DeepGO：基于深度神经网络的基因本体功能预测工具

资源摘要信息:"DeepGO: 使用深度本体感知分类器进行功能预测" DeepGO是一个使用深度学习技术来预测基因本体功能（Gene Ontology, GO）的工具。基因本体功能是生物信息学领域中用于描述基因产物的分子功能、生物学过程和细胞成分的标准化分类系统。DeepGO的创新之处在于它不仅利用蛋白质序列信息，还结合了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络数据，通过深度神经网络对这些特征进行学习，并将其用于GO类别的分层分类。 知识点一：深度学习与蛋白质功能预测 深度学习是机器学习的一个子领域，它基于人工神经网络的概念，通过构建多层神经网络来学习数据的表示。在蛋白质功能预测方面，深度学习模型能够从蛋白质序列中自动提取复杂的特征，然后利用这些特征进行分类或回归分析，以预测蛋白质的生物学功能。 知识点二：蛋白质序列与PPI网络 蛋白质序列是蛋白质的基本结构信息，包含了其编码的氨基酸排列顺序。PPI网络描述了蛋白质之间的相互作用关系。在生物体内，蛋白质功能往往不是独立发生的，而是通过与其他蛋白质的相互作用来实现。DeepGO通过考虑序列信息和PPI网络，更全面地理解蛋白质功能，从而提高预测的准确性。 知识点三：GO分类体系 GO分类体系是一套旨在统一描述生物体中基因产物（如蛋白质）属性的词汇表。它将基因产物的属性分为三个主要类别：分子功能（Molecular Function, MF）、生物学过程（Biological Process, BP）、和细胞组成（Cellular Component, CC）。每一个类别下都有进一步细分的子类别，形成了一种层次化的结构，使得功能描述具有详细的粒度和清晰的组织。 知识点四：神经符号方法与知识图谱表示 神经符号方法结合了神经网络和符号逻辑的特点。神经网络善于处理模式识别和预测任务，而符号逻辑在处理结构化知识表示方面表现优越。DeepGO通过神经符号方法，不仅在数据层面提取特征，还学习了PPI网络中的功能知识，这有助于捕捉到更加精确的生物学关系和模式。 知识点五：脚本和依赖项管理 该资源库提供了用于构建、训练和评估DeepGO模型的Python脚本。这些脚本是自动化工作流程的关键部分，它们依赖于外部的库和数据格式。例如，脚本nn_hierarchical_seq.py和nn_hierarchical_network.py分别用于构建和训练基于序列的模型和结合PPI网络信息的模型。为了运行这些脚本，需要安装所有必需的Python依赖项，可以使用pip工具通过requirements.txt文件进行安装。 知识点六：OBO格式和数据获取 OBO格式是用于生物医学领域的本体和注释数据的一种文本格式。在DeepGO项目中，需要使用OBO格式的GeneOntology数据来支持模型训练。get_data.py脚本负责获取必要的数据集，而get_functions.py脚本可能用于获取与蛋白质功能相关的注释信息。 知识点七：软件和数据的版本控制 DeepGO项目通过版本控制系统维护代码的多个版本。在这个例子中，文件名称列表中的“deepgo-master”暗示了这是一个Git仓库的主分支。这有助于团队成员跟踪代码的变更，管理项目历史，以及协作开发。版本控制还方便了代码的共享、维护和更新。 通过理解上述知识点，研究人员和技术开发者能够更好地掌握DeepGO的原理、实现和应用，并能够有效地部署和使用该工具进行基因本体功能的预测任务。