iFeature:iFeature是一个全面的基于Python的工具包,用于从蛋白质或肽序列生成各种数字特征表示方案。 iFeature能够计算和提取广泛的18种主要序列编码方案,其中包括53种不同类型的特征描述符。 此外,iFeature还集成了五种常用的特征聚类算法,四种特征选择算法和三种降维算法

上传者: 42121086 | 上传时间: 2022-03-12 23:08:01 | 文件大小: 2.13MB | 文件类型: -
更新新闻!!! iLearnPlus - iFeature和iLearn的更新版本现已发布! (2021-02-28) iLearnPlus是第一个同时具有基于图形和基于Web的用户界面的机器学习平台,该平台可以构建自动机器学习管道,以使用核酸和蛋白质序列进行计算分析和预测。 iLearnPlus集成了21种机器学习算法(包括12种常规分类算法,2种整体学习框架和7种深度学习方法)和19种主要序列编码方案(总共147个特征描述符),数量超过了所有当前的Web服务器和独立服务器据我们所知,用于生物序列分析的工具。 此外,生物学家还可以使用iLearnPlus友好的GUI(图形用户界面)来顺利进行分析,与现有管道相比,显着提高了有效性和用户体验。 iLearnPlus是一个用于学术目的的开源平台,可从。 可从在线访问iLearnPlus-Basic模块。 iLearnPlus-基本模块界面:

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