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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介绍相关项目

alphaflow - 蛋白质构象集生成的流匹配模型

AlphaFlowAlphaFoldGithub分子动力学开源项目生成建模蛋白质构象集

AlphaFlow是基于AlphaFold的改进版本，通过流匹配目标微调，专门生成蛋白质构象集合。它模拟实验和分子动力学集合，提供完整代码、说明和模型权重。项目还包括ESMFold的微调版本ESMFlow。这些工具有助于研究蛋白质结构多样性和动态特性，为蛋白质科学研究提供新的方法和视角。

openfold - 增强蛋白质结构预测功能的AlphaFold2 PyTorch复现版本

AlphaFold 2DeepMindGithubOpenFoldPyTorch开源项目蛋白质结构预测

OpenFold是DeepMind AlphaFold 2的可训练PyTorch复现版本，提供高效的蛋白质结构预测解决方案。详细的安装、模型推理和训练指南可在文档主页找到。项目采用Apache Licence 2.0许可，使用的DeepMind预训练参数遵循CC BY 4.0许可。欢迎社区通过提交问题或拉请求进行贡献。引用OpenFold时应同时参考相关的AlphaFold研究成果。

foldcomp - 高效压缩和索引大规模蛋白质结构数据集的开源工具

FoldcompGithub开源项目数据存储氨基酸编码生物信息学蛋白质结构压缩

Foldcomp是一个开源的蛋白质结构压缩和索引工具。通过编码主链和侧链的扭转角，它将每个氨基酸残基压缩至13字节，大幅降低存储需求。Foldcomp支持单链PDB文件压缩，提供命令行和Python API接口，可进行压缩、解压缩、序列提取等操作。此外，Foldcomp还提供了多个预构建的大规模蛋白质结构数据库，如AlphaFoldDB和ESMAtlas，便于研究人员使用。

FragPipe - 综合性质谱蛋白质组学数据分析平台

FragPipeGithubMSFragger开源项目数据分析蛋白质组学质谱

FragPipe是一个综合性质谱蛋白质组学数据分析平台。该平台集成MSFragger搜索引擎和Philosopher工具包等多个模块,支持传统和开放搜索、翻译后修饰分析、定量分析等功能。FragPipe提供图形界面和命令行操作,可在Windows、Linux或云端环境运行。平台支持DDA和DIA数据分析,包括标记和非标记定量方法,为蛋白质组学研究提供全面解决方案。

chrombpnet - 深度学习模型分析染色质可及性和调控序列

ChromBPNetGithub开源项目染色质可及性深度学习转录因子顺式调控

ChromBPNet是一个用于分析染色质可及性数据的深度学习模型。它采用偏差因子化和全卷积神经网络,能在碱基分辨率上揭示调控序列特征、转录因子结合位点和调控变异。通过自动校正实验偏差,该模型可准确捕捉染色质轮廓的多尺度特征,为研究基因调控提供了新的计算工具。

chroma - 用于蛋白质设计的可编程生成模型

ChromaGithub开源项目扩散模型条件控制生成模型蛋白质设计

Chroma是一个创新的蛋白质设计生成模型,结合了扩散建模、等变图神经网络和条件随机场技术。它提供多种蛋白质条件器,用于控制子结构、对称性和形状等,并支持自定义条件器开发。Chroma可高效采样全原子结构,实现骨架序列生成、侧链打包等蛋白质建模任务。在普通GPU上,Chroma能快速生成大型蛋白质复合物,为蛋白质设计领域带来新的可能性。

foldingdiff - Protein生成和优化的扩散模型工具

CATH数据集GithubPyTorch Lightningfoldingdiff开源项目扩散模型蛋白质生成

使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南，支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性，适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用，通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。

MAPIE - 开源机器学习不确定性量化与风险控制库

GithubMAPIE不确定性量化保证覆盖率开源项目机器学习预测区间

MAPIE是一个开源Python库，用于量化机器学习模型的不确定性和控制风险。它计算可控覆盖率的置信预测区间，适用于回归、分类和时间序列分析。MAPIE还可控制多标签分类和语义分割等复杂任务的风险。该库兼容各类模型，遵循scikit-learn API，基于同行评审算法提供理论保证。MAPIE仅依赖scikit-learn和numpy，支持Python 3.7及以上版本。

RNA-FM - 高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型

GithubRNA-FMRNA功能预测RNA结构预测RNA语言模型开源项目预训练模型

RNA-FM是一个基于未注释数据训练的RNA基础模型，在RNA结构预测和功能相关任务中表现出色。项目提供预训练模型和代码，支持RNA嵌入生成和二级结构预测。最新更新包含RNA家族聚类和类型分类教程，以及针对mRNA编码序列的mRNA-FM模型。RNA-FM为RNA研究提供了有力工具，有助于提高RNA结构和功能预测的准确性。

deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具

DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算

DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包，专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口，确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算，适用于有机分子、金属、半导体等系统。

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