DeProViR软件
基于预训练序列嵌入的深度学习框架预测宿主病毒蛋白质相互作用
生物导体版本：释放（3.19）
以SARS-CoV-2引起的人畜共患新型冠状病毒疫情为例，新出现的传染病是严重的全球威胁。了解宿主和病毒蛋白质之间的蛋白质相互作用（PPI）对于治疗靶点和深入了解病原体复制和免疫逃避至关重要。虽然酵母双杂交筛选和质谱等实验方法提供了有价值的见解，但它们受到实验噪音和成本的阻碍，产生了不完整的相互作用图。计算模型，特别是DeProViR，根据氨基酸序列预测PPI，并将语义信息与GloVe嵌入相结合。DeProViR采用暹罗神经网络，集成卷积和Bi-LSTM网络以提高精度。它克服了特征工程的局限性，提供了一种预测宿主-病毒相互作用的有效方法，这为抗病毒治疗和提高我们对传染病的认识带来了希望。
作者：马蒂内·拉赫玛巴赫什[aut，trl，cre]
维护人员：马蒂内·拉赫马塔巴赫什（Matineh Rahmatbakhsh）<matinerb.94 at gmail.com>
安装
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如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：安装（“DeProViR”）
对于R的旧版本，请参阅相应的生物导体释放.
文档
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细节
| 生物视图 |
网络,网络推理,神经网络,蛋白质组学,软件,系统生物学 |
| 版本 |
1.0.0 |
| 在生物导体中 |
生物C 3.19（R-4.4）（<6个月） |
| 许可证 |
MIT+文件许可证 |
| 取决于 |
珊瑚礁 |
| 进口 |
插入符号,数据表,数字播放器,fmsb公司,ggplot2，gr设备，pROC公司,PRROC公司,阅读器，统计，生物文件缓存，实用程序 |
| 系统要求 |
|
| 统一资源定位地址 |
https://github.com/mrbakhsh/DeProViR |
| 错误报告 |
https://github.com/mrbakhsh/DeProViR/issues |
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程序包档案
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