此处提供的蛋白质微阵列分析仪软件包括以下工具：（1）邻域背景校正，（2）净强度校正，（3）用户定义的噪声阈值，（4）复制中的用户定义的CV阈值和（5）检测控件，（6）子阵列之间的复合“针脚对”归一化，以及（7）整个阵列之间的“阵列对阵列”归一化。
2021-08-21 11:26:56
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vegas Pro 18安装时需要的crack文件夹，内含使用方法，Protein_x64.4.1.dll文件
2021-08-06 09:11:38
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数据分析作业：Protein prediction 蛋白质预测，数据分析期末作业
2021-06-26 18:03:18
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使用Amazon SageMaker微调和部署ProtBert模型进行蛋白质分类
内容
动机
蛋白质是控制生物体的关键基本大分子。 蛋白质定位的研究对于理解蛋白质的功能很重要，对药物设计和其他应用具有重要意义。 它在表征假设的和新发现的蛋白质的细胞功能中也起着重要的作用[1]。 有几项研究工作旨在通过使用高通量方法来定位整个蛋白质组[2-4]。 这些大型数据集提供了有关蛋白质功能以及更普遍的全球细胞过程的重要信息。 但是，它们目前不能达到100％的蛋白质组覆盖率，并且在某些情况下使用的方法可能导致蛋白质子集的错误定位[5,6]。 因此，必须有补充方法来解决这些问题。 在本笔记本中，我们将利用自然语言处理（NLP）技术进行蛋白质序列分类。 想法是将蛋白质序列解释为句子，并将其组成部分-氨基酸-解释为单个单词[7]。 更具体地说，我们将从Hugging Face库中微调Pytorch Pro
2021-06-14 20:06:05
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这是蛋白质相似性网络-PSIN。 在这里，节点是人类蛋白质，只有在它们具有相当大的序列相似性时它们才被连接。 我们发现该网络对于区分已批准的药物目标和有问题的药物目标特别有用。 在这里，您还可以找到用于此目的的完整程序集和数据集。 免费帮助进一步测试和开发此项目。 非常感谢您的帮助和专业知识！ 如有任何疑问，请随时通过论坛或电子邮件与我们联系。 请参阅原始手稿：Lopes，TJS等。 （2015）-“根据目标药物的特征识别有问题的药物”-药理学前沿doi：10.3389 / fphar.2015.00186
2021-04-29 17:05:28
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关于蛋白质的研究，对蛋白质的分类的认识和预测。
2019-12-21 22:25:06
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