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deepgo:使用深度本体感知分类器进行功能预测
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2021-05-03
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DeepGO-预测基因本体功能 DeepGO是一种使用蛋白质序列和蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络预测蛋白质功能的新颖方法。 它使用深度神经网络来学习序列和PPI网络特征,并使用GO类对它进行分层分类。 使用神经符号方法学习PPI网络功能,以学习知识图表示 该存储库包含用于构建和训练DeepGO模型的脚本,以及用于评估模型性能的脚本。 依存关系 要安装python依赖项,请运行:pip install -r requirements.txt 剧本 这些脚本需要OBO格式的GeneOntology。 nn_hierarchical_seq.py-此脚本用于构建和训练仅使用蛋白质序列作为输入的模型。 nn_hierarchical_network.py-此脚本用于构建和训练模型,该模型使用蛋白质的序列和PPI网络嵌入作为输入。 get_data.py,get_functions.p
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deepgo-master.zip (28个子文件)
deepgo-master
get_data.py 4KB
mapping.py 13KB
get_data_all.py 4KB
cafa.py 15KB
evaluation.py 7KB
ngrams.py 988B
text.py 2KB
blast.py 4KB
get_functions.py 2KB
nn_hierarchical_network.py 20KB
utils.py 9KB
nn_hierarchical_all.py 19KB
requirements.txt 316B
predict.py 5KB
visualize.py 463B
aaindex.py 447B
deeponto.py 19KB
README.md 2KB
nn_hierarchical_seq.py 20KB
tf_utils.py 2KB
eval_data.tar.gz 57.81MB
.gitignore 30B
plots.py 5KB
hierarchical.py 12KB
interactions.py 4KB
stats.py 2KB
predict_all.py 7KB
clustering.py 2KB
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