• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

蛋白质功能预测——多样性的力量。

Protein function prediction--the power of multiplicity.

作者信息

Rentzsch Robert, Orengo Christine A

机构信息

Institute of Structural and Molecular Biology, University College London, London, WC1E 6BT, UK.

出版信息

Trends Biotechnol. 2009 Apr;27(4):210-9. doi: 10.1016/j.tibtech.2009.01.002. Epub 2009 Feb 27.

DOI:10.1016/j.tibtech.2009.01.002
PMID:19251332
Abstract

Advances in experimental and computational methods have quietly ushered in a new era in protein function annotation. This 'age of multiplicity' is marked by the notion that only the use of multiple tools, multiple evidence and considering the multiple aspects of function can give us the broad picture that 21st century biology will need to link and alter micro- and macroscopic phenotypes. It might also help us to undo past mistakes by removing errors from our databases and prevent us from producing more. On the downside, multiplicity is often confusing. We therefore systematically review methods and resources for automated protein function prediction, looking at individual (biochemical) and contextual (network) functions, respectively.

摘要

实验方法和计算方法的进步悄然开启了蛋白质功能注释的新时代。这个“多元时代”的标志是这样一种观念,即只有使用多种工具、多种证据并考虑功能的多个方面,才能让我们全面了解21世纪生物学将需要联系和改变微观和宏观表型的全貌。它还可能有助于我们通过清除数据库中的错误来纠正过去的错误,并防止我们产生更多错误。不利的一面是,多元性往往令人困惑。因此,我们系统地回顾了自动蛋白质功能预测的方法和资源,分别着眼于个体(生化)功能和背景(网络)功能。

相似文献

1
Protein function prediction--the power of multiplicity.蛋白质功能预测——多样性的力量。
Trends Biotechnol. 2009 Apr;27(4):210-9. doi: 10.1016/j.tibtech.2009.01.002. Epub 2009 Feb 27.
2
Protein function prediction with high-throughput data.利用高通量数据进行蛋白质功能预测。
Amino Acids. 2008 Oct;35(3):517-30. doi: 10.1007/s00726-008-0077-y. Epub 2008 Apr 22.
3
Automated protein function prediction--the genomic challenge.自动化蛋白质功能预测——基因组学的挑战。
Brief Bioinform. 2006 Sep;7(3):225-42. doi: 10.1093/bib/bbl004. Epub 2006 May 23.
4
Beyond annotation transfer by homology: novel protein-function prediction methods to assist drug discovery.超越同源性注释转移:助力药物发现的新型蛋白质功能预测方法。
Drug Discov Today. 2005 Nov 1;10(21):1475-82. doi: 10.1016/S1359-6446(05)03621-4.
5
Application of maximin correlation analysis to classifying protein environments for function prediction.最大最小相关分析在蛋白质环境分类中的应用及其功能预测。
Biochem Biophys Res Commun. 2010 Sep 17;400(2):219-24. doi: 10.1016/j.bbrc.2010.08.042. Epub 2010 Aug 16.
6
Graph-based methods for analysing networks in cell biology.用于分析细胞生物学网络的基于图的方法。
Brief Bioinform. 2006 Sep;7(3):243-55. doi: 10.1093/bib/bbl022. Epub 2006 Jul 30.
7
Protein function prediction and annotation in an integrated environment powered by web services (AFAWE).在由网络服务驱动的集成环境(AFAWE)中进行蛋白质功能预测与注释。
Bioinformatics. 2008 Oct 15;24(20):2393-4. doi: 10.1093/bioinformatics/btn394. Epub 2008 Aug 12.
8
Protein subcellular localization prediction using artificial intelligence technology.利用人工智能技术进行蛋白质亚细胞定位预测。
Methods Mol Biol. 2008;484:435-63. doi: 10.1007/978-1-59745-398-1_27.
9
Comparative genomics-based prediction of protein function.基于比较基因组学的蛋白质功能预测。
Methods Mol Biol. 2008;439:387-401. doi: 10.1007/978-1-59745-188-8_26.
10
Predicting DNA- and RNA-binding proteins from sequences with kernel methods.利用核方法从序列中预测DNA和RNA结合蛋白。
J Theor Biol. 2009 May 21;258(2):289-93. doi: 10.1016/j.jtbi.2009.01.024. Epub 2009 Feb 6.

引用本文的文献

1
Protein function prediction using GO similarity-based heterogeneous network propagation.基于基因本体(GO)相似性的异质网络传播进行蛋白质功能预测
Sci Rep. 2025 May 31;15(1):19131. doi: 10.1038/s41598-025-04933-1.
2
Identification of Laccase Family of and Structural Prediction Using Alphafold.利用 AlphaFold 鉴定 漆酶家族并进行结构预测。
Int J Mol Sci. 2024 Nov 2;25(21):11784. doi: 10.3390/ijms252111784.
3
A comprehensive review and comparison of existing computational methods for protein function prediction.蛋白质功能预测现有计算方法的综合回顾与比较。
Brief Bioinform. 2024 May 23;25(4). doi: 10.1093/bib/bbae289.
4
Expression, Purification, and Bioinformatic Prediction of Mycobacterium tuberculosis Rv0439c as a Potential NADP-Retinol Dehydrogenase.结核分枝杆菌 Rv0439c 的表达、纯化与生物信息学预测作为潜在的 NADP-视黄醇脱氢酶。
Mol Biotechnol. 2024 Dec;66(12):3559-3572. doi: 10.1007/s12033-023-00956-z. Epub 2023 Nov 21.
5
Incorporating physics to overcome data scarcity in predictive modeling of protein function: A case study of BK channels.将物理知识融入到蛋白质功能预测建模中以克服数据稀缺性:以 BK 通道为例。
PLoS Comput Biol. 2023 Sep 15;19(9):e1011460. doi: 10.1371/journal.pcbi.1011460. eCollection 2023 Sep.
6
Incorporating physics to overcome data scarcity in predictive modeling of protein function: a case study of BK channels.结合物理学以克服蛋白质功能预测建模中的数据稀缺问题:以BK通道为例
bioRxiv. 2023 Jun 26:2023.06.24.546384. doi: 10.1101/2023.06.24.546384.
7
Estimating transcriptome complexities across eukaryotes.估算真核生物转录组的复杂性。
BMC Genomics. 2023 May 11;24(1):254. doi: 10.1186/s12864-023-09326-0.
8
CFAGO: cross-fusion of network and attributes based on attention mechanism for protein function prediction.CFAGO:基于注意力机制的网络和属性交叉融合的蛋白质功能预测方法。
Bioinformatics. 2023 Mar 1;39(3). doi: 10.1093/bioinformatics/btad123.
9
Protein function prediction with gene ontology: from traditional to deep learning models.利用基因本体进行蛋白质功能预测:从传统模型到深度学习模型
PeerJ. 2021 Aug 24;9:e12019. doi: 10.7717/peerj.12019. eCollection 2021.
10
Tracing Evolution Through Protein Structures: Nature Captured in a Few Thousand Folds.通过蛋白质结构追溯进化:几千种折叠方式中的自然奥秘
Front Mol Biosci. 2021 May 10;8:668184. doi: 10.3389/fmolb.2021.668184. eCollection 2021.