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matlabauc代码-LPI_FKLKRR:基于快速内核学习的内核岭回归识别LPI
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2021-05-24
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Matlab的耳语基于快速核学习识别LncRNA-蛋白质与核岭回归的相互作用 关于 我们通过使用内核岭回归与多核学习方法,开发了一种新的lncRNAs-蛋白质相互作用(LPIs)预测方法。 输出包含五个文件,分别名为bench_auc.fig,bench_loo_pr,bench_loo_roc.fig,bench_pr.fig和result.mat。 通常,我们的方法可以使用高性能计算机在几秒钟内处理LPI的预测。 输入:lncRNA的相似性,包括K_GIP,K_SW,K_SF,K_EXP; 蛋白质的相似性,包括K_GIP,K_SW,K_SF,K_GO 相似矩阵构造: 高斯相似度矩阵是由kernel_gip.m构建的, kernel_lncRNA_feature_CT,SW_lncRNA_Similarity,kernel_lncRNA_feature_expression, input_info.mat中的kernel_protein_feature_PsePSSM,SW_Protein_Similarity,protein_GO_Jacard是预先计算的相似性矩阵。 lncRNA
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LPI_FKLKRR-master.zip (6个子文件)
LPI_FKLKRR-master
LPI_FKLKRR.part3.rar 22.89MB
README.md 3KB
LPI_FKLKRR.part1.rar 22.89MB
LPI_FKLKRR.part4.rar 22.89MB
LPI_FKLKRR.part5.rar 12.87MB
LPI_FKLKRR.part2.rar 22.89MB
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