โปรตีน_net
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน
บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ
ProteinNet เป็นชุดข้อมูลมาตรฐานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวกับโครงสร้างโปรตีน นำเสนอลำดับโปรตีน โครงสร้าง (ทุติยภูมิและตติยภูมิ) การจัดตำแหน่งหลายลำดับ (MSA) เมทริกซ์การให้คะแนนเฉพาะตำแหน่ง (PSSM) และการฝึกอบรมมาตรฐาน / การตรวจสอบความถูกต้อง / การแยกการทดสอบ ProteinNet สร้างขึ้นจากการประเมิน CASP ทุกๆ สองปี ซึ่งดำเนินการคาดการณ์อย่างมืดบอดของโครงสร้างโปรตีนที่เพิ่งแก้ไขได้แต่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณชน เพื่อให้ชุดการทดสอบที่ผลักดันขอบเขตของวิธีการคำนวณ มีการจัดระเบียบเป็นชุดของชุดข้อมูล ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่ CASP 7 ถึง 12 (ครอบคลุมระยะเวลา 10 ปี) เพื่อจัดเตรียมชุดข้อมูลขนาดต่างๆ ที่ช่วยให้สามารถประเมินวิธีการใหม่ๆ ในระบอบการปกครองที่มีข้อมูลค่อนข้างน้อยและอุดมด้วยข้อมูล
FeaturesDict({
'evolutionary': Tensor(shape=(None, 21), dtype=float32),
'id': Text(shape=(), dtype=string),
'length': int32,
'mask': Tensor(shape=(None,), dtype=bool),
'primary': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20)),
'tertiary': Tensor(shape=(None, 3), dtype=float32),
})
ลักษณะเฉพาะ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
---|
| คุณสมบัติDict | | | |
วิวัฒนาการ | เทนเซอร์ | (ไม่มี, 21) | ลอย32 | |
รหัส | ข้อความ | | สตริง | |
ความยาว | เทนเซอร์ | | int32 | |
หน้ากาก | เทนเซอร์ | (ไม่มี,) | บูล | |
หลัก | ลำดับ (ClassLabel) | (ไม่มี,) | int64 | |
ระดับอุดมศึกษา | เทนเซอร์ | (ไม่มี 3) | ลอย32 | |
@article{ProteinNet19,
title = { {ProteinNet}: a standardized data set for machine learning of protein structure},
author = {AlQuraishi, Mohammed},
journal = {BMC bioinformatics},
volume = {20},
number = {1},
pages = {1--10},
year = {2019},
publisher = {BioMed Central}
}
protein_net/casp7 (การกำหนดค่าเริ่มต้น)
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'test' | 93 |
'train_100' | 34,557 |
'train_30' | 10,333 |
'train_50' | 13,024 |
'train_70' | 15,207 |
'train_90' | 17,611 |
'train_95' | 17,938 |
'validation' | 224 |
protein_net/casp8
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'test' | 120 |
'train_100' | 48,087 |
'train_30' | 13,881 |
'train_50' | 17,970 |
'train_70' | 21,191 |
'train_90' | 24,556 |
'train_95' | 25,035 |
'validation' | 224 |
โปรตีน_net/casp9
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'test' | 116 |
'train_100' | 60,350 |
'train_30' | 16,973 |
'train_50' | 22,172 |
'train_70' | 26,263 |
'train_90' | 30,513 |
'train_95' | 31,128 |
'validation' | 224 |
protein_net/casp10
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'test' | 95 |
'train_100' | 73,116 |
'train_30' | 19,495 |
'train_50' | 25,897 |
'train_70' | 31,001 |
'train_90' | 36,258 |
'train_95' | 37,033 |
'validation' | 224 |
protein_net/casp11
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'test' | 81 |
'train_100' | 87,573 |
'train_30' | 22,344 |
'train_50' | 29,936 |
'train_70' | 36,005 |
'train_90' | 42,507 |
'train_95' | 43,544 |
'validation' | 224 |
protein_net/casp12
แยก | ตัวอย่าง |
---|
'test' | 40 |
'train_100' | 104,059 |
'train_30' | 25,299 |
'train_50' | 34,039 |
'train_70' | 41,522 |
'train_90' | 49,600 |
'train_95' | 50,914 |
'validation' | 224 |
เนื้อหาของหน้าเว็บนี้ได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาตที่ต้องระบุที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ 4.0 และตัวอย่างโค้ดได้รับอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดดูรายละเอียดที่นโยบายเว็บไซต์ Google Developers Java เป็นเครื่องหมายการค้าจดทะเบียนของ Oracle และ/หรือบริษัทในเครือ
อัปเดตล่าสุด 2022-12-16 UTC
[null,null,["อัปเดตล่าสุด 2022-12-16 UTC"],[],[],null,["# protein_net\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **Description**:\n\nProteinNet is a standardized data set for machine learning of protein structure.\nIt provides protein sequences, structures (secondary and tertiary), multiple\nsequence alignments (MSAs), position-specific scoring matrices (PSSMs), and\nstandardized training / validation / test splits. ProteinNet builds on the\nbiennial CASP assessments, which carry out blind predictions of recently solved\nbut publicly unavailable protein structures, to provide test sets that push the\nfrontiers of computational methodology. It is organized as a series of data\nsets, spanning CASP 7 through 12 (covering a ten-year period), to provide a\nrange of data set sizes that enable assessment of new methods in relatively data\npoor and data rich regimes.\n\n- **Homepage** :\n \u003chttps://github.com/aqlaboratory/proteinnet\u003e\n\n- **Source code** :\n [`tfds.datasets.protein_net.Builder`](https://github.com/tensorflow/datasets/tree/master/tensorflow_datasets/datasets/protein_net/protein_net_dataset_builder.py)\n\n- **Versions**:\n\n - **`1.0.0`** (default): Initial release.\n- **Auto-cached**\n ([documentation](https://www.tensorflow.org/datasets/performances#auto-caching)):\n No\n\n- **Feature structure**:\n\n FeaturesDict({\n 'evolutionary': Tensor(shape=(None, 21), dtype=float32),\n 'id': Text(shape=(), dtype=string),\n 'length': int32,\n 'mask': Tensor(shape=(None,), dtype=bool),\n 'primary': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20)),\n 'tertiary': Tensor(shape=(None, 3), dtype=float32),\n })\n\n- **Feature documentation**:\n\n| Feature | Class | Shape | Dtype | Description |\n|--------------|----------------------|------------|---------|-------------|\n| | FeaturesDict | | | |\n| evolutionary | Tensor | (None, 21) | float32 | |\n| id | Text | | string | |\n| length | Tensor | | int32 | |\n| mask | Tensor | (None,) | bool | |\n| primary | Sequence(ClassLabel) | (None,) | int64 | |\n| tertiary | Tensor | (None, 3) | float32 | |\n\n- **Supervised keys** (See\n [`as_supervised` doc](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/load#args)):\n `('primary', 'tertiary')`\n\n- **Figure**\n ([tfds.show_examples](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/visualization/show_examples)):\n Not supported.\n\n- **Citation**:\n\n @article{ProteinNet19,\n title = { {ProteinNet}: a standardized data set for machine learning of protein structure},\n author = {AlQuraishi, Mohammed},\n journal = {BMC bioinformatics},\n volume = {20},\n number = {1},\n pages = {1--10},\n year = {2019},\n publisher = {BioMed Central}\n }\n\nprotein_net/casp7 (default config)\n----------------------------------\n\n- **Download size** : `3.18 GiB`\n\n- **Dataset size** : `2.53 GiB`\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 93 |\n| `'train_100'` | 34,557 |\n| `'train_30'` | 10,333 |\n| `'train_50'` | 13,024 |\n| `'train_70'` | 15,207 |\n| `'train_90'` | 17,611 |\n| `'train_95'` | 17,938 |\n| `'validation'` | 224 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nprotein_net/casp8\n-----------------\n\n- **Download size** : `4.96 GiB`\n\n- **Dataset size** : `3.55 GiB`\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 120 |\n| `'train_100'` | 48,087 |\n| `'train_30'` | 13,881 |\n| `'train_50'` | 17,970 |\n| `'train_70'` | 21,191 |\n| `'train_90'` | 24,556 |\n| `'train_95'` | 25,035 |\n| `'validation'` | 224 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nprotein_net/casp9\n-----------------\n\n- **Download size** : `6.65 GiB`\n\n- **Dataset size** : `4.54 GiB`\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 116 |\n| `'train_100'` | 60,350 |\n| `'train_30'` | 16,973 |\n| `'train_50'` | 22,172 |\n| `'train_70'` | 26,263 |\n| `'train_90'` | 30,513 |\n| `'train_95'` | 31,128 |\n| `'validation'` | 224 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nprotein_net/casp10\n------------------\n\n- **Download size** : `8.65 GiB`\n\n- **Dataset size** : `5.57 GiB`\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 95 |\n| `'train_100'` | 73,116 |\n| `'train_30'` | 19,495 |\n| `'train_50'` | 25,897 |\n| `'train_70'` | 31,001 |\n| `'train_90'` | 36,258 |\n| `'train_95'` | 37,033 |\n| `'validation'` | 224 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nprotein_net/casp11\n------------------\n\n- **Download size** : `10.81 GiB`\n\n- **Dataset size** : `6.72 GiB`\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 81 |\n| `'train_100'` | 87,573 |\n| `'train_30'` | 22,344 |\n| `'train_50'` | 29,936 |\n| `'train_70'` | 36,005 |\n| `'train_90'` | 42,507 |\n| `'train_95'` | 43,544 |\n| `'validation'` | 224 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples... \n\nprotein_net/casp12\n------------------\n\n- **Download size** : `13.18 GiB`\n\n- **Dataset size** : `8.05 GiB`\n\n- **Splits**:\n\n| Split | Examples |\n|----------------|----------|\n| `'test'` | 40 |\n| `'train_100'` | 104,059 |\n| `'train_30'` | 25,299 |\n| `'train_50'` | 34,039 |\n| `'train_70'` | 41,522 |\n| `'train_90'` | 49,600 |\n| `'train_95'` | 50,914 |\n| `'validation'` | 224 |\n\n- **Examples** ([tfds.as_dataframe](https://www.tensorflow.org/datasets/api_docs/python/tfds/as_dataframe)):\n\nDisplay examples..."]]