文件名称：随机游走matlab代码-SRW-PPINetworks:PPI网络中的监督随机游走
文件大小：52KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-07-01 20:45:50
系统开源
随机游走matlab代码SRW-PPI网络 该存储库是蛋白质-蛋白质相互作用网络（MATLAB 原始代码）的实现。 该算法在 Python 中实现，其中使用来自 Scipy 模块的函数fmin_l_bfgs_b和 Wilcoxon-Mann-Whitney (WMW) 损失函数来实现优化。 学习参数向量w可以通过函数supervised_random_walks 完成，对于参数向量w ，函数random_walks给出随机游走参数向量p 。 该算法的另一种实现是使用 的 NDArray API 在 GPU 上工作。 脚本： supervisor_random_walks.py - 在 CPU 上实现 SRW supervisor_random_walks_gpu.py - 在 GPU 上实现 SRW train.py - 训练和测试 SRW 算法 预处理脚本： find_largest_component.py min_max_normalization.py semanticSimilarityGoTerms.R和semanticSimilarityGoTerms.py - 计算 G
【文件预览】：
SRW-PPINetworks-master
----similarity()
--------resnikLinMethods.R(4KB)
--------wangMethod.R(2KB)
--------semantic_similarity_proteins.py(5KB)
--------semanticSimilarityGoTerms_v2.R(3KB)
--------semanticSimilarityProteins.R(3KB)
--------semanticSimilarityGoTerms.R(7KB)
--------semanticSimilarityGoTerms.py(8KB)
----srw_model.py(13KB)
----supervised_random_walks_gpu.py(13KB)
----test.py(27KB)
----train.py(10KB)
----create_train_test_data.py(2KB)
----visualizations.py(7KB)
----preprocessing()
--------divide_annotations.py(3KB)
--------remove_bias.py(7KB)
--------prepare_full_go.py(9KB)
--------protein_histogram.py(5KB)
--------draw_histogram.py(658B)
--------terms_histogram.py(4KB)
--------prepare_init_data.py(1KB)
----train_anno.py(4KB)
----supervised_random_walks.py(12KB)
----requirements.txt(148B)
----anno_srw_model.py(13KB)
----.gitignore(1KB)
----test_anno.py(14KB)
----config.py(2KB)
----min_max_normalization.py(2KB)
----README.md(1KB)
----generate_benchmark_data.py(6KB)