残基驱动同型跨膜相互作用的机器学习预测。
thoipap的Python项目详细描述
Thoippy
跨膜同二聚体界面预测算法（thoipa）是一种用于蛋白质相互作用分析的机器学习方法。
Thoipa仅从进化序列信息预测TM同二聚体界面残基。
thoipa的设计是为了补充实验方法，以及基于能量的tm同二聚体模型。
有关详细信息，请参见thoipa wiki中的FAQ。
Thoippy做什么？
- 用blast下载蛋白质同系物
- 提取残留物特性（例如残留物保存和极性）
- 训练机器学习分类器
- 验证预测性能
- 创建残留物特性和Thoipa预测的热图
安装
pipinstallthoipapy
thoipa有一些外部依赖项，比如freeecontact和恐惧症，它们只在linux上工作。
使用Wiki中详述的“docker”实现来： *在windows或macos等平台上独立运行thoipa *在Linux上独立运行thoipa，而不在系统上安装依赖项
依赖性
我们建议使用Anaconda python distribution，它包含所有必需的python模块（numpy、scipy、pandas、biopython和matplotlib）。thoipapy目前是为python 3.6测试的。
pip应该自动安装mark teese的pytoxr包。
thoipapy依赖于命令行程序恐惧和自由接触。 这两种都只适用于Linux。thoipapy本身已经在运行windows和linux的几个不同系统上进行了测试。
发展状况
该代码已被广泛更新和注释，以供公开发布。然而，它是“原样”发布的，其中包含一些已知的问题、限制和遗留代码。 Thoipa独立预测程序当前可用。用于thoipa培训的设置文件和数据库尚未发布。
作为独立预测因子使用
对于感兴趣蛋白质的tmd接口残基预测，我们建议通过docker将thoipa作为独立程序运行，如Wiki中所述。
Thoipa也可以安装在Linux中，并用作独立的预测工具： *操作系统需要安装FreeContact、Febius和NCBI_Blast。 *应安装用于NCBIBLAST的Biopython包装器。
fromthoipapy.thoipaimportget_md5_checksum,run_THOIPA_predictionfromthoipapy.utilsimportmake_sure_path_existsprotein_name="ERBB3"TMD_seq="MALTVIAGLVVIFMMLGGTFL"full_seq="MVQNECRPCHENCTQGCKGPELQDCLGQTLVLIGKTHLTMALTVIAGLVVIFMMLGGTFLYWRGRRIQNKRAMRRYLERGESIEPLDPSEKANKVLA"out_dir="/path/to/your/desired/output/folder"make_sure_path_exists(out_dir)md5=get_md5_checksum(TMD_seq,full_seq)run_THOIPA_prediction(protein_name,md5,TMD_seq,full_seq,out_dir)
示例输出
创建自己的机器学习预测器
有关如何在自己的数据集上训练thoipa的详细信息将在发布后发布。
importTHOIPApysettings=r"D:\data\THOIPApy_settings.xlsx"THOIPApy.run(settings)
许可证
thoipapy是在许可的mit许可下发布的自由软件。
贡献
thoipapy尚未正式发布。然而，关于独立版本的安装和使用的反馈是值得赞赏的。直接给我们发邮件，或者在github中发起一个问题。
接触
有关联系方式，请访问慕尼黑大学相关网站：
作者：Frishman lab，慕尼黑大学，维汉台山校区Bo Zeng
进一步编码和监督：Langosch lab，慕尼黑大学，维汉台山校区Mark Teese
引文
要添加的引文。 完整学分：Bo Zeng、Yao Xiao、Dmitrij Frishman、Dieter Langosch、Mark Teese
欢迎加入QQ群-->： 979659372
