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

REINVENT4 - 人工智能驱动的多功能分子设计工具

GithubREINVENT分子设计化学信息学开源项目强化学习迁移学习

REINVENT 4是一款基于强化学习的先进分子设计工具，支持从头设计、骨架跳跃和R基团替换等多种任务。它根据多组分评分标准生成优化分子，并通过迁移学习提高设计效率。该工具兼容Linux、Windows和MacOS平台，支持GPU和CPU运行，为药物研发和化学创新提供了有力支持。

MultiPLY - 3D环境中的多感官物体中心大语言模型

3D环境GithubMultiPLY多感官大语言模型开源项目物体中心

MultiPLY是一个多感官交互式大语言模型，在3D环境中能主动与物体交互并收集视觉、听觉、触觉和热感信息。它将多感官交互数据整合到语言模型中，建立词语、行为和感知间的关联。该模型采用物体中心表示，通过执行动作揭示物体的多感官细节，为自然语言处理和人工智能研究提供新思路。

DeepLIIF - 深度学习框架实现免疫组织化学图像的多重荧光转换与定量分析

DeepLIIFGithub免疫组化多重免疫荧光开源项目深度学习细胞分割

DeepLIIF是一个开源深度学习框架，用于免疫组织化学(IHC)图像的多重荧光转换和定量分析。它在单步骤中实现染色分离、细胞分割和IHC评分。通过利用IHC和多重免疫荧光配准数据集，DeepLIIF可将IHC图像转换为多重免疫荧光图像，同时提供细胞分割和分类。该项目已部署为云原生平台，支持多种输入格式，并集成MLOps流程，为病理学研究和临床应用提供支持。

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。

PiPPy - PyTorch模型自动化管道并行工具

GithubPiPPyPyTorchpipeline parallelism并行计算开源项目模型扩展

PiPPy是一个为PyTorch模型提供自动化管道并行功能的开源工具。它通过自动拆分模型代码和处理复杂拓扑结构，简化了管道并行的实现过程。PiPPy支持跨主机并行、与其他并行方案结合，以及多种调度策略。该工具能够帮助研究人员和开发者在不大幅修改原有代码的情况下，实现PyTorch模型的高效扩展。

ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎

GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理

PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。

RePlay - 全周期推荐系统开发与评估框架

GithubRePlay开源项目推荐系统数据预处理模型评估超参数优化

modelmesh - 高扩展性分布式模型服务管理框架

GithubKubernetesModelMesh分布式缓存开源项目模型服务管理高规模服务

ModelMesh是一个通用的模型服务管理框架，适用于大规模、高密度和动态变化的模型部署环境。它作为分布式LRU缓存，与各种模型服务器协同工作，优化运行时模型的服务。支持Kubernetes部署，提供自定义资源管理，并能无缝集成多种开源模型服务器。

biocypher - 生命科学知识图谱构建和管理工具

BioCypherGithub开源软件开源项目数据集成生物信息学知识图谱

BioCypher是一款专为生命科学领域设计的知识图谱工具，旨在简化创建和维护过程。它提供了灵活的数据存储、集成和推理功能，支持复杂数据的探索和分析。BioCypher可应用于人工智能研究，并具有用户友好的界面。该工具提供全面的文档和教程，帮助研究人员轻松构建和管理知识图谱。作为开源项目，BioCypher不断发展，为生物医学研究提供有力支持。

chromap - 开源工具实现染色质分析数据的快速对齐和预处理

ChromapGithub基因组比对开源项目染色质分析生物信息学高通量测序

Chromap是一款开源的染色质分析数据处理工具，专门用于高通量测序数据的快速对齐和预处理。它可处理ChIP-seq、ATAC-seq、scATAC-seq和Hi-C等多种数据类型，具备测序接头修剪、基因组比对和重复序列去除等功能。Chromap在保持高准确度的同时，将处理速度提升了10-20倍。该工具提供多种预设参数以适应不同实验类型，并支持BED、SAM和pairs等多种输出格式。

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