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数据分析期末作业：蛋白质预测（Protein Prediction）

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简介：
本项目为数据分析课程期末作业，旨在通过机器学习算法预测蛋白质结构。我们收集并分析了大量生物化学数据，训练模型以提高对蛋白质功能和相互作用的理解。 数据分析作业：蛋白质预测。这是我的期末数据分析作业内容。

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  • 数据分析期末作业：蛋白质预测（Protein Prediction）
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    本项目为数据分析课程期末作业，旨在通过机器学习算法预测蛋白质结构。我们收集并分析了大量生物化学数据，训练模型以提高对蛋白质功能和相互作用的理解。 数据分析作业：蛋白质预测。这是我的期末数据分析作业内容。
     
  • 空气质量预测的期末作业空气质量预测的期末作业
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    这段简介是关于一个学术项目，旨在通过分析环境数据和使用机器学习技术来预测未来几天内的空气质量。此项目作为课程的一部分，目的在于提高学生对环境保护及数据分析重要性的认识，并教授他们如何应用编程技能解决实际问题。 期末作业是关于空气质量预测的。
     
  • 蛋白质组学数据的分析
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    蛋白质组学数据分析是研究生物体内所有蛋白质组成、结构及功能的技术领域。它通过对大规模实验数据进行处理和解析，揭示生命过程中的关键分子机制。 蛋白质组学数据的分析涉及对生物体内所有蛋白分子进行系统性的研究。通过先进的技术手段和算法模型，研究人员能够全面了解特定条件下表达的所有蛋白质种类及其变化情况。这有助于深入理解生命过程中的各种生理及病理机制，并为疾病诊断、药物开发等领域提供重要的科学依据和技术支持。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 蛋白质数据集——portein.txt
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    protein.txt是一个包含各种蛋白质相关信息的数据文件，包括氨基酸序列、结构特性等关键数据，为生物学和医学研究提供重要资源。 protein.txt是一个用制表符分隔的文本段落件，其中包含欧洲蛋白质消费数据（Protein Consumption in Europe）。该数据集提供了25个欧洲国家对9类食物的蛋白质消耗情况，由25行10列组成。每一行记录代表一个国家的蛋白质消费数据。
     
  • PPI蛋白质互作网络数据集
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    PPI蛋白质互作网络数据集包含大量关于蛋白质之间相互作用的信息，有助于研究生物分子功能及疾病机制。 网络表示学习涉及使用ppi-class_map.json、ppi-feats.npy、ppi-G.json、ppi-walks.txt和ppi-id_map.json这些文件进行相关研究与分析。
     
  • 基于GNNs的蛋白质-蛋白质相互作用研究
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    本研究利用图神经网络(GNNs)技术深入探究蛋白质间的相互作用机制，旨在提升对复杂生物系统理解及药物设计效率。 探索图注意力网络（GAT）架构和图卷积网络（GCN）架构来对蛋白质-蛋白质相互作用数据集中的节点进行分类。在PyTorch中实现。 运行方法： 1. 安装requirements.txt文件中列出的依赖项。 2. 要运行训练脚本，请使用以下命令：python train.py --model_type= --input_dir= --output_dir=
     
  • Python Jupyter Notebook数据分析期末大作业
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    本作品为Python Jupyter Notebook环境下的数据分析期末项目，涵盖了数据清洗、探索性分析及可视化等环节，旨在应用所学知识解决实际问题。 数据集来自Kaggle网站上公开的Hotel booking demand项目，包含了城市酒店和度假酒店的预订详情，包括预订时间、入住时间、成人及儿童或婴儿的数量以及可用停车位数量等信息。本次数据分析主要包括以下内容：总体查看并预处理数据；利用数据集分析酒店运营状况、市场情况及客户画像；根据数据集建立预测模型，以预测客户是否会取消预订。
     
  • 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。