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

awesome-AI-based-protein-design - AI蛋白质设计研究前沿资源汇总

Github人工智能开源项目深度学习生成模型结构预测蛋白质设计

本资源库汇集了AI驱动蛋白质设计领域的前沿研究成果,包括来自Nature、Science等顶级期刊的重要论文。内容涵盖概述、方法论和应用等多个方面,按类别进行组织。资源库持续更新,跟踪该领域最新进展,为研究人员提供参考。探索AI在蛋白质设计中的创新应用,关注这一不断发展的交叉学科领域。

genie - 创新算法实现蛋白质从头设计开源项目助力生物技术突破

GenieGithub开源项目氨基酸残基深度学习等变扩散蛋白质设计

Genie是一个开源的人工智能蛋白质设计项目，利用机器学习算法自动生成新型蛋白质结构。它提供完整的代码库，支持模型训练、结构采样和性能评估。研究人员可使用Genie设计长度为50至128个氨基酸的蛋白质，应用于生物技术、医药研发和材料科学等领域。项目集成了多种评估工具，为蛋白质工程提供了创新解决方案，为研究人员带来新的可能性。

ColabFold - 基于Google Colab的蛋白质结构预测工具

AlphaFoldColabFoldGithub开源项目生物信息学结构预测蛋白质折叠

ColabFold是一个基于Google Colab的开源项目，整合了AlphaFold2和RoseTTAFold等先进工具，为蛋白质结构预测提供便捷解决方案。该项目支持单体和复合物预测，采用MMseqs2进行快速序列搜索，并可选用模板。ColabFold具有用户友好的界面，持续更新以提供最新的预测技术，是研究人员进行蛋白质结构分析的有力工具。

Cradle - 机器学习助力蛋白质序列设计与优化

AI工具Cradle序列优化机器学习生物技术蛋白质工程

Cradle是一个专业的蛋白质工程平台,通过机器学习技术帮助生物技术团队设计和优化蛋白质序列。平台支持一键生成针对特定目标的蛋白质变体,可同时优化稳定性、活性等多种性质,提高蛋白质工程效率。Cradle采用私有化部署,保障数据安全和知识产权。目前已被多家领先生物技术公司采用,有效缩短蛋白质开发周期,加快新产品上市进程。

misato-dataset - 大规模蛋白质-配体复合物数据集助力AI驱动的药物发现

AI模型GithubMISATO分子动力学开源项目药物发现蛋白质-配体复合物

MISATO是一个专为结构化药物发现设计的机器学习数据集，包含高质量的蛋白质-配体复合物数据。数据集涵盖了19000多个配体的量子力学计算结果和16000多个蛋白质-配体结构的分子动力学模拟。MISATO旨在提高配体分子精确度、合理表示系统动力学，并促进创新AI药物发现模型的开发。研究人员可免费下载MISATO数据集，使用提供的PyTorch数据加载器进行AI训练和预测。

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。

foldseek - 高效精准的大规模蛋白质结构比对工具

FoldseekGithub开源项目结构搜索结构聚类蛋白质复合物蛋白质结构比对

Foldseek是一款用于大规模蛋白质结构集比对的开源工具。它能快速、敏感地比较海量蛋白质结构,支持对AlphaFoldDB和PDB等数据库进行搜索。Foldseek提供命令行界面和网页服务器,可进行结构搜索、聚类和多聚体比对。采用创新的3Di+AA结构对齐算法,在保证准确性的同时显著提升速度。Foldseek为结构生物学研究提供高效可靠的计算支持,助力蛋白质结构分析。

rf_diffusion_all_atom - 全原子精度蛋白质结构生成工具

GithubRFDiffusion AA分子对接开源项目机器学习结构生物学蛋白质设计

rf_diffusion_all_atom是一个基于AI的蛋白质结构生成工具，实现全原子精度的模型设计。该工具支持小分子结合蛋白和包含特定基序的蛋白质设计，提供简单的安装步骤和使用指南。rf_diffusion_all_atom能够生成自定义蛋白质结构，适用于药物发现和蛋白质工程等研究领域。

gpn - 基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具

DNA语言模型GPNGithub变异效应预测基因组预训练网络开源项目机器学习

GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目，致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型，适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口，支持自定义数据训练，并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。

lightdock - 基于萤火虫群优化算法的多功能蛋白质对接框架

GSO算法GithubLightDock分子模拟开源项目生物信息学蛋白质对接

LightDock是一款基于萤火虫群优化算法的蛋白质对接框架，支持蛋白质-蛋白质、蛋白质-肽段和蛋白质-DNA的对接。该框架具有高度灵活性，允许用户自定义评分函数，支持局部无梯度最小化，并能限制模拟以聚焦特定相互作用区域。LightDock还支持受体和配体的残基限制，为分子对接研究提供了多功能且强大的工具。

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