蛋白结构

这份PPT详细介绍了蛋白结构数据库的内容和重要性。涵盖了不同类型的数据库及其在科学研究中的应用，是理解蛋白质结构与功能关系的重要工具。

fastAlign算法代码解析 本仓库包含fastAlign算法的MATLAB源代码，该算法用于蛋白质-蛋白质相互作用网络的快速全局比对。 代码结构 examples/: 包含mat3_greedy算法的运行示例，可通过运行example.m文件进行测试。 data/: 存放示例所需的数据文件。 code/: 存放算法实现的脚件，包括： MAT3_rank.m: 根据输入网络的邻接矩阵、alpha值、迭代次数和首选项矩阵计算相似性矩阵。 greedy_match.m: 根据输入网络对的相似性矩阵计算匹配矩阵M。 align.m: 根据输入的两个邻接矩阵和匹配度计算两个网络的对齐图。 bi

蛋白质组学的推断，PIA 还挺拿手的。它不是搜索引擎，但能把主流的MS/MS结果整合，再来一套统计和可视化，省了不少折腾。你丢进一堆PSM结果，它就能推断出哪些蛋白质靠谱，还能看清肽段和蛋白质之间是怎么对上的，关系图也清楚。整合多个搜索引擎的结果，PIA 得比较自然。不用你手动对着比，FDR也算得蛮靠谱，基本能搞定“同一组 PSM 到底支持几个蛋白质”的问题。尤其蛋白质歧义性的时候，代表蛋白选得还行，没那么主观。支持查看PSM-肽段-蛋白质的完整路径，这个功能我觉得挺实用。尤其是你搞多引擎组合的时候，像Mascot、XTandem、MSGF+之类的，直接一锅炖，比自己拉数据轻松多了。要注意的是

DIAMOND是一款速度超快的蛋白质序列比对软件，其最新Linux版本2.1.8现已发布。 DIAMOND的主要特点： 比BLAST快500到20,000倍 支持长序列的移框联配分析 资源消耗小，可在普通台式机和笔记本电脑上运行 支持多种输出格式

本代码库提供基于MATLAB的非参数化模型，用于预测嗜酸嗜热菌DNA结合蛋白HTa的结合位点。该模型利用LASSO回归算法，并结合MNase-seq数据进行峰值检测和评分，进而评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。 代码使用方法: 运行LASSO_Input_file_generation.R脚本生成LASSO模型的输入文件。 使用MATLAB R2018a版本运行AH_LASSO_script.m脚本，输入步骤1生成的模型文件，得到LASSO模型系数。 运行LASSO_output_file_generation.R脚本，输入步骤2得到的模型系数以及计算得到的Kmers丰度，生成最

基于SanXoT框架的定量蛋白质组学工具，是我最近用得比较顺手的一套流程。安装虽然有点挑环境，但跑起来稳定，统计那块也做得比较全，蛮适合搞大规模蛋白质组数据的你来用。 整套流程的逻辑比较清晰，从原始数据导入到系统层级的比较，全都能搞定。重点是它的工作流是为高通量设计的，批量文件也不卡，响应也快。对比用 Excel 和手工脚本要舒服多了。 Windows 安装有点小门槛，得用Visual Studio编译环境，而且必须是C++语言，这个得注意下。像我就是踩坑装错了语言包，建议你提前下好Visual C++ SDK。Python 那块要用setuptools.extension.Extension

剩余污泥的蛋白质水解研究，听着有点小众，但这篇 2006 年的文章其实挺有料。里面用了不同的固液比、水解温度和水解时间做实验，总结出一套比较靠谱的实验条件：1:2 的固液比、121℃ 高温、6 小时反应时间，效果还不错。 实验里还对比了盐酸和石灰做催化剂，结果盐酸更胜一筹。如果你刚好在搞污泥资源化、或者做环境工程方向的蛋白质提取，这篇文章的参数设置参考价值蛮高。 顺手还找了几个跟蛋白质相关的资源，像是 iSanXoT 的定量蛋白组学流程 和 蛋白质质谱的数据，你可以搭配着用，效率更高。 哦对了，代码方面你可以关注下 ProteinContactMap 的 MATLAB 可视化工具，在做后期数据

MATLAB开发-球蛋白优化问题。本项目聚焦于通过Rosenbrock函数，实现对粒子群优化（PSO）算法的应用，以解决复杂的球蛋白优化问题。文章将分步指导如何在MATLAB中利用PSO求解Rosenbrock函数。步骤如下： 初始化参数：设定PSO的粒子数量、迭代次数、学习因子等参数，确保算法适用于球蛋白优化。 定义Rosenbrock函数：在MATLAB中建立目标函数，用于计算每个粒子的适应度。 更新粒子位置和速度：基于粒子的当前速度、位置和最优解不断更新，使粒子逐渐逼近最优值。 迭代过程与收敛判定：设置迭代次数，观察算法收敛情况，记录最佳解。 提供完整的MATLAB代码和参数配置建议

这是一个关于欧洲国家蛋白质消费数据的txt文件，名为protein.txt。数据集采用制表符作为分隔符，包含了25个国家对9类食物的消费数据。每一行记录代表一个国家的蛋白质消费情况。

mse 曲面的 Matlab 代码FoldingWIthRotamerAndGA，挺适合研究蛋白质折叠的朋友用来快速试试遗传算法搞局部优化。它用的是旋转异构体（rotamer）文库，核心思路嘛，就是不用建细的原子模型，靠经验能量函数加上 GA 算法，模拟出稳定的构象，还挺聪明的。 脚本里主打的两个能量模型，是从经典的Ramachandran 图里提取出来的。你看那个 1965 年就有了的图，再加上 1984 年的研究支撑，虽然老，但现在还蛮能打的。作者选了2FKL、1PEN这些 PDB 结构，提取首个残基，做了局部角度的扫描，用来构造折叠能量面，挺实用的思路。 哦，对了，它用的是 Matlab