IRES identification benchmark — author original weights
供外部评估使用的作者原始 IRES 分类权重，共 5 个模型、18 个权重及配套文件，约 978 MB。所有权重与所下载的作者原件 SHA-256 一致，没有重训、微调、换分类头或转为其他框架。 修改仅为目录和文件名整理。
目录
IRES_identyfy_benchmark_raw_weight/
├── DeepIRES/ first.index, first.data-00000-of-00001, checkpoint
├── DeepCIP/ Fusion_set1.ckpt … Fusion_set3.ckpt
│ GCN_set1.ckpt … GCN_set3.ckpt
│ S_LSTM_set1.ckpt … S_LSTM_set3.ckpt
├── IRESeek/ over.pth, under1.pth, under2.pth, under3.pth
├── IRESGet/ model.pth
├── LAMAR/ model.safetensors, config_150M.json, tokenizer/
├── README.md
├── SOURCES.json
└── SHA256SUMS
每个模型目录有自己的 README.md，说明作者接口、依赖、权重对应关系和输出。SOURCES.json 记录每个文件的原始下载地址、原路径和 SHA-256。
| 模型目录 | 权重内容 | 加载入口 | 输出含义 |
|---|---|---|---|
| DeepIRES | 原始 TensorFlow 分类模型，3 个配套文件 | 作者 deepires_model() 后 load_weights(".../first") |
IRES 分类分数；长序列按作者 174 nt 滑窗取最大值 |
| DeepCIP | 3 组 Fusion + GCN + S_LSTM，共 9 文件 | 作者 DeepCIP.py / PL_Fusion.load_from_checkpoint |
circIRES 分类分数 |
| IRESeek | over + under1/2/3，4 个原始成员 | 作者 IreSeek.py / load_state_dict |
作者四成员集成的 IRES 分类分数 |
| IRESGet | V1.0 完整 PyTorch 模型对象 | 作者 IRESGet.py -p .../model.pth |
IRES 分类分数；默认阈值 0.42 |
| LAMAR | 作者已经完成 IRES 任务微调的单个模型，含分类头 | 作者 LAMAR.sequence_classification_patch.EsmForSequenceClassification |
二分类 logits，softmax 后第 1 类为 IRES 分数 |
下载
公开仓库，无需登录。只需安装 Hugging Face 下载工具：
pip install huggingface_hub
hf download gremmie/ires-checkpoint-collection --include "IRES_identyfy_benchmark_raw_weight/**" --local-dir ./ires_weights
下载后，权重位于 ./ires_weights/IRES_identyfy_benchmark_raw_weight/<model>/。只下载一个模型时，把 --include 改为例如 "IRES_identyfy_benchmark_raw_weight/DeepIRES/**"。
怎么用于外部评估
- 按对应模型目录的 README 安装作者模型的必要依赖和代码。不需要安装或运行整理者的研究项目。
- 使用上述目录中的权重，沿用作者模型定义和序列预处理。各目录的 README 提供加载示例或作者推理命令。
- 在自己的外部序列上计算作者分类分数，与自己的标签计算指标。DeepCIP 的任务是 circIRES，使用时需保留这一任务含义。
这里提供原始权重及加载说明；这些格式仍需要匹配的作者模型定义，并非通用 AutoModel 格式。DeepCIP/IRESeek 还需要结构预处理环境。当前完成了 18/18 原始文件的哈希校验和加载代码核对，未在同一机器逐一部署并执行全部作者推理管线。
哪些部分改过
- DeepIRES、DeepCIP、IRESeek、IRESGet：作者发布的分类权重原样保存。
- LAMAR：作者发布的 IRES 任务微调权重原样保存；IRES 分类头也是作者训练的。本集合没有进一步修改或微调，仅附上原始配置模板和 tokenizer；加载时需采用作者 IRES 任务的配置覆盖值，详见模型 README。
- 原始文件名与目录之间的映射见
SOURCES.json。这里的重命名不会改变参数。
LAMAR 当前只有 1 个作者 IRES 权重文件，不代表论文的全部重复实验成员。UTR-LM、RNA-FM 单独公开的预训练底座没有配套的原始 IRES 分类头，因此没有作为独立分类器放入本集合；IRESGet 的完整模型对象已包含其 RNA-FM 参数。
来源和许可
DeepIRES、DeepCIP、IRESeek、IRESGet V1.0、LAMAR IRES weights。详细文件来源见 SOURCES.json。
各模型按原作者的许可与引用要求使用。LAMAR 随附原仓库 MIT 许可；其他模型未在本集合中统一重新授权。