杜马斯燃烧法快速测定蛋白质含量

以各类食品和饲料为试验材料,分析了各种参数对杜马斯燃烧法测定蛋白质含量结果的影响,并比对了杜马斯法和凯氏法的测定结果。结果表明,当反应炉温度设定960℃,样品量在100~150 mg时,测定结果理想。大部分食品样品杜马斯和凯氏法无显著性差别。     

神经网络在蛋白质结构预测中的应用

蛋白质结构预测在生物信息学研究中占有重要地位.此文对神经网络在蛋白质结构预测中的应用作了评述。首先,简要地介绍了人工神经网络,然后对近年来用神经网络算法解决蛋白质结构预测的研究作了回顾,并分析了算法的效果和特点。最后,展望了用神经网络算法解决蛋白质结构预测问题的前景。     

凯氏定氮法测定大米中蛋白质的不确定度分析

采用了GB／T5009．5—2003第一法,凯氏定氮法测定大米中蛋白质的含量,其测量不确定度来源于样品称量,消化,定容,移取消化液,蒸馏及滴定等过程。通过对各个不确定度分量的计算合成,找出影响测量不确定度的因素,并对各个不确定度分量进行评估,最终分析出样品大米中蛋白质的标准不确定度及扩展不确定度并描述了影响大米蛋白质测定结果各分量对其不确定度的相对贡献。关键词：大米凯氏定氮法蛋白质不确定度     

用大自然中蛋白质清除纳米粒

这是大自然控制污染的一个提示：在威斯康星州一个被水淹的矿井深处，科学家们发现了一个世界。在那里细菌吐出蛋白质，将金属纳米粒清除干净并形成了稳定的凝块。这一发现可能会引起清除地下金属毒素的方法上的革新。     

蛋白质的结构预测

蛋白质结构预测的目的在于揭示蛋白质氨基酸序列与蛋白质空间结构之间的关系,进行蛋白质高级结构预测,为进一步的结构与功能研究及分子设计提供基础。蛋白质结构预测问题是分子生物学的中心法则中尚未解决的内容,被称之为第二代遗传密码问题。该问题的解决不仅具有理论意义,而且对于生物技术的发展具有重要的指导意义。     

蛋白质芯片技术的研究进展

蛋白质芯片技术是采用微阵列方法，对样品中蛋白质进行高通量、高灵敏度分析的技术。它不仅是蛋白质组学研究中强有力的工具，也是临床应用中疾病早期诊断、预后和治疗效果评测的新手段，其研究成果拓展了与人类健康更加贴近的应用领域。本文较为全面地介绍了蛋白质芯片技术的原理和分类、固相基质和蛋白质的固定、信号检测等方面的进展。     

蛋白质的PEG修饰

简述了蛋白质PEG修饰的研究概况，涉及PEG化学修饰反应的类型和影响因素，PEG修饰蛋白的性质、应用及局限性。     

神经网络在蛋白质折叠预测中的应用

蛋白质的生物功能是由它们的空间折叠结构决定的,理解蛋白质的折叠过程是生物信息学领城中极具挑战的问题之一.求解精度和计算时间是蛋白质折叠结构预测中要解决的主要问题,神经网络具有较强的逼近非线性函数的能力,并具有自适应学习的优点,以及良好的寻优能力.笔者对如何使用神经网络方法解决蛋白质折叠预测问题进行了分析与展望.     

蛋白质的PEG修饰

简述了蛋白质PEG修饰的研究概况,涉及PEG化学修饰反应的类型和影响因素,PEG修饰蛋白的性质、应用及局限性。     

蛋白质科学

蛋白质是生命活动的载体和功能执行者,蛋白质科学研究已成为生命科学的核心领域。本文从国家战略需求和世界科技前沿的角度分析了发展蛋白质科学的必要性,并针对我国蛋白质研究现状和存在的问题,从蛋白质科学研究基地、队伍建设以及蛋白质科学研究计划的部署和实施等方面提出了建议。     

蛋白质为何“搔首弄姿”

在日常生活中,我们有时会听到“蛋白质结构”、“蛋白质变性”等词汇。“蛋白质结构”是指蛋白质呈现出的空间造型,而“变性”实际上是指它们原有的形态发生改变。那么,蛋白质如何摆出造型？它们为什么要“搔首弄姿”？这些对我们人类又有什么样的意义呢？     

牛奶中蛋白质测定方法的优化

多年以来,测定牛奶中蛋白质的参考方法一直是凯低定氮法。然而,牛奶中也含有其它来源的氮,并在蛋白质含量中显示出来。现重点讨论如何优化牛奶中蛋白质测定的方法。     

分子伴侣、蛋白质聚集和大分子拥挤环境对蛋白质折叠的影响(英)

研究了细胞内存在的分子伴侣、蛋白质聚集和大分子拥挤环境对蛋白质折叠的影响.首先,发现分子伴侣GroEL与底物蛋白的结合有 半位 "和 全位"两种模式,它是由底物蛋白的分子形状、分子大小以及与GroEL的相互作用性质决定的.接着,发现两种不同的蛋白质一起复性时相互不干扰,提示细胞内蛋白质折叠可能不受其他蛋白聚集的影响;后又发现α 乳清蛋白的前熔球态不仅是分子伴侣也是蛋白质聚集体的作用对象.最后,研究大分子拥挤环境对蛋白质折叠热力学和动力学的影响,揭示了这种影响的复杂性和多样性.     

中国蛋白质组计划

“蛋白质组”指一种细胞、组织或完整的生物体所拥有的全套蛋白质 。基因组是生命体遗传信息的载体，蛋白质组是生命活动的执行体；蛋白质组学的特点是采 用高分辨率的蛋白质分离手段，结合高效率的蛋白质鉴定技术，全景式地研究在各种特定情 况下的蛋白质谱；每种疾病平均与10个左右基因相关，而每种基因可能又与3—10种蛋白质 相关，如果以人类主要的100—150种疾病进行计算，则应该有3 000—15 000种蛋白质具有 成为药靶的可能；我国的“疾病基因组学”研究已取得明显成就，在重大疾病的功能蛋白质 组学研究方面也起步良好，国家层面上对蛋白质组学的部署不容迟缓。