11、蛋白质多标签预测与性能评估

蛋白质多标签预测与性能评估

1. 多标签蛋白质数据集构建与分析

1.1 新多标签植物数据集

新多标签植物数据集构建于2011年3月8日至2012年4月18日的Swiss - Prot,序列一致性低于25%。具体各亚细胞位置的定位蛋白数量如下表所示:
| 标签 | 亚细胞位置 | 定位蛋白数量 |
| — | — | — |
| 1 | 细胞膜 | 16 |
| 2 | 细胞壁 | 1 |
| 3 | 叶绿体 | 54 |
| 4 | 细胞质 | 38 |
| 5 | 内质网 | 9 |
| 6 | 细胞外 | 3 |
| 7 | 高尔基体 | 7 |
| 8 | 线粒体 | 16 |
| 9 | 细胞核 | 46 |
| 10 | 过氧化物酶体 | 6 |
| 11 | 质体 | 1 |
| 12 | 液泡 | 7 |
| 总计 | - | 204 |
| 实际蛋白总数 | - | 175 |

构建数据集时,需要进一步排除那些未经过实验注释的蛋白质,以确保所有蛋白质都经过实验注释。然后使用Blastclust减少数据集中的冗余,使序列对的序列一致性不高于25%。

1.2 三个多标签数据集分析

为了更好地可视化三个数据集(病毒、植物、真核生物)中蛋白质在各亚细胞位置的分布,进行了详细分析。这些数据集的分布情况具有不平衡性,具体表现如下:
- 病毒数据集 :大部分(68%)病毒蛋白位于宿主细胞质和宿主细胞核,其余亚细胞位置的蛋白仅占

相关推荐

11、药物 - 靶点关联预测推荐系统

本文介绍了一种基于蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络和已知药物-靶点关联的推荐系统,用于预测现有药物的新靶点。系统采用PySpark实现交替最小二乘法(ALS)进行矩阵分解,结合Intact和DrugBank数据库的数据,通过数据清洗、特征选择、模型训练与评估等步骤构建预测模型,并利用NetworkX和PyVis生成交互式可视化图谱,直观展示药物与潜在靶点之间的关联。案例分析验证了推荐系统的有效性,结果表明推荐的蛋白质具有高相互作用频率和置信度。该方法为老药新用和药物发现提供了高效、低成本的计算解决方案。

c7d8e9的博客 91

【信息科学与工程学】计算机科学与自动化——第八十六篇 各类应用上云计算 01

数字孪生:核心是实时性不等式(Δ<Δt)与带宽-精度权衡。数学上归结为带约束的非线性优化。预测性维护:从物理退化方程(Paris 定律)出发,结合贝叶斯推断,云端训练用深度时序模型,边缘推理用轻量模型。机器人协同:本质是多商品流 + 动态障碍物,需用图论(冲突检测)+ 最优控制(轨迹平滑)。工业视觉:延迟由四个环节组成,需用排队论分析流水线瓶颈,量化感知是降低延迟的关键。液压/气动系统上云(涉及流体力学、热力学、控制)机械臂力控/阻抗控制上云(涉及动力学、力/位混合控制)

weixin_49199313的博客 202

临床级医疗AI:从多模态模型到智能体合规部署的实战体系(四)

临床级医疗AI:从多模态模型到智能体合规部署的实战体系

AllenLV的博客 949

SpringBoot+Vue+Mysql社区医院信息平台(源码+文档)

SpringBoot+Vue+Mysql学生宿舍信息管理系统 WEB端软件项目(源码+文档) 项目包含:①完整源码(后端+管理后台+用户前台);②数据库脚本文件;③万字论文文档;④开题报告;⑤答辩PPT;⑥项目运行视频教程。 项目架构: B/S 架构、MVC 分层设计 技术栈: Java、MySQL、SpringBoot、MyBatis-Plus、Token 权限校验、管理后台 Vue+ElementUI+ECharts、用户前台 Layui+jQuery、Maven 构建。 一、角色设计 学生用户: 注册登录、浏览宿舍信息、查询宿舍安排、在线报修、缴费查询、失物招领、桶装水预订、评论交流、收藏等。 商家用户: 注册登录、桶装水品牌与商品信息维护、预订订单查看与处理。 维修人员: 注册登录、查看待处理报修、接单维修、填写报修处理结果与进度反馈。 管理员: 学生管理、班级管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、报修处理管理、缴费信息管理、卫生检查与文明宿舍管理、失物招领管理、桶装水与商家管理、维修人员管理、公告资讯与轮播图管理等。 二、前台功能模块(学生端) 1. 首页展示:轮播图、宿舍公告、最新动态推荐、常用服务快速入口 2. 宿舍信息模块:宿舍列表、楼栋与房间条件筛选、宿舍详情查看、我的宿舍安排查询 3. 在线报修模块:在线提交宿舍设施报修申请、上传故障描述、查看报修进度与维修处理结果 4. 缴费模块:水电等缴费记录查询、缴费状态查看 5. 卫生检查与文明宿舍:宿舍卫生检查结果公示、文明宿舍展示 6. 失物招领模块:失物信息发布、招领信息发布、详情查看、评论互动 7. 桶装水预订:桶装水品牌与商品浏览、在线预订、我的预订记录查询 8. 假期留宿:假期留校申请提交、申请记录查询 9. 评论与收藏:信息评论、查看他人评论、评论回复互动、收藏感兴趣的内容 10. 个人中心...

YOLOv8作物病害检测实战源码

这是一套基于YOLOv8n的农田病虫害目标检测系统,对叶片照片做目标检测,识别健康叶片、褐斑病、白粉病、锈病四类,并给出对应防治建议。全流程纯CPU可跑,配套交付完整Python源码、9章实战教程(md/html/pdf三种格式)、100张自造样本及YOLO标签、训练曲线与混淆矩阵截图、Tkinter界面和答辩PPT。 系统围绕五项功能展开:同一套推理逻辑覆盖图像、视频、摄像头三种来源;图形界面选文件即检测,画面叠彩色框标注病名与置信度,右侧面板同步给出症状与防治措施;检测记录自动写入CSV,统计页一键生成四类病害占比饼图;训练结束自动产出损失与精度曲线;内置防治建议文案库,检测命中即回填面板。 选型用YOLOv8n nano档,参数量约320万、权重约6.2MB,CPU单帧几十毫秒,小样本训练5到8分钟完成。数据由data_gen.py程序化绘制100张叶片图,固定随机种子,重跑分布一致,不依赖公开数据集。依赖全部锁版本,教程第7章整理了19条真实报错及排查方法,第8章给出换模型档、换PlantVillage数据集的迁移路径。 适合做计算机视觉方向课程设计或毕业设计的学生,也适合智慧农业方向想了解检测模型如何落进业务面板的学习者。不需要GPU,不需要系统学过目标检测,教程第3章会按需补齐原理。 使用时先pip install -r requirements.txt装好依赖,download_data.py下载预训练权重,data_gen.py生成样本后train.py训练,完成后用main.py infer批量检测或main.py gui启动界面。

数据挖掘实战:决策树 + 聚类 + 关联规则,零 Key 离线可跑(Python 源码)

数据挖掘实战包。用 Python 标准库实现 CART 风格决策树、K-Means 聚类与 Apriori 关联规则,在虚构「星河便利店」会员表和购物篮上跑通分类、分群与购物篮分析,并给出准确率、轮廓系数、支持度/置信度/提升度。零第三方依赖、零 API Key 即可离线跑通。含 4 个样例、离线冒烟、中文 README(含「使用方法」)。均为作者原创可运行源码。MIT。作者 blog.youkuaiyun.com/mtl1994

产业园区如何高效对接企业技术需求与高校科研成果?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

国央企创新负责人如何快速掌握本地科技资源分布与匹配情况?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

国央企创新负责人如何实现科技成果的精准识别与高效筛选?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

高校技术转移办公室人员如何系统化管理科技成果信息?.docx

科易网基于AI模型+行业大数据,在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。

从C到汇编:单片机汇编语言核心概念迁移指南

本文详细介绍了从C语言迁移到单片机汇编语言的核心概念与实践指南,特别适合嵌入式开发者。文章深入探讨了汇编语言在性能优化、时序控制等方面的独特优势,并提供了变量存储、函数实现、流程控制等关键概念的对应关系,帮助开发者高效掌握汇编编程技巧。

weixin_31887307的博客 346

ASPP - 空洞空间金字塔池化

文章目录1 空洞卷积1.1 空洞卷积的理解1.1.1 一维1.1.2 二维1.2 空洞卷积的优劣2. ASPP3. 代码 1 空洞卷积 1.1 空洞卷积的理解 1.1.1 一维 (a) 正常卷积:输入特征 Input feature,kernel = 3,stride = 1,pad = 1,输出特征 Output feature。 (b) 空洞卷积:与图 (a) 不同之处在于 pad = 2,同时引入一个 rate = 2(表示卷积核中参数间间隔的超参)。   还可通过下图进一步理解普通卷积与空洞卷

晓野豬 2万+

大语言模型无代码构建知识图谱概述

由示例可以看出,大语言模型的泛化能力能够非常精准的抽取文本中的实体、关系等知识信息。其能够大大提升知识提取的效率与准确性。HuggingFists低代码平台的出现进一步促进了知识图谱构建的效率。它大幅降低了知识图谱构建人员的技术要求,使得从事该工作的人员有了更大的选择范围。不断下降的构建成本,意味着可以有更多的客户享受到知识图谱带来的业务价值。

colorknight的专栏 1817

网络安全面试题

在当今社会网络安全行业越来越发达,也有越来越多的人去学习,为了更好地进行工作,除了学好知识外还要应对企业的面试。 所以在这里我归总了一些网络安全方面的常见面试题,希望对大家有所帮助。 windows常见 1:描述tcp/udp的区别及优劣,及其发展前景 TCP—传输控制协议,提供的是面向连接、可靠的字节流服务。当客户和服务器彼此交换数据前,必须先在双方之间建立一个TCP连接,之后才能...

fzx_hsaj的博客 6万+

SPSS27 paired t-test 中的Cohen’s D – Effect Size for T-Test

两组数据是相关的且是连续的。

moonlightpeng的博客 910

ROS与深度相机入门教程:(1)Ubuntu16.04 在ROS中驱动Intel D435i深度相机

Intel在Github上开源了支持所有RealSense系列相机的SDK,包括了D400、SR300系列深度相机和T265双目跟踪相机,支持Linux、Windows、Mac OS以及Android,链接:https://github.com/IntelRealSense/librealsense/blob/master/doc/distribution_linux.md#installin...

m0_37957160的博客 2075

构建基于知识图谱的金融风险关联网络

在金融领域,风险的识别和管理至关重要。传统的风险分析方法往往只能处理单一维度的数据,难以全面捕捉金融市场中复杂的风险关联关系。构建基于知识图谱的金融风险关联网络的目的在于整合多源异构的金融数据,通过知识图谱的方式清晰地展示金融实体之间的复杂关系,从而更准确地识别潜在的金融风险,为金融机构的风险管理决策提供有力支持。本项目的范围涵盖了从金融数据的收集、预处理,到知识图谱的构建,再到金融风险关联网络的搭建和分析。

SuperAGI2025 1421

Oracle EBS 寄销/VMI(2)-->采购篇

上篇有一部分设置需要建BPA后,将BPA编号与批准的供应商相关联.     本篇主要是讲的内容:一揽子采购协议-->准标采购订单-->收接入库-->子库转移-->创建冲减通知-->'按接收开票' 自动开票程序 1. PO-->采购订单à采购订单 创建一揽子采购协议,确定物料

陈显平的专栏-Oracle EBS 1万+

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

上一篇: 1、区块链技术入门与实践指南
下一篇: 2、区块链技术入门:从基础到应用的全面解析
docker8compose
博客等级 码龄1天 0粉丝 1102原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值