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DeepPurpose002 — Training & Prediction (DTI)
Ce repo contient un pipeline DeepPurpose pour :
entraîner un modèle Drug–Target Interaction (DTI) à partir de paires (SMILES, séquence protéique, label),
évaluer le modèle (métriques + logs),
prédire des interactions/affinités sur de nouvelles paires et exporter les résultats.
Contenu
deeppurpose002.py : chargement données → preprocessing/encodage → entraînement → évaluation → sauvegarde modèle + outputs
prediction_test.py (ou équivalent) : chargement du modèle sauvegardé → prédictions → export CSV
Utilisation
python deeppurpose002.py
python prediction_test.py
Format attendu
Train (supervisé) : drug_smiles, target_sequence, label
Predict : drug_smiles, target_sequence
Outputs : modèles dans models/, résultats/logs dans outputs/.
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