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基于深度学习技术实现染色质开放区域的预测与分析系统源代码+数据库,采用Flask + Vue3 实现前后端分离的植物染色质可及性预测系统

植物染色质可及性预测系统,基于深度学习技术实现染色质开放区域的预测与分析,为植物表观遗传学研究提供一站式工具。

功能特性

  • 数据集管理:支持公开数据集浏览、自定义数据集构建与处理
  • 模型训练:提供CharPlant深度学习模型架构,支持自定义训练
  • 预测服务:基于训练好的模型进行染色质可及性预测
  • 可视化分析:提供预测结果的可视化展示与分析工具
  • 知识科普:集成染色质可及性相关知识介绍

技术栈

前端

  • Vue 3 + TypeScript
  • Element Plus UI组件库
  • ECharts 数据可视化

后端

  • Flask 3
  • SQLAlchemy ORM
  • JWT 认证
  • SSE 实时通信
  • Tensorflow 深度学习框架
  • PICUI图床

注意事项

数据库配置

  • 系统依赖MySQL和Redis服务,需提前启动
  • 数据库配置位于config.py文件中
    • MySQL作为持久化数据库,存储用户信息、模型信息等
    • Redis作为消息代理,启动服务即可(无需额外配置)

文件结构

  • 模型/数据集静态资源:ACRmodel/static/目录下
  • 前端项目:frontend/目录(基于Vue 3 + TypeScript)

其他说明

  • SQL初始化脚本位于sql/文件夹中,plantacr.sql包含建表和数据初始化
  • 初始数据中包含预置资源(预置数据集与预置模型)的信息,资源放入ACRmodel/static文件夹中,在百度网盘下载
  • 训练脚本使用了PICUI图床,在upload_image.py中修改token配置

快速开始

1.克隆仓库:

2.创建虚拟环境并安装依赖:

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

3.启动后端服务:

# 启动后端服务
python app.py

4.启动前端服务:

# 进入前端目录
cd frontend
# 安装依赖
npm install
# 启动前端服务
npm run dev

5.访问前端页面:
http://localhost:5173

项目后端结构

PlantACR/  # 后端项目   
│  
├── frontend/         # 前端项目文件夹    
│   
├── app.py            # Flask应用入口,初始化 Flask 应用和 SQLAlchemy,导入和注册路由   
├── exts.py           # 数据库相关,防止循环引用导致项目运行失败  
├── config.py         # 配置文件,存储应用配置,包括数据库连接信息     
├── models.py         # 数据模型,使用 SQLAlchemy 定义数据结构和数据库表映射   
│    
├── route/             # 路由python包,等效于SpringBoot控制层Controller  
│   ├── __init__.py         # 必有的文件,这里用于整合所有的路由模块    
│   ├── article_route.py    # 文章相关   请求处理逻辑和路由  
│   ├── auth_route.py       # 鉴权登录相关  请求处理逻辑和路由  
│   ├── user_route.py       # 用户相关   请求处理逻辑和路由  
│   └── xxx_route.py        # 其他相关   请求处理逻辑和路由  
│  
├── utils/             # 工具文件夹  
│   ├── password_utils.py   # 密码相关,加密用户密码 和 检查密码是否匹配  
│   └── xxx_utils.py        # 其他相关工具  
│   
├── sql/              # 数据库脚本文件夹   
│   ├── plantacr.sql  # 建表 + 数据初始化脚本  
│   ├── table.sql     # 建表脚本  
│   └── data.sql      # 数据初始化脚本  
│  
├── ACRmodel/           # 模型目录  (仅供参考)  
│   ├── __init__.py     # 把ACRmodel注册为python包,里面不用写代码  
│   ├── train.py        # 模型训练    
│   ├── predict.py      # 模型预测    
│   ├── preprocess.py   # 数据预处理    
│   ├── my_model.py     # 模型构建  
│   └──static/             # 静态文件夹,模拟文件系统,存放一些模型相关的静态资源(比如数据集)   
│   		├── fasta/          # 参考基因组的文件夹    
│   		├── dataset/        # 数据集文件夹  
│   		├── weights/        # 模型权重文件目录     
│   		├── predict_data/   # 预测数据文件夹  
│   		├── predict_result/ # 预测结果文件夹  
│   		├── picture/        # 图片文件夹  
│   		├── temp/           # 临时文件夹,存放临时文件  
│  
└── XXXmodel/          # 如果有多个模型,也可以分开成两个文件夹,方便管理

项目前端结构

frontend/
├── .vscode/             # VSCode工作区配置
│   ├── settings.json    # 编辑器设置
│   └── vue.json.code-snippets # 代码片段
├── public/              # 公共资源
├── src/
│   ├── assets/          # 静态资源
│   ├── components/      # 公共组件
│   ├── datasource/      # 模拟数据
│   ├── fetch/           # 网络请求封装
│   ├── router/          # 路由配置
│   ├── service/         # API服务层
│   ├── stores/          # 状态管理(基于VueUse)
│   ├── type/            # TypeScript类型定义
│   ├── views/           # 页面组件
│   │   ├── comps/       # 页面级组件
│   │   ├── layout/      # 主布局页面
│   │   └── login/       # 登录相关页面
│   ├── App.vue          # 根组件
│   └── main.ts          # 入口文件
├── .eslintrc.cjs        # ESLint配置
├── .prettierrc.json     # Prettier配置
├── index.html           # 主HTML文件
├── package.json         # 项目配置
├── tsconfig.json        # TypeScript配置
├── tsconfig.app.json    # 应用TS配置
├── tsconfig.node.json   # Node环境TS配置
├── vite.config.ts       # Vite配置
└── vue.md               # Vue介绍文档

系统预览

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完整代码下载地址:基于深度学习技术实现染色质开放区域的预测与分析系统源代码+数据库+使用说明

http://www.dtcms.com/a/545269.html

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