DeepGO：基于深度本体感知的蛋白质功能预测分类器

简介：
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。