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HH-Suite:远程蛋白质同源性检测工具包

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简介:
HH-Suite是一款先进的在线软件工具包,专门用于进行高效、准确的远程蛋白质序列比对和同源性检测。它基于隐马尔可夫模型(HMM)技术,能够识别高度保守或低相似度的蛋白质家族成员。该平台为生物信息学研究提供了强大的资源支持,有助于深入理解蛋白质结构与功能的关系。 HH-suite3用于敏感序列搜索(C)约翰内斯·索丁,马库斯·迈耶,马丁·斯坦纳格,米洛·米尔迪塔,迈克尔·雷默特,安德里亚斯·豪瑟,安德里亚斯·比格特。HH-suite是一个开源软件包,用于基于隐马尔可夫模型(HMM)的成对比对进行敏感蛋白质序列搜索。 我们提供了一份详尽的文档资料,其中包含许多用法示例、常见问题解答和构建自己的数据库指南。安装可以通过下载静态编译版本或按照特定说明完成来实现。HH-suite3需要64位系统(可通过执行`uname -a | grep x86_64`检查)。在AMD/Intel CPU上,至少需支持SSE2指令集(通过执行Linux命令 `cat /proc/cpuinfo | grep sse2` 或 macOS 命令 `sysctl -a | grep machdep.cpu.features | grep SSE2` 进行检查)。 与SSE2相比,AVX2的运行速度大约快两倍。HH-suite3还可以在具有ARM64和PPC64LE CPU 的Linux系统上使用,并且可以在所有受支持系统的预编译二进制文件中找到。

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客服
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  • HH-Suite
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    HH-Suite是一款先进的在线软件工具包,专门用于进行高效、准确的远程蛋白质序列比对和同源性检测。它基于隐马尔可夫模型(HMM)技术,能够识别高度保守或低相似度的蛋白质家族成员。该平台为生物信息学研究提供了强大的资源支持,有助于深入理解蛋白质结构与功能的关系。 HH-suite3用于敏感序列搜索(C)约翰内斯·索丁,马库斯·迈耶,马丁·斯坦纳格,米洛·米尔迪塔,迈克尔·雷默特,安德里亚斯·豪瑟,安德里亚斯·比格特。HH-suite是一个开源软件包,用于基于隐马尔可夫模型(HMM)的成对比对进行敏感蛋白质序列搜索。 我们提供了一份详尽的文档资料,其中包含许多用法示例、常见问题解答和构建自己的数据库指南。安装可以通过下载静态编译版本或按照特定说明完成来实现。HH-suite3需要64位系统(可通过执行`uname -a | grep x86_64`检查)。在AMD/Intel CPU上,至少需支持SSE2指令集(通过执行Linux命令 `cat /proc/cpuinfo | grep sse2` 或 macOS 命令 `sysctl -a | grep machdep.cpu.features | grep SSE2` 进行检查)。 与SSE2相比,AVX2的运行速度大约快两倍。HH-suite3还可以在具有ARM64和PPC64LE CPU 的Linux系统上使用,并且可以在所有受支持系统的预编译二进制文件中找到。
  • RPCT:一种利用RAAC-PSSM进行分类预
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    RPCT是一款创新性的软件工具包,它采用RAAC-PSSM方法,精准高效地开展蛋白质分类与功能预测,助力生物信息学研究。 RPCT工具箱是基于RAAC-PSSM的蛋白质分类预测方法的专业软件包。它采用七种特征提取技术及SVM算法来进行蛋白质分类预测。 快速入门指南: RPCT 使用 Python 编写,推荐使用 conda 来管理 python 包环境,请确保安装了以下所有软件包:ray、sklearn 和 blast。 # 安装conda包 conda install package_name # 安装blast+ conda install -c bioconda blast 请将数据转换为 FASTA 格式。RPCT工具箱支持Windows和Linux平台。 在运行 RPCT 之前,请确认命令正确性: - 在 Windows 系统中,通过以下命令运行 RPCT: python RPCT_windows.py
  • Bio_Embeddings: 从序列提取嵌入
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  • 二级结构预:基于机器学习的-SS预
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    本研究聚焦于利用机器学习技术提升蛋白质二级结构(SS)预测精度。通过分析和建模氨基酸序列信息,开发高效准确的预测模型,促进生物信息学领域的发展与应用。 蛋白质二级结构预测可以通过分析其氨基酸序列来进行。首先将所有氨基酸序列合并,并采用20种不同类型的氨基酸及其对应的3个或8个二级结构(分别用E、H和t表示,或者使用另外的8类)。通过滑动窗口技术,在不同的窗口大小下进行处理:例如在21和13的位置上寻找中间位置的氨基酸作为目标结构。每个窗口中的每一个氨基酸都被转换成一个热编码,并且将所有这些单个热编码连接起来形成一个21x20矩阵,这被视为一种黑白图像输入给模型。 尝试了使用CNN、RNN、LSTM或GRU进行预测,但对精度的影响不大。基准测试的结果如下: - 预测3种二级结构:准确率为73% - 预测8种二级结构:准确率为52% 该研究依赖于一些特定的库和工具,包括火狐(Torch)、大熊猫、脾气暴躁的Matplotlib 和海生scikit学习。测试是在Python 3.8.3 x64环境下进行的。 此方法可以应用于不同的数据集以提高预测精度。
  • 基于GNNs的-相互作用研究
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  • 用于谱数据可视化的软件
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