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CAFA-EVALUATOR：用于基准测试本体论分类方法
摘要我们提出了CAFA-evaluator，这是一个强大的Python程序，旨在评估具有层次CAL概念依赖性目标的预测方法的性能。它将多标签评估概括为现代本体论，其中预测目标是从定向的无环图中得出的，并通过利用矩阵计算和拓扑排序来实现高效率。程序要求包括少数标准的Python库，使CAFA-Evaluator易于维护。该代码复制了蛋白质功能注释（CAFA）基准测试的关键评估，该评估评估了基因本体论中一致亚法的预测。由于其可靠性和准确性，组织者选择了CAFA-Evaluator作为官方CAFA评估软件。
piovesan damian
div> damiano piovesan damiano.piovesan@unipd.it orcid：0000-0001-8210-2390当前职位：帕多亚大学生物化学副教授（BIOS-07/A），帕多亚大学（自2022年以来）教育：Ph.D.。博洛尼亚大学生物技术，药理学和毒理学博士学位（2013）博洛尼亚大学生物信息学（2009年）B.Sc.博洛尼亚大学生物技术学院（2007）先前职位：帕多亚大学助理教授（2019-2022）帕多亚大学博士后研究员（2015-2019）博士学位。学生，博洛尼亚大学（2009-2013）研究兴趣：生物信息学，计算生物学，蛋白质本质上无序的蛋白质，机器学习，蛋白质功能注释核心竞争力：结构性生物信息和计算分析蛋白质的蛋白质开发的蛋白质开发方法，用于预测蛋白质特征和培训蛋白质的培训的方法，以实验性数据的培训，以实验性的研究：研究蛋白质的培训和标准化的培训，以实验性数据的研究：用于研究的培训，以实验性的研究：用于研究的培养基：结构生物信息学，生物数据分析奖和荣誉：CAFA 2019蛋白质功能预测挑战在生物化学（2021-2032）中排名第二。
答：C/o. Regius Legal LLP，皇后区地下层...
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