protein_net
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
ProteinNet là một bộ dữ liệu được tiêu chuẩn hóa để máy học cấu trúc protein. Nó cung cấp các trình tự protein, cấu trúc (thứ cấp và thứ ba), sắp xếp nhiều trình tự (MSA), ma trận tính điểm cụ thể theo vị trí (PSSM) và phân tách đào tạo/xác nhận/kiểm tra được tiêu chuẩn hóa. ProteinNet xây dựng dựa trên các đánh giá CASP hai năm một lần, thực hiện các dự đoán mù quáng về các cấu trúc protein đã được giải quyết gần đây nhưng không có sẵn công khai, để cung cấp các bộ thử nghiệm thúc đẩy các giới hạn của phương pháp tính toán. Nó được tổ chức dưới dạng một loạt các tập dữ liệu, kéo dài từ CASP 7 đến 12 (bao gồm khoảng thời gian 10 năm), để cung cấp một loạt các kích thước tập dữ liệu cho phép đánh giá các phương pháp mới trong chế độ dữ liệu tương đối nghèo và dữ liệu phong phú.
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),
})
Tính năng | Lớp | Hình dạng | Dtype | Sự mô tả |
---|
| Tính năngDict | | | |
tiến hóa | tenxơ | (Không có, 21) | phao32 | |
Tôi | Chữ | | sợi dây | |
chiều dài | tenxơ | | int32 | |
mặt nạ | tenxơ | (Không có,) | bool | |
sơ đẳng | Trình tự (Nhãn lớp) | (Không có,) | int64 | |
cấp ba | tenxơ | (Không, 3) | phao32 | |
@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 (cấu hình mặc định)
Tách ra | ví dụ |
---|
'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
Tách ra | ví dụ |
---|
'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 |
protein_net/casp9
Tách ra | ví dụ |
---|
'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
Tách ra | ví dụ |
---|
'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
Tách ra | ví dụ |
---|
'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
Tách ra | ví dụ |
---|
'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 |
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2022-12-16 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 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..."]]