bio-clip-seq-clip-deep-learning

Name: bio-clip-seq-clip-deep-learning
Author: bg-szy

Dados e Análise

Autor: bg-szy

Predict RBP binding from RNA sequence using deep learning models (RBPNet sequence-to-signal, RNAProt RNN, GraphProt2 GCN with structure, DeepCLIP, DeepRiPe multi-modal CNN) for variant-effect prediction, in silico binding-site discovery, model interpretation, and transfer learning from CLIP and RBNS datasets. Use when computational prediction of RBP binding from sequence is needed, evaluating vari

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Version Compatibility

Reference examples tested with: RBPNet (Jens & Gagneur 2024 github), RNAProt 0.5+, GraphProt2 (Sauer 2022 github), DeepCLIP 1.0+ (Gronning 2020), DeepRiPe (Krakau lab), pytorch 2.2+, tensorflow 2.15+, scikit-learn 1.4+, biopython 1.83+, transformers 4.40+ (for RNA foundation models).

Before using code patterns, verify installed versions match. If versions differ:

Python: pip show <package> then help(module.function) to check signatures
Frameworks: check pytorch

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