WIKI資訊
有兩種方法，一是直接測序列法，常用Edman降解法，在弱堿性條件下多肽連N端氨基酸（阿爾發）與PITC反應，標記為苯氨基硫代甲酰蛋白質。肽鏈中的第一個肽鍵變弱，在無水酸的存在下發發生降解，第一個氨基酸（AA1）經過分子重排成為PTH-AA1結合層析技術即可確定氨基酸的性質。C端氨基酸殘基分析，可用；羧基肽酶，肼解法；二是串聯質譜測定多肽鏈氨基酸測序。氨基酸（amino acid）：含有氨基和羧基的一類有機化合物的通稱。生物功能大分子蛋白質的基本組成單位，是構成動物營養所需蛋白質的基本物質。是含有堿性氨基和酸性羧基的有機化合物。氨基連在α-碳上的為α-氨基酸。組成蛋白質的氨基酸均為α-氨基酸。......閱讀全文
經過 Protein Deconvolution 2.0 軟件去卷積處理之后的單抗分子質量分布圖（圖 3），根據單抗的氨基酸序列理論分子質量進行計算，將觀察到的質譜峰進行歸屬，可以初步推斷該單抗藥物存在多種形式的糖鏈結構，主要包括 G0、G0F、G1F 和 G2F，該結論與常見的單抗組成基本
經過 Protein Deconvolution 2.0 軟件去卷積處理之后的單抗分子量分布圖如下所示（圖 4），根據單抗的氨基酸理論序列分子量進行計算，將觀察到的質譜峰進行歸屬，從圖中我們觀察到，該 ADC 單抗分子之間存在 956 Da 左右的質量增加，由此推斷該單抗分子結合了不同數目的
蛋白質預測分析:物理性質預測：Compute PI/MW http://expaxy.hcuge.ch/ch2d/pi-tool.html Peptidemass http://expaxy.hcuge.ch/sprot/peptide-mass.html T
人工神經網絡是一種復雜的信息處理模型。隨著神經網絡研究的興起，科學家們也將神經網絡用于生物信息學，其中包括二級結構的預測、蛋白質結構的分類、折疊方式的預測以及基因序列的分析等等。將神經網絡用于二級結構預測的最早是由Qian和Sejnowskit提出的，他們受到神經網絡在文字語言處理方面應用的啟發，將
相關專題簡并引物設計簡并引物常用于從已知蛋白到相關核酸分子的研究及用于一組引物擴增一類分子。簡并引物設計方法（1）利用NCBI搜索不同物種中同一目的基因的蛋白質或cDNA編碼的氨基酸序列 因為密碼子的關系，不同的核苷酸序列可能表達的氨基酸序列是相同的，所以氨基酸序列才是真正保守的。首先利用NCBI的
一種生物體的基因組規定了所有構成該生物體的蛋白質，基因規定了組成蛋白質的氨基酸序列。雖然蛋白質由氨基酸的線性序列組成，但是，它們只有折疊成特定的空間構象才能具有相應的活性和相應的生物學功能。了解蛋白質的空間結構不僅有利于認識蛋白質的功能，也有利于認識蛋白質是如何執行其功能的。確定蛋白質的結構對于生物
1. 長肽合成技術：在現代生物學研究中，經常會用到序列比較長的多肽，對于序列中含有60個以上氨基酸的多肽，通常會采用基因表達及SDS-PAGE法來獲得，但是這種方法周期長，最終產物分離效果差等，使固相法長肽合成技術成為一種需要。肽谷生物經過長期的摸索與積累，對合成工藝及方法不斷優化，解決了長肽合成難
多肽廣泛應用于醫藥，材料，染料等多種領域，多肽的溶解性也是關系實驗室實驗成功與否的重要因素。 一般來說，多肽的溶解性通常與整條肽鏈的氨基酸序列密切相關，通常整體顯酸性的多肽溶解困難時可以加入適量的堿性溶液，而顯堿性的多肽溶解困難時可以加入適量的酸性溶液，序列中含有大量疏水性氨基酸或中性氨基
多肽廣泛應用于醫藥，材料，染料等多種領域，多肽的溶解性也是關系實驗室實驗成功與否的重要因素。 一般來說，多肽的溶解性通常與整條肽鏈的氨基酸序列密切相關，通常整體顯酸性的多肽溶解困難時可以加入適量的堿性溶液，而顯堿性的多肽溶解困難時可以加入適量的酸性溶液，序列中含有大量疏水性氨基酸或中性氨基
多肽廣泛應用于醫藥，材料，染料等多種領域，多肽的溶解性也是關系實驗室實驗成功與否的重要因素。一般來說，多肽的溶解性通常與整條肽鏈的氨基酸序列密切相關，通常整體顯酸性的多肽溶解困難時可以加入適量的堿性溶液，而顯堿性的多肽溶解困難時可以加入適量的酸性溶液，序列中含有大量疏水性氨基酸或中性氨基酸時，難于直
采用計算方法的組合式蛋白質設計策略 實驗步驟 蛋白
實驗步驟 蛋白質設計中的概率性方法是提供在一個特定的蛋白質結構中對某氨基酸（出現）在一指定位點的概率估計。這里，我們討論幾種估計這些概率的方法并將重點放在直接解出這些概率的基于熵的自洽公式。2.1 關聯序列的比對蛋白質結構的序列可變性可用序列和結構數據庫來探討。已知折疊為非常相似結構的序列可以從蛋白
(6) 正粘病毒脂質層 由內、外兩層構成，緊靠于內膜蛋白之外。脂質占病毒粒子總重量的20%～25%，使病毒對乙醚和其它脂溶劑敏感。HA和NA亞單位的疏水性末端即植入于這個脂質層內。流感病毒的脂質與副粘病毒相似，主要來自宿主細胞，由磷脂、膽固醇和三甘油脂組成，其中磷脂和膽固醇占95%以上。
計算方法一直在蛋白質設計中發揮重要作用。本工作主要集中在搜索蛋白質序列空間，以找到一條或數條與已知結構和功能相容的蛋白質序列。在期望的功能和結構限制下，概率性計算方法為所容許的氨基酸變化范圍提供信息。本實驗來源「現代蛋白質工程實驗指南」〔德〕K.M.阿恩特、K.M.米勒編著。實驗步驟蛋白質設計中的概
肽庫是用于從大批量多肽中篩選極少量具關鍵生物活性的多肽的一種方法，在生物學和化學研究中，肽庫是一種強大的篩選工具，在蛋白質組學及其相關領域應用范圍非常廣泛，如藥物研發、蛋白-蛋白相互作用、抗原表位篩選、GPCR配體篩選、蛋白功能分析、酶底物或抑制劑篩選、信使分子研發及多肽/蛋白信號對答等。1. 截頭
如今，使用胰島素治療糖尿病已經十分普遍了，胰島素攜帶方便，使用方便。但是，上世紀初，當胰島素剛剛問世時，作為大分子藥物，使得其從實驗室到生產經歷了一段比研發本身還要艱難的過程。60年的蹉跎終于換來了人源胰島素！ 在1922年初，胰島素發現者們盡力地提高溶液中的胰島素含量、減少雜質，但是歸根結底
（一） cDNA序列的測定一．原理DNA 序列測定技術，目前主要是根據Sanger 等提出的酶法和Maxam和Gilber 提出的化學降解法，這兩種方法的原理大致相同。這里主要介紹Sanger 的酶法——雙脫氧鏈終止法。雙脫氧鏈終止法是Sanger 等人于1977 年建立起來的。它是利用了2'
在抗體藥物的血藥濃度定量分析中，使用配體結合的傳統方法進行測定時，必須針對目標藥物制備具有高度特異性和親和性的檢測抗體，并且確立分析方法也需要耗費大量的時間和費用。而使用LC/MS/MS進行分析，由于不需要制備抗體，不僅大幅度縮短了分析方法的創建時間，還可以降低成本。本文向您介紹使用S
5、構建目標蛋白質的環區：在第2步的序列比對中，可能加入空位，這些區域常常對應于二級結構元素之間的環區，對于環區需要另外建立模型。一般也是采用經驗性方法，從已知結構的蛋白質中尋找一個最優的環區，拷貝其結構數據。如果找不到相應的環區，則需要用其它方法。6、優化模型：通過上述過程為目標蛋白質U建立了一個
大規模基因組測序計劃的實施已改變生命科學的重心，在相當短的時期內，一些原核生物和某些低等真核生物的基因組序列已被測定. 1995年，流感嗜血桿菌基因組序列首次被破譯，在此后不到兩年的時間，近50個細菌的基因組序列已被完成. 然而，這僅僅是理解有機物功能的一個起點. 在基因組時代，許多DNA序列信
傳統的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白的comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達通常耗時、耗力，不適合高流通量的篩選。 目前，所選用的技術包括對于蛋白鑒定的圖象分析、微量測序、進一步對肽片段進行鑒定的氨基酸組分分析和與質譜相關的技術。
傳統的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白的comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達通常耗時、耗力，不適合高流通量的篩選。 目前，所選用的技術包括對于蛋白鑒定的圖象分析、微量測序、進一步對肽片段進行鑒定的氨基酸組分分析和與質譜相關的技術。
如果目前分離蛋白質組的最好技術是2-DE，那么隨之而來的挑戰是數百數千個蛋白如何被鑒定。在這里，我們不考慮傳統的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白的comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達。并不是因為這些方法無效，而是因為它們通常耗時、耗力，不
幾種常用的蛋白鑒定方法 傳統的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白的 comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達通常耗時、耗力，不適合高流通量的篩選。 目前，所選用的技術包括對于蛋白鑒定的圖象分析、微量測序、進一步對肽片段進行鑒定的氨基
傳統的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白的comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達通常耗時、耗力，不適合高流通量的篩選。 目前，所選用的技術包括對于蛋白鑒定的圖象分析、微量測序、進一步對肽片段進行鑒定的氨基酸組分分析和與質譜相關的技術。1 &nb
如果目前分離蛋白質組的最好技術是2-DE，那么隨之而來的挑戰是數百數千個蛋白如何被鑒定. 在這里，我們不考慮傳統的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白的comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達. 并不是因為這些方法無效，而是因為它們通常耗時
如果目前分離蛋白質組的最好技術是2-DE，那么隨之而來的挑戰是數百數千個蛋白如何被鑒定. 在這里，我們不考慮傳統的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白的comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達. 并不是因為這些方法無效，而是因為它們通常耗時
傳統的蛋白鑒定方法，如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白的comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達通常耗時、耗力，不適合高流通量的篩選。 目前，所選用的技術包括對于蛋白鑒定的圖象分析、微量測序、進一步對肽片段進行鑒定的氨基酸組分分析和與質譜相關的技術
傳統的蛋白鑒定方法，色譜柱如免疫印跡法、內肽的化學測序、已知或未知蛋白的comigration分析，或者在一個有機體中有意義的基因的過表達通常耗時、耗力，不適合高流通量的篩選。 目前，所選用的技術包括對于蛋白鑒定的圖象分析、微量測序、進一步對肽片段進行鑒定的氨基酸組分分析和與質譜相關的技術。1&nb
大規模基因組測序計劃的實施已改變生命科學的重心，在相當短的時期內，一些原核生物和某些低等真核生物的基因組序列已被測定. 1995年，流感嗜血桿菌基因組序列首次被破譯，在此后不到兩年的時間，近50個細菌的基因組序列已被完成. 然而，這僅僅是理解有機物功能的一個起點. 在基因組時代，許多DNA序列信息僅