RNA-蛋白结合预测数据库，快来试一下吧！
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RNA-蛋白结合预测数据库
“老板给了我一个RNA，让我找直接作用机制，我该这么办？”
“先用catRAPID数据库看一下与它结合的蛋白吧！”
“这个数据库怎么用啊？”
“看这里呀！”
catRAPID数据库（http://service.tartaglialab.com/page/catrapid_group）的开发者来自西班牙的 Universitat Pompeu Fabra，数据库相关文章（PMID: 21623348）于2011年6月发表在Nature Methods杂志（2019IF=30.822）上。截至2021-05-13该数据库相关文章已引用135次（数据来源：PubMed）。
开发者们利用多肽和核苷酸链的物理化学性质（二级结构、氢键和范德华力）评估蛋白质和RNA的相互作用，分为catRAPID fragments、catRAPID strength、catRAPID omics、catRAPID express、catRAPID signature和catRAPID interactions with large RNAs六个模块。其中最重要的就是catRAPID omics模块了，该模块可以计算模型生物的分子（蛋白质/转录物）和参考集（转录物/核苷酸结合蛋白质）之间的相互作用。
换句话说，就是这个模块可以用已知RNA来预测相互作用的蛋白，也可以用已知的蛋白来预测相互作用的RNA。
catRAPID omics模块
在主页点击对应的超链接即可进入该模块的页面。
因为我们是已知RNA，则选择相应的第2个项目。
我们以RepA为例，输入序列即可。
然后有关于预测细节的3个设置，根据自己的需要设置即可。邮箱是可选项，如果不输入邮箱的话记得不要关闭页面。
待网页运算完成之后刷新页面即可得到结果。
首先是根据星级的统计饼状图。可以看到我们的结果绝大部分未中等星级。
星级评定系统帮助用户对结果进行排名。分数是三个单独值的总和：catRAPID标准化倾向、RNA/DNA结合域和无序区域的存在以及已知RNA结合基序的存在。
1）catRAPID标准化倾向：交互倾向在0和1之间线性标准化，并乘以分布分数。
2）RNA/DNA结合域和无序区域：蛋白质区域的得分如下：RNA域=1，DNA域=0.5，无序=0.5，DNA域+无序=1。
3）已知的RNA结合基序：基序的存在被赋值为1，否则赋值为0。
接下来是结果的完整列表。表中一共有9列，从左至右依次为编号、蛋白ID、RNA ID、Z值、区分能力、交互倾向、蛋白结构域、RNA基序和星级评定。
1）编号：就是结果的顺序编号。
2）蛋白ID：就是预测到的蛋白，点击会进入到UniProt网站的相应蛋白页面。
3）RNA ID：就是我们输入的RNA，点击会显示该RNA的序列。
4）Z值：在catRAPID omics模块中，使用两个参考数据集计算的平均值（23.25）和标准偏差（37.90）对Z评分进行标准化。
5）区分能力：用来评估快速交互倾向，它代表了预测的可信度，范围从0%（不可预测性）到100%（可预测性）。高于50%的DP值表示可能发生相互作用，而高于75%表示高置信度预测。
6）交互倾向：是一个蛋白质（或区域）和一个RNA（或区域）之间相互作用概率的度量，是基于观察到的核糖核蛋白复合物的组成部分表现出其物理化学特征的趋势。
7）蛋白结构域：是通过分析带有DNA和RNA相关术语注释的Pfam匹配的蛋白质序列来进行鉴定的，并利用IUPred算法对蛋白质序列进行分析，识别无序区域。
8）RNA基序：RNA结合蛋白及其相关识别基序的图谱来自公开数据库（RBPDB和SpliceAid-F）和相关文献。点击会显示相应的详细基序信息及相应的证据来源。
9）星级评定：如前所述是一个综合性评分。
catRAPID express模块
当我们通过catRAPID omics确定了与RNA和相互作用的蛋白，我们还想进一步了解一下二者具体的精细结合位点，那么catRAPID express就派上了用场。
在主页点击对应的超链接即可进入该模块的页面（需要注意的是目前仅支持物种为人）。
根据自己的需要选择相应的项目，这里我们以第一个来演示。
之后是输入序列，与catRAPID omics类似，我们以NOP56和TSC2为例。
结果显示我们输入的蛋白质RNA分子相关的相关系数为0.79，下方有二者的热图，及之前catRAPID omics也会有的一些信息。点击热图后方的（png）可直接下载热图。
下面是匹配结果和组织表达信息。匹配结果显示了我们输入的序列在Ensembl网站的匹配结果，这里我们的匹配结果都是100%。组织表达则显示了蛋白和RNA在不同人组织中的表达情况。
怎么样，这个数据库是不是很好用啊，当你把你的结果交给你老板的时候，你老板也会被你惊艳到的。
一个窍门搞定生信创新性问题，也太太太太太太太简单了吧！
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