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Localizzazione Sottocellulare Della Proteina

La localizzazione della proteina è importante poichè la funzione della proteina può essere localizzata alle zone specifiche all'interno della cellula o all'interno degli organelli cellulari. Questi programmi e basi di dati bioinformatic contengono le informazioni e possono predire dove una proteina può essere localizzata ha basato sulle sequenze del segnale o sulle sequenze di localizzazione contenute all'interno della proteina. Inoltre veda il nostro indice di collegamento - strumenti sottocellulari di Bioinformatic di localizzazione della proteina di categoria

Carte interessanti da localizzazione della proteina: Localizzazione sottocellulare di predizione della proteina: oltre, presente e futuro.

Basi di dati sottocellulari di localizzazione della proteina e previsione sottocellulare per:

Eucarioti

Mouse (Mus Muscularis)

Piante (Arabidopsis)

Batteri (Prokaryotes - gram-positivo e negativo)

Inoltre veda il nostro indice di collegamento - la localizzazione sottocellulare della proteina di categoria

Basi di dati di localizzazione del General Eukaryotic Protein Subcellular:

DBSubLoc - base di dati della localizzazione sottocellulare della proteina

Macchina di vettore di sostegno di usi di ESLPred (Bhasin e Raghava, 2004) e PSI-BLAST per assegnare le proteine eukaryotic al nucleo, al mitochondrion, al citoplasma, o allo spazio extracellulare.

Base di dati  di LOCHom delle previsioni sottocellulari di localizzazione basate su omologia di sequenza.  Attualmente predice la localizzazione sottocellulare delle proteine dalla seguente base di dati: Proteine di SWISS-PROT, thaliana di Arabidopsis (pianta), elegans di Caenorhabditis (vite senza fine), melanogaster della drosofila (mosca), musculus di Mus (mouse) e basi di dati sottocellulari (umane) di localizzazione della proteina di Homosapiens.

HSLpred (Bhasin ed altri, 2005) è uno strumento di previsione di localizzazione per le proteine umane che utilizza la macchina di vettore di sostegno e PSI-BLAST per generare le previsioni per 4 luoghi di localizzazione.

LOCSVMPSI (Xie ed altri, 2005, NAR in stampa) è un metodo eukaryotic di previsione di localizzazione che comprende le informazioni evolutive nelle relative previsioni. Il metodo utilizza PSI-BLAST e la macchina di vettore di sostegno per generare le previsioni per fino a 12 luoghi di localizzazione.

Base di dati  di LOC3d della localizzazione sottocellulare prevista per le catene eukaryotic di PDB. La localizzazione sottocellulare attualmente è prevista usando quattro metodi differenti: predictNLS (segnale nucleare di localizzazione), LOChom (che usando omologia), LOCkey (che usando le parole chiavi) e LOC3d (previsione basata della rete neurale). La localizzazione segnalata è basata sul metodo che predice la localizzazione di data proteina con l'più alta riservatezza.

LOCtree (Nair e Rost, 2005). LOCtree è uno strumento eukaryotic e prokaryotic di previsione di localizzazione disponibile al luogo CUBICO. Le basi di dati delle previsioni di localizzazione fatte dai server del CUBIC's sono egualmente disponibili e sono descritte qui sotto.

NucPred (Heddad ed altri, 2004) usa la presenza dei segnali nucleari di localizzazione identificati con una procedura di programmazione genetica come la base del relativo metodo di classificazione.

Predotar è destinato per predire la presenza di mitocondriale e di plastid che designano i peptidi come bersaglio nelle sequenze della pianta.

i predictNLS (Cokol ed altri, 2000) usa i motivi nucleari del segnale di localizzazione per predire se una proteina potrebbe essere localizzata al nucleo

PSLT (Scott ed altri, 2004) è un metodo rete-basato bayesian che predice la localizzazione umana della proteina basata su co-avvenimento di motif/domain. Lo strumento non è ancora accessibile in linea, comunque le relative previsioni per 9793 proteine umane in SWISS-PROT sono disponibili per il trasferimento dal sistema centrale verso i satelliti dal luogo di PSLT.

gli usi del pSLIP (Sarda ed altri, 2005) sostengono la macchina di vettore e le proprietà fisiochimiche multiple degli amminoacidi per assegnare una proteina eukaryotic ad uno di sei luoghi di localizzazione.

Il server sottocellulare di localizzazione dell'analista di Proteome (Lu ed altri, 2004) questo server specializzato disponibile al luogo dell'analista di Proteome di PENNY può classificare le proteine gram-negative, gram-positive, dei funghi, della pianta e dell'animale a molti luoghi di localizzazione. Una base di dati delle previsioni è egualmente disponibile ed è descritta qui sotto.

il pTARGET (Guda e Subramaniam, 2005) usa la composizione in amminoacidi ed i settori di localization-specifico Pfam per assegnare una proteina eukaryotic ad uno di nove luoghi di localizzazione.

Il prowler della proteina (Boden e Hawkins, 2005) classifica i segnali d'ottimizzazione eukaryotic come secretivi, il mitochondrion, il cloroplasto o altro.

PSORTII

SecretomeP (Bendtsen ed altri, 2004) predice le proteine eukaryotic che sono secernute via un meccanismo secretivo non tradizionale.

SignalP (Bendtsen ed altri, 2004) predice i peptidi tradizionali del segnale del N-terminale in sia proteine prokaryotic che eukaryotic.

Gli usi di SubLoc (Hua e sole, 2001) sostengono la macchina di vettore per assegnare una proteina prokaryotic ai luoghi citoplasmici, periplasmic, o extracellulari e ad una proteina eukaryotic ai luoghi citoplasmici, mitocondriali, nucleari, o extracellulari. Una versione modificata di SubLoc è stata usata in PSORT-B v.1.1 per differenziare le proteine citoplasmiche e non-citoplasmiche.

TargetP (Emanuelsson ed altri, 2000) predice la presenza dei peptidi del segnale, dei peptidi di transito del cloroplasto e dei peptidi d'ottimizzazione mitocondriali per le proteine vegetali e della presenza dei peptidi del segnale e dei peptidi d'ottimizzazione mitocondriali per le proteine eukaryotic.

Basi di dati sottocellulari di localizzazione della proteina del mouse:

INDIVIDUI è a curated la base di dati che alloggia i dati che descrivono l'organizzazione della membrana e la localizzazione sottocellulare delle proteine dall'insieme di sequenza della proteina del mouse di RIKEN FANTOM3. L'organizzazione della membrana è prevista dal alto-rendimento, appunto di calcolo della conduttura. Le posizioni sottocellulari sono state determinate da un alto-rendimento, analisi immunofluorescenza-basata e manualmente rivedendo le pubblicazioni pari-riviste.

Basi di dati sottocellulari di localizzazione della proteina per le piante (ed Arabidopsis):

Base di dati  di LOCHom delle previsioni sottocellulari di localizzazione basate su omologia di sequenza.  Attualmente predice la localizzazione sottocellulare delle proteine dal seguente thaliana di Arabidopsis (pianta).

Base di dati sottocellulare di localizzazione della proteina di sequenza della pianta di PSORT per le piante.

Base di dati Sottocellulare Di Arabidopsis Proteomic (SUBA)

La ricerca Specifica della base di dati della pianta da Gene Family

Basi di dati sottocellulari di localizzazione della proteina di Prokaryotic per i batteri:

PSORT PSLpred (Bhasin ed altri, 2005) è uno strumento di previsione di localizzazione per i batteri gram-negativi che utilizza la macchina di vettore di sostegno e PSI-BLAST per generare le previsioni per 5 luoghi di localizzazione.

LOCtree (Nair e Rost, 2005). LOCtree è uno strumento eukaryotic e prokaryotic di previsione di localizzazione disponibile al luogo CUBICO. Le basi di dati delle previsioni di localizzazione fatte dai server del CUBIC's sono egualmente disponibili e sono descritte qui sotto.

Gli usi del CELLO (Yu ed altri, 2004) sostengono la macchina di vettore basata sulla composizione nel n-peptide per assegnare una proteina gram-negativa al citoplasma, alla membrana interna, al periplasm, alla membrana esterna o allo spazio extracellulare.

Gli usi di SubLoc (Hua e sole, 2001) sostengono la macchina di vettore per assegnare una proteina prokaryotic ai luoghi citoplasmici, periplasmic, o extracellulari e ad una proteina eukaryotic ai luoghi citoplasmici, mitocondriali, nucleari, o extracellulari. Una versione modificata di SubLoc è stata usata in PSORT-B v.1.1 per differenziare le proteine citoplasmiche e non-citoplasmiche.

SignalP (Bendtsen ed altri, 2004) predice i peptidi tradizionali del segnale del N-terminale in sia proteine prokaryotic che eukaryotic.