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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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細(xì)胞膜及內(nèi)膜系統(tǒng)相關(guān)的協(xié)同作用
黏著斑激酶（FAK）定位于細(xì)胞質(zhì)黏著斑、細(xì)胞核和內(nèi)體中。在細(xì)胞質(zhì)黏著斑中，F(xiàn)AK 通過調(diào)控細(xì)胞黏著斑的解聚與組裝及多個蛋白質(zhì)的磷酸化從而調(diào)節(jié)細(xì)胞的增殖和遷移。在內(nèi)體中，F(xiàn)AK 通過 FERM 結(jié)構(gòu)域定位到內(nèi)體并被。內(nèi)體中整合素的信號轉(zhuǎn)導(dǎo)時間比質(zhì)膜上持續(xù)的時間更長，并且能夠阻止腫1瘤細(xì)胞發(fā)生失巢凋亡，因此，內(nèi)體 FAK 可通過抵抗失巢凋亡促進(jìn)腫1瘤細(xì)胞的轉(zhuǎn)移。而在細(xì)胞核中，F(xiàn)AK 可導(dǎo)致 p53 的多聚泛素化及降解，從而影響正常細(xì)胞的存活和腫1瘤細(xì)胞的生長。此外，核 FAK 還能夠通過調(diào)節(jié)細(xì)胞的因子和趨化因子的表達(dá)促進(jìn)腫1瘤免疫逃逸的發(fā)生。這表明 FAK 在不同亞細(xì)胞定位下，與不同的蛋白質(zhì)協(xié)同作用，共同調(diào)控腫1瘤的發(fā)生和發(fā)展。
在分析蛋白亞細(xì)胞定位時，需要考慮多種因素，如蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)、序列、修飾等。不同的蛋白質(zhì)在細(xì)胞內(nèi)的位置可能不同，例如有些蛋白質(zhì)可能定位于細(xì)胞質(zhì)、細(xì)胞核、線粒體、葉綠體等不同部位。同時，同一個蛋白質(zhì)在不同細(xì)胞類型或不同生理狀態(tài)下也可能有不同的亞細(xì)胞定位。因此，在進(jìn)行蛋白亞細(xì)胞定位分析時，需要考慮多種因素的綜合影響。
蛋白亞細(xì)胞定位的研究成果對于了解細(xì)胞的生命活動和調(diào)控機(jī)制具有重要意義，也為疾病診斷和提供了重要的參考依據(jù)。因此，開展蛋白亞細(xì)胞定位分析和預(yù)測服務(wù)，對于生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物信息學(xué)等領(lǐng)域的發(fā)展都具有重要的意義。
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，植物蛋白互作，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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