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蛋白质原理图。

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简介：
该项目为MSP430微控制器平台开发的粮仓温度无线检测的毕业设计，包含完整的原理图。该设计方案旨在通过MSP430芯片实现对粮仓环境温度的实时、无线监测，从而为粮仓管理提供更全面的数据支持和更便捷的监控手段。

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  • 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。
     
  • 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=
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • DNA序列转换为蛋白质序列
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    本项目专注于探索DNA序列如何通过转录和翻译过程转化为蛋白质序列。研究包括基因表达调控机制及遗传密码解读，旨在加深对生物信息学的理解与应用。 该Perl程序采用六框翻译法将DNA序列转换为蛋白质序列，详细使用方法可在程序的前几行找到。
     
  • 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。
     
  • DNA至蛋白转换器：将DNA序列转变为蛋白质序列的程序
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    DNA至蛋白转换器是一款创新软件工具，专门用于解析基因信息，能够高效准确地将DNA序列转化为对应的氨基酸序列。它简化了生物信息学研究中的复杂计算过程，为遗传工程和分子生物学的研究提供了有力支持。 项目简介 根据以下强制性要求编写一个计算机程序（可使用任何脚本语言）来将分配给您的DNA序列（以.fasta格式提供；请参阅附录），转换为蛋白质序列： 1. 蛋白质的最小长度应为44个氨基酸。 2. 对于蛋白质的最大长度没有限制。 3. 如果输入文件不是.fasta格式，则程序需抛出消息“输入文件不是.fasta格式”。 4. 若给定的文件包含非DNA字符，程序则需要引发一条消息：“输入文件不包含DNA序列数据”。 提交内容应包括： - 您编写的代码 - 一个.txt、.doc或.pdf文档，其中包含： - 发现的蛋白质总数 - 在不同长度范围下发现的蛋白质数量：44至100个氨基酸；100至500个氨基酸；超过500个氨基酸 项目管理员 :red_heart: 祝您编码愉快 :man::laptop: 请记得给代码点赞，如果您喜欢的话。
     
  • GE Healthcare蛋白质纯化手册（中文版）
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    《GE Healthcare蛋白质纯化手册》(中文版)为生命科学研究者和生物制药工程师提供了详尽的蛋白质分离与纯化的技术指南，涵盖实验步骤、技巧及案例分析。 《蛋白质纯化手册》（GE Healthcare 中文版）是一本详细介绍如何使用GE Healthcare提供的设备和技术进行高效蛋白质纯化的指南。该手册涵盖了从基本的实验操作到高级技术应用，包括各种色谱方法、层析介质的选择以及数据分析等内容，旨在帮助研究人员和工程师优化其工作流程并提高工作效率。 这本书对于从事生物制药、学术研究或工业生产的专业人士来说是一份宝贵的资源。通过遵循书中的指导原则，读者可以掌握蛋白质分离与纯化的关键步骤和技术细节，从而更好地解决实际工作中遇到的问题，并推动相关领域的科学研究与发展。