关于#深度学习#的问题：怎么将氨基酸序列数据处理后经过图神经网络进行分类(语言-python)

Question

怎么将氨基酸序列数据处理后经过图神经网络进行分类？
我看的这篇文章《sAMPpred-GAT: prediction of antimicrobial peptide by
graph attention network and predicted peptide structure》，但是它的代码（https://github.com/HongWuL/sAMPpred-GAT/%EF%BC%89%E6%88%91%E4%B8%80%E7%9B%B4%E6%B2%A1%E8%83%BD%E8%BF%90%E8%A1%8C%E5%87%BA%E6%9D%A5%EF%BC%8C%E6%9C%80%E5%85%B3%E9%94%AE%E7%9A%84%E6%98%AF%E5%8D%A1%E5%9C%A8%E4%BA%86%E5%A6%82%E4%BD%95%E4%BD%BF%E7%94%A8trRosetta%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E8%9B%8B%E7%99%BD%E8%B4%A8%E7%BB%93%E6%9E%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E7%94%9F%E6%88%90%EF%BC%8C%E8%BF%99%E9%83%A8%E5%88%86%E4%BB%A3%E7%A0%81%E6%B2%A1%E6%9C%89%E7%9C%8B%E6%87%82%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E6%B2%A1%E8%83%BD%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%88%90%E5%8A%9F%E3%80%82

Answer 1

参考GPT和自己的思路：

对于将氨基酸序列数据处理后经过图神经网络进行分类的问题，可以按照以下步骤进行：

1. 将氨基酸序列转换为图结构

将氨基酸序列转换为图结构是将氨基酸序列数据处理后进行分类的第一步。可以根据氨基酸序列的物理化学性质（如氨基酸相似度、距离等）构建一个带权无向图，其中每个氨基酸作为一个节点，相邻两个氨基酸之间的距离可以根据相似性来确定。然后，在图上使用标准规则将输入的氨基酸序列编码为可训练的图形数据格式。

1. 构建图神经网络模型

接下来，可以使用图神经网络模型来对氨基酸序列进行分类，其中图神经网络模型是将图结构作为输入的神经网络模型。最常见的图神经网络模型包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。

1. 对数据集进行处理和分类

需要对数据集进行处理，将其分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练图神经网络，验证集和测试集用于评估和测试模型的性能。

1. 对图神经网络进行训练和测试

使用训练集来训练图神经网络模型，设置损失函数，优化器等参数。然后使用验证集来调整超参数，直到达到最佳性能。最后，使用测试集来测试模型的性能并评估其准确性。

总之，对于将氨基酸序列数据处理后经过图神经网络进行分类的问题，需要进行数据的预处理，构建图神经网络模型，对数据集进行处理和分类，最后对图神经网络模型进行训练和测试。