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

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。

awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合

GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习

发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。

covalent - 跨平台执行AI、ML和科研代码的统一框架

CovalentGithub云计算人工智能开源项目机器学习科学研究

Covalent是一个面向AI/ML工程师、开发者和研究人员的Python库，用于简化跨平台计算任务的执行。通过更改单行代码，用户可在云平台或本地集群上运行LLM、生成式AI和科学研究等任务。该库抽象了基础设施管理，实现无服务器化，并提供实时监控。Covalent支持AWS、Azure、GCP和SLURM等多种执行环境，为用户提供统一的界面和灵活的资源管理。

megfile - 统一跨平台文件操作库支持多种存储后端

GithubPythonmegfile多协议支持开源项目文件操作库智能路径

megfile提供统一的文件操作接口，支持本地文件系统、S3等多种存储后端。它兼容fs、s3、sftp、http、stdio和hdfs等协议，提供智能打开、同步、删除等功能。通过完善的边界处理和类型提示，megfile简化了跨平台文件操作，使开发者能专注于核心业务逻辑。

multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架

Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别

multi_token是一个开源项目，旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式，并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法，使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。

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。

roberta_zinc_480m - 基于ZINC数据库的SMILES字符串生成分子嵌入的Roberta模型

GithubHuggingfaceRoberta Zinc 480mSMILES字符串ZINC数据库化学分子嵌入生成开源项目模型

Roberta风格的语言模型，使用480m个SMILES字符串进行训练，拥有102m参数。经过150000次迭代，该模型专用于生成分子嵌入，适合应用在化学分析和药物研发中。

AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具

AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散

AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据，适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题，增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。

m3e-base - 中英双语文本嵌入模型，支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型

M3E是一个开源的文本嵌入模型，在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索，适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异，多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调，完全兼容sentence-transformers生态系统。

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