BioSeq-Diabolo · Result

The results of BioSeq-Diabolo.


Model files can be downloaded here:	download
Score files can be downloaded here:	download

The similarity scores between the queries in the independent test dataset and the samples in the benchmark dataset.



		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.0571 0.0571 0.0476 0.0571 0.0412 0.0412 0.0476 0.0368 0.0412 0.0368 0.0368 0.0368 0.0368 0.0714 0.0571 0.0476 0.0571 0.0476 1.0



		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.4246 0.0368 0.2069 0.2715 0.255 0.8423 0.2069 0.1331 0.1631 0.1331 1.0 0.1331 0.2081 0.2228 0.4246 0.3235 0.2715 0.028 0.0368



		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.0571 0.0571 0.0476 0.0571 0.0412 0.0412 0.0476 0.0368 0.0412 0.0368 0.0368 0.0368 0.0368 0.0714 0.0571 0.0476 0.0571 0.0476 1.0



		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.0571 1.0 0.0476 0.0571 0.0412 0.0412 0.0476 0.0368 0.0412 0.0368 0.0368 0.0368 0.0368 0.0714 0.0571 0.0476 0.0571 0.0476 0.0571



		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.0571 0.0571 0.0476 0.0571 0.0412 0.0412 0.0476 0.0368 0.0412 0.0368 0.0368 0.0368 0.0368 0.0714 0.0571 0.0476 0.0571 0.0476 1.0



		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.0571 0.0571 0.0476 0.0571 0.0412 0.0412 0.0476 0.0368 0.0412 0.0368 0.0368 0.0368 0.0368 0.0714 0.0571 0.0476 0.0571 0.0476 1.0



		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.0571 1.0 0.0476 0.0571 0.0412 0.0412 0.0476 0.0368 0.0412 0.0368 0.0368 0.0368 0.0368 0.0714 0.0571 0.0476 0.0571 0.0476 0.0571



		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.4246 0.0368 0.2069 0.2715 0.255 0.8423 0.2069 0.1331 0.1631 0.1331 1.0 0.1331 0.2081 0.2228 0.4246 0.3235 0.2715 0.028 0.0368



		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.0571 0.0571 0.0476 0.0571 0.0412 0.0412 0.0476 0.0368 0.0412 0.0368 0.0368 0.0368 0.0368 0.0714 0.0571 0.0476 0.0571 0.0476 1.0



		0.3517 0.0476 0.284 0.3517 0.2382 0.2382 1.0 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.3235 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 0.3028 1.0 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.8423 0.1631 0.255 0.2437 0.4755 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		1.0 0.0571 0.3517 0.422 0.4755 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 0.66 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.4755 0.0412 0.2382 0.3041 1.0 0.3028 0.2382 0.1631 0.1936 0.1631 0.255 0.1631 0.255 0.2437 0.7205 0.3726 0.3041 0.0323 0.0412
		0.422 0.0571 0.3517 1.0 0.3041 0.3041 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.2715 0.2715 0.2715 0.3192 0.422 0.3517 0.422 0.0476 0.0571
		0.3517 0.0476 1.0 0.3517 0.2382 0.2382 0.284 0.2069 0.2382 0.2069 0.2069 0.2069 0.2069 0.2742 0.3517 0.284 0.3517 0.0385 0.0476
		0.66 0.0571 0.3517 0.422 0.7205 0.4755 0.3517 0.2715 0.3041 0.2715 0.4246 0.2715 0.4246 0.3192 1.0 0.55 0.422 0.0476 0.0571
		0.2715 0.0368 0.2069 0.2715 0.1631 0.1631 0.2069 1.0 0.8423 0.1331 0.1331 0.1331 0.1331 0.2228 0.2715 0.2069 0.6433 0.028 0.0368
		0.3041 0.0412 0.2382 0.3041 0.1936 0.1936 0.2382 0.8423 1.0 0.1631 0.1631 0.1631 0.1631 0.2437 0.3041 0.2382 0.7205 0.0323 0.0412
		0.0571 1.0 0.0476 0.0571 0.0412 0.0412 0.0476 0.0368 0.0412 0.0368 0.0368 0.0368 0.0368 0.0714 0.0571 0.0476 0.0571 0.0476 0.0571

Command line for stand-alone package:
Please note that the web server of BioSeq-Diabolo will not calculate the results of the deep-learning-based methods, because their computational cost is high. For the full functions of BioSeq-Diabolo, please use its stand-alone package to enjoy its powerful functions with the help of the deep-learning-based methods without the limitation of the computational resources.
Please download the stand-alone package and example datasets, and create the folder "/BioSeq-Diabolo/data/web_homo/" or "/BioSeq-Diabolo/data/web_hetero/". Finally, open the folder "/BioSeq-Diabolo/src/" to run BioSeq-Diabolo with the following command line.
python sesica_clf.py -base_dir ../data/web_hetero -data_type hetero -bmk_vec_a ../data/web_hetero/bmk_vec_a.txt -bmk_vec_b ../data/web_hetero/bmk_vec_b.txt -ind_vec_a ../data/web_hetero/ind_vec_a.txt -bmk_label ../data/web_hetero/bmk_pos_label.txt ../data/web_hetero/bmk_neg_label.txt -ind score -clf svm rf ert knn mnb gbdt dart goss mlp -svm_c 0 -svm_g 1 -rf_t 100 -ert_t 100 -knn_n 100 -mnb_a 1.0 -gbdt_t 100 -gbdt_n 31 -dart_t 100 -dart_n 31 -goss_t 100 -goss_n 31 -act relu -hls 127 -metric aupr python sesica_rank.py -base_dir ../data/web_hetero -clf svm rf ert knn mnb gbdt dart goss mlp -rank ltr -metric aupr python sesica_plot.py -base_dir ../data/web_hetero -data_type hetero -clf svm rf ert knn mnb gbdt dart goss mlp -rank ltr -metric aupr -plot pie net roc prc dist box hp dr