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自动蛋白功能预测涉及从其已知序列推断蛋白质的功能。此函数通常由从预定义的基因本体论中提出的术语列表来描述，该术语是在层次上组织的。预测蛋白质功能需要为每个项做出二进制决策，确定它是否适用于给定序列。论文将主要探讨深度转移学习的应用，并利用蛋白质级信息和注释之间的相互关系。要求：1。了解深度学习和转移学习。2。在自动化蛋白质功能预测中熟悉当前的最新技术，特别强调了最近的深度学习工具。3。进行文献搜索方法AD 1和2。4。设计自己的算法 /修改现有算法，以自动预测蛋白质功能，并深入转移学习。5。将您的解决方案与基本基准测试（BLAST + KNN，PRIORS）或搜索中讨论的方法与可用实现进行比较，使用传统的评估分类器质量的度量（精度，回忆，F1）。
自动蛋白注释与基因本体相互关系的整合 i3c控制器设计RISC-V处理器 PC104格式Cubesats的机上计算机 使用大型语言模型玩基于文本的游戏
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