WSCNN:弱监督卷积神经网络，用于预测蛋白质与DNA的结合

弱监督卷积神经网络，用于预测蛋白质-DNA结合（WSCNN） RC-CNN和WSCNN模型均基于此工作 ，并在 ploatform上实现。 RC-CNN的数据准备 在RC-CNN /目录中，脚本rc-cnn.py包含了反向补码模式，用于将DNA序列转换为Caffe可以采用的数据格式，其大小为N * C * H * W（N表示序列数，C（= 4）表示四个通道{A，C，G，T}，H（= 1）表示序列的高度，W表示序列的长度）。 用法示例： python rccnn.py example/train.tsv example/train_target.tsv example/data/train.h5 -k 24 python rccnn.py example/test.tsv example/test_target.tsv example/data/test.h5 -k 24 键入以下