文件名称：deepgo:使用深度本体感知分类器进行功能预测
文件大小：57.84MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 08:46:38
machine-learning ontology gene-ontology function-profiler Python
DeepGO-预测基因本体功能 DeepGO是一种使用蛋白质序列和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络预测蛋白质功能的新颖方法。 它使用深度神经网络来学习序列和PPI网络特征，并使用GO类对它进行分层分类。 使用神经符号方法学习PPI网络功能，以学习知识图表示 该存储库包含用于构建和训练DeepGO模型的脚本，以及用于评估模型性能的脚本。 依存关系 要安装python依赖项，请运行：pip install -r requirements.txt 剧本 这些脚本需要OBO格式的GeneOntology。 nn_hierarchical_seq.py-此脚本用于构建和训练仅使用蛋白质序列作为输入的模型。 nn_hierarchical_network.py-此脚本用于构建和训练模型，该模型使用蛋白质的序列和PPI网络嵌入作为输入。 get_data.py，get_functions.p
【文件预览】：
deepgo-master
----get_data.py(4KB)
----mapping.py(13KB)
----get_data_all.py(4KB)
----cafa.py(15KB)
----evaluation.py(7KB)
----ngrams.py(988B)
----text.py(2KB)
----blast.py(4KB)
----get_functions.py(2KB)
----nn_hierarchical_network.py(20KB)
----utils.py(9KB)
----nn_hierarchical_all.py(19KB)
----requirements.txt(316B)
----predict.py(5KB)
----visualize.py(463B)
----aaindex.py(447B)
----deeponto.py(19KB)
----README.md(2KB)
----nn_hierarchical_seq.py(20KB)
----tf_utils.py(2KB)
----eval_data.tar.gz(57.81MB)
----.gitignore(30B)
----plots.py(5KB)
----hierarchical.py(12KB)
----interactions.py(4KB)
----stats.py(2KB)
----predict_all.py(7KB)
----clustering.py(2KB)