分子寡聚化是什么意思呀各位大神
是指分子不仅以单体形式存在于细胞膜表面，还可能通过其胞外结构域形成同源二聚化或寡聚化。并且证实，D4分子的这种自身相互作用参与了与MHC-II类分子的稳定结合。
CD4分子是一类单链跨膜糖蛋白，表达于胸腺及成熟的T细胞表面。作为共受体分子D4通过与MHC-I类分子非多态区的结合可增强T细胞与抗原提呈细胞之间的亲和力。这在T细胞激活中非常关键。另外，CD4分子还作为HN的高亲和力受体介导D4+T细胞的HN黏附并侵入。从结构上来看，D4分子主要分为3个部分:即长的胞外区疏水性跨膜区和短的胞质区。CD4分子的胞外区包含有4个样结构域，分别命名为DI、D2D3和D4。研究表明，CD4分子主要是通过其远膜端的D1和D2与MHC-II类分子识别结合以及介导与其它配体分子例如HN等之间的相互作用。其胞质区与酪氨酸激酶p56CK相关，CD4分子除以单体形式表达于细胞膜表面外。还可能以二聚化或寡聚化的形式存在，并且这种D4分子的自相关性(self-assciation)在与MHC-II类分子的稳定结合。以及在T细胞的起始激活中起着非常关键的作用。通过实验发现，很难检测到重组的可溶性CD4蛋白(4)和MHC-I类分子蛋白之间的相互作用。C4蛋白不能阳新野生CD4(WCD4)分子激活的MHC-II类分子特异性的T细胞应答。而nmol/L级的D4就能抑制wD4与HN胞膜蛋白2D120之间的相互作用141。CD4分子与MHC-II类分子之间稳定的结合有可能依赖于前者的寡聚化。
其中将主要参与和MHC-I类分子结合的D1结构域的43位Phe突变为le命名为F43L实验发现，与仅转染wD4基因的OS-7细胞对昭相比较共转染F43I和wD4基因的COS-7细胞与B细胞之间的黏附效应明显受到削弱表现为玫瑰花环形成数减少与F43I基因呈浓度依赖性。当F43I基因的转染量达到3ug时，抑制效应最强。由于F43I自身不能与MHC-II类分子结合，因此，这种现象最有可能的解释是F43I与w1CD4形成寡聚化，从而可干扰后者的自相关效应，即wtD4自身形成寡聚化而只有当wCD4分子以寡聚化的形式存在时，才能产生一个稳定的MHC-I类分子的结合位点。
人表皮细胞(EC)悬液中分离纯化的朗罕氏细胞(LC)表面主要表达二聚化形式的CD4分子。通过实验检测到了CD4分子同源二聚体的存在。
在论文中经常读到的motifs是什么意思
在许多领域的论文，尤其是生物和计算机类的论文中，我们经常会见到motif，那么motif是什么意思？本文将通过最最原始的一篇论文《NetworkMotifs:SimpleBuildingBlocksofComplexNetworks》来介绍一下motif的来龙去脉，包括检测方法，以及其出现在复杂网络中的本质内涵。
论文地址：NetworkMotifs——《Science》
motifs旨在发现诸如“小世界现象”和“scale-free网络”等复杂网络特征的背后的机理。本文提出了一种检测networkmotifs的算法，这种方法可以适用于几乎任何网络。
motifs定义
假设网络是有向的，具有许多潜在的n-nodesubgraphs（n这里取3和4）。我们说motifs就是与随机网络相比出现次数较多的n-nodesubgraph结构。
检测方法
构造一个用于对比的随机网络。注意两点：一，其上的每个结点具有和真实网络一样的特性，即每个结点的入度和出度与真实网络中的对应结点相同；二，生成具有相同（n-1）-node的子图结构，以保证motif不会因为其子模式的重要而重要。（这里比较绕，就是说生成与原始网络数目相同(n-1)-node结构，这样你检测出来的motifs才具有统计意义。）此图红色虚线表示一种feedforwardloopmotif模式在现实网络中出现五次，而在随机图上出现次数很少。
由此，为了方便统计，定义“networkmotifs”为在【随机图中出现的次数大于或等于在真实网络】的概率小于一个截断点（cutoffvalue）P=0.001。（这里就理解为motifs在真实网络中出现的概率较大）
算法在几个网络上的实验结果
下面是算法的应用，最左栏是不同的网络，右侧三栏就是挖掘出来的频繁motifs结构。
转录基因网络食物网神经元网络电路网络万维网结论
结论不重要，就是说具有相同特征的网络中提取出来的motifs也是相同的，主要看一下提取出来的motifs的结构。
算法优点
对小数据集同样适用、对错误数据不敏感。