开源项目FLIP最佳实践教程

开源项目FLIP最佳实践教程

FLIP A collection of tasks to probe the effectiveness of protein sequence representations in modeling aspects of protein design 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flip10/FLIP

1. 项目介绍

FLIP（Flexibile Language for Protein Engineering）是一个开源项目，旨在通过一系列基准任务来评估蛋白质序列表示在蛋白质设计方面的有效性。该项目包含了用于处理原始数据集的Notebooks、数据划分、基线计算代码以及相关数据集。FLIP的目标是评估机器学习模型使用蛋白质序列输入时，能否很好地表示蛋白质设计相关的不同维度。

2. 项目快速启动

首先，您需要克隆FLIP仓库到本地环境：

git clone https://github.com/J-SNACKKB/FLIP.git
cd FLIP

然后，安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

接着，您可以根据项目中的README.md文件了解如何使用和运行包含在项目中的不同Notebooks和数据划分。

3. 应用案例和最佳实践

数据处理

使用collect_splits文件夹中的Notebooks来处理从不同来源收集的原始数据集。这些Notebooks将帮助您理解和准备数据，以便进行后续的分析。

数据划分

在splits文件夹中，您会找到不同数据划分的压缩文件。每个划分可能基于生物学或统计学的直觉来创建训练和测试集。确保遵循每个划分旁边的信号灯指示，以正确使用它们：

• 🟢：活跃划分，可用于评估机器学习模型的准确性。
• 🟠：不应该用于性能比较的划分，可能会高估性能，或者因为其他活跃划分具有相似的判别能力。
• 🔴：不应该使用或被视为过时的划分。

基线计算

在baselines文件夹中，您将找到用于计算基线的代码。这些基线将帮助您了解当前方法的性能，并为未来的改进提供比较基准。

4. 典型生态项目

FLIP项目可以作为蛋白质工程和序列表示学习领域的一个典型案例，它鼓励开源社区的贡献和合作。类似的项目还包括：

• ProteinMPNN：一个用于蛋白质结构预测的深度学习模型。
• AlphaFold：谷歌DeepMind开发的蛋白质折叠预测算法。
• Rosetta：一个用于蛋白质结构预测和设计的软件套件。

通过参与这些项目，研究人员和开发者可以共同推动蛋白质科学和计算生物学领域的发展。

FLIP A collection of tasks to probe the effectiveness of protein sequence representations in modeling aspects of protein design 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/flip10/FLIP