基于模拟肽理化性质的mhc结合预测
mhclovac的Python项目详细描述
mhclovac
基于多肽模拟物化性质的mhc结合预测。
新版本-mhclovac 2.0
mhclovac 2.0几乎做出了一些精确的预测。 它确实不精确。
关于
mhclovac使用贝叶斯线性回归进行结合亲和力预测
基于模拟肽的物理化学性质。
mhclovac使用预先开发的^{
所讨论的物理化学性质是：
- 水疗
- 施主氢键数
- 受主氢键数
- 等电点
- 范德华分子体积
一旦得到分布，曲线下的面积（auc）为 使用滑动框架技术计算。每五个的AUC值 物理化学性质被连接成单一的特征向量。
对标准化AUC值进行模型训练。我们测试了
线性回归模型与bayesianridge算法的结论sklearn
包在不同的训练集中产生最一致的预测
配置。
mhclovac做了适度准确的预测，这可以在下面的图表中看到。
安装
从pypi存储库安装
pip install mhclovac
从Git存储库下载并安装
git clone https://github.com/stefs304/mhclovac
cd mhclovac
pip install .
使用量
mhclovac --fasta <fasta file>
--hla <hla type (ex. HLA-A*02:01)>
--peptide_length <peptide length>
--output <output file (optional)>
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