基于深度学习图神经网络+序列到序列模型的多模态模型，旨在用于预测环状肽的膜透性.zip

# Multi_CycGT: A DL-Based Multimodal Model for Membrane Permeability Prediction of Cyclic Peptides ## 项目简介 Multi_CycGT 是一个基于深度学习的多模态模型，旨在用于预测环状肽的膜透性。本项目利用图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 和序列到序列模型 (Sequence-to-Sequence Model) 结合，以提供准确的膜透性预测。 ## 特点 - 支持多模态数据的处理，包括结构图和氨基酸序列。 - 结合了图神经网络和序列到序列模型的深度学习方法。 - 可用于环状肽的膜透性预测和生物医学研究。 ## 目录结构 ```shell bashCopy code/ ├── data/ # 存放数据集和预处理代码 ├── models/ # 存放训练好的模型 ├── notebooks/ # Jupyter Notebook 示例和分析 ├── scripts/ # 实用脚本和工具 ├── LICENSE # 许可证文件 └── README.md # 项目的README文件 ``` ## 开始使用 ### 安装依赖 运行以下命令来安装项目所需的依赖项： ```shell docker build -t <your_name>[:your_tag] <your_ctx> ``` ### 数据准备 在开始训练模型之前，需要准备数据集。请参阅 `/data` 目录下的文档以获取数据集和预处理代码。 ### 训练模型 运行以下命令来训练 Multi_CycGT 模型： ```sh docker run -it <your_image_name>[:your_tag] [args] ... ``` ### 预测膜透性 使用训练好的模型进行膜透性预测： ```sh docker run -it <your_image_name>[:your_tag] [args] ... ``` ## 示例 为了更好地理解如何使用 Multi_CycGT 模型，这里提供了一个示例 notebook：[示例 Notebook](https://chat.openai.com/c/notebooks/Example.ipynb)。您可以在其中找到详细的使用示例和结果分析。 ## 文档 项目的详细文档可以在我们的[在线文档](https://example.com/docs)中找到，其中包含有关模型的详细说明和示例用法。 ## 支持或报告问题 如果您在使用 Multi_CycGT 时遇到任何问题或需要支持，请在 [GitHub Issues](https://github.com/your_username/Multi_CycGT/issues) 中报告问题。我们将竭诚为您提供帮助。 ## 贡献 我们欢迎任何形式的贡献！如果您想为项目做出贡献，请查看我们的[贡献指南](https://chat.openai.com/c/CONTRIBUTING.md)。 ## 版权和许可证 Multi_CycGT 项目采用 [MIT 许可证](https://chat.openai.com/c/LICENSE)，请在使用前仔细阅读许可证内容。 ## 鸣谢 我们要感谢所有为该项目做出贡献的个人和组织，他们的支持和贡献对于项目的成功非常重要。 ## 项目状态 Multi_CycGT 项目目前处于活跃维护状态，我们正在不断改进和扩展功能。期待您的参与！ ## 更新历史 - v1.0.0 (2023-01-01): 第一个正式版本发布 - 支持多模态数据输入 - 实现了膜透性预测功能 - 添加了示例 notebook ## 相关项目 请查看以下相关项目，以获取更多有关膜透性预测和深度学习的信息： - [Related Project 1](https://github.com/related_project_1) - [Related Project 2](https://github.com/related_project_2) ## 社区 您可以通过以下方式加入我们的社区，参与讨论和获取更多信息： - 在 [Twitter](https://twitter.com/your_project) 上关注我们 - 加入我们的 [Discord 社区](https://discord.gg/your_community) 这是一个详细的示例 README 文件，用于展示项目的主要信息、用法、示例和相关资源。您可以根据自己的项目需求和情况进行自定义和扩展。