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UbiSite: incorporating two-layered machine learning method with substrate motifs to predict ubiquitin-conjugation site on lysines

机译:UbiSite:将具有基材图案的两层机器学习方法结合在一起以预测赖氨酸上的泛素结合位点

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摘要

BackgroundThe conjugation of ubiquitin to a substrate protein (protein ubiquitylation), which involves a sequential process – E1 activation, E2 conjugation and E3 ligation, is crucial to the regulation of protein function and activity in eukaryotes. This ubiquitin-conjugation process typically binds the last amino acid of ubiquitin (glycine 76) to a lysine residue of a target protein. The high-throughput of mass spectrometry-based proteomics has stimulated a large-scale identification of ubiquitin-conjugated peptides. Hence, a new web resource, UbiSite, was developed to identify ubiquitin-conjugation site on lysines based on large-scale proteome dataset.
机译:背景技术泛素与底物蛋白的结合(蛋白泛素化)涉及一个顺序过程-E1激活,E2结合和E3连接,对于调节真核生物的蛋白功能和活性至关重要。这种泛素结合过程通常将泛素的最后一个氨基酸(甘氨酸76)结合到目标蛋白的赖氨酸残基上。基于质谱的蛋白质组学的高通量刺激了泛素缀合肽的大规模鉴定。因此,开发了一种新的Web资源UbiSite,用于基于大规模蛋白质组数据集来识别赖氨酸上的泛素结合位点。

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