氨基酸的大小
1、后期五壳期间给足营养，多补钙
提高虾蟹脱壳翻倍率的高溶解度乳化钙 五壳的翻倍率决定了最终出塘的规格的大小，后期的主要营养包括：
1.
氨基酸；
2.
蛋白质；
3.
微量元素
4.
钙含量（形成河蟹甲壳的主要物质)
重点说一下钙含量，水体当中钙含量的多少直接影响了河蟹脱壳后吸水膨胀的时间以及硬壳的速度，补充钙质将能使河蟹的甲壳硬度提升，脱壳后吸水膨胀时规格可增加2钱，2钱的规格每亩地投放1000尾，相当于每亩地的产量提升20斤，按照市场价格35元/斤即可增加600多元，同时规格越大每斤的价格也就越高，按照亩产200斤计算总效益将增加1150元左右；
补钙的产品有非常多品种。例如离子钙、有机钙和无机钙等。各种钙都有不错的效果。但是，如果将上述钙加工为可溶于水的乳化钙，就更容易溶入水，有利于小龙虾、螃蟹和南美白对虾等水产动物的吸收，同时还可以拿来拌喂饲料，补钙效果更好，迅速帮助硬壳。
生物化学第二章蛋白质化学答案
这是一篇生物化学的学习笔记，重点清晰，均是小师妹精心整理，如果你正在学习此课程，请关注我，欢迎和我探讨，一起进步。
教材:生物化学 第八版 人民卫生出版社
第四章笔记：蛋白质的化学（一）
重点一、氨基酸的结构与分类
注意：1、组成蛋白质的氨基酸基本为α-氨基酸，特例，脯氨酸，α-亚氨基酸。
2、除甘氨酸外其他氨基酸的α-碳原子都是不对称原子，具有旋光性
3、天然蛋白质中基本氨基酸为L型。
重点二：生物活性肽
1、谷胱甘肽：γ-谷胺酰半胱胺酰甘氨酸
（1）组成:谷氨酸、半胱氨酸、甘氨酸
（2）类型：还原型、氧化型
（3）特性：还原性：使巯基酶的活性基团——SH维持还原状态，消除氧化剂对红细胞的破坏。
噬核特性：阻断外源一切毒物、药物与DNA、RNA或蛋白质结合，从而保护机体
免遭毒物损害。
2、多肽类激素或神经肽
（1）促甲状腺激素释放激素（TRH）
（2）神经肽：存在于神经组织中，并参与神经系统功能作用的内源性活性物质。（如脑啡肽，强啡肽）
3、多肽类抗生素：抑制或杀死细菌的多肽。（如缬氨霉素）
重点三、氨基酸的性质
1、物理性质：（1）无色晶体、熔点较高
（2）氨基酸能溶于酸性或碱性溶液，难溶于乙醚等有机溶剂
（3）氨基酸的旋光性及其大小取决于R基的性质并与测定体系的PH有关
PH不同，氨基和羧基的解离状态不同，它与D/L型没有直接对应关系。
2、化学性质：（1）两性解离与等电点：氨基酸带正、负电荷数目恰好相同，静电荷为0；此时的PH为氨基酸的等电点PI。
PI=1/2(PK1+PK2)
PK1=-logK1(羧基）
PK2=-logK2(氨基）
（2）紫外吸收性质：280nm处有最大吸收
（3）茚三酮反应：蓝紫色化合物（有游离氨基的氨基酸）
脯氨酸与茚三酮反应呈黄色，天冬酰胺与茚三酮反应呈棕色
[考研必背]生物化学笔记第四章：蛋白质的化学（一）,生物化学第二章蛋白质化学答案
【#ARK Invest#?科技洞察：DeepMind的AlphaFold开创了计算生物学的新时代】
蛋白质是地球上所有生命所必需的。它们由成百上千个相连的亚单位组成，称为氨基酸。每一种氨基酸的大小、形状和电荷都是独一无二的，当蛋白质链固定到一个舒适的位置时，它会使蛋白质在三维空间中扭曲和扭曲。由此产生的结构决定了蛋白质的功能。例如，在红血球中发现的一种蛋白质，血红蛋白有一个与氧气（O2）结合的凹槽，将氧气输送到全身。
传统上，科学家使用像x射线晶体学这样的成像技术来确定蛋白质结构。1972年，化学家克里斯蒂安·安芬森提出蛋白质的氨基酸序列决定了它的三维结构。从那时起，为了避免实验的高成本，研究人员试图用强力计算来“模拟”蛋白质结构，但这种计算并未削减蛋白质结构。
1994年，John Moult和Krzysztof Fidelis教授创立了蛋白质结构预测技术的关键评估（Critical Assessment of technologies for Protein Structure Prediction，CASP），这是一项两年一次的蛋白质折叠方法评估。直到2018年，Alphabet（GOOGL）的人工智能（AI）研究子公司DeepMind用一种称为AlphaFold的基于神经网络（NN）的算法让财团大吃一惊，直到2018年。
而DeepMind用AlphaFold震惊了世界，AlphaFold是一种能够预测蛋白质结构的算法，与当代实验方法相当。CASP财团认为准确度得分高于90 GDT1是可行的解决方案。AlphaFold的平均得分为92.4 GDT。
在ARK看来，AlphaFold是一个极大的突破，原因有二。
首先，神经网络训练集不包括专有数据，只有一个免费的公共数据库中已知的约170000个蛋白质结构。
其次，根据ARK的估计，DeepMind只花了20000美元就训练出了AlphaFold，展示了新的NN架构与计算生物学领域的深层专业知识相结合的强大功能。
虽然AlphaFold似乎有望在药物发现、蛋白质工程和基础生物学方面取得重大突破，但其预测蛋白质的准确性可能存在局限性，与模型训练集中的蛋白质不同。期待DeepMind在其即将发表的关于AlphaFold的论文中对这一潜在弱点进行讨论。
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