MATLAB代码-LPI_KTASLP基于半监督链接预测的lncRNA-蛋白质相互作用与核靶标比对方法

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。

为了深入了解贝叶斯分层模型中超参数重估计技术的实施，我们在BayesPI中采用了贝叶斯模型正则化和生物物理建模，引入了拉普拉斯和柯西先验。我们还根据神经网络的结构属性将超参数（模型的正则化常数）分成多个类别。新的BayesPI模型已在合成和真实ChIP数据集上进行了测试，以识别蛋白质结合能矩阵。

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。

这是一个关于欧洲国家蛋白质消费数据的txt文件，名为protein.txt。数据集采用制表符作为分隔符，包含了25个国家对9类食物的消费数据。每一行记录代表一个国家的蛋白质消费情况。

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。

TPGLDA 是一款基于MATLAB的工具，可利用三方图（lncRNA-疾病-基因）预测lncRNA与疾病之间的关联。 要求：- 内存：4GB- MATLAB：R2015a 或更高版本 数据准备：将已知的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联加载到三方图中：- known_lncRNA_disease_interaction.txt- known_gene_disease_interaction.txt 使用 TPGLDA：- 加载实验验证的 lncRNA-疾病关联和基因-疾病关联数据。- 运行 TPGLDA 推断潜在的 lncRNA-疾病关联。

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。