MAPE-PPI

基于微环境感知的蛋白质相互作用预测新方法

MAPE-PPI 蛋白质相互作用预测微环境感知蛋白质嵌入深度学习 Github 开源项目

MAPE-PPI项目开发了一种基于微环境感知蛋白质嵌入的方法，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用。该方法在多个数据集上进行了测试，显示出良好的性能。项目提供预训练模型和使用指南，涵盖环境设置、数据处理和模型训练等内容，便于研究人员复现和拓展。这一新方法为蛋白质相互作用预测研究提供了创新思路。

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论文

介绍相关项目

AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具

AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散

AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据，适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题，增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。

AI2BMD - AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具

AI2BMDGithub分子动力学模拟开源项目机器学习蛋白质计算化学

AI2BMD是一个结合人工智能和从头计算方法的蛋白质分子动力学模拟工具。它包含AIMD-Chig数据集、ViSNet和Geoformer模型架构，以及完整的模拟程序。该工具在保持高精度的同时提高了模拟效率，为蛋白质研究和药物开发提供了新的研究方法。

plinder - 综合蛋白质-配体相互作用数据集与评估平台

GithubPLINDER分子对接开源项目机器学习结构生物学蛋白质-配体相互作用

PLINDER是一个面向蛋白质-配体对接算法的综合数据集和评估资源。该数据集包含40多万个蛋白质-配体相互作用系统,涵盖11,000多个SCOP结构域和50,000多种小分子。每个系统配有500多项详细注释,涉及蛋白质和配体特性、结构质量等多个方面。此外,PLINDER提供14种相互作用评估指标、200多亿个相似性得分,以及与结合态(holo)系统对应的未结合态(apo)和AlphaFold2预测结构。该平台还包含训练-验证-测试数据集划分功能和标准化评估工具,有助于简化模型性能比较流程。

SaProt_650M_PDB - 提供两种加载方式以支持深度学习蛋白质模型的灵活使用

AI绘图GithubHuggingfaceSaProtesm开源项目模型深度学习

该项目通过Huggingface和ESM GitHub两种方式提供深度学习蛋白质模型加载和使用的便捷途径，用户可以依照需求进行选择。这些方法配合详细的代码实例，有助于用户高效完成蛋白质序列的分析和应用。

ProLIF - 生物分子相互作用指纹分析工具

GithubProLIF分子动力学开源项目生物信息学相互作用指纹蛋白质配体

ProLIF是一个用于生成生物分子复合物相互作用指纹的开源工具。它可分析分子动力学轨迹、对接模拟和实验结构数据,支持配体、蛋白质、DNA和RNA等多种分子类型。该工具提供详细文档和教程,适用于生物信息学和药物设计领域的复杂相互作用研究。ProLIF由MDAnalysis和RDKit等库提供技术支持,是这一领域的重要资源。

ByProt - 先进的蛋白质序列设计工具包

AI建模ByProtGithub反向折叠开源项目机器学习蛋白质设计

ByProt是一个专注于蛋白质研究中生成学习的多功能工具包。它主要用于基于结构的序列设计，提供高效的非自回归ProteinMPNN变体和LM-Design的官方实现。LM-Design作为ICML 2023口头报告的成果，是当前最先进的蛋白质序列设计模型。该工具包支持CATH和多链数据集的训练与评估，为研究人员提供灵活的蛋白质设计方案。

protpardelle - 开源全原子蛋白质生成模型

Githubprotpardelle开源项目深度学习生物信息学结构预测蛋白质生成模型

Protpardelle是一个开源的全原子蛋白质生成模型项目，提供预训练模型、推理和训练代码。支持条件和无条件蛋白质设计，可通过HuggingFace网页应用或PyMOL插件使用。项目包含环境配置、示例命令和数据集获取方法，适合研究人员和开发者使用与贡献。

esm - ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理

ESM3Github人工智能开源项目生成式模型生物学蛋白质模型

ESM3是一个创新的生物学生成模型，能够同时处理蛋白质的序列、结构和功能。通过离散令牌表示这三种数据模态，ESM3可根据部分输入预测完整的蛋白质信息。作为一个生成式掩码语言模型，它采用迭代采样方法。ESM3架构具有高度可扩展性，其最大版本拥有980亿参数，曾对2.78亿个蛋白质进行训练。

alphafold - 突破性的蛋白质结构预测AI系统

AlphaFoldDockerGithub开源项目深度学习生物信息学蛋白质结构预测

AlphaFold是DeepMind开发的人工智能系统,可高精度预测蛋白质三维结构。系统支持单体和多聚体蛋白预测,并提供TM-score和对齐误差等评估指标。AlphaFold结合深度学习和基因数据库,在CASP14竞赛中获得重大突破。其开源代码和预训练模型为研究人员提供了强大的蛋白质结构分析工具,有助于推动生物学和医学研究进展。

alphamissense - 全蛋白质组错义突变效应预测的革命性工具

AlphaMissenseGithub基因数据库开源项目模型实现氨基酸替换蛋白质序列

AlphaMissense是一个预测蛋白质错义变异效应的开源模型。该项目提供模型实现、数据处理流程和人类氨基酸替换的预计算结果。基于AlphaFold开发，AlphaMissense利用多个遗传数据库进行序列比对，为研究人员提供蛋白质变异影响分析。其预测结果可通过Ensembl VEP工具使用，支持蛋白质功能研究和相关疾病研究。

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