# graduation
毕业设计 蛋白质二级结构预测
使用的训练及测试数据 test.npy,train.npy来自JPred4
地址:http://www.compbio.dundee.ac.uk/jpred/about_RETR_JNetv231_details.shtml
在这里直接给出,是为了方便使用,如有侵犯,会立刻删除。
水平所限,目前只是做了很简单的搭建神经网络和训练过程,不涉及更深入的内容。
#[查看论文](循环神经网络预测蛋白质二级结构.md)
# 使用教程
### window操作系统
```shell
git clone https://github.com/cedar997/graduation.git
cd graduation
# 使用清华pip镜像,下载更快
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装运行所需的扩展包
pip install -r requirements.txt
```
### linux、unix操作系统
```shell
sudo apt install git
git clone https://github.com/cedar997/graduation.git
cd graduation
# 安装pip3,以便安装python包
sudo apt install python3-pip
# 使用清华pip镜像,下载更快
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装运行所需的扩展包
pip3 install -r requirements.txt
```
- notes: 如果你的机器有nvidia显卡,并支持cuda,则可以大大加快训练的速度
具体安装步骤请参考 https://tensorflow.google.cn/install
这里只给出cpu版本的环境搭建方法
# 开始探索!!!
## 第一步
>python3 main.py
如果需要修改运行效果,请查看main.py
### 开始训练
默认使用cnn,能获得较快的训练速度。
![img.png](media/img.png)
### 训练结果
![img.png](media/result1.png)
## 第二步
使用网页进行管理,可以选择多个模型
>python3 app.py
用浏览器打开 http://localhost:5000/ 效果如下图所示
![img.png](media/img_web.png)
## 文件说明
- train.npy为训练集,test.npy为测试集
- main.py为主程序,运行它,就能得到我预设的效果,修改它就可以得到更多的功能
- mytools.py 为我写的工具箱,方便程序编写
- saved_model.h5 保存训练后的模型,方便多次训练
- a.yaml 保存了训练中 误差率 loss和准确率q3 随训练代数epoch的变化
- 1.mp3 为训练完成的通知铃声
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
毕业设计 蛋白质二级结构预测 pyhton
共36个文件
png:16个
py:5个
txt:2个
1.该资源内容由用户上传,如若侵权请联系客服进行举报
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
2.虚拟产品一经售出概不退款(资源遇到问题,请及时私信上传者)
版权申诉
0 下载量 189 浏览量
2024-05-12
15:27:45
上传
评论
收藏 6.6MB ZIP 举报
温馨提示
毕业设计 蛋白质二级结构预测 蛋白质二级结构预测是一个涉及生物信息学、机器学习和计算生物学的研究领域。以下是一个可能的毕业设计项目框架: ### 1. 需求分析 - **功能需求**:确定系统需要实现的基本功能,如序列输入、预测结果输出、预测准确率评估等。 - **用户角色**:定义不同的用户角色,如普通用户、管理员等,以及他们的权限和功能。 - **性能需求**:考虑系统需要处理的数据量和响应时间。 ### 2. 技术选型 - **编程语言**:使用Python作为主要编程语言。 - **机器学习库**:选择TensorFlow、PyTorch或Scikit-learn等库进行模型训练和预测。 - **数据库**:使用MySQL或MongoDB存储序列数据和预测结果。 - **生物信息学工具**:使用生物信息学工具和数据库,如Rosetta、PSIPRED、DSSP等,进行序列分析和预测。 ### 3. 系统设计 - **数据库设计**:设计数据库模型,包括序列、预测结果等实体。 - **用户界面设计**:设计用户友好的界面,确保良好的用户体验。 ### 4. 实现 - **数据采集
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
cedar997_graduationmaster.zip (36个子文件)
graduation-master
media
571e4c9e65f8a3b65955839c15a9f3af.jpg 113KB
1b97d5bb22968bc512dd3cf556107caf.png 59KB
img_3.png 2KB
img_form.png 194B
28ecc8693c9b418ab9f76fedcc0c1e92.png 5KB
img_web.png 60KB
641233a4af38a1a0490aa58fefe92c1a.png 100KB
9eccb59324ff5e1eb5a072dafcc49ce4.jpg 114KB
3756b46bd6fcbeac049216366d7f5983.png 73KB
4c0c0d047c6797fb4c813a6d66a1620f.png 36KB
7a5539e04f3c423fab49c1d6fba995dc.png 86KB
845b860887958a3c3725720040ed8423.png 5KB
747613a4ab456a5e146a2c98943e9369.png 48KB
result1.png 60KB
1.mp3 452KB
377fa5155ab4ce3574fa50a7ae87f8a1.png 43KB
img.png 61KB
img_1.png 4KB
img_2.png 4KB
.github
workflows
pythonapp.yml 1KB
app.py 1KB
main.py 2KB
data
saved_model.h5 1.44MB
train.npy 37.57MB
test.npy 3.91MB
a.yaml 39KB
LICENSE 34KB
templates
index.html 5KB
requirements.txt 39B
models
mytools.py 10KB
net.py 4KB
db.py 1KB
.gitignore 44B
循环神经网络预测蛋白质二级结构.md 37KB
README.md 2KB
说明_.txt 40B
共 36 条
- 1
资源评论
人工智能教学实践
- 粉丝: 532
- 资源: 258
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功