أنت تقوم بتطوير نموذج للتعلم الآلي للتنبؤ بهياكل البروتين بناءً على بيانات التسلسل الجيني. مهمتك هي تنفيذ الخطوات التالية:

1. عرض قسمين جنبًا إلى جنب على واجهة المستخدم. يجب أن يحمل القسم الأول عنوان "تصور بنية البروتين" وأن يشغل 70% من عرض الشاشة. القسم الثاني يجب أن يحمل عنوان "إعدادات تحديد البيانات" ويشغل 30% من عرض الشاشة.

2. في قسم "إعدادات اختيار البيانات"، قم بتوفير أداة تحميل الملفات التي تسمح للمستخدم بتحميل ملف يحتوي على بيانات التسلسل الجيني بتنسيق محدد للتنبؤ ببنية البروتين.

3. تحقق مما إذا تم تحميل الملف. إذا تم تحميل ملف، فاقرأ الملف باستخدام الطريقة المناسبة الخاصة بتنسيق بيانات التسلسل الجيني وقم بتعيين البيانات الناتجة إلى متغير يسمى "genetic_data".

4. قم باستدعاء الوظيفة "protein_structure_prediction()" باستخدام "البيانات_الجينية" كمدخل. تأخذ هذه الوظيفة البيانات الجينية وتنفذ خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة المصممة خصيصًا للتنبؤ ببنية البروتين. تقوم الدالة بإرجاع هياكل البروتين المتوقعة كقائمة من الهياكل. قم بتعيين هذه القائمة لمتغير اسمه "predicted_protein_structures".

5. احسب جودة هياكل البروتين المتوقعة باستخدام مقياس تسجيل محدد للتنبؤ ببنية البروتين. تعيين النتيجة الناتجة إلى متغير يسمى "protein_structure_prediction_score".

مهمتك هي كتابة الكود لتنفيذ الخطوات المذكورة أعلاه.
{"source": "argilla/distilabel-evol-prompt-collective", "kind": "synthetic", "evolved_from": "You are working on a data analysis application for genetic sequencing data and need to implement a file upload feature along with some data processing tasks specific to this domain. Your task is to extend the given code snippet and implement the following functionality:\n\n1. Display two columns using the `st.beta_columns()` function. The first column should occupy 4 units and display the title \"Genetic Analysis Visualization\". The second column should occupy 1 unit and display the title \"Data Selection Settings\".\n\n2. In the \"Data Selection Settings\" column, provide a file uploader using the `file_uploader()` method from the `data_selection_settings` object. This uploader should allow the user to choose a file containing genetic sequencing data for import.\n\n3. Check if a file has been uploaded. If a file has been uploaded, read the file using pandas' `read_csv()` function specific to genetic sequencing data format and assign the resulting DataFrame to the variable `genetic_data_import`.\n\n4. Invoke the function `genetic_pca_maker()` with the `genetic_data_import` DataFrame as the input. This function takes the genetic data and performs Principal Component Analysis (PCA) specifically tailored for genetic sequencing data, returning three values: `pca_genetic_data`, `genetic_cat_cols`, and `genetic_pca_cols`. Assign these values to the respective variables.\n\n5. After performing PCA, calculate the variance explained by each principal component using the `explained_variance_ratio_` attribute of the PCA object. Assign the resulting array to the variable `pca_variance_explained`.\n\nYour task is to write the code to implement the above steps."}