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武漢貝科新肽科技有限公司
主營：原位雜交,亞細胞定位,蛋白互作,啟動子篩選
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亞細胞定位的重要性：
確定蛋白質功能：蛋白質的功能與其所處的亞細胞位置密切相關。例如，位于細胞核中的蛋白質可能參與基因調控，熒光定量，而在細胞質中的蛋白質可能參與代謝過程。通過確定蛋白質的亞細胞定位，可以為其功能研究提供重要線索。
揭示分子交互機理：不同亞細胞位置的蛋白質之間可能存在相互作用，這些相互作用對于細胞的正常生理功能至關重要。了解蛋白質的亞細胞定位有助于揭示這些分子交互機理。
為什么有的共定位圖片中葉綠體通道是玫紅色？
在擬南芥、、玉米、大麥、小麥等材料中，種植培養(yǎng)苗子時是正常接受光照的，葉片中含有大量葉綠體，而葉綠素在640nm左右的激發(fā)光下可產(chǎn)生紅色的自發(fā)熒光。當在這些含葉綠體較多的受體材料中做共定位實驗時，共定位marker一般為紅色熒光（在560nm左右的激發(fā)光下），實驗及共聚焦拍攝時兩個波長通道的熒光互不影響，但視野下看著比較混淆，尤其疊加后二者不易分清，因此只是在顏色顯示上將葉綠體自發(fā)熒光設置為玫紅色，以顯示和共定位marker的區(qū)別。
標準分類器在蛋白質亞細胞定位中的評估：Debasish Mohapatra 等人對三種標準分類器（Classification And Regression Tree，CART；K-Nearest Neighbor，KNN；Support Vector Machine，SVM）在蛋白質亞細胞定位預測中的性能進行了比較。實驗結果表明，SVM 在準確性和宏觀平均精度方面表現(xiàn)較好，而 CART 在宏觀平均召回率和宏觀 F1 分數(shù)方面表現(xiàn)較好。
基于 AdaBoost Learner 的蛋白質亞細胞定位預測：Yu-Huan Jin 等人介紹了一種基于 AdaBoost Learner 的蛋白質亞細胞定位預測方法。該方法利用蛋白質的氨基酸組成進行預測，通過 Jackknife 交叉驗證和獨立數(shù)據(jù)集測試表明，AdaBoost 是一種穩(wěn)健有效的模型，預測準確率高于其他現(xiàn)有預測器。
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