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Reinvent

分子设计与优化的开源人工智能工具

REINVENT机器学习分子设计PythonGPUGithub开源项目

REINVENT 3.2是一个开源的分子设计与优化工具，结合深度学习和强化学习技术实现分子生成和优化。该基于Python的项目支持多种运行模式，使用JSON配置文件控制，并利用CUDA加速的GPU进行计算。REINVENT 3.2提供详细的安装指南、系统要求和使用教程，支持Jupyter notebook交互式使用，便于研究人员快速上手和实验。此外，项目还包含单元测试框架，可广泛应用于药物研发和材料设计等领域的分子设计任务。

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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。
deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
DeepChemGithub开源项目材料科学深度学习药物发现量子化学
DeepChem是一个高质量的开源工具链，致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10，兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装，或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例，适合从新手到专家。社区活跃，提供Discord和讨论论坛，欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。
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。
papers-for-molecular-design-using-DL - 生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用
Deep LearningGenerative AIGithubmolecular设计分子构象生成开源项目药物设计
此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标，以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用，并提供最新的学术和应用进展，持续更新。
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。
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。
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。
reverse-engineering-assistant - 优化逆向工程任务的AI助手，基于多工具方法
AI助手GithubLangchainReVA反向工程反编译开源项目
ReVA逆向工程助手项目提供了一个与特定反汇编器无关的AI助手，采用工具驱动的方法，帮助解决复杂的逆向工程任务。ReVA利用chain-of-reasoning技术与LLM配合完成任务，通过容错和减少LLM误差的方法提供更好的结果。支持多种模型和本地推理服务器，包括OpenAI和Ollama。项目集成Ghidra工具，提供高效的工作流程和操作日志记录功能，适合程序探索和详细分析。ReVA项目特点包括工具驱动的AI助手、多种模型支持、Ghidra工具集成、详细的操作日志和容错机制，确保在执行复杂逆向工程任务时提供准确的结果和顺畅的工作流程。
En-transformer - 融合等变图神经网络与Transformer的创新架构
E(n)-Equivariant TransformerGithub坐标变换开源项目注意力机制神经网络蛋白质设计
En-transformer是一个创新的开源项目，结合了E(n)等变图神经网络与Transformer架构。支持原子和键类型嵌入，处理稀疏邻居，传递连续边特征。已应用于抗体CDR环设计，并可用于蛋白质骨架坐标去噪等分子建模任务。项目提供简便的安装和使用方法，适合研究人员和开发者探索。
Renovate AI - 智能家居装修设计工具
AI工具Renovate AI人工智能家居装修虚拟设计
Renovate AI是一款创新的家居装修应用,结合人工智能和生成模型技术,为用户提供室内外空间改造、虚拟布置和墙面粉刷等多样化功能。该应用无需专业设计技能即可生成逼真的装修效果图,简化装修规划过程,帮助用户节省时间和成本。通过直观的界面和智能算法,Renovate AI为用户带来便捷高效的家居设计体验。
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