蛋白质序列特征：

利用改进型伪氨基酸组成法（PseAAC）、伪位置特异性得分矩阵法（PsePSSM）和三联体编码法（CT）对蛋白质序列进行特征提取，并将这三种方法得到的特征向量进行融合，以得到一个全新的蛋白质序列特征表达模型，然后输入到堆栈式降噪自编码器（SDAE）深度网络里自动学习更有效的特征表示，选用 Softmax 回归分类器进行亚细胞的分类预测，可有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性。

利用 PSI-BLAST 工具搜索蛋白质序列，提取位点特异性谱中的位点特异性得分矩阵作为蛋白质的一类特征，并计算 4 等分序列的氨基酸含量以及 1～7 阶二肽含量作为另外两类特征，由这三类特征一共得到蛋白质序列的 12 个特征向量。通过设计一个简单加权函数对各类特征向量加权处理，作为神经网络预测器的输入，可提高蛋白质亚细胞定位预测的精度。

用水稻原生质体进行亚细胞定位时，为什么不拍摄叶绿体的自发荧光？

经测验，使用水稻黄化苗制备原生质体，载体转化效率及基因表达强度较高，而黄化苗中叶绿体较少，因此水稻原生质体定位拍照时，除非与叶绿体共定位，否则不拍摄叶绿体的自发荧光。

为什么要提供GFP空载的对照图片？

（1）作为整个实验过程中的操作参照，可排除因实验操作而导致目的基因没有荧光信号的影响。

（2）作为载体体系的参照，确认构建载体时所使用的载体是可正常表达荧光蛋白的。

在预测阶段，研究人员会利用机器学习算法和已知的基因表达数据来训练模型，从而识别出可能与特定基因表达相关的启动子序列。这些预测的启动子序列将被用作进一步实验的基础。

在实验验证阶段，荧光定量，研究人员会将这些预测的启动子序列与报告基因（如荧光蛋白）一起插入植物的基因组中，然后观察报告基因的表达情况。如果报告基因的表达模式与预期相符，那么就可以认为这个启动子在促进特定基因的表达方面起着关键作用。

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