kazumaxneo https://blog.hatena.ne.jp/kazumaxneo/ macでインフォマティクス https://kazumaxneo.hatenablog.com/ 2024 Preprint docker GO term nextflow bacterial annotation bacteria 微生物サンプルの解析は、その多様性と複雑性のために、依然として計算上困難である。ロバストなde novoタンパク質機能予測法の欠如は、これらのサンプルから機能的洞察を導き出すことの難しさを悪化させている。相同性や配列の類似性に依存する従来の予測手法では、新規タンパク質やホモログが知られていないタンパク質の機能を予測できないことが多い。さらに、これらの手法のほとんどは、主に真核生物のデータに対して学習されたものであり、微生物のデータセットに対する評価や適用は行われていない。本研究では、微生物に関連するデータセットで学習させた、ジーンオントロジー（GO）の語彙としてのタンパク質機能予測用に設計され… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkazumaxneo.hatenablog.com%2Fentry%2F2024%2F02%2F19%2F204726" title="微生物の機能をGO termの形で予測する DeepGOMeta - macでインフォマティクス" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/k/kazumaxneo/20240219/20240219204315.png Hatena Blog https://hatena.blog 2024-02-19 20:47:26 rich https://kazumaxneo.hatenablog.com/entry/2024/02/19/204726 1.0 100%