在预测阶段，研究人员会利用机器学习算法和已知的基因表达数据来训练模型，从而识别出可能与特定基因表达相关的启动子序列。这些预测的启动子序列将被用作进一步实验的基础。
在实验验证阶段，研究人员会将这些预测的启动子序列与报告基因（如荧光蛋白）一起插入植物的基因组中，然后观察报告基因的表达情况。如果报告基因的表达模式与预期相符，那么就可以认为这个启动子在促进特定基因的表达方面起着关键作用。
通过对洋葱细胞的亚细胞定位，可以发现洋葱中的类黄酮、多酚等物质主要分布在质膜和细胞壁中。这些物质在质膜上的分布可能与洋葱的抗病性和抗逆性有关，蛋白互作，而在细胞壁中的分布则可能与洋葱细胞的机械强度和结构稳定性有关。此外，洋葱中的一些酶类和基因也可能在不同的亚细胞结构中发挥不同的作用。
总之，亚细胞定位是研究洋葱等植物细胞中生物活性物质分布和作用的重要方法之一。通过亚细胞定位，可以更好地了解这些物质在细胞内的具体位置和作用机制，为进一步研究洋葱的营养和健康价值提供科学依据。
为什么不先对基因做预测，在预测的结果上直接做共定位？
不同的预测网站有不同的计算方法，同一个基因在不同的预测网站也可能得出不同的定位结果。另外所有的结果都应是基于实验得到的，对于不清楚可能定位在哪里的基因，一般推荐先做普通定位，根据普通定位的结果再决定做哪种细胞器的共定位。
适用于什么实验场景？
（1）基因功能研究，文章里总少不了这一项。
（2）研究蛋白相互作用，与酵母双杂实验结果相互验证。
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