深PINCS
基于序列的蛋白质与化合物的相互作用和网络
生物导体版本：释放（3.19）
新型化合物-蛋白质相互作用（CPI）的鉴定在药物研发中具有重要意义。揭示未知的化合物-蛋白质相互作用有助于通过筛选候选化合物为靶蛋白设计新药。准确的CPI预测有助于有效的药物发现过程。为了有效识别潜在CPI，开发了基于机器学习和深度学习的预测方法。序列数据作为离散符号数据提供。在数据中，化合物表示为SMILES（简化分子输入线输入系统）字符串，蛋白质是其中字符为氨基酸的序列。结果被定义为一个变量，指示两个分子相互作用的强度或它们之间是否存在相互作用。在这个包中，一个基于深度学习的模型用于预测CPI，该模型仅将化合物和蛋白质的序列信息作为输入，将结果作为输出。该模型是通过使用具有有用功能的化合物和蛋白质编码器来实现的。CPI模型还支持其他建模任务，包括蛋白质相互作用（PPI）、化学-化学相互作用（CCI）或单个化合物和蛋白质。虽然该模型是为蛋白质设计的，但如果DNA和RNA被表示为序列，则可以使用它们。
作者：郑东敏[cre，aut]
维护人员：郑东敏（Dongmin Jung）<dmdmjung at gmail.com>
引文（从R中输入引文（“DeepPINCS”）):
安装
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如果（！require（“BiocManager”，悄悄地=TRUE））install.packages（“BiocManager”）BiocManager:：安装（“DeepPINCS”）
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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浏览幻影（“深PINCS”）
细节
| 生物视图 |
图形和网络,网络,神经网络,软件 |
| 版本 |
1.12.0 |
| 在生物导体中 |
生物化学3.13（R-4.1）（3年） |
| 许可证 |
艺术-2.0 |
| 取决于 |
珊瑚礁，R（>=4.1） |
| 进口 |
张量流,猫编码器,matlab软件,rcdk公司,字符串主义者,标记器,webchem公司,呜呜声,ttgsea公司,PRROC公司,网状的，统计信息 |
| 系统要求 |
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| 统一资源定位地址 |
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程序包档案
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