCR、糖基转移酶化验、LC-MS\MS、建模 一、 概述： 在这里，我们发现，等分GlcNac（n -聚糖中的一个分支糖残基）抑制各种类型的终端表位的生物合成 Ñ -glycans，包括岩藻糖，唾液酸和人天然杀伤-1。在缺乏平分GlcNAc的生物合成酶GnT-III的小鼠中，这些表位在 N- 聚糖中的表达升高，并且相反地在细胞中被GnT-III过表达抑制。 N- 聚糖末端的许多糖基转移酶显示更喜欢非等分的 N -聚糖作为其一分为二的对应物的底物，而未发现其mRNA、酶的上调。这表明在GnT-III缺陷型小鼠中末端 N- 聚糖表位的表达升高归因于生物合成酶的底物特异性。分子动力学模拟进一步证实，未等分的聚糖优先被那些糖基转移酶所接受。这些发现揭示了蛋白质 N- 糖基化的新调节机制。 二、 研究背景：

文献名： Fast and accurate bacterial species identification in urine specimens using LC-MS/MS mass spectrometry and machine learning（利用质谱技术和机器学习模型在尿液样本中快速准确地进行菌种鉴定） doi: 10.1074/mcp.TIR119.001559 期刊名： Mol Cell Proteomics 作者： Florence Roux-Dalvai 通讯作者： Arnaud Droit 单位： 拉瓦尔大学 赛默飞世尔科技有限公司 一、 概述： 本研究主要目的是利用现有的技术对临床尿液样本中的特定细菌进行快速准确的鉴定。研究采用了新的策略来找到每个细菌对应的LC-MC/MC肽段标签。首先是通过DIA的方法得到每种细菌的特征肽段，利用机器学习分类预测，挑选出每个物种特有的肽段标签。然后，采用靶向蛋白质组的方法，利用这些标签肽段对未知样本进行菌种的鉴定。利用这种方法，可以在4小时内对尿路感染的15种致病菌进行快速准确的鉴定。 二、 研究背景： 在临床上，准确地鉴定致病菌对患者的治疗和用药具有非常重要的指导意义，针对致病菌采取合适的治疗方案可以防止抗生素的滥用。因此，如何快速地鉴定致病菌至关重要。基因型的方法，例如16S和宏基因组测序

文献名： Stress-induced changes in the S-palmitoylation and S-nitrosylation of synaptic proteins （压力诱导突触蛋白的S-棕榈酰化和S-亚硝基化的改变） 期刊名： Mol Cell Proteomics 单位： Laboratory of Cell Biophysics, Nencki Institute of Experimental Biology, Polish Academy of Science, 02-093 Warsaw, Poland 技术： 蛋白质组修饰的鉴定 一、概述 本研究利用一种新开发的基于质谱的棕榈酰化和亚硝基化相互作用监控（Palmitoylation And Nitrosylation Interplay Monitoring ，PANIMoni）的方法，分析了在慢性束缚应激小鼠模型中突触后密度蛋白的内源性S-棕榈酰化和S-亚硝基化。总共鉴定813个S-棕榈酰化和620个S-亚硝基化半胱氨酸位点，分别在465和360个蛋白上，并试图找出这些受到压力不同影响的位点。根据数据分析显示S -棕榈酰化和S-亚硝基化交互作用参与了122种蛋白的调控，包括受体蛋白、支架蛋白、调控蛋白和细胞骨架成分。 二、研究背景 突触完整性的精确调控对神经元网络连接和大脑正常功能至关重要

widget="statusbar" 头部状态条标签 widget="email" 电子邮件地址标签 widget="selection" 下拉选择标签 widget="mail_followers" 关注者标签 widget="mail_thread" 消息标签 widget="progressbar" 进度条，按百分比标签 widget="one2many_list" 一对多列表标签 widget="many2many_tags" 多对多显示标签 widget="url" 网站链接标签 widget='image' 图片标签 widget="many2many_kanban" 看版标签 widget="handler" 触发标签 widget="radio" 单选标签 widget="char_domain" 字符域标签 widget="monetary" 价格（和精度位数相关）标签 widget="float_time" 单精度时间标签 widget="html" html相关标签 widget="pad" pad显示相关标签 widget="date" 日期标签 widget="monetary" 金额标签 widget='text' 文本标签 widget="sparkline_bar" 燃尽标签 widget="checkbox" 复选框标签 widget=

文献名： Proteomic analysis of Rhizobium favelukesii LPU83 in response to acid stress. （ 酸胁迫下根瘤菌 LPU83 （ Rhizobium favelukesii ）的蛋白质组学分析 ） 期刊名： Journal of Proteome Research 发表时间： 2019 年 10 月 IF ： 3.78 单位： 国立拉普拉塔大学，阿根廷 物种： 根瘤菌 LPU83 （ Rhizobium favelukesii ） 技术： 非标定量蛋白质组学（ Label-free ， DDA 采集模式） 一、 概述： （用精炼的语言描述文章的整体思路及结果） 本文选取正常与酸胁迫下的根瘤菌的膜蛋白富集样本和胞内蛋白富集样本，采用 UPLC-MS/MS平台进行Label-free 蛋白组学研究。得到在酸胁迫下特异表达的蛋白 336 个，其中上调的有 136 个，下调的有 200 个。通过注释发现这些特异表达的蛋白属于氧化磷酸化、谷氨酸代谢和肽聚糖生物合成等途径。进一步分析发现，酸胁迫下的根瘤菌呈现渗透压降低，并且蛋白组结果显示该表型与γ - 氨基丁酸代谢相关蛋白有关。并且 livK 突变体的表型与该表型一致，并且验证结果与蛋白组结果保持一致。因此研究认为在根瘤菌中 ， γ - 氨基丁酸代谢 与酸耐受有关。 二、

癌症蛋白质基因组学主要研究 driver 性质的突变，该突变有可能是转化为癌基因的突变、抑癌基因突变、药物位点突变和蛋白突变，可以使用 mutation assessor 预测突变 突变导致疾病，修饰仅影响生物学功能 将序列库、图谱库、公共突变数据库和 RNAseq 组合起来构成组合数据库找突变。比如： dbSNP ：数据库收录的基因组变异数据 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/ n SwissVar ：基于 UniProt 的突变和疾病数据库 http://swissvar.expasy.org/ n CanProVar ：人类癌特异性突变数据库 http://bioinfo.vanderbilt.edu/canprovar/ CHPP 人类染色体蛋白质组计划 是整合所有已知蛋白质信息，分析染色体上蛋白编码情况 Eg ： 1 号染色体中未鉴定出的蛋白质： 大规模蛋白质组学具有未饱和性特点 蛋白质组与其他组学的关系图： 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11689736.html

生物医学大数据 - 蛋白质基因组学：质谱注释 蛋白质组与其他组学的关系便是互为印证：蛋白质基因组学原本用于基因组注释，后面扩展到蛋白质与转录组或可变剪接之间关系，同时，蛋白质组依赖于基因组注释作为验证。许多研究未标明蛋白质基因组学，而是归属于对应的组学。 蛋白质基因组学现存问题： 基因组注释方法： 1.Denovo 。 2. 与转录组相应证。 3. 与基因组数据库同源比对。 基因组注释问题： 对于特定结构： 起始位点定位信号难以确定 确定 promoter 调控结合位点，错误率高 终止位点不被注释 可变剪接预测和确认上需要更多基因组的训练数据，使用 denovo 可以全部预测出来，但是用内含子和外显子仅能预测 60% 。 对于基因组的常规部分： 因为二代 reads 短所以难拼接 以前是鉴定已经存在的基因组，现在是未知物种的 genome 同类数据不同处理有不同结果 人员水平不齐 对于蛋白质组大量质谱数据没被充分解析，可能的原因是 蛋白质多种修饰 搜索引擎差异 其它电荷没鉴定 数据库数据不足 没有充分解析造成许多没鉴定出来的数据，这些数据有可能是 噪音 实验污染，通过加入污染蛋白证实这部分是实验污染，当然鉴定出来之后也会舍弃这部分，对于该部分问题需要改进质控方法。 产生混合图谱（即多肽段在同一个图谱）或者融合肽段 在已知信息库中未收录的蛋白，即新蛋白 蛋白质基因组学的作用： 1.

应用统计学 - 方差分析 数值型数据使用线性回归来研究因素对因变量的影响。类别型数据使用方差分析来研究因素对因变量的影响。方差分析是使用方差比 MSA/MSE 来检验均值是否全相等，即相等是 H0 假设，而不全相等是 H1 假设。 自变量是因素，而因素取值是水平。比如，降水量是因素，降水量大、中和小是因素的三个水平。 看方差是否相等，来判断组间差异是不是很大， 组内组间都有随机误差，但是不是一种随机误差 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11689644.html

　　Learning A Discriminative Dictionary for Sparse Coding via Label Consistent K-SVD 学习一种为稀疏编码的判决字典的标签一致性k-svd算方法。除了使用训练数据的类标签外，还将标签信息和每一个字典项相关联，以在字典学习过程中增强稀疏编码的可辨别能力。具体来说，引入了一个新的标签一致约束（判别稀疏编码误差），并将其与重构误差和分类误差相结合，形成一个统一的目标函数。该算法联合学习一个过完备字典和一个最优线性分类器。具有相同标签的特征点具有类似的稀疏编码。 1.引言 来源： https://www.cnblogs.com/shuangcao/p/11680163.html

许多大四的学生都临近毕业，但是许多的大学生都不知道应该怎么写开题报告，那么开题报告应该怎么写呢？以下让我来给你详细讲解讲解。 首先，开题报告是什么？ 开题报告是一个学生在开始做自己的 毕业设计 之前必须要完成的一步，通过完成开题报告，指导老师才会允许学生进行下一步的毕业设计开发与制作。 开题报告是为了学生能够找出自己设计的题目，将自己需要研究的课题通过书面的形式提出来，再交由指导教师审查通过。 其次，开题报告应该包含有哪些东西？ 一个开题报告，首先需要确定学生本人的研究课题，将研究课题通过标题的形式表现出来，能够让指导老师直接了解本次的研究课题是什么。 其次需要将学生的姓名，校内的学号，对应的专业以及学院写上，通过将这些信息填上，指导老师就能够更加直观的了解该课题的提出者是谁，能够准确的找到相关的人员。 随之而来的，是开题报告的首部分，首部分应该怎样完成与撰写呢？ 一般而言，一个开题报告的首部分内容是撰写选择本次研究课题的背景，以及选择本次研究课题的意义。 通过撰写选择本次研究课题的背景，指导教师能够了解学生为什么选择该课题进行研究，从选择的背景就能够了解到学生本次选题的目的。 学生撰写本次研究课题的意义在于让指导教师了解到学生选择该课题究竟是研究的什么内容，本次课题研究完成后能够得到哪些收获，得到了哪些收获，从本次课题研究当中失去了什么，得到了什么，通过本次课题研究