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

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：