科研服务
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- 产品描述
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AI作为一种革命性工具已经在生命科学领域发挥了巨大的潜力。
在蛋白质组学领域，机器学习和深度学习被广泛应用于蛋白质互作、蛋白质-核酸互作、蛋白质-小分子对接等。瑞源生物数字化文库筛选技术，根据蛋白质三维结构对蛋白质互作进行预测。根据预测得到的互作概率进行进一步实验验证，大大提升验证效率。应用领域
· 蛋白质-蛋白质互作：研究疾病的发生机制、信号传导机制、蛋白质功能预测等方面
· 蛋白质-核酸对接：研究疾病发生机理研究、生物分子复合物结构预测、基因治疗等方面虚拟样品接收标准
蛋白质-蛋白质互作
蛋白质-核酸对接
需要提供蛋白的CDS序列或者氨基酸序列
（1）需要提供蛋白的CDS序列或者氨基酸序列
（2）需要提供核酸的序列
蛋白-蛋白互作、蛋白-核酸互作
传统的PPI检测方法依赖于实验手段，如酵母双杂交（Y2H）和免疫共沉淀（Co-IP），耗时长，某些难表达的蛋白成功率低。基于计算方法的PPI预测工具可以根据蛋白质的序列或结构信息预测可能的相互作用。
服务优势
1、节省建库步骤：我司已完成100+物种的全基因组数字文库构建，20+物种的转录因子文库构建，可直接开展筛选
2、三轮筛选策略：经MegaDock粗筛、AI-PPI精筛、AlphaPulldown深度分析，精准缩小候选互作对范围，根据已有案例的测试结果显示，本程序的预测准确率可达65%以上
3、高质量图片：提供五组蛋白三维模型（远景+近景）结合位点分析图，清晰展示结合位点、氢键及距离信息，提供全面的互作细节
4、全链路实验保障：依托自有实验平台，提供酵母双杂、酵母单杂、CoIP、EMSA、BiFC、双荧光素酶等各类湿实验，提供从数字化筛选到一对一验证的全流程服务
三轮筛选流程
服务内容
案例展示
蛋白-蛋白互作预测
3、提取所有对接蛋白的特征数据输入AI-PPI模型(瑞源生物自主搭建程序)进行细筛。得到对接蛋白注释、互作分值、建模分值等信息。
图3：大模型互作深度预测分析4、使用AlphaPulldown程序对可能为假阳性的预测结果以及想要重点关注的蛋白互作对详细分析，用颜色区分互作模型置信度分值，作图。
图4 互作数据，标红色的为STRING数据库中的互作数据，标黄色的为Biogrid数据库中的互作数据
5、将ipTM_pTM得分最高的前五对蛋白作为互作可能性最高的蛋白，再用pymol进行互作界面的分析，包括产生氢键的氨基酸、氢键距离等。
图5 互作界面分析
▼ 已有文库物种
部分转录因子数字文库
物种 拉丁名 TF数量 大豆 glycine max 6150 大麦 Hordeum vulgare 2620 番茄 Solanum lycopersicum 1845 马铃薯 Solanum tuberosum 2405 毛果杨 Populus trichocarpa 4224 陆地棉 Gossypium hirsutum 5022 木薯 Manihot esculenta 2676 苹果 Malus domestica 3119 小麦 Triticum aestivum 3606 玉米 Zea mays 3308 想了解更多已有文库，请联系客服或咨询区域业务人员
部分全基因组数字文库
物种 拉丁名 全基因 拟南芥 Arabidopsis thaliana 27434 大豆 Glycine max 55799 水稻 Oryza sativa 43649 玉米 Zea mays 39299 铁皮石斛 Dendrobium nobile 29000 柑橘黄龙病菌亚洲种 Candidatus Liberibacter asiaticus str psy62 1102 智人 Homo sapiens 23391 小家鼠 Mus musculus 21615 褐家鼠 Rattus norvegicus 21270 斑马鱼 Danio rerio 24664 想了解更多已有文库，请联系客服或咨询区域业务人员
某特定性数字文库
物种 拉丁名 特性 数量 香蕉 Musa acuminata 生长素赤霉素相关基因 3528
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