molfeat

多功能分子特征提取框架

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。

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介绍相关项目

datamol - 基于RDKit的高效分子处理Python库

GithubPython库RDKitdatamol分子处理化学信息学开源项目

datamol是一个基于RDKit的Python库，专为简化分子处理而设计。它提供简洁的API、高效的并行处理和现代IO支持，同时保持与RDKit的兼容性。通过良好的默认设置，datamol简化了分子标准化、构象生成和特征计算等任务，使分子操作更加便捷高效。该库支持远程路径读写多种格式文件，适用于大规模数据处理。datamol的设计理念是在RDKit基础上提供更简单的接口，同时保持性能和灵活性，使其成为分子信息学研究和开发的有力工具。

MoLFormer-XL-both-10pct - 大规模分子语言模型实现化学结构与性质预测

GithubHuggingfaceMoLFormerSMILES分子结构化学模型开源项目机器学习模型

MoLFormer是一个在ZINC和PubChem数据集上训练的化学语言模型，通过处理11亿分子的SMILES表示实现分子特征学习。模型采用线性注意力机制与旋转位置编码，在MoleculeNet的11个基准任务中展现优异性能。该模型可应用于分子相似度分析、特征提取及分子性质预测，适用于200原子以下的小分子研究。

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。

Mol-Instructions - 大规模生物分子指令数据集助力大语言模型

GithubMol-Instructions大语言模型开源项目数据集生物分子蛋白质

Mol-Instructions是一个开放的大规模生物分子指令数据集,包含分子导向、蛋白质导向和生物分子文本三类指令。数据集涵盖分子设计、蛋白质功能预测等多个任务,通过AI协作、数据提取和模板转换等方法构建。该数据集旨在增强大语言模型在生物分子领域的表现,现已在Hugging Face平台发布。

torchmd - 开源分子动力学模拟框架

GithubPyTorchTorchMD分子动力学力场开发开源项目神经网络势能

TorchMD是一个开源的分子动力学模拟框架，基于PyTorch构建。它为研究人员提供简单易用的API，支持力场开发和神经网络势能的无缝集成。TorchMD使用与传统MD软件兼容的化学单位，适用于多种分子模拟任务。该项目正在积极开发中，由Chan Zuckerberg Initiative和Acellera资助，并与OpenMM和ACEMD展开合作。TorchMD适用于蛋白质折叠、药物设计、材料科学等领域的分子动力学研究。研究人员可以利用TorchMD快速开发和测试新的力场模型，推进计算化学和生物物理学的发展。

ChatMol - 使用自然语言驱动的PyMOL交互式分子可视化分析工具

ChatMolGithubPyMOL分子可视化开源项目插件自然语言交互

ChatMol是一款PyMOL插件，通过自然语言交互实现分子可视化和分析。它支持命令行、迷你GUI、Python和网页浏览器等多种交互方式，集成了大型语言模型。ChatMol可执行PyMOL任务，提供建议和解释。该工具还包括Streamlit应用、Python包和在线问答系统。ChatMol简化了分子结构分析过程，无需复杂设置即可使用。

DMFF - 革新分子模拟和力场参数化的全可微分子力场

DMFFGithub分子力场参数优化开源项目机器学习自动微分

DMFF是一个基于Jax的Python包，实现全可微分子力场模型。它简化力场参数化，支持点电荷和多极化模型，适用于水、生物大分子和有机聚合物系统。DMFF集成自动微分技术和AI优化，支持GPU加速，为分子系统研究和力场开发提供高效工具。

guacamol_baselines - 化学生成任务评估基准模型集合

GithubGuacaMolSMILES基准模型开源项目机器学习生成化学

GuacaMol Baselines项目为化学生成任务评估提供多种基准模型实现。包含随机采样、ChEMBL最佳选择、SMILES和图遗传算法、图蒙特卡洛树搜索以及SMILES LSTM变体等方法。项目配备预训练模型、数据集脚本和Docker容器，便于研究人员部署和比较各类生成模型。

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。

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。

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