文件名称：BepiTBR：使用基于T细胞的预测改进的B细胞表位预测
文件大小：17.76MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-09 22:21:04
Raku
BepiTBR 使用基于T细胞的预测改进的B细胞表位预测 介绍 从抗原序列预测B细胞表位的能力对于生物医学研究和许多临床应用至关重要。 然而，尽管在过去的20年中付出了巨大的努力，即使最好的B细胞表位预测软件的性能仍然不高。 基于TB互惠性的思想，BepIBR是一种B细胞表位预测模型，通过结合CD4 + T细胞表位预测可证明其性能得到改善。 对BepiTBR和其他生物信息工具感兴趣的更多信息的研究人员可以访问Wang Tao博士的。 入门 系统要求 BepiTBR需要具有基本实用程序的linux x86-64操作系统（已在RHEL 6，内核3.10.0-693和Ubuntu 18.04、20.04上测试）。 安装 BepiTBR用python，raku和R编写，可以从下载。 请注意，某些依赖项需要手动安装。 依存关系 Raku v6.d或更高版本python 3.6.4+ R 3.6
【文件预览】：
BepiTBR-main
----BepiTBR_full.raku(5KB)
----BepiTBR_fasta.raku(2KB)
----script()
--------wrapper_T_cell_epitopes.raku(3KB)
--------B_cell_epitopes.raku(4KB)
--------Ind-positive.txt(51KB)
--------prediction.R(3KB)
--------T_cell_epitopes.raku(7KB)
--------cutoff1.5_bundary180_bin20_mid2mid_bepipred2.0_MixMHC2pred_seed449_alpha1_lambda0.021_modelsAndData.RData(3.2MB)
--------wrapper_B_cell_epitopes.raku(3KB)
--------cutoff1.5_bundary180_bin20_mid2mid_bepipred1.0_MixMHC2pred_seed449_alpha0.8_lambda0.021_modelsAndData.RData(2.49MB)
--------ind_validation_subset.txt(25KB)
--------cutoff2_bundary180_bin20_mid2mid_LBEEP_MixMHC2pred_seed449_alpha0.7_lambda0.001_modelsAndData.RData(2.2MB)
--------processed2csv_production.py(16KB)
----BepiTBR.raku(5KB)
----examples()
--------example_output()
--------test_data_BepiTBR()
--------test_data_BepiTBR_fasta()
--------test_data_BepiTBR_full()
----LICENSE(34KB)
----QBRC.jpg(8KB)
----README.md(10KB)
----data.zip(3.71MB)