اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله یک خط لوله برای یادگیری مبتنی بر داده از ویژگی‌های توپولوژیکی با کاربردهایی در پیش‌بینی پایداری پروتئین

ترجمه فارسی مقاله یک خط لوله برای یادگیری مبتنی بر داده از ویژگی‌های توپولوژیکی با کاربردهایی در پیش‌بینی پایداری پروتئین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی A Pipeline for Data-Driven Learning of Topological Features with Applications to Protein Stability Prediction
عنوان مقاله به فارسی یک خط لوله برای یادگیری مبتنی بر داده از ویژگی‌های توپولوژیکی با کاربردهایی در پیش‌بینی پایداری پروتئین
نویسندگان Amish Mishra, Francis Motta
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 32
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Machine Learning,Data Analysis, Statistics and Probability,یادگیری ماشین , یادگیری ماشین , تجزیه و تحلیل داده ها , آمار و احتمال ,
توضیحات Submitted 8 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 13 figures, 23 pages (without appendix and references)
توضیحات به فارسی ارسال شده در 8 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 13 شکل ، 23 صفحه (بدون پیوست و منابع)

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 1,280,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

In this paper, we propose a data-driven method to learn interpretable topological features of biomolecular data and demonstrate the efficacy of parsimonious models trained on topological features in predicting the stability of synthetic mini proteins. We compare models that leverage automatically-learned structural features against models trained on a large set of biophysical features determined by subject-matter experts (SME). Our models, based only on topological features of the protein structures, achieved 92%-99% of the performance of SME-based models in terms of the average precision score. By interrogating model performance and feature importance metrics, we extract numerous insights that uncover high correlations between topological features and SME features. We further showcase how combining topological features and SME features can lead to improved model performance over either feature set used in isolation, suggesting that, in some settings, topological features may provide new discriminating information not captured in existing SME features that are useful for protein stability prediction.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در این مقاله ، ما یک روش داده محور را برای یادگیری ویژگی های توپولوژیکی قابل تفسیر داده های زیست مولکولی پیشنهاد می کنیم و اثربخشی مدلهای پارسا را ​​که در پیش بینی پایداری پروتئین های مینی مصنوعی آموزش دیده اند ، نشان می دهد.ما مدلهایی را مقایسه می کنیم که به طور خودکار ویژگی های ساختاری آموخته شده را در برابر مدل های آموزش داده شده بر روی مجموعه بزرگی از ویژگی های بیوفیزیکی که توسط متخصصان موضوع موضوع (SME) تعیین می شود ، مقایسه می کنیم.مدل های ما ، که فقط بر اساس ویژگی های توپولوژیکی ساختارهای پروتئینی مبتنی بر 92 ٪ -99 ٪ از عملکرد مدل های مبتنی بر SME از نظر میانگین نمره دقیق به دست آوردند.با بازجویی از عملکرد مدل و معیارهای اهمیت ویژگی ، ما بینش های بی شماری را استخراج می کنیم که از همبستگی بالایی بین ویژگی های توپولوژیکی و ویژگی های SME کشف می شود.ما بیشتر به نمایش می گذاریم که چگونه ترکیب ویژگی های توپولوژیکی و ویژگی های SME می تواند منجر به بهبود عملکرد مدل نسبت به هر یک از ویژگی های مورد استفاده در انزوا شود ، نشان می دهد که در برخی از تنظیمات ، ویژگی های توپولوژیکی ممکن است اطلاعات تبعیض آمیز جدیدی را که در ویژگی های موجود SME موجود نیست که برای پایداری پروتئین مفید است ، فراهم کند.پیش بینی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.