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InterProScan特征提取与模型训练结合

共计 30 章节
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01
InterProScan简介
功能 · 应用场景与重要性
InterProScan简介
02
InterProScan安装与配置
Linux环境部署与数据库下载
InterProScan安装
03
InterProScan命令行使用
基本参数与运行示例
InterProScan命令行使用
04
InterProScan输出格式解析
TSV · GFF3 · XML等
InterProScan输出格式解析
05
蛋白质序列输入格式
FASTA处理与准备
蛋白质序列输入格…FASTA
06
InterProScan的数据库
Pfam · PRINTS · PROSITE等
InterProScan的数据库
07
特征提取概念
将序列比对结果转化为数值特征
特征提取概念将序列比对结果转…
08
基于InterProScan的域特征提取
获取结构域信息
InterProScan基于
09
特征向量构建
处理缺失值与数据标准化
特征向量构建处理缺失值
10
多序列特征融合
结合其他特征如理化性质
多序列特征融合结合其他特征如理…
11
特征选择方法
过滤与降维（PCA · 互信息等）
特征选择方法PCA
12
数据标注与标签处理
分类与回归问题准备
数据标注标签处理
13
数据集划分
训练集 · 验证集 · 测试集策略
数据集划分训练集
14
机器学习基础回顾
监督学习 · 无监督学习概念
机器学习基础回顾监督学习
15
使用scikit-learn建模
随机森林 · SVM · 逻辑回归
scikit-learn使用
16
模型评估指标
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估指标准确率
17
交叉验证与超参数调优
GridSearchCV · RandomizedSearchCV
交叉验证超参数调优
18
深度学习入门
PyTorch/TensorFlow…
深度学习入门PyTorch/Tens…
19
构建全连接神经网络处理特征向量
构建全连接神经网络处理特征向量 · 核心概念 · 实践要点
构建全连接神经网…重点
20
卷积神经网络在序列特征上的应用（一维CNN）
卷积神经网络在序列特征上的应用（一维CN… · 核心概念 · 实践要点
CNN卷积神经网络
21
循环神经网络与Transformer简介
循环神经网络与Transformer简介 · 核心概念 · 实践要点
Transformer循环神经网络
22
模型训练与GPU加速
batch size · 学习率调整
GPU模型训练
23
防止过拟合
正则化 · Dropout · 早停
防止过拟合正则化
24
模型解释性
特征重要性 · SHAP值应用
模型解释性特征重要性
25
模型部署
保存模型 · 加载模型 · API服务
模型部署保存模型
26
实战项目一
基于InterProScan特征预测…
实战项目一InterProScan
27
实战项目二
预测蛋白质亚细胞定位
实战项目二预测蛋白质亚细胞…
28
实战项目三
识别抗菌肽或毒力因子
实战项目三识别抗菌肽或毒力…
29
结果可视化
混淆矩阵 · ROC曲线 · 特征热图
结果可视化混淆矩阵
30
课程总结与进阶方向
迁移学习 · 多模态融合
课程总结进阶方向