Advertisement

DRN-1D2D：蛋白接触图预测

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
简介：DRN-1D2D是一种创新性的深度学习模型，专注于蛋白质结构研究领域中的接触图预测。该方法通过结合一维和二维卷积神经网络的独特架构，显著提升了对蛋白质远程相互作用的识别精度，为理解复杂生物分子机器提供了强有力的工具。 DRN-1D2D 蛋白质接触图谱预测 要求： - Python 3.6 - PyTorch 1.6 - Matplotlib - Numpy 其他工具包包括： Fasta2aln CCMpred TGT_Package Predict_Property 安装PyTorch的方法如下： 对于Linux和Windows（使用Conda）环境，可以选择以下命令进行安装： # 对于CUDA 9.2版本: conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch # 对于CUDA 10.1版本： conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch # 对于CUDA 10.2版本: conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoo

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • DRN-1D2D：蛋白接触图预测
    优质
    简介：DRN-1D2D是一种创新性的深度学习模型，专注于蛋白质结构研究领域中的接触图预测。该方法通过结合一维和二维卷积神经网络的独特架构，显著提升了对蛋白质远程相互作用的识别精度，为理解复杂生物分子机器提供了强有力的工具。 DRN-1D2D 蛋白质接触图谱预测 要求： - Python 3.6 - PyTorch 1.6 - Matplotlib - Numpy 其他工具包包括： Fasta2aln CCMpred TGT_Package Predict_Property 安装PyTorch的方法如下： 对于Linux和Windows（使用Conda）环境，可以选择以下命令进行安装： # 对于CUDA 9.2版本: conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=9.2 -c pytorch # 对于CUDA 10.1版本： conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch # 对于CUDA 10.2版本: conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoo
  • 蛋白质二级结构预测：基于机器学习的蛋白质-SS预测
    优质
    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。
  • 蛋白质二级结构的预测方法
    优质
    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。
  • 新方法利用蛋白质序列信息预测蛋白质间相互作用
    优质
    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。
  • 数据分析期末作业：蛋白质预测（Protein Prediction）
    优质
    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。
  • 利用PSI-BLAST图谱进行蛋白质结构分类预测的方法
    优质
    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。
  • DRN-D-54 PyTorch预训练模型
    优质
    DRN-D-54 PyTorch预训练模型是一款基于残差密集网络的深度学习模型，适用于图像分类和目标检测任务。该模型在PyTorch框架下进行优化与实现，具备高效准确的特点。 DRN54 PyTorch 预训练模型在官网下载速度较慢，我已经将其下好并上传了。这个预训练模型主要用于加载权重。
  • 关于无序蛋白质结构预测的方法研究.caj
    优质
    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。
  • 胰蛋白酶：硅基胰蛋白酶消化工具
    优质
    本工具采用硅基技术优化胰蛋白酶，用于高效、精确地进行蛋白质样品的酶解处理，适用于生物化学和分子生物学研究。 在计算机胰蛋白酶消化过程中： 用法：python trypsin.py --input input_filename --output output_filename --miss 1 笔记： 该脚本是在Python 2.7下编写的。 Biopython是先决条件。 此处共享的胰蛋白酶消化脚本遵循脯氨酸规则，这意味着如果脯氨酸（P）后接赖氨酸（K）或精氨酸（R），则不会进行剪切。 程序输出一个文本格式文件，该文件的第一列包含蛋白质ID，第二列包含相应的胰蛋白酶肽。 如何使用： 将您的fasta文件和此脚本复制到同一文件夹中。 打开命令终端并cd到该文件夹。 输入：python trypsin.py --input input_filename --output output_filename --miss 1 三个参数是： -input：您的fasta文件的名称，其中包含要消化的内容。 -output：输出结果文件名。 -miss：允许漏切的数量，默认为1。
  • Bio_Embeddings: 从蛋白质序列提取蛋白质嵌入
    优质
    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。