文件名称:
Comparison_GO_annotation_systems:该存储库提供有关蛋白质序列的所选GO分类器之间进行比较的相关信息-源码
开发工具:
文件大小: 7mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-08
详细说明：由于最近的高通量测序技术，蛋白质功能预测是基因组注释的关键部分，已经得到了突飞猛进的发展。 在存储蛋白质功能术语的可用数据库中，基因本体论（GO）是用于描述功能特性的最杰出和最普遍的资源。 同时，深度学习是数据驱动方法中快速发展的学科，在对氨基酸序列的GO术语进行分类方面正发挥着令人印象深刻的潜力。 因此，我们想对蛋白质的计算GO注释方法（从传统方法到深度学习方法）进行综述。 在经过审查的工具中，我们选择一些合适的预测变量，并进行小型比较，以基于全球挑战的方式比较它们的性能。 最后，我们讨论了仍然存在的主要挑战，并强调了GO预测蛋白质功能的未来方向。
可以在下面的链接中找到此比较中使用的数据集（最终基准CAFA3）： ://figshare.com/articles/dataset/Supplementary_data/8135393/3
在此比较中使用的GO批注系统：
PFP：
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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