本代码使用yamanishi_08数据集,其他数据集请自行处理
进入data文件夹运行对应数据集的.py文件来下载数据集
进入eg_model文件夹运行eg_model.py来下载kge模型
<br/>
运行环境
kge_nfm.py kge_rf.py:
python 3.7
Tensorflow 1.15.0
cuda 10.0
<br/>
deepdti.py:
Pytorch 1.11.0
cuda 11.3
<br/>
可以使用pyenv管理python版本,使用pipenv创建虚拟环境
<br/>
创建虚拟环境
在当前项目根目录下运行命令
```
pipenv --python 3.7
```
安装requirements.txt中的依赖
```
pipenv run pip install -r requirements.txt
```
安装rdkit拓展
```
pipenv run pip install git+https://github.com/bp-kelley/descriptastorus
```
<br/>
使用train_all.py一键运行
```
pipenv run python train_all.py
```
<br/>
程序运行日志保存在logs文件夹
输出结果保存在output文件夹,包含曲线上的点、auc以及模型
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于知识图谱和推荐系统的药物靶标相互作用预测python源码+运行说明.zip
共38个文件
gitkeep:18个
py:9个
ds_store:6个
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2024-05-09
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code
Pipfile 326B
data
hetionet.py 213B
luo.s_dataset.py 228B
yamanishi_08.py 225B
BioKG.py 204B
output
.DS_Store 6KB
deepdti
.DS_Store 6KB
auc
.gitkeep 0B
curve
roc
.gitkeep 0B
pr
.gitkeep 0B
model
.gitkeep 0B
kge_rf
.DS_Store 6KB
auc
.gitkeep 0B
curve
.DS_Store 6KB
pr_kge_rf
.gitkeep 0B
roc_kge_rf
.gitkeep 0B
pr_rf
.gitkeep 0B
roc_rf
.gitkeep 0B
kge_nfm
.DS_Store 6KB
auc
.gitkeep 0B
curve
pr_nfm
.gitkeep 0B
roc
.gitkeep 0B
pr
.gitkeep 0B
roc_nfm
.gitkeep 0B
model
.gitkeep 0B
deepdti.py 6KB
kge_rf.py 9KB
kge_nfm.py 14KB
tee.exe 17KB
requirements.txt 128B
Pipfile.lock 63KB
train_all.py 386B
logs
.DS_Store 6KB
deepdti
.gitkeep 0B
kge_rf
.gitkeep 0B
kge_nfm
.gitkeep 0B
eg_model
eg_model.py 161B
README.md 962B
共 38 条
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