常见蛋白质的棕榈酰化修饰位点预测.doc
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实验目标：
使用CSS-Palm,NBA-Palm,WAP-Palm,SEQ-Palm, MDD-Plam五款软件对RANK通路的蛋白进行棕榈酰化位点修饰预测
实验步骤：
一、获取RANK通路蛋白
1、登录NCBI（https:
//www.ncbi.nlm.nih.gov/）进行查找并下载RANK通路蛋白的序列以FASTA格式下载保存
这里使用RANK通路中常见的老鼠的PD-L1蛋白序列（https:
//www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/ADK70950.1?
report=fasta）为例
FASTA格式附下：
>ADK70950.1PD-L1[Musmusculus]
MRIFAGIIFTACCHLLRAFTITAPKDLYVVEYGSNVTMECRFPVERELDLLALVVYWEKEDEQVIQFVAG
EEDLKPQHSNFRGRASLPKDQLLKGNAALQITDVKLQDAGVYCCIISYGGADYKRITLKVNAPYRKINQR
ISVDPATSEHELICQAEGYPEAEVIWTNSDHQPVSGKRSVTTSRTEGMLLNVTSSLRVNATANDVFYCTF
WRSQPGQNHTAELIIPELPATHPPQNRTHWVLLGSILLFLIVVSTVLLFLRKQVRMLDVEKCGVEDTSSK
NRNDTQFEET
二、使用软件进行预测
2、CSS-Palm软件预测
1.1、使用CSS-Palm（http:
//csspalm.biocuckoo.org/index.php）进行预测
1.2、从网站上获取CSS-Palm软件相关信息，进行线上预测
1.3、具体步骤
打开网页（http:
//csspalm.biocuckoo.org/online.php）；
步骤如下所示：
可得到结果如下：
1.4、获取GPS-Palm（
为什么下载GPS-Palm？
（以下是网站上的原话）
首先，通过文献生物管理和公共数据库整合，我们在1618个已知底物中获得了3098个无冗余的S-棕榈酰化位点。
与其他研究中准备的数据集相比，我们的基准数据集要大得多，已知位点增加了4.2倍以上。
其次，我们将DQD纳入我们最近开发的GPS5.0算法以提高性能。
第三，我们使用NIT编码了六种额外类型的序列衍生特征，包括PseAAC、CKSAAP、OBC、AAindex、ACF和PSSM，以及三种类型的结构特征，包括ASA、SS和BTA。
实施了pCNN的深度学习框架，用于训练和集成多达2835个单独的特征。
因此，GPS-Palm的预测精度显着提高。
下载步骤如下：
使用实例：
A:
GPS-Palm中的结果项目：
ID：
您输入用于预测的蛋白质序列的名称/ID。
位置：
预测为S-棕榈酰化位点的位点的位置。
肽：
预测的S-棕榈酰化肽，在中央半胱氨酸残基周围具有上游10个氨基酸和下游10个氨基酸。
分数：
评估S-棕榈酰化潜力的值。
该值越高，残基被S-棕榈酰化的可能性越大。
Cutoff：
预测的阈值。
不同的阈值意味着不同的精密度、灵敏度和特异性。
GPS-Palm预测器模型经过良好训练后，我们对该模型进行了评估。
从评估中，为GPS-Palm选择了三个具有高、中和低严格性的阈值。
在这三个阈值下的表现如下：
GPS-Palm在不同阈值下的性能：
结果如下：
2、NBA-Palm软件预测
2.1、获取网站相关信息（http:
//nbapalm.biocuckoo.org/index.php）
2.2、进行网上预测（http:
//nbapalm.biocuckoo.org/prediction.php）
具体步骤如下：
点击here进行下载即可查看
3、WAP-Palm软件预测
3.1、登录官方网址（http:
//14.139.227.92/mkumar/palmpred/）
3.2、使用步骤，详见官网使用指南
4、SEQ-Palm软件预测
4.1、登录官方网站（
4.2、使用步骤如下：
以PD-L1为例子输入，结果如下：
5、MDD-Plam软件预测
5.1、相关文章（https:
//pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28662047/）及网站（http:
//csb.cse.yzu.edu.tw/MDDPalm/）
5.2、使用步骤，详见官网使用指南（注：
建议使用谷歌网站，其它可能无法打开）
三、结果可视化及比对
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