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InterProScan结果特征工程入门指南

共计 30 章节
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01
InterProScan概述
功能 · 应用场景与数据库（Pfam · PRINTS
InterProScan功能
02
InterProScan安装
本地安装（conda/docker） · 在线Web服务及命令行参数基础
InterProScan安装
03
运行InterProScan
输入格式（FASTA） · 常用参数（-iprscan5 · -goterms
InterProScan运行
04
输出格式解析
TSV/CSV · GFF3 · XML
输出格式解析TSV/CSV
05
特征工程概念
为什么要对InterProScan结…
特征工程概念InterProScan
06
数据清洗
缺失值处理（忽略 · 填充） · 重复条目去重
数据清洗缺失值处理
07
特征提取基础
从InterProScan条目中提取… · family · repeat等类别标签
特征提取基础InterProScan
08
二进制特征矩阵构建
将每个InterPro条目映射为0/…
二进制特征矩阵构…InterPro
09
频数特征
统计每个InterPro条目在蛋白质…
频数特征InterPro
10
位置特征
记录domain在序列中的起始 · 结束位置及跨度长度
位置特征domain
11
层次特征利用
InterPro条目之间的父子关系（…
层次特征利用InterPro
12
GO特征提取
从InterProScan结果中提取…
GO特征提取
13
GO特征压缩
使用GO slim或语义相似度降维 · 避免维度灾难
GO特征压缩
14
整合其他注释
结合UniProt · KEGG等外部数据增强特征集
整合其他注释UniProt
15
特征标准化
对数值型特征（如domain数量 · 长度）做z-score或min-ma…
特征标准化domain
16
高维特征筛选
使用方差阈值 · 卡方检验 · 互信息等方法过滤低贡献特征
高维特征筛选使用方差阈值
17
机器学习入门
特征矩阵与标签（如功能类别 · 亚细胞定位）的关联示例
机器学习入门特征矩阵
18
使用scikit-learn构建分类模型
训练/测试集划分 · 模型选择（随机森林 · SVM）
scikit-learn使用
19
特征重要性评估
随机森林feature_import… · Permutation Import…
特征重要性评估feature
20
特征工程流水线自动化
用Python脚本批量处理多个蛋白质…
特征工程流水线自…Python
21
数据存储
将特征矩阵保存为HDF5 · Parquet或CSV · 便于后续分析
数据存储HDF5
22
可视化特征分布
用matplotlib/seabor… · t-SNE降维散点图
可视化特征分布matplotlib/s…
23
时序或进化维度特征
比较同源蛋白家族中InterPro特…
时序或进化维度特…InterPro
24
多序列比对辅助
利用InterPro domain边… · 提取保守位点特征
多序列比对辅助InterPro
25
深度特征
对InterProScan结果的em…
深度特征InterProScan
26
案例1
预测蛋白质亚细胞定位——从Inter…
案例1Inter
27
案例2
预测酶功能（EC编号）——特征工程与…
案例2EC
28
案例3
预测蛋白质-蛋白质相互作用——基于I…
案例3预测蛋白质
29
性能优化
大Batch特征生成时的并行化 · 内存管理技巧
性能优化Batch
30
总结与进阶
从特征工程到端到端深度学习推荐的资源…
进阶从特征工程到端到…