Matlab的LPI_KTASLP方法基于半监督链接预测，专注于lncRNA与蛋白质的相互作用和核靶标的比对。输入数据以矩阵形式表示lncRNA和蛋白质的相似性，其中高斯相似度矩阵由kernel_gip.m构建。核心方法代码存储在LapkronrlsMF.m文件中。所有代码和结果以.rar格式打包，方便下载和上载。要运行程序，请确保.mat和代码文件在同一目录下。使用MATLAB环境，建议4核CPU和20 GB内存，64位Windows操作系统。数据基准数据集详见[1]，包括4158个lncRNA-蛋白质相互作用，990个lncRNA和27个蛋白质。结果展示包括AUC.fig、AUPR_loo.fig、AUC_loo.fig、AUPR.fig和results_TKA_LapMFsum.mat。案例研究结果存放在local_cases文件夹中。参考资料：[1]
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
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代码结构
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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。
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哦，对了，它用的是 Matlab
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实验里还对比了盐酸和石灰做催化剂，结果盐酸更胜一筹。如果你刚好在搞污泥资源化、或者做环境工程方向的蛋白质提取，这篇文章的参数设置参考价值蛮高。
顺手还找了几个跟蛋白质相关的资源，像是 iSanXoT 的定量蛋白组学流程 和 蛋白质质谱的数据，你可以搭配着用，效率更高。
哦对了，代码方面你可以关注下 ProteinContactMap 的 MATLAB 可视化工具，在做后期数据
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