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基于Transformer的神经网络架构实现精准基因表达预测

Enformer是一个基于Transformer的神经网络架构,能从DNA序列中精确预测基因表达。该模型由Avsec等人在Nature期刊发表,并在DeepMind的GitHub仓库首次公开。本项目将官方权重移植至PyTorch,为基因组学研究提供了有力工具。研究人员可参考enformer-pytorch的使用说明,进行基因表达预测和分析。该模型在整合长程相互作用方面表现出色,大幅提高了基因表达预测的准确性。

prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码
GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型
ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型,在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性,可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异,为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。
torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架
GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能
TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架,提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成,并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构,可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项,支持自定义数据集和多节点训练,并提供预训练模型。
Transformer-TTS - 神经语音合成系统
GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成
Transformer-TTS,一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络,且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型,其合成语音质量经实验证明优异。同时,项目支持自定义学习模型及策略,包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等,是语音合成研究的理想选择。
robust_llm_pythia-14m-pm-gen-ian-nd - 深入了解transformers模型的应用与限制
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节评估
模型基于transformers库开发,旨在揭示模型在操作中可能存在的偏见、风险及技术限制,帮助用户明确其应用场景及注意要点。
alphafold3-pytorch - 基于PyTorch的蛋白质结构预测模型开源实现
AlphaFold 3GithubPytorch开源项目机器学习生物信息学蛋白质结构预测
这是AlphaFold 3的PyTorch开源实现项目。它包含完整的模型架构、训练和推理流程,以及详细的数据准备指南。项目支持原子级和分子级的输入处理,提供PDB数据集筛选和聚类脚本。丰富的文档和示例代码有助于用户理解和使用AlphaFold 3模型。该实现为蛋白质结构预测研究提供了有价值的开源工具。
DNA-Diffusion - 扩散模型生成调控DNA序列的新方法
DNA DiffusionGithub人工智能基因组学开源项目生成模型调控序列
DNA-Diffusion项目利用扩散概率模型生成调控DNA序列。该项目开发基于文本提示的模型,生成特定细胞类型或上下文相关的DNA序列。这些序列具有特定调控特性,如细胞特异性染色质状态、基因表达水平调控或转录因子结合位点。该研究旨在深化对正常发育和疾病中DNA调控序列特性的理解。
TransformerPrograms - Transformer模型转Python程序的新型解释方法
GithubTransformer Programs代码生成开源项目机器学习程序合成自然语言处理
TransformerPrograms项目提出了一种新方法,可将Transformer模型转换为易读的Python程序。该项目提供了训练和转换工具,并包含多个示例程序,涵盖从排序到命名实体识别等任务。这为解释Transformer模型提供了新视角,有助于研究者探索模型内部机制,推进AI可解释性研究。
longformer-large-4096 - 专为长序列处理设计的transformer模型
GithubHuggingface国际交流学习开源项目模型编程英语语言
Longformer-large-4096是一种为长序列处理设计的transformer模型。该模型通过改进的注意力机制,克服了传统transformer处理长文本的限制。它可处理长达4096个token的输入,适用于文档摘要和问答系统等长文本理解任务。Longformer-large-4096能高效捕捉长距离依赖关系,为自然语言处理提供了新的解决方案。
DECIMER-Image_Transformer - 化学结构图像识别的深度学习新方法
DECIMERGithubSMILESTransformer化学图像识别开源项目深度学习
DECIMER-Image_Transformer项目结合EfficientNet V2和Transformer模型,开发了用于化学结构图像识别的先进深度学习方法。该项目优化了数据处理流程,采用TPU加速训练,提高了SMILES预测效率。这一创新为化学文献的自动化分析和结构识别提供了新的研究方向,推动了化学信息学领域的发展。
GenePT - ChatGPT驱动的高效单细胞基因分析模型
ChatGPTGenePTGithub单细胞基础模型基因嵌入开源项目细胞嵌入
GenePT是一种创新的单细胞基础模型,利用ChatGPT嵌入技术解析基因和细胞级生物学问题。该模型基于NCBI基因描述和GPT-3.5生成基因嵌入,无需繁琐的数据整理和密集计算。在基因属性和细胞类型分类等多项任务中,GenePT展现出优异性能,常超越现有模型。这一方法为生物学基础模型开发提供了简便有效的途径,彰显了大型语言模型在文献嵌入方面的应用潜力。
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