Advertisement

Peptagram:蛋白质组学实验的HTML5互动可视化工具

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


简介:
Peptagram是一款基于HTML5开发的交互式在线工具,专为蛋白质组学实验的数据可视化而设计,帮助科研人员更直观地分析和理解复杂的肽段数据。 PEPTAGRAM 是一个单页 HTML5 网络应用程序,用于可视化蛋白质组学分析,并支持在多个实验之间进行图形比较。 生成的 HTML5 应用程序具有以下特点: - 可立即使用:可以在任何现代 Web 浏览器上运行。 - 跨平台:每个人都有网络浏览器可以访问。 - 自包含:只需提供一个 zip 目录,通过电子邮件发送即可发布。 - 发布简便:可安装在任意服务器上,甚至可以直接部署到 Dropbox 上。 关于 PEPTAGRAM 的更多信息,请参考相关文档。PEPTAGRAM 由一组 Python 脚本组成,用于将蛋白质组学数据转换为 HTML5 可视化效果,并需要 Python 版本 2.7 或更高版本支持运行环境。 对于开发人员来说,若要使用 PEPTAGRAM 模块,请执行以下命令: - 使用 pip 安装:`pip install peptagram` - 或者下载软件包后通过如下命令安装: `python setup.py install` 希望以上信息对您有所帮助。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • PeptagramHTML5
    优质
    Peptagram是一款基于HTML5开发的交互式在线工具,专为蛋白质组学实验的数据可视化而设计,帮助科研人员更直观地分析和理解复杂的肽段数据。 PEPTAGRAM 是一个单页 HTML5 网络应用程序,用于可视化蛋白质组学分析,并支持在多个实验之间进行图形比较。 生成的 HTML5 应用程序具有以下特点: - 可立即使用:可以在任何现代 Web 浏览器上运行。 - 跨平台:每个人都有网络浏览器可以访问。 - 自包含:只需提供一个 zip 目录,通过电子邮件发送即可发布。 - 发布简便:可安装在任意服务器上,甚至可以直接部署到 Dropbox 上。 关于 PEPTAGRAM 的更多信息,请参考相关文档。PEPTAGRAM 由一组 Python 脚本组成,用于将蛋白质组学数据转换为 HTML5 可视化效果,并需要 Python 版本 2.7 或更高版本支持运行环境。 对于开发人员来说,若要使用 PEPTAGRAM 模块,请执行以下命令: - 使用 pip 安装:`pip install peptagram` - 或者下载软件包后通过如下命令安装: `python setup.py install` 希望以上信息对您有所帮助。
  • 用于谱数据软件
    优质
    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。
  • 基于GNNs-作用研究
    优质
    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=
  • 数据分析
    优质
    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。
  • MSFragger:在现极速且全面肽段识别
    优质
    MSFragger是一款先进的质谱分析软件,专门设计用于蛋白质组学研究中的高速和高覆盖率肽段鉴定。 MSFragger 是一款用于基于质谱的蛋白质组学肽段鉴定的超快速数据库搜索工具,在各种数据集和应用中表现出色。适用于标准shotgun蛋白质组学分析及大型数据集(如timsTOF PASEF 数据),支持无酶限制搜寻、开放性数据库搜寻以及修饰肽鉴定,其Glyco模式能够识别N链与O链糖肽。MSFragger 使用跨平台的 Java 编程语言编写,并可通过三种方式使用:图形用户界面(GUI)、独立Java可执行文件(JAR)或命令行。该工具输出格式为表格和pepXML,便于与其他蛋白质组学分析管道集成。示例参数文件可在相关文档中找到。 MSFragger 支持多种仪器及文件格式,包括 mzML 和 mzXML 格式的数据输入。
  • 酶:硅基胰酶消
    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。
  • D-PPIN:作网络数据集
    优质
    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。
  • 新方法利用序列信息预测间相作用
    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。
  • PPI作网络数据集
    优质
    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。
  • ProteoWizard库:助力快速开发谱与数据分析软件
    优质
    ProteoWizard是一款开源软件框架,为研究人员提供了一套全面且高效的工具集,用于处理和分析质谱及蛋白质组学数据。其模块化设计支持跨平台应用,并促进新算法的快速开发。 ProteoWizard库及工具是一系列模块化且可扩展的开源、跨平台软件组件与库,旨在促进蛋白质组学数据的分析工作。这些库通过提供一个健壮而灵活的开发框架来加速工具创建过程,并简化对各种数据文件格式的访问和执行标准化学计算以及LCMS数据分析任务。核心代码及库遵循Apache开源许可证;供应商特定的部分则受不同许可协议约束。 产品特点包括: - 对HUPO-PSI mzML标准质谱数据格式提供参考实现支持; - 支持HUPO-PSI mzIdentML 1.1标准的质谱分析文件格式; - 能够直接读取来自众多供应商原始数据的各种格式(在Windows系统中); - 使用现代C++技术和设计原则,确保跨平台兼容性(包括Windows上的MSVC、Linux上的GCC和OSX上的Darwin编译器); - 模块化架构增强了测试性和扩展能力,并为快速开发数据分析工具提供了框架; - 开源许可协议(Apache v2),适用于学术及商业项目; - 具备正式构建状态,确保了操作系统层面的稳定性。