# Анализатор аминокислотного состава

Анализирует состав последовательности: подсчёт и мольные проценты каждой из 20 стандартных аминокислот; суммы по группам (основные K/R/H, кислые D/E, ароматические F/W/Y, серосодержащие C/M, алифатические A/I/L/V, амидные N/Q, гидроксильные S/T, прочие G/P); GRAVY по значениям гидропатии Kyte–Doolittle 1982 (>0 гидрофобный сдвиг, <0 гидрофильный; растворимые глобулярные белки обычно между −1 и +0,3); плюс молекулярная масса по таблице средних масс ProtParam. Коды неоднозначности (B/J/O/U/X/Z) считаются отдельно и исключаются из процентов. Источники: Kyte & Doolittle 1982, ExPASy ProtParam, Lehninger. Только для обучения.

> Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/tools/amino-acid-composition

- **Категория:** Education

- **Ключевые слова:** анализатор аминокислотного состава, состав последовательности белка, калькулятор процента аминокислот, калькулятор gravy, гидропатия кайта дулиттла, средняя гидропатия белка, содержание ароматических остатков, подсчёт заряженных остатков, гидрофобность последовательности, биохимический калькулятор, лабораторный калькулятор

## Обзор

Анализатор аминокислотного состава оценивает последовательность белка по 20 стандартным аминокислотам: показывает количество и мольный процент каждого остатка, суммы по функциональным группам, GRAVY по шкале Kyte–Doolittle и молекулярную массу по средним массам ProtParam. Инструмент предназначен только для обучения.

## Входные данные

- **Последовательность аминокислот** (textarea): One-letter amino-acid sequence (case-insensitive; spaces and * - . separators are ignored).
- **Знаков после запятой** (number)

## Когда использовать

- Чтобы быстро определить состав и мольные доли аминокислот в белковой последовательности.
- Чтобы оценить общий гидрофобный или гидрофильный сдвиг последовательности по показателю GRAVY.
- Чтобы сравнить содержание заряженных, ароматических, алифатических, серосодержащих и других групп остатков.

## Как это работает

- Введите однобуквенную последовательность аминокислот в поле «Последовательность аминокислот». Регистр символов не важен.
- Пробелы и разделители *, - и . игнорируются при анализе.
- При необходимости укажите число знаков после запятой от 0 до 8.
- Инструмент возвращает JSON с длиной последовательности, подсчётами и процентами аминокислот, групповыми суммами, GRAVY и молекулярной массой. Коды B, J, O, U, X и Z считаются отдельно и не включаются в проценты.

## Сценарии использования

- Учебный разбор состава белков и взаимосвязи между аминокислотными группами и свойствами последовательности.
- Предварительная оценка гидрофобности, гидрофильности и содержания заряженных или ароматических остатков.
- Проверка коротких пептидов, белковых меток и тестовых последовательностей перед лабораторным планированием.

## Частые вопросы

### Какие последовательности можно анализировать?

Используйте однобуквенные коды аминокислот. Поддерживаются 20 стандартных аминокислот и отдельный подсчёт кодов неоднозначности B, J, O, U, X и Z.

### Как рассчитывается GRAVY?

GRAVY — это среднее значение гидропатии остатков по шкале Kyte–Doolittle 1982. Значение выше нуля указывает на гидрофобный сдвиг, ниже нуля — на гидрофильный.

### Включаются ли неоднозначные коды в проценты?

Нет. B, J, O, U, X и Z подсчитываются отдельно и исключаются из расчёта мольных процентов стандартных аминокислот.

### Можно ли вставить последовательность с пробелами или разделителями?

Да. Пробелы и символы *, - и . игнорируются.

### Что задаёт параметр «Знаков после запятой»?

Он определяет количество знаков после запятой в числовых результатах анализа; доступно от 0 до 8 знаков.

## Связанные инструменты

- [Анализатор среднего объёма тромбоцитов (MPV)](https://elysiatools.com/ru/tools/mean-platelet-volume-analyzer): Анализирует средний объём тромбоцитов MPV (фл). Референс ~7.5–11.5 фл. Низкий MPV (< 7.5 фл, мелкие старые тромбоциты) указывает на угнетение продукции: апластическая анемия, химио/лучевая терапия, недавняя трансфузия тромбоцитов, ранняя регенерация железодефицита, синдром Вискотта-Олдрича. Высокий MPV (> 11.5 фл, крупные молодые тромбоциты) предполагает периферическую деструкцию с компенсаторным кроветворением или макротромбоцитопению: ИТП, после спленэктомии, миелопролиферативные новообразования (ЭТ/ХМЛ/МФ), тяжёлый сепсис в восстановлении, Bernard-Soulier/MYH9, мегалобластная анемия, острый инфаркт миокарда (маркер активации и неблагоприятного сердечно-сосудистого прогноза). MPV с количеством тромбоцитов уточняет диагноз: низкие тромбоциты + высокий MPV → периферическая деструкция (ИТП, ТТП, восстановление ДВС); низкие + низкий → гипопродукция; высокие + низкий → реактивный тромбоцитоз; высокие + высокий → миелопролиферативное новообразование. Ограничение: в ЭДТА-крови тромбоциты набухают (~2 ч), повышая MPV; зависит от метода (импеданс > оптический > иммуно) — сравнивайте в одной лаборатории и на одном анализаторе. Источники: Bath 1996, Leader 2012, Vagdatli 2010, MDCalc. Не медицинская консультация.
- [Анализатор ширины распределения эритроцитов (RDW)](https://elysiatools.com/ru/tools/rdw-analyzer): Анализ ширины распределения эритроцитов (RDW) для дифференциации анемий. RDW-CV референс ~11.5–14.5%, RDW-SD ~39–46 фЛ (зависит от лаборатории). Повышенный RDW → анизоцитоз. Классификация Бессмана: высокий RDW + низкий MCV → железодефицитная анемия (повышается рано, до снижения Hb/MCV); нормальный RDW + низкий MCV → талассемия (равномерный микроцитоз). Прочее: высокий RDW + высокий MCV → мегалобластная анемия (B12/фолиевая), MDS, препараты, гемолиз с ретикулоцитозом, прелейкемия, смешанные популяции; высокий RDW + нормальный MCV → ранний/смешанный дефицит, диморфная анемия, после трансфузии, восстановление костного мозга; нормальный RDW + нормальный MCV → анемия хронических заболеваний. Интерпретировать с Hb, ферритином, электрофорезом Hb и клиникой. Источники: Bessman 1983, Teixeira 2014. Не медицинская консультация.
- [Калькулятор t-теста](https://elysiatools.com/ru/tools/t-test-calculator): Выполняет одно- или двухвыборочные t-тесты по исходным данным и показывает t-статистику, степени свободы и p-значение
- [Симулятор эффекта бутылочного горлышка (потеря гетерозиготности)](https://elysiatools.com/ru/tools/bottleneck-effect-simulator): Моделирует ожидаемую потерю гетерозиготности после бутылочного горлышка (детерминированное ожидание). При идеальном дрейфе Райта—Фишера H_{t+1} = H_t(1 − 1/(2N)) за поколение, откуда H_final = H₀(1−1/2Nb)^t × (1−1/2Nr)^g; эффективный размер по среднему гармоническому Ne = (t+g)/(t/Nb + g/Nr) определяется минимумом; накопленный F = 1 − H_final/H₀. Для аллеля частоты p выживание за ОДНО поколение горлышка = 1 − (1−p)^(2Nb); редкие аллели теряются первыми. Классика: северный морской слон (~20 особей в 1890-х), гепард, гавайская казарка, зубр, атолл Пингелап. Источники: Wright 1931, Nei et al. 1975, Hartl & Clark 2007, StatPearls. Только для обучения.
- [Анализатор Корреляции](https://elysiatools.com/ru/tools/correlation-analyzer): Продвинутый инструмент корреляционного анализа, который вычисляет коэффициенты корреляции между переменными для измерения силы и направления их линейных отношений. Идеально подходит для статистического анализа, финансового моделирования, научных исследований и исследования данных. Возможности: - Множественные методы корреляции (Пирсон, Спирмен, Кендалл) - Генерация корреляционной матрицы - Статистическая проверка значимости (p-значения) - Расчет доверительных интервалов - Визуализация тепловой карты - Генерация матрицы диаграмм рассеяния - Стратегии обработки пропущенных значений - Обнаружение и обработка выбросов - Возможности группового анализа - Подробные статистические отчеты Общие случаи использования: - Финансовый рыночный анализ и оценка рисков - Научные исследования и проверка гипотез - Анализ поведения клиентов и маркетинг - Анализ медицинских и медицинских данных - Контроль качества и оптимизация процессов - Оценка образовательной эффективности
- [Обработчик Границ Данных](https://elysiatools.com/ru/tools/data-boundary-processor): Продвинутый инструмент обработки границ, который определяет и обрабатывает минимальные и максимальные значения в числовых данных. Идеально подходит для валидации данных, проверки диапазонов, статистического анализа и предварительной обработки данных.
- [Дедупликатор Данных CSV](https://elysiatools.com/ru/tools/data-deduplicator): Удаление дублирующихся записей на основе комбинаций столбцов
- [Ограничитель Диапазона Данных](https://elysiatools.com/ru/tools/data-range-limiter): Ограничение числовых значений указанными диапазонами путем обрезки, фильтрации или маркировки значений вне диапазона. Идеально для контроля качества данных, очистки данных сенсоров, применения бизнес-правил и предварительной обработки данных. Возможности: - Обрезка диапазона (обрезает значения до минимальных/максимальных границ) - Фильтрация диапазона (удаляет строки вне пределов) - Маркировка диапазона (маркирует измененные значения) - Конфигурация диапазона по столбцам - Автоматическое обнаружение числовых столбцов - Множественные стратегии обработки - Подробный отчет об изменениях - Статистический анализ изменений - Применение бизнес-правил Общие случаи использования: - Валидация и очистка данных сенсоров - Подготовка входных данных для машинного обучения - Контроль и валидация качества данных - Применение бизнес-ограничений - Управление и контроль аномальных значений - Конвейеры предварительной обработки данных

## Примеры

- [Образцы Анализатора Путей](https://elysiatools.com/ru/samples/path-analyzer): Комплексная коллекция путей файловой системы из Windows, Linux и macOS для анализа и тестирования путей
- [Примеры Обработки Изображений Web Python](https://elysiatools.com/ru/samples/web-image-processing-python): Примеры обработки изображений Web Python используя PIL/Pillow включая чтение, сохранение, изменение размера и преобразование формата
- [Примеры Анализатора URL-запросов](https://elysiatools.com/ru/samples/url-with-query-samples): Полная коллекция параметров URL-запросов для тестирования парсинга, проверки кодирования и извлечения параметров
- [Примеры Обработки Изображений Android Java](https://elysiatools.com/ru/samples/android-image-processing-java): Примеры обработки изображений Android Java включая чтение/сохранение, масштабирование и преобразование формата

## Связанные материалы

- [Инструменты для количественного анализа белков, ферментной кинетики и анализа последовательностей](https://elysiatools.com/ru/hubs/protein-quantification-enzyme-kinetics-sequence-tools): Планируйте белковые анализы, переводите концентрации и анализируйте последовательности, активность, кинетику, ингибирование и связывание в одном лабораторном процессе.
- [Инструменты для штрихкодов, QR-кодов и этикеток](https://elysiatools.com/ru/hubs/barcode-utility): Соберите в одном хабе инструменты для генерации штрихкодов, создания и декодирования QR-кодов, проверки UPC/EAN, WiFi QR и печатных этикеток.
- [Инструменты кодирования и конвертации аудио](https://elysiatools.com/ru/hubs/audio-convert): Сравните инструменты конвертации аудиоформатов, изменения битрейта, частоты дискретизации, смены кодека и экспорта в одном хабе.
- [Инструменты конвертации форматов изображений и анимированного экспорта](https://elysiatools.com/ru/hubs/image-convert): Сравните конвертеры JPG, PNG, GIF, AVIF, WebP, TIFF, ICO, base64 и инструменты экспорта анимированных изображений в одном хабе.