DeepBioP

生物数据深度学习处理库

设置

Python

使用以下命令安装最新版本的 deepbiop：

pip install deepbiop

Rust

您可以从 crates.io 获取最新版本，或者如果您想使用最新功能/性能改进，请指向此仓库的 main 分支。

cargo add deepbiop --features fq

然后可以通过其重导出的名称导入每个启用的功能，例如：

use deepbiop::fastq;

最小支持的 Rust 版本 (MSRV)

本项目遵循最小支持的 Rust 版本 (MSRV) 政策。最小支持的 Rust 版本 (MSRV) 为 1.75.0。我们确保项目中的所有代码都与该版本或更高版本兼容，以维护稳定性和兼容性。

贡献 🤝

参与呼吁：生物数据深度学习处理库

我们激动地宣布启动一个专注于开发针对生物数据设计的尖端深度学习处理库的新开源项目。本项目旨在让研究人员、数据科学家和开发者能够利用深度学习的最新进展来分析和解释复杂的生物数据集。

项目概述

生物数据，如基因组序列、蛋白质组学和成像数据，为机器学习应用带来了独特的挑战和机遇。我们的库旨在提供一套全面的工具和算法，以简化使用深度学习技术对生物数据的预处理、建模和分析。

关键特性

• 数据预处理：用于清理、归一化和增强生物数据的有效工具。
• 模型构建：针对各种类型生物数据的预建模型和可定制架构。
• 可视化：高级可视化工具，帮助解释模型预测和见解。
• 集成：无缝集成到流行的生物信息学工具和框架中。
• APIs: 提供Rust和Python API，以方便与不同的深度学习框架集成，确保跨平台的高效运行。

谁应该参与？

我们邀请对生物信息学、深度学习和开源软件开发充满热情的个人和团队参与。无论您是研究人员、开发者还是学生，您的贡献都可以帮助塑造生物数据分析的未来。

如何参与

• 开发者：贡献代码，修复错误，开发新功能。
• 研究人员：分享您的领域专业知识，帮助验证模型。
• 学生：通过解决现实世界的数据科学问题来积累经验。
• 社区成员：提供反馈，报告问题，帮助扩大用户社区。

加入我们

如果您有兴趣参与，请访问我们的GitHub仓库Github，了解项目并开始。

联系我们

有关更多信息或疑问，请随时通过[[email protected]]联系我们。我们期待您的参与和对这个激动人心的项目的贡献！

让我们共同努力，利用深度学习的力量推进生物数据分析领域！