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蛋白质二级结构预测的生物信息学方法-Python实现-开源项目-参考文献(PMID:29492997)

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简介：
本项目采用Python语言实现基于生物信息学的方法进行蛋白质二级结构预测，并提供相关开源代码及参考文献（PMID: 29492997）。 参考文献：MUFOLD-SS: 新的深度 inception-inside-inception 网络用于蛋白质二级结构预测。 目的：进行蛋白质二级结构预测。 上传原因：由于文献链接失效，因此将之前下载的开源源码上传。仅...

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  • 蛋白质二级结构预测的生物信息学方法-Python实现-开源项目-参考文献(PMID:29492997)
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    本项目采用Python语言实现基于生物信息学的方法进行蛋白质二级结构预测，并提供相关开源代码及参考文献（PMID: 29492997）。 参考文献：MUFOLD-SS: 新的深度 inception-inside-inception 网络用于蛋白质二级结构预测。 目的：进行蛋白质二级结构预测。 上传原因：由于文献链接失效，因此将之前下载的开源源码上传。仅...
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于CNN或Transformer的Python蛋白质二级结构预测项目源码（实战高分95+可运行项目）
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    本项目采用Python编写，结合CNN或Transformer模型进行蛋白质二级结构预测，具有高度准确性和实用性，适合学习与研究。代码已通过测试并可供直接运行，适合初学者和研究人员参考使用。 本项目提供基于CNN或Transformer的蛋白质二级结构预测源码，并且经过本地编译可直接运行。该项目在评审过程中获得了95分以上的高分评价。难度适中，内容已经过助教老师的审核与确认，能够满足学习和使用的需求。如果有需要的话可以放心下载并使用此资源。
     
  • 基于Python的蛋白质二级结构预测项目源码（高分大作业项目95分以上）.zip
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    本项目为基于Python的蛋白质二级结构预测源代码，适用于学术研究与教学。该项目在课程中获得了95分以上的高分评价，展示了先进的算法和模型应用。 基于Python实现的蛋白质二级结构预测项目源码（95分以上大作业项目）.zip 代码完整下载可用，适合编程新手操作，并且在老师的指导下能够取得高分成绩。
     
  • 新方法利用蛋白质序列信息预测蛋白质间相互作用
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    本研究提出了一种基于蛋白质序列的新方法，有效提升了蛋白质之间相互作用的预测准确性，为理解生命过程中的分子机制提供了有力工具。 蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）在几乎所有细胞过程中都至关重要，包括代谢循环、DNA转录与复制以及信号级联反应。然而，用于识别这些相互作用的实验方法既耗时又成本高昂。因此，开发能够预测PPI的计算方法显得尤为重要。 本研究提出了一种仅依赖蛋白质序列信息来预测PPI的方法。该方法结合了极限学习机（ELM）这一创新的学习算法与一种新颖的局部蛋白质序列描述符表示法。这种局部描述符揭示了蛋白质序列中连续和不连续区域中的氨基酸相互作用，从而有助于从蛋白质序列中提取更多关于PPI的信息。 极限学习机是一种基于随机生成输入到隐藏单元权重并解析线性方程组以获得隐藏层至输出层的精确权值来实现快速准确分类的方法。在分析酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）的PPI数据时，该方法达到了89.09%的预测精度、89.25%的灵敏度和88.96%的准确性。 通过广泛的实验比较了本研究提出的方法与现有的支持向量机（SVM）技术。结果显示，所提方法在预测PPI方面具有良好的前景，并可作为现有技术支持的有效补充手段。
     
  • 关于无序蛋白质结构预测的方法研究.caj
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    本文针对无序蛋白质的特性，探讨并分析了现有的几种主要结构预测方法，并提出了一种新的预测模型，以提高对无规蛋白序列的理解和功能预测。 论文探讨了将信号处理领域的知识应用于生物技术中的无序蛋白质结构预测方法的研究。
     
  • 利用PSI-BLAST图谱进行蛋白质结构分类预测的方法
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    本研究提出了一种基于PSI-BLAST图形网络的创新方法，用于精确预测和分类蛋白质结构，为功能注释提供强有力的支持。 基于PSI-BLAST图谱的蛋白质结构分类预测方法是一种用于分析和预测蛋白质三维结构的技术。该方法利用了PSI-BLAST算法生成的序列相似性网络来识别并分类具有相同或类似折叠模式的蛋白质家族，从而帮助研究人员更好地理解蛋白质的功能与进化关系。
     
  • EP-GBDT：一种基于序列信息预测必需蛋白质的计算方法
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    简介：EP-GBDT是一种创新性的计算模型，通过利用序列信息有效预测细菌中的必需蛋白质。该方法结合梯度提升决策树算法，提升了预测准确性和效率，在生物学研究中具有重要应用价值。 乙交酯EP-GBDT是一种仅通过序列信息进行必需蛋白质预测的计算方法。使用该方法需要安装numpy版本1.18.1、scikit学习版本0.23.1以及imblearn版本0.7.0。 在GitHub项目中，我们提供了一个演示来展示如何使用EP-GBDT。原始数据文件夹包含用于必需蛋白质预测的原始蛋白质序列及其标签。此外，“加工的特征”文件夹提供了通过伪氨基酸组成（PseAAC）工具获得的处理过的蛋白质序列特征。“预测结果”文件夹则包含了基于8种中心方法得出的结果，包括原始PPI网络和每个中心方法产生的结果。 在演示中使用的data_h.pkl和data_y.pkl分别存储了由随机种子202010086生成的训练集与测试集。使用相同的随机种子可以确保您能够得到与本段落相同的研究成果。此外，我们还提供了一个名为train_main的python文件来指导如何进行操作。
     
  • 遗传学、基因组学、蛋白质组学及生物信息学百科全书
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    《遗传学、基因组学、蛋白质组学及生物信息学百科全书》是一部全面覆盖生命科学核心领域的权威著作，为研究者和学生提供详尽的知识框架与最新进展。 《遗传学、基因组学、蛋白质组学与生物信息学百科全书》是一本关于生物学关键领域的英文原版书籍。该书涵盖了从分子层面到系统层面的多个学科，为读者提供了深入理解生命科学复杂性的宝贵资源。这本书详细介绍了遗传学的基本原理以及其在现代科学研究中的应用，并探讨了基因组学、蛋白质组学和生物信息学等前沿领域的发展趋势和技术进步。