Prosat.

Toolkit de anotação de resíduos de proteína
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Prosat. Classificação e resumo

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  • Licença:
  • Freeware
  • Nome do editor:
  • Huzefa Rangwala
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  • Windows All
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Prosat. Descrição

O prosat Toolkit foi desenvolvido para ser um conjunto de programas que permitem a construção de modelos baseados em SVM para anotação de resíduos de aminoácidos em seqüências de proteínas usando recursos fornecidos pelo usuário (como perfis psi-explosivos ou perfis psipridos). Em particular, o Toolkit constrói recursos usando uma janela ao redor do resíduo e está equipado com uma função de kernel especializada (função de kernel exponencial de segunda ordem normalizada NSOE), juntamente com a função padrão do kernel SVM. prosat_learn é o programa para aprender "n" modelos de classificação de um versus-repouso, onde n são o possível número de anotações. Também pode aprender um suporte de regressão de vetor de suporte para prever um valor de ponto flutuante. Uso Prosat_learn Prosat_predict é o programa para prever a anotação para cada resíduo dos modelos construídos e produzir um perfil de dimensão L XN, emitindo a pontuação de cada um dos n um versus Os modelos de repouso SVM para cada resíduo de aminoácidos e l é o comprimento da sequência proteica. No caso de um modelo de regressão, n = 1. Uso Prosat_predict. entrada Prosat_predict tem três parâmetros necessários: - Arquivo de teste: O arquivo de teste fornece a lista de recursos de sequência para os quais precisamos prever os perfis de anotação. É semelhante ao arquivo de entrada usado em prosat_learn, exceto que não contém os nomes dos arquivos de anotação verdadeiros, já que estamos prevendo o mesmo. - Arquivo modelo: O arquivo do modelo é o arquivo de modelo que foi enviado por Prosat_learn - Arquivo de Previsão: O arquivo de previsão fornece o caminho e o prefixo das previsões de saída na forma de perfis de anotação. saída A saída consiste em um conjunto de anotações e perfis previstos, que não são nada além das previsões do SVM de cada um dos modelos SVM "Num Element".


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