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InterProScan与BLAST特征融合实战指南

共计 30 章节
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01
课程导论
InterProScan与BLAST… · 意义与应用场景
课程导论InterProScan
02
InterProScan基础
蛋白质功能域数据库家族与核心原理
InterProScan蛋白质功能域数据…
03
BLAST基础
序列比对算法 · E-value与比对分数含义
BLAST序列比对算法
04
特征融合概述
为什么融合 · 常用融合范式与评价标准
特征融合概述为什么融合
05
环境搭建
安装Docker / Conda环境 · 配置InterProScan与BLA…
环境搭建Docker
06
数据准备
从UniProt/NCBI获取蛋白质…
数据准备UniProt/NCBI
07
运行InterProScan
命令行参数 · 多线程与输出格式选择
InterProScan运行
08
解析InterProScan输出
JSON/TSV解析 · 提取域条目与得分
InterProScan输出
09
运行BLAST
构建自定义数据库 · blastp参数调优与批处理
BLAST运行
10
解析BLAST输出
XML/JSON解析 · 提取hit列表与相似性矩阵
BLAST输出
11
特征工程——InterProScan特征
域组成向量 · 域频次与覆盖度
InterProScan特征工程
12
特征工程——BLAST特征
top-hit得分 · 多序列比对profile · Coverage
BLAST特征工程
13
特征融合策略（一）
向量拼接 · 归一化与降维处理
特征融合策略向量拼接
14
特征融合策略（二）
加权求和 · 注意力加权与自适应学习
特征融合策略加权求
15
特征融合策略（三）
基于图神经网络的关系融合
特征融合策略基于图神经网络的…
16
经典机器学习的融合应用
SVM · 随机森林与XGBoost
经典机器学习的融…SVM
17
深度学习的融合应用
全连接网络与多输入架构
深度学习的融合应…全连接网络
18
序列模型的融合应用
基于LSTM/GRU的特征时序融合
序列模型的融合应…LSTM/GRU
19
注意力机制的融合应用
基于Transformer的自注意力…
注意力机制的融合…Transformer
20
对比学习与融合表示
使用SimCLR训练融合特征编码器
对比学习融合表示
21
特征选择与重要性分析
SHAP · LIME与互信息法
特征选择重要性分析
22
模型评估
交叉验证 · 混淆矩阵 · ROC曲线与AUC
模型评估交叉验证
23
超参数调优
GridSearch · 随机搜索与贝叶斯优化
超参数调优GridSearch
24
实际案例一
基于融合特征预测蛋白质亚细胞定位
实际案例一基于融合特征预测…
25
实际案例二
基于融合特征进行酶功能分类 (EC编…
实际案例二EC
26
实际案例三
基于融合特征预测蛋白质-蛋白质相互作…
实际案例三基于融合特征预测…
27
自动化pipeline搭建
使用Snakemake或Nextfl…
pipeline自动化
28
结果可视化
热图 · t-SNE散点图与功能域分布图
结果可视化热图
29
性能优化
GPU加速 · 内存管理与大规模序列处理
性能优化GPU
30
总结与展望
多模态融合趋势 · AlphaFold等工具的结合
多模态融合趋势AlphaFold