Matlab代码实现Phogly结构预测器及性能评估

资源摘要信息:"Matlab代码-EvolStruct-Phogly: EvolStruct-Phogly" 本文档介绍了一套用于构建蛋白质结构预测器的Matlab代码，名为EvolStruct-Phogly。该代码包提供了实现蛋白质结构预测的相关工具和方法，旨在帮助研究者和开发者在Matlab环境下完成从训练到测试的整个过程。用户可以使用该代码包来执行以下两个主要功能： 1. 构建基于进化结构（EvolStruct）的Phogly结构预测器，并使用提供的训练和测试数据集来训练和验证模型。这里，EvolStruct-Phogly模型采用LibSVM分类器，并通过10倍交叉验证法来评估模型的性能。 2. 使用CKSAAP和Phogly_PseAAC代码，对同一测试数据集进行性能指标的计算，以评估不同预测方法的准确性和有效性。 具体操作指南如下： 首先，用户需要运行名为“EvolStruct_Phogly_option1”的Matlab脚本文件。该脚本文件中包含必要的参数配置和指令，用于启动整个预测过程。 接着，运行CKSAAP和Phogly_PseAAC这两个脚本文件。这两个脚本执行特定的算法，分别返回CKSAAP_PhoglySite和Phogly_PseAAC方法在测试数据集上的性能指标。 完成所有脚本的运行后，用户可以通过访问特定的变量来查看性能指标。例如，可以通过变量Results_Avg、Results_Avg_CKSAAP和Results_Avg_Phogly_PseAAC来获取EvolStruct-Phogly、CKSAAP_PhoglySite和Phogly_PseAAC方法的平均性能指标。 此外，用户还可以通过变量AUC和AUC2来获取EvolStruct-Phogly和其他方法的ROC曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）值，这是评价分类器性能的常用指标之一。 在使用EvolStruct-Phogly代码时，用户需要确保已经安装了Matlab环境以及LibSVM分类器。此外，根据描述中提及的“Test_Sets”数据集，用户应准备好或获取用于训练和测试的数据集，以确保代码能够正常运行并输出正确的性能指标。 该Matlab代码包的使用对那些研究蛋白质结构预测、生物信息学、机器学习和统计学习方法的学者具有重要价值，能够帮助他们更好地分析蛋白质结构，并评估不同算法的效果。 至于文件的标签“系统开源”，这表明EvolStruct-Phogly代码包遵循开源软件的原则，用户可以自由地访问、使用、修改和分发该代码，但同时需遵守相应的许可协议。开源模型的使用通常可以促进学术交流、技术共享，有助于整个科研社区的技术进步和问题解决。 最后，文件名称列表中的“EvolStruct-Phogly-master”表明，该代码包可能是托管在Git版本控制系统上，用户可以通过访问相应的源代码仓库来获取最新版本的EvolStruct-Phogly代码。Master通常指的是一条开发分支，它包含了稳定且可用的代码版本。在获取代码后，用户应根据代码包内的说明文档和readme文件进行安装和配置，以便顺利使用该预测器进行科研工作。