简介：TheNetAcetmethodhasbeendevelopedtomakepredictionsofN-terminalacetylationsites,butmoreinformationofthedatasetcouldbeutilizedtoimprovetheperformanceofthemodel.Byemployinganewwaytoextractpatternsfromsequencesandusingasamplebalancingmechanism,weobtainedacorrelationcoefficientof0.85,andasensitivityof93%onanindependentmammaliandataset.Awebserverutilizingthismethodhasbeenconstructedandisavailableathttp://166.111.24.5/acetylation.html.

简介：InordertodevelopclinicaldiagnostictoolsforrapiddetectionofSARS-CoV(severeacuterespiratorysyndrome-associatedcoronavirus)andtoidentifycandidateproteinsforvaccinedevelopment,theC-terminalportionofthenucleocapsid(NC)genewasamplifiedusingRT-PCRfromtheSARS-CoVgenome,clonedintoayeastexpressionvector(pEGH),andexpressedasaglutathioneS-transferase(GST)andHisx6double-taggedfusionproteinunderthecontrolofaninduciblepromoter.WesternanalysisonthepurifiedproteinconfirmedtheexpressionandpurificationoftheNCfusionproteinsfromyeast.Todetermineitsantigenicity,thefusionproteinwaschallengedwithserumsamplesfromSARSpatientsandnormalcontrols.TheNCfusionproteindemonstratedhighantigenicitywithhighspecificity,andtherefore,itshouldhavegreatpotentialindesigningclinicaldiagnostictoolsandprovideusefulinformationforvaccinedevelopment.

简介：预言潜水艇的能力从它的顺序的蛋白质的细胞的本地化是很重要的，它关于蛋白质的功能提供信息。我们在场一个计算工具，PredSL，它利用神经网络，Markov链，隐藏的Markov建模的侧面，和得分为潜水艇的预言的矩阵在从N终端氨基酸顺序的真核细胞的房间的蛋白质的细胞的本地化。它试图分类蛋白质进五个组：叶绿体，thylakoid，线粒体，能分泌的小径，和“其它”。当在一个五倍的交叉验证过程测试了时，PredSL分别地为植物和非植物数据集表明86.7%和87.1%全面精确性。与TargetP，迄今为止是最广泛地使用的方法，和LumenP相比，PredSL的结果在大多数情况中是可比较的。当在Saccharomycescerevisiae染色体的试验性地验证的蛋白质上测试了时，PredSL可比较地表现如果比为一样的任务的任何可得到的算法不好。而且，PredSL是为这些的预言有能力的唯一的方法代替作为通过URL:http://bioinformatics.biol.uoa.gr/PredSL/的独立应用可得到的细胞的本地化。