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Matlab精度验证代码-DeepAcet：用于预测蛋白质赖氨酸乙酰化位点的深度学习架构

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简介：
DeepAcet是一款基于Matlab开发的深度学习工具，专门设计用于预测蛋白质中赖氨酸乙酰化的精确位置。该工具通过高度准确的模型为生物信息学研究提供支持，助力科学家更深入地理解蛋白质修饰机制。 用于预测蛋白质赖氨酸乙酰化位点的深度学习框架使用MATLAB 2016a和TensorFlow 1.6.0，并要求Python版本大于等于3.6。相关代码主要用于精度检验。 文件结构如下： - “深度学习”文件夹包含七个子文件夹，其中六个由不同的编码方案命名，存放的是Python代码。这些代码通过不同编码方法获得的特征向量进行四倍交叉验证以获取预测变量。 - 在“编码方案”文件夹中，MATLAB代码有六种不同的编码方式：Aaindex、BLOSUM62、CKSAAP（K空间氨基酸对组成）、IG（信息增益）、One-hot和PSSM（位置特定计分矩阵）。这些程序可以将蛋白质片段转换为不同尺寸的特征向量。 - “蛋白质捕获”文件夹包含一种程序，能够将蛋白质解释成以赖氨酸为中心、长度相等的片段。使用时，请在该文件夹中放置FASTA格式和蛋白质ID文件。 - “功能组合”文件夹内包括通过结合六种编码方法与F分数组合而获得的最佳模型。运行此程序前需将测试集放入同一路径下的该文件夹中。 六个编码方式简介： 一键式编码，适用于乙酰化位点附近的短片段。

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  • Matlab精度验证代码-DeepAcet：用于预测蛋白质赖氨酸乙酰化位点的深度学习架构
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    DeepAcet是一款基于Matlab开发的深度学习工具，专门设计用于预测蛋白质中赖氨酸乙酰化的精确位置。该工具通过高度准确的模型为生物信息学研究提供支持，助力科学家更深入地理解蛋白质修饰机制。 用于预测蛋白质赖氨酸乙酰化位点的深度学习框架使用MATLAB 2016a和TensorFlow 1.6.0，并要求Python版本大于等于3.6。相关代码主要用于精度检验。 文件结构如下： - “深度学习”文件夹包含七个子文件夹，其中六个由不同的编码方案命名，存放的是Python代码。这些代码通过不同编码方法获得的特征向量进行四倍交叉验证以获取预测变量。 - 在“编码方案”文件夹中，MATLAB代码有六种不同的编码方式：Aaindex、BLOSUM62、CKSAAP（K空间氨基酸对组成）、IG（信息增益）、One-hot和PSSM（位置特定计分矩阵）。这些程序可以将蛋白质片段转换为不同尺寸的特征向量。 - “蛋白质捕获”文件夹包含一种程序，能够将蛋白质解释成以赖氨酸为中心、长度相等的片段。使用时，请在该文件夹中放置FASTA格式和蛋白质ID文件。 - “功能组合”文件夹内包括通过结合六种编码方法与F分数组合而获得的最佳模型。运行此程序前需将测试集放入同一路径下的该文件夹中。 六个编码方式简介： 一键式编码，适用于乙酰化位点附近的短片段。
     
  • Malsite-Deep：利用NearMiss-2策略的深度学习与多信息融合技术预测蛋白质丙二酸化位点
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    Malsite-Deep是一种创新算法，结合了NearMiss-2策略和深度学习技术，用于精准预测蛋白质中的丙二酸化位点，通过多信息融合提高预测准确性。 ## Malsite-Deep Malsite-Deep 是一种基于 NearMiss-2 策略的深度学习方法，用于预测蛋白质丙二酸化位点，并结合了多种信息进行综合分析。 ### 依赖项： Python 3.6 scikit 学习 pandas TensorFlow Keras ### 数据集文件 数据集文件包含五类数据集，其中包含了训练数据和独立测试数据。 ### 特征提取方法 - **PseAAC.py**：实现 PseAAC 方法。 - **exchange_matrix.m 和 be_extract_feature**：实现 BE 方法。 - **Bi_profile_bayes.m**：实现 BPB 方法。 - **DPC.py**：实现 DPC 方法。 - **EBGW_DATA.m 和 EBGW.m**：实现 EBGW 方法。 - **BLOSUM62.py**：实现 BLOSUM62 方法。 - **EAAC.py**：实现 EAAC 方法。 - **PWAA_Y1.m**：实现 PWAA 方法。
     
  • 关于常见蛋白质棕榈酰化修饰位点的预测文档.doc
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    本文档探讨了如何通过生物信息学方法来预测常见蛋白质中的棕榈酰化修饰位点，为相关研究提供理论参考和实用指导。 在蛋白质研究领域，棕榈酰化是一种重要的翻译后修饰过程，它涉及将棕榈酸分子共价连接到特定的氨基酸残基上，从而显著影响蛋白质的功能及细胞定位。预测这些位点是理解其生物学功能的关键步骤之一。 本段落主要介绍了五款用于预测蛋白质棕榈酰化位点的专业软件：CSS-Palm、NBA-Palm、WAP-Palm、SEQ-Palm和MDD-Plam。其中，CSS-Palm是一款在线工具，它基于大量已知的棕榈酰化数据构建模型，并结合序列及结构特征进行准确预测；而其升级版GPS-Palm则进一步提高了算法复杂度与特征编码丰富性，从而显著提升了预测精度。 NBA-Palm同样是款便捷的在线服务软件，用户直接在网站上提交蛋白质序列即可获取棕榈酰化位点信息。WAP-Palm需要访问官方网站并遵循特定指南操作以获得准确结果；兰州大学开发的SEQ-Palm则允许用户输入蛋白质序列后得到详细预测数据；MDD-Plam基于深度学习技术进行高效预测，相关研究已发表于学术期刊。 使用这些软件通常包括以下步骤：首先获取目标蛋白的序列（如通过NCBI数据库搜索并下载FASTA格式文件）；接着选择合适的工具，并将序列输入或上传至相应平台；软件会分析该序列以确定潜在棕榈酰化位点，输出预测位置、得分等关键信息。用户可以对比不同软件的结果来确认最可靠的预测数据，并进一步通过实验验证。 结果的可视化及比对对于深入理解蛋白功能至关重要：通过比较各工具给出的数据可以帮助识别出共同预测到的位置，这些可能具有更高的真实性和生物学意义；结合蛋白质的功能和结构背景知识，则可更全面地解析棕榈酰化修饰对其活性的影响机制。 综上所述，CSS-Palm、NBA-Palm、WAP-Palm、SEQ-Palm以及MDD-Plam为科学家们提供了有力工具来研究并理解蛋白质的翻译后修饰过程。通过综合运用这些软件及其结果分析，研究人员能够更深入地揭示棕榈酰化位点在生物系统中的作用机制。
     
  • 蛋白质二级结构预测：基于机器学习的蛋白质-SS预测
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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。
     
  • DeepFam: 一种不依赖比对的深度学习蛋白质家族建模与预测方法
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    DeepFam是一种创新性的深度学习模型，用于蛋白质家族的建模和预测。它突破性地实现了无需序列比对的方法，提高了准确性和效率，为生物信息学研究提供了有力工具。 DeepFam是一种基于深度学习的蛋白质功能预测方法，无需进行序列比对即可完成任务。它通过卷积层从原始序列中提取保守区域特征，并利用这些特征来进行预测。在训练过程中，不需要使用多重或成对的序列比对来构建族模型；相反，采用卷积单元和1-max池化技术来识别并学习家庭内部保存的局部区域。 DeepFam能够通过多尺度卷积单元处理不同长度的家庭保守区段，从而提高准确性与效率。为了安装此工具，您需要先获取代码库或下载源文件包，并确保您的系统已准备好支持CPU和GPU运算环境以及满足Python 2.7版本及Tensorflow超过1.0版本的要求。 使用DeepFam的第一步是克隆GitHub上的存储库或者直接从网站上下载压缩后的源码。具体操作如下： ``` $ git clone https://github.com/bhi-kimlab/DeepFam.git $ cd DeepFam ```
     
  • 氨基酸符号序列转化为FASTA格式的蛋白质序列
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    本研究探讨了一种方法，用于将氨基酸符号序列有效转换为标准FASTA格式的蛋白质序列。此过程对于生物信息学分析至关重要。 氨基酸符号序列可以转换为FASTA格式的蛋白质序列。只需将英文氨基酸序列粘贴到窗口并按回车键即可输出转换结果。
     
  • DeepGO：基于深度本体感知的蛋白质功能预测分类器
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    简介：DeepGO是一种先进的蛋白质功能预测工具，利用深度学习技术理解和解析生物本体信息，显著提高了蛋白质注释的准确性和效率。 DeepGO是一种新颖的方法，用于通过蛋白质序列及蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络预测基因本体功能。该方法利用深度神经网络来学习序列特征与PPI网络特性，并采用层次分类法进行Gene Ontology类别的划分。此外，它还使用了神经符号技术以更好地理解并表示知识图谱中的信息。 此项目包含了一系列脚本来构建、训练DeepGO模型以及评估其性能表现。 所需依赖项可以通过执行命令`pip install -r requirements.txt`来安装Python相关库。 以下是一些主要的脚本： - `nn_hierarchical_seq.py`: 该脚本用于利用蛋白质序列作为输入，建立并训练相应的模型； - `nn_hierarchical_network.py`: 此脚本能构建和训练一个使用了蛋白质序列及PPI网络嵌入信息的复合输入模型。 - `get_data.py` 和 `get_functions.p`：这些文件的作用是获取数据及相关功能定义。
     
  • 基于深度学习的用量预测代码共享
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    本项目利用深度学习技术进行用量预测，旨在提高预测精度和效率。通过开源代码分享，促进算法优化与应用创新，适用于多种数据驱动场景。 本段落探讨了利用深度学习技术进行用量预测的方法。通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作方式，深度学习能够高效处理复杂数据并识别模式。在本项目中，重点是使用深度学习模型尤其是LSTM（长短期记忆网络）来预测未来的用量数据。 用于训练和测试的原始数据通常以时间序列的形式存在，例如每日、每周或每月的用量记录。为了准备这些数据，需要进行预处理步骤包括清洗、缺失值处理、异常值检测以及标准化或归一化等操作，并将时间序列转化为适合深度学习模型输入的数据格式。 项目可能使用了Jupyter Notebook作为数据分析和机器学习项目的交互式编程环境，在其中编写了数据预处理、模型构建、训练和评估的代码。在用量预测中，卡尔曼滤波可以用于平滑原始数据并减少短期波动的影响，从而更准确地捕捉长期趋势。然而，本项目选择使用LSTM来分别处理短期波动和长期趋势。 LSTM的核心在于其门控机制——输入门、遗忘门和输出门，这使得它能在处理长序列时避免梯度消失问题，并能学习数据的周期性和趋势性特征。在“卡尔曼滤波与LSTM预测.ipynb”文件中，作者可能首先使用卡尔曼滤波器预处理原始数据，然后将这些数据作为LSTM模型的输入。 通过结合使用卡尔曼滤波和LSTM网络的方法可以提高用量预测的准确性，并且对于资源规划、需求预测或库存管理等领域具有重要的应用价值。本项目展示了如何利用深度学习技术来改进时间序列预测任务的能力，从而帮助开发者提升在该领域的技能水平。
     
  • 蛋白质二级结构的预测方法
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    蛋白质二级结构预测是生物信息学中的重要课题，它通过分析氨基酸序列来预测蛋白质链的空间构象。此研究对于理解蛋白质功能至关重要。 通过平衡数据集可以提高蛋白质二级结构预测的准确性。
     
  • 基于MATLAB的蛋白质功能预测关联规则代码-PFP
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    PFP是一款基于MATLAB开发的软件工具，用于通过挖掘生物信息学数据来预测蛋白质的功能。该工具利用关联规则分析技术，能够有效识别与特定蛋白功能相关的特征模式，并支持用户自定义参数以优化预测结果。 关联规则的MATLAB代码PFP用于蛋白质功能预测的MATLAB库。该软件包中的Matlab函数使用“pfp_”作为文件名前缀。 常用数据结构ONT代表本体结构，具有以下字段： - 必填字段： - term：术语结构列表（id, name）。 - rel_code：关系代码列表，例如{is_a, part_of}。 - DAG：关系矩阵。DAG(i,j)=k (k>0) 表示term(i)与rel_code(j)的第k个关系相关联。 - ont_type：本体类型，例如molecular_function。 - date：此结构的构建日期。 - 可选字段： - alt_list：替代术语ID列表。 另一个重要数据结构OA（本体注释）具有以下字段： - 必填字段： - object：对象（序列）列表。 - ontology：相关的本体结构。 - annotation：注解矩阵。annotation(i,j)=1表示对象(i)用term(j)进行注解。 - date：此结构的构建日期。 预测结果由PRED结构提供，具体细节请参阅相关文档。