药物靶标相互作用预测的python源码及运行指南

资源摘要信息:"基于知识图谱和推荐系统的药物靶标相互作用预测python源码+运行说明.zip"提供了一套使用Python编程语言开发的机器学习和知识图谱技术来预测药物和靶标之间相互作用的工具。该项目主要利用了yamanishi_08数据集，并且能够处理其他数据集。为了运行该源码，用户需要按照特定的运行环境配置以及一系列步骤来确保代码的正常执行。下面详细介绍这个资源所涉及的关键知识点。 1. **数据处理**： - 代码使用了特定的yamanishi_08数据集，这是一个公开的生物医学数据集，包含了药物和靶标的相互作用信息。如果要使用其他数据集，用户需要自行处理数据以适配代码。 - 用户首先需要进入"data"文件夹运行对应的数据集处理脚本（如data下的.py文件），以下载并处理数据集。 2. **知识图谱**： - 知识图谱是一种结构化的语义知识库，它以图形的方式表示实体（如药物、蛋白质）以及它们之间的关系（如相互作用）。 - 在本项目中，知识图谱被用来构建药物和靶标之间的关系，并通过推荐系统的方法来预测新的潜在交互。 3. **推荐系统**： - 推荐系统是一种信息过滤系统，旨在预测用户对项目的偏好。 - 在药物靶标相互作用预测的上下文中，推荐系统被用来预测药物可能会和哪些靶标有相互作用。 4. **机器学习模型**： - 代码中包含了多个Python脚本，它们使用不同的机器学习模型来执行预测任务。 - eg_model文件夹中的eg_model.py是用来下载知识图谱（kge）模型的。 - kge_nfm.py 和 kge_rf.py 文件使用Tensorflow框架，分别对应神经网络因子分解模型（NFM）和随机森林（RF）模型。这些模型对于特征的提取和预测都有着不同的算法和效果。 5. **运行环境配置**： - 本项目的运行环境需要Python 3.7版本。 - 特定脚本需要Tensorflow 1.15.0版本以及CUDA 10.0。 - 而deepdti.py脚本则需要Pytorch 1.11.0和CUDA 11.3。 - 为管理Python版本和虚拟环境，建议使用pyenv工具来创建和管理不同版本的Python环境。 - 使用pipenv来创建虚拟环境，并安装requirements.txt中列出的依赖，以避免版本冲突和依赖问题。 6. **依赖安装**： - 安装过程中还需要安装rdkit这一化学信息学软件包的拓展，它提供了用于处理化学信息的工具和库。 7. **运行一键脚本**： - 用户可以使用train_all.py一键运行脚本来执行训练过程。这需要在创建的pipenv虚拟环境中运行，确保所有的依赖都被正确安装。 8. **软件/插件使用**： - 此项目中使用了Python作为主要编程语言，并且涉及了如Tensorflow、Pytorch这样的深度学习框架。 - 通过pipenv进行依赖管理，并且使用Pycharm、VSCode或其他IDE作为代码开发环境也是常见的选择。 9. **Python基础**： - 项目涉及到Python编程知识，需要用户有基础的Python编程能力，包括对数据处理、脚本编写、函数和模块使用的理解。 综上所述，该资源对于那些有志于使用Python进行生物信息学数据处理、机器学习模型训练以及知识图谱构建的科研工作者和开发者来说，是一套完整的工具和指南。它不仅包含了可执行的源代码，还包括了详细的安装说明、依赖安装指导以及运行指令，使得用户能够在自己搭建的环境中重现药物靶标相互作用预测的研究成果。