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Protein Secretion Prediction Tools and Extracellular Vesicles Databases

生物信息学 生物 计算生物学 分泌蛋白 分泌物 细胞生物学 细胞外 蛋白质组学 生物化学 基因
作者
Daniela Cecconi,Claudia Di Carlo,Jessica Brandi
出处
期刊:Methods in molecular biology 卷期号:: 213-227 被引量:2
标识
DOI:10.1007/978-1-0716-1641-3_13
摘要

Secreted proteins play important roles in several biological processes such as growth, proliferation differentiation, cell-cell communication, migration, and apoptosis; moreover, these extracellular molecules mediate homeostasis by influencing the cross-talking within the surrounding tissues. Currently, the research area of cell secretome has become of great interest since the profiling of secreted proteins could be essential for the biomarker discovery and for the identification of new therapeutic strategies. Several bioinformatic platforms have been implemented for the in silico characterization of secreted proteins: this chapter describes a typical workflow for the analysis of proteins secreted by cultured cells through bioinformatic approaches. Central issue is related to discrimination between proteins secreted by classical and non-classical pathways. Therefore, specific prediction tools for the classification of candidate secreted proteins are here presented.
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