guacamol_baselines

化学生成任务评估基准模型集合

GuacaMol 基准模型生成化学 SMILES 机器学习 Github 开源项目

GuacaMol Baselines项目为化学生成任务评估提供多种基准模型实现。包含随机采样、ChEMBL最佳选择、SMILES和图遗传算法、图蒙特卡洛树搜索以及SMILES LSTM变体等方法。项目配备预训练模型、数据集脚本和Docker容器，便于研究人员部署和比较各类生成模型。

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介绍相关项目

ChemLLMBench - 化学领域大语言模型能力评估的全面基准

ChemLLMBenchGithubNeurIPS 2023化学基准测试大语言模型开源项目

ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务，从分子结构预测到反应产率预测，并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考，其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收，彰显学术影响力。

MoLFormer-XL-both-10pct - 大规模分子语言模型实现化学结构与性质预测

GithubHuggingfaceMoLFormerSMILES分子结构化学模型开源项目机器学习模型

MoLFormer是一个在ZINC和PubChem数据集上训练的化学语言模型，通过处理11亿分子的SMILES表示实现分子特征学习。模型采用线性注意力机制与旋转位置编码，在MoleculeNet的11个基准任务中展现优异性能。该模型可应用于分子相似度分析、特征提取及分子性质预测，适用于200原子以下的小分子研究。

ChemBERTa-zinc-base-v1 - 面向分子结构预测与化学特性分析的深度学习模型

ChemBERTaGithubHuggingfaceRoBERTaSMILES化学机器学习开源项目模型深度学习

ChemBERTa-zinc-base-v1是一个专注于化学分子结构分析的深度学习模型。通过对大规模分子数据的训练，该模型能够进行分子结构预测，并支持毒性、溶解度、药物相似性等化学特性分析。模型创新地将自然语言处理技术应用于化学领域，为研究人员提供了一个高效的分子结构分析工具。

Mol-Instructions - 大规模生物分子指令数据集助力大语言模型

GithubMol-Instructions大语言模型开源项目数据集生物分子蛋白质

Mol-Instructions是一个开放的大规模生物分子指令数据集,包含分子导向、蛋白质导向和生物分子文本三类指令。数据集涵盖分子设计、蛋白质功能预测等多个任务,通过AI协作、数据提取和模板转换等方法构建。该数据集旨在增强大语言模型在生物分子领域的表现,现已在Hugging Face平台发布。

roberta_zinc_480m - 基于ZINC数据库的SMILES字符串生成分子嵌入的Roberta模型

GithubHuggingfaceRoberta Zinc 480mSMILES字符串ZINC数据库化学分子嵌入生成开源项目模型

Roberta风格的语言模型，使用480m个SMILES字符串进行训练，拥有102m参数。经过150000次迭代，该模型专用于生成分子嵌入，适合应用在化学分析和药物研发中。

multitask-text-and-chemistry-t5-base-augm - 多任务文本与化学T5适用于化学与自然语言的多领域模型

GithubHuggingfaceIBM研究院Multitask Text and Chemistry T5化学多任务开源项目模型语言模型

Multitask Text and Chemistry T5是一个基于Transformer的多任务语言模型，应用于化学和自然语言领域的多种任务。它以t5-small为预训练基础，并通过增强数据集进行训练。2023年发布，该模型由IBM Research与丹麦技术大学合作开发并集成于GT4SD。应用领域包括正向反应预测、逆合成、分子注释、文本条件的生成和段落到动作的转换。

molfeat - 多功能分子特征提取框架

Githubmolfeat分子特征提取化学信息学开源软件开源项目机器学习

molfeat是一个开源的分子特征提取框架，集成多种预置分子特征提取器。它提供简洁高效的API，统一预训练分子嵌入和传统特征提取方法。框架支持通过插件扩展自定义特征提取器，并采用缓存机制优化性能。作为分子特征化的综合解决方案，molfeat适用于广泛的分子建模和分析应用场景。

papers-for-molecular-design-using-DL - 生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用

Deep LearningGenerative AIGithubmolecular设计分子构象生成开源项目药物设计

此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标，以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用，并提供最新的学术和应用进展，持续更新。

datamol - 基于RDKit的高效分子处理Python库

GithubPython库RDKitdatamol分子处理化学信息学开源项目

datamol是一个基于RDKit的Python库，专为简化分子处理而设计。它提供简洁的API、高效的并行处理和现代IO支持，同时保持与RDKit的兼容性。通过良好的默认设置，datamol简化了分子标准化、构象生成和特征计算等任务，使分子操作更加便捷高效。该库支持远程路径读写多种格式文件，适用于大规模数据处理。datamol的设计理念是在RDKit基础上提供更简单的接口，同时保持性能和灵活性，使其成为分子信息学研究和开发的有力工具。

competition-baseline - 为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛

AI换脸Github人工智能开源项目数据竞赛海上风电出力预测科大讯飞

competition-baseline为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛。涵盖机器学习至深度学习等领域，适用于多种场景，如AI换脸、海上风电及人脸识别等，促进开源学习文化发展及技术应用能力提升。

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