请问有没有预测蛋白甲基化位点的网站？

在蛋白质甲基化位点预测方面，以下工具和数据库较为常用，适用于不同研究需求：

 

一、PhosphoSitePlus (PSP)

1、网址：https://www.phosphosite.org

2、功能

（1）综合修饰数据库：整合实验验证的甲基化（赖氨酸、精氨酸）、磷酸化等位点，涵盖人类、小鼠等模式生物。  

（2）可视化支持：提供蛋白结构域图示，直接标注已知甲基化位点（如组蛋白H3K4me1）。  

3、适用场景：查找已知蛋白的已验证甲基化位点，而非预测新位点。  

 

二、iMethyl-PseAAC

1、算法：基于PseAAC（伪氨基酸组成）和随机森林模型预测赖氨酸甲基化位点。  

2、输入：FASTA格式蛋白序列。  

3、输出：预测位点置信度（0-1），阈值常设为0.5。  

4、性能：AUC≈0.87（人类数据），但仅支持赖氨酸（K位点），不区分单/双/三甲基化。  

 

三、CPLM (Comprehensive Protein Lysine Modification)

1、网址：http://cplm.biocuckoo.cn  

2、数据来源：整合公共数据集（包括甲基化、泛素化等），覆盖21个物种。  

3、功能：  

（1）提供实验验证位点查询（通过UniProt ID搜索）。  

（2）集成预测工具，支持赖氨酸甲基化预测。  

 

四、MeMo

1、算法：基于隐马尔可夫模型（HMM），预测甲基转移酶结合位点（精氨酸/赖氨酸）。  

2、亮点：  

（1）关联甲基化与疾病（如癌症相关突变位点）。  

（2）可预测潜在甲基转移酶（如PRMT1、SETD2）的作用靶点。  

 

五、DeepMethyl

1、网址：需从GitHub获取本地部署（无在线版）  

2、算法：基于深度卷积神经网络（CNN），利用序列上下文和进化保守性预测赖氨酸甲基化。  

3、性能：AUC≈0.92（优于传统机器学习工具），但需要Python环境运行。  

 

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甲基化定量蛋白组学研究