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原文中文，约11700字，阅读约需28分钟。
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内容提要
本文介绍了使用AWS CDK在亚马逊云科技上构建蛋白质相似度的方案平台，并介绍了如何使用Amazon Neptune作为图形数据库和Cytoscape.JS Web组件实现Web端的可视化OG网络。文章还介绍了如何使用CDK Synth初始化CloudFormation模版和使用cdk deploy命令部署整个方案，以及如何使用Jupyter Notebook进行数据初始化和如何访问网站。此外，文章还介绍了平台的功能，包括根据Protein ID检索网络信息、设置网络深度和查看选中Protein的Annotation信息。最后，文章提到该方案的代码已经以开源的形式发布在Github中。
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关键要点
- 当前蛋白质研究主要集中在已知蛋白上，未充分研究的蛋白占比高达60%-90%。
- 呼吁启动'未充分研究蛋白计划'，促进对未知蛋白的研究。
- 方刚团队提出新的蛋白相似度衡量尺度，并构建蛋白质网络以解释同源性不一致的原因。
- 基于蛋白质相似度，方刚团队希望构建一个SaaS平台，利用亚马逊云科技的开放数据集Uniprot。
- 平台功能包括OG网络信息检索、网络深度设置和Annotation信息查看。
- 使用Amazon Neptune作为图形数据库，支持高性能查询和数据管理。
- 采用Serverless架构，降低应用维护成本，提升平台易用性。
- 使用Cytoscape.JS实现Web端OG网络的可视化，方便用户操作。
- 部署前需准备AWS账号、密钥和EC2实例等资源。
- 通过CDK脚本实现自动化部署，简化私有化平台的搭建过程。
- 数据初始化通过Jupyter Notebook进行，支持OG网络和Uniprot数据的加载。
- 平台支持自定义域名解析，便于用户访问。
- 提供根据Protein ID检索网络信息、设置网络深度和查看Annotation信息的功能。
- 方案代码已开源发布在Github，欢迎社区贡献和反馈。
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