matlab精度检验代码-DeepAcet:预测蛋白质中赖氨酸乙酰化位点的深度学习框架

时间:2021-05-22 01:56:50
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文件名称:matlab精度检验代码-DeepAcet:预测蛋白质中赖氨酸乙酰化位点的深度学习框架
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更新时间:2021-05-22 01:56:50
系统开源 matlab精度检验代码深醋酸 预测蛋白质中赖氨酸乙酰化位点的深度学习框架 要求 Python> = 3.6 Matlab2016a Tensorflow = 1.6.0 文件描述 “深度学习”文件夹中有七个子文件夹。 由这六个编码方案命名的文件夹是python代码,并且通过对通过不同编码方法获得的特征向量执行4倍交叉验证来获得预测变量。 在名为“编码方案”的文件夹中,MATLAB代码有六种不同的编码方案,分别为Aaindex,BLOSUM62,CKSAAP(K空间氨基酸对的组成),IG(信息增益)One-hot和PSSM(位置特定计分)矩阵)。 这些程序可以将蛋白质片段编码为不同尺寸的特征向量。 名为“蛋白质捕获”的文件夹是一种蛋白质拦截程序,能够将蛋白质解释为长度相等的以赖氨酸为中心的片段。 (注意:运行该程序时,将FASTA文件和蛋白质ID文件放在此文件夹中) 名为“功能组合”的文件夹包含通过将六种编码方法与F分数组合而获得的最佳模型。 (注意:在运行该程序时,将编码测试集放入文件夹中,并且该文件夹中的所有文件应位于同一路径中) 六种编码方式介绍 一键编码 在乙酰化位点附近的小范

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