蛋白质内在无序区域（IDR）预测benchmark

原创 已于 2025-11-10 00:54:58 修改 · 333 阅读 · 5 ·
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#计算生物学 #python #生物信息 #蛋白质 #数据库 #机器学习

于 2025-11-09 23:29:00 首次发布

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推广一下最近的一个仓库，做的一个文献调研，收集各种蛋白质内在无序区域的预测工具，主要是各种机器学习model，

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“Datawhale AI春训营”--蛋白质无序区域的识别
sjvsgw的博客
04-25 288
蛋白质无序区域的识别
AlphaFold应用新里程碑！剑桥大学团队提出AlphaFold-Metainference，精准预测无序蛋白质结构集合
HyperAI超神经
03-24 1098
无独有偶，来自丹麦哥本哈根大学的研究团队以「Conformational ensembles of the human intrinsically disordered proteome」为题，在 Nature 上发布了一篇关于无序蛋白质研究的文章，其中讨论了利用多种深度学习方法预测 IDP 的无序区域、构象集合及相关属性，包括的深度学习方法如上文提到的 AlphaFold，以及蛋白质语言模型、生成对抗网络等。该方法大大扩展了基于深度学习的蛋白质结构预测范围，为无序蛋白质结构预测提供了一个新思路。
蛋白质分析常用数据库2
weixin_62528784的博客
08-21 712
数据库收集这一个专栏，得重新再整理一下，规范好命名
SEQ 8. 蛋白序列结构的无序性预测(IUPred2A)
weixin_41368414的博客
08-08 2377
简 介蛋白质的结构状态包括有序的球状结构域以及本质上无序的蛋白质区域，这些区域作为高度灵活的构象集合体孤立存在。已经开发了各种计算工具来区分基于氨基酸序列的有序和无序片段。然而，IDR 的性质也可以取决于各种条件，包括与球状蛋白伴侣的结合或环境因素，如氧化还原电位。这些案例为无序段的计算表征提供了进一步的挑战。因此，提出了 IUPred2A，这是一个组合的web界面，允许生成基于 IUPred...
内在无序蛋白质和区域预测的现有计算方法的全面综述和比较
03-08
内在无序蛋白质和区域预测的现有计算方法的全面综述和比较
引起相变的无序结构域（IDRs）怎么预测？跟踪热点，提升文章档次！
悟道西方
09-26 9736
蛋白研究过程中，一般认为氨基酸的序列决定了蛋白的结构，结构决定功能（一般指蛋白的三维结构）。然而，近50年的研究中，有一种没有特定三维结构的蛋白不断被研究人员发现，由于这类蛋白无法折叠成稳定的三维结构而称为固有无序蛋白(intrinsically disordered regions，IDRs)。这类蛋白虽然缺乏稳定结构且高度可变，但是研究却发现他们在生物体内行驶着重要的生物学功能。 图1 ...
论文解读-HybridRNAbind:预测结构注释和无序注释蛋白质的RNA相互作用残基
qq_41909775的博客
02-08 1187
模型看起来似乎不难，但分析这方面真的看的云山雾绕
蛋白质固有无序区域预测
05-22
### 蛋白质固有无序区域预测工具与算法 蛋白质的固有无序区域（Intrinsically Disordered Regions, IDRs）是指那些在生理条件下缺乏固定三维结构的部分。这些区域尽管不形成稳定的折叠构象，但在许多生物学过程中起...
肺癌数据集+影像组学+LIDC-IDRI+肺结节+处理好的图像切片
09-11
此外，图像切片还需要进行分割，即将感兴趣的区域（如肺结节）从背景中分离出来，以便于进行更为精细的分析。 在LIDC-IDRI数据库中，数据集被分为训练集（train）和测试集（test）。通常在模型构建和训练过程中使用...
精伦身份证读卡器IDR210-2（部标版）.net core 3.1
12-19
精伦公司生产的IDR210-2（部标版）身份证读卡器，是一款符合国家标准的身份证读取设备，广泛应用于公安、银行、酒店等行业，为各类身份验证工作提供高效、稳定的解决方案。 .net core 3.1作为一种跨平台的开源框架...
IDR (Interactive Delphi Reconstructor) 从52pj 拉来的 ,delphi专用反编译
06-17
IDR（Interactive Delphi Reconstructor）是一款专为Delphi编译的程序设计的反编译工具，它在软件逆向工程领域中占有重要的地位。Delphi是一种基于Object Pascal的集成开发环境，它以其高效的编译器和强大的可视化...
（一）信号生成中的热噪声：从定义到实践的全解析
shaogp的博客
11-20 744
热噪声作为信号生成中最常见的随机噪声，其核心是 “正态分布 + 功率谱密度均匀” 的双重特性。从数学上看，通过积分可解决无限区间的概率计算；从实践上看，其分布特征与温度、电阻等物理参数直接相关，可通过实验观测或理论建模获取数据。理解热噪声的这些属性，是优化信号生成质量、降低噪声干扰的关键基础。
【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题
最新发布
GG_Bruse的博客
11-23 190
博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1464
基于华为开发者空间实现花卉识别
python实现sftp上传文件
LDC，公众号【轻松学编程】
11-20 138
python实现sftp上传文件
Python科学计算库NumPy使用
2509_93947176的博客
11-23 326
如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
修复更新四年前的python代码
qq_53325717的博客
11-21 184
笔记
Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 529
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
java rtsp视频流截图并保存到本地
qq_43172476的博客
11-20 238
【代码】java rtsp视频流截图并保存到本地。
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