Prosat.

Toolkit di annotazione residuo proteico
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Prosat. Classifica e riepilogo

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  • Rating:
  • Licenza:
  • Freeware
  • Nome editore:
  • Huzefa Rangwala
  • Sistemi operativi:
  • Windows All
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Prosat. Tag


Prosat. Descrizione

Il Prosat Toolkit è stato sviluppato per essere un insieme di programmi che consentono di costruire modelli basati su SVM per annotare i residui di amminoacidi nelle sequenze di proteine utilizzando le caratteristiche fornite dall'utente (come i profili PSI-Blot o i profili PSipred). In particolare, il toolkit costruisce funzionalità utilizzando una finestra attorno al residuo ed è dotata di una funzione di kernel specializzata (la funzione del kernel del kernel esponenziale del secondo ordine normalizzato NSOE) insieme alla funzione standard SVM Kernel. Prosat_Learn è il programma per imparare i modelli di classificazione "n" one-Verso-resto, dove n è il numero possibile di annotazioni. Può anche imparare un modello di regressione vettoriale di supporto per prevedere un valore del punto flottante. Utilizzo Promat_learn prosat_predict è il programma per prevedere l'annotazione per ciascun residuo dai modelli costruiti e in uscita a L Xn Dimension Profile, emettendo il punteggio da ciascuno dei n Poggiano i modelli SVM per ciascun residuo di amminoacidi e L è la lunghezza della sequenza proteica. In caso di un modello di regressione, n = 1. Utilizzo Prosat_ledict. Ingresso Prosat_ledict ha tre parametri richiesti: - File di prova: il file di test fornisce l'elenco delle caratteristiche della sequenza per cui dobbiamo prevedere i profili di annotazione. È simile al file di input utilizzato in prosat_learn tranne che non contiene i nomi dei file di annotazione True, poiché stiamo prevedendo lo stesso. - File del modello: il file del modello è il file del modello emerso da promat_learn - File di predizione: il file di previsione fornisce il percorso e il prefisso delle previsioni di uscita sotto forma di profili di annotazione. Uscita L'uscita consiste in un insieme di annotazioni e profili previste, che non sono altro che le previsioni SVM da ciascuno dei modelli SVM "NUM ELEMENT".


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