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主營：原位雜交,亞細(xì)胞定位,蛋白互作,啟動子篩選
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亞細(xì)胞定位的重要性：
確定蛋白質(zhì)功能：蛋白質(zhì)的功能與其所處的亞細(xì)胞位置密切相關(guān)。例如，位于細(xì)胞核中的蛋白質(zhì)可能參與基因調(diào)控，熒光定量，而在細(xì)胞質(zhì)中的蛋白質(zhì)可能參與代謝過程。通過確定蛋白質(zhì)的亞細(xì)胞定位，可以為其功能研究提供重要線索。
揭示分子交互機(jī)理：不同亞細(xì)胞位置的蛋白質(zhì)之間可能存在相互作用，這些相互作用對于細(xì)胞的正常生理功能至關(guān)重要。了解蛋白質(zhì)的亞細(xì)胞定位有助于揭示這些分子交互機(jī)理。
為什么有的共定位圖片中葉綠體通道是玫紅色？
在擬南芥、、玉米、大麥、小麥等材料中，種植培養(yǎng)苗子時是正常接受光照的，葉片中含有大量葉綠體，而葉綠素在640nm左右的激發(fā)光下可產(chǎn)生紅色的自發(fā)熒光。當(dāng)在這些含葉綠體較多的受體材料中做共定位實驗時，共定位marker一般為紅色熒光（在560nm左右的激發(fā)光下），實驗及共聚焦拍攝時兩個波長通道的熒光互不影響，但視野下看著比較混淆，尤其疊加后二者不易分清，因此只是在顏色顯示上將葉綠體自發(fā)熒光設(shè)置為玫紅色，以顯示和共定位marker的區(qū)別。
標(biāo)準(zhǔn)分類器在蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位中的評估：Debasish Mohapatra 等人對三種標(biāo)準(zhǔn)分類器（Classification And Regression Tree，CART；K-Nearest Neighbor，KNN；Support Vector Machine，SVM）在蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測中的性能進(jìn)行了比較。實驗結(jié)果表明，SVM 在準(zhǔn)確性和宏觀平均精度方面表現(xiàn)較好，而 CART 在宏觀平均召回率和宏觀 F1 分?jǐn)?shù)方面表現(xiàn)較好。
基于 AdaBoost Learner 的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測：Yu-Huan Jin 等人介紹了一種基于 AdaBoost Learner 的蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測方法。該方法利用蛋白質(zhì)的氨基酸組成進(jìn)行預(yù)測，通過 Jackknife 交叉驗證和獨(dú)立數(shù)據(jù)集測試表明，AdaBoost 是一種穩(wěn)健有效的模型，預(yù)測準(zhǔn)確率高于其他現(xiàn)有預(yù)測器。
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