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蛋白质数据集——portein.txt

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • D-PPIN：动态的蛋白质互作网络数据集
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    D-PPIN是涵盖多种生物条件下动态变化的蛋白质相互作用数据库，为研究蛋白质在不同生理状态下的功能提供了重要资源。 密码D-PPIN是一个动态网络数据集，包含12个不同的酵母细胞动态蛋白质-蛋白质相互作用网络。在每个动态网络（例如Krogan_LCMS）中，节点代表编码蛋白质的基因，边则表示特定时间点上的蛋白质间相互作用，并且每条边都带有相应的时间戳记（如node_u, node_v, 时间戳记, 权重）。构建D-PPIN的过程需要两个主要组件：首先是静态蛋白质-蛋白质相互作用网络；其次是该静态网络中每个蛋白随时间变化的基因表达值序列。通过分析这些主动和共表达的蛋白质，可以构造出动态网络。 简而言之，论文《Tu BP, Kudlicki A, Rowicka M, McKnight SL. 酵母代谢周期中的逻辑：细胞过程的时间间隔》提供了用于构建D-PPIN所需的静态网络及酵母瞬时基因表达数据。
     
  • Bio_Embeddings: 从蛋白质序列提取蛋白质嵌入
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    Bio_Embeddings旨在开发创新算法，用于从大规模蛋白质序列数据中高效地学习和提取蛋白质嵌入表示。这种方法有望革新生物信息学与药物发现领域。 了解bio_embeddings的资源： 通过嵌入技术从序列快速预测蛋白质结构及功能。 阅读当前文档的相关内容。 与我们交流探讨：可以直接留言或联系项目团队成员进行深入讨论。 我们在ISMB 2020和LMRL 2020会议上介绍了bio_embeddings管道。您可以查阅相关资料了解更多信息。 查看管道配置文件，以获取更多细节。 项目目标： 通过提供单一、一致的界面以及接近零的学习门槛，促进基于语言模型的生物序列表示法在迁移学习中的应用； 可重复的工作流程 支持多种表示深度（不同实验室训练的不同模型，在不同的数据集上进行训练） 为用户处理复杂性问题（例如CUDA OOM抽象），并提供有据可查的警告和错误消息。 该项目包括： 基于生物学序列（如SeqVec，ProtTrans，UniRep等）上训练的开放模型的一般Python嵌入器； 一条管道：将序列转换成矩阵表示形式（每个氨基酸对应一个位置向量）或矢量表示形式（整个序列简化为单一向量），适用于后续机器学习模块。
     
  • ProteinNet：蛋白质结构机器学习的标准数据集
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    ProteinNet是一个专为蛋白质结构预测设计的大型标准机器学习数据集。它旨在推动基于深度学习的方法在这一领域的应用和研究。 蛋白质网ProteinNet是用于机器学习蛋白质结构的标准化数据集。它提供了蛋白质序列、结构以及多个序列比对、位置特定评分矩阵和标准化拆分。该数据库建立在两年期评估的基础上，通过针对最近解决但尚未公开获得的蛋白质结构进行盲测预测来推动计算方法的发展。ProteinNet被组织为一系列的数据集，涵盖了CASP 7至12（涵盖十年），从而可以在数据稀缺到丰富的不同环境中测试新方法的有效性。 请注意，这只是一个初步版本，并且用于构建这些数据集的原始资料和多序列比对信息尚未广泛提供。然而，根据需求可以获取ProteinNet 12的数据集中的原始MSA数据（4TB）。
     
  • 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=
     
  • 用于蛋白质质谱数据可视化的软件工具
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    本软件是一款专为蛋白质质谱数据分析设计的专业可视化工具，它能够高效处理和展示复杂的质谱数据，帮助研究人员快速准确地识别和分析蛋白质。 一种用于蛋白质质谱数据可视化的软件由荣双梅和苏忠城开发。质谱分析方法在蛋白质组学研究中被广泛应用。然而，不同类型的质谱仪产生的初始数据格式存在差异，这严重阻碍了对蛋白质的鉴定与定量研究。
     
  • MaxQuant蛋白质组学检索软件及数据库
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    简介：MaxQuant是一款高效的蛋白质组学数据分析工具，用于从质谱数据中识别和定量蛋白质。结合丰富多样的数据库资源，它能够支持大规模蛋白组研究项目的需求。 MaxQuant是一款先进的免费软件包，专门用于分析大型质谱数据集的定量蛋白质组学研究。它特别适用于高分辨率MS数据分析，并支持多种定量标记技术和非标定量方法。
     
  • Python-用于蛋白质结构机器学习的标准化数据集
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    本数据集提供了一系列标准化的蛋白质结构数据，旨在促进基于机器学习的方法研究与发展，特别适用于Python环境下的科学计算与模型训练。 用于机器学习蛋白质结构的标准化数据集。