BayesPI探索蛋白质-DNA相互作用的新生物物理模型

fastAlign算法代码解析 本仓库包含fastAlign算法的MATLAB源代码，该算法用于蛋白质-蛋白质相互作用网络的快速全局比对。 代码结构 examples/: 包含mat3_greedy算法的运行示例，可通过运行example.m文件进行测试。 data/: 存放示例所需的数据文件。 code/: 存放算法实现的脚件，包括： MAT3_rank.m: 根据输入网络的邻接矩阵、alpha值、迭代次数和首选项矩阵计算相似性矩阵。 greedy_match.m: 根据输入网络对的相似性矩阵计算匹配矩阵M。 align.m: 根据输入的两个邻接矩阵和匹配度计算两个网络的对齐图。 bio_components.m: 计算并输出输入网络对的对齐图中的（强连接）组件。 其他说明 大部分实验还解析了iso_greedy、iso_hungarian和mat3_auction的输出结果，并将结果保存在对应数据集文件夹中。 数值计算部分使用了MATLAB文件，并可能调用了netalign项目中的其他代码。 IsoRank计算使用了本机二进制文件，具体使用方法请参考其文档。

在MAI的CI主题背景下开发的项目，解决蛋白质折叠问题，应对自回避路径约束下的优化挑战，并利用MATLAB的optimtool支持代码执行。其主要功能包括：能量函数利用构象指标测量填充正方形空间中每个H氨基酸邻居的能量；初始化阶段有两种实现方式：随机线圈和完全扩展，前者尝试从随机排序的可能方向进行选择，后者则使用所有构象的's'；突变阶段随机选择可能的变异，并通过调用acceptance函数实现之前描述的决策；交叉阶段仅实施1点交叉，并要求接受。代码结构随时间演化温度，加速程序。

人口增长模型MATLAB代码最小种间相互作用调整（MIIA）是用于推断微生物群落中成员依赖性相互作用的工具，深化了我们对生态群落组织原理的理解。该存储库包含MATLAB代码和数据集，适用于Windows、Mac OS和Linux中的MATLAB R2015b+。要使用不同的MIIA版本，请解压数据文件夹中的glvData.zip并参照教程运行runMiia文件。

这段代码可以用于从给定的蛋白质PDB数据计算欧几里德距离，并生成蛋白质接触图的可视化。

本代码库提供基于MATLAB的非参数化模型，用于预测嗜酸嗜热菌DNA结合蛋白HTa的结合位点。该模型利用LASSO回归算法，并结合MNase-seq数据进行峰值检测和评分，进而评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。 代码使用方法: 运行LASSO_Input_file_generation.R脚本生成LASSO模型的输入文件。 使用MATLAB R2018a版本运行AH_LASSO_script.m脚本，输入步骤1生成的模型文件，得到LASSO模型系数。 运行LASSO_output_file_generation.R脚本，输入步骤2得到的模型系数以及计算得到的Kmers丰度，生成最终的预测结果。 运行Peak_detection_and_scoring_on_indep_bwFile.R脚本，利用Bioconductor NucleR包对不同MNase-seq数据进行峰值检测和评分，并计算其相对不对称性，用于评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。 依赖: MATLAB R2018a R Bioconductor NucleR包

蛋白质组学质谱分析的基本原理与方法介绍。2. 使用GPM（X!tandem）进行蛋白质组学数据库检索的技术解析。3. TPP软件在蛋白质组学数据统计分析中的应用详解。

对73个小麦品种的36个性状进行了详细统计分析，筛选出对蛋白质百分含量(GPC)、单粒蛋白质产量(GPY)、单株籽粒蛋白质产量(PPY)具有显著影响的5个性状。进一步探讨了蛋白质性状与必需氨基酸、非必需氨基酸、产量因素、形态性状和生育期性状之间的关系，并得出了在蛋白质性状综合改良中最关键的8个性状。讨论了蛋白质产量作为育种材料评价和提升蛋白质生产力的重要性。

Matlab整合的C代码PEP（预测增强剂促进剂相互作用）是一种用于预测远程增强子-启动子相互作用（EPI）的框架。该框架结合了两种从增强子和启动子DNA序列中提取特征的策略：PEP-Motif、PEP-Word和PEP-Integrate。每个模块都利用梯度树增强训练EPI预测器，以基于增强子-启动子对的特征表示。PEP方法主要基于E/P数据集进行训练和评估，通过搜索已知转录因子结合位点（TFBS）的模式来表征增强子或启动子的特征。

Matlab存档算法代码在人类嗅觉受体中揭示了模块化结构，涉及气味剂与嗅觉受体（OR）的成对相互作用网络。该存储库包含了用于模块化结构发现的Matlab实现中的分组算法。数据准备好在Cytoscape中导入，并与手稿一起审阅。系统要求：Matlab代码在Mac OS X 10.12-10.14上使用Matlab R2016b编写和测试，无需额外工具箱，仅需标准计算机和足够的RAM支持。