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

smilesDrawer - 基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具

GithubJavaScriptSMILESSmilesDrawer分子结构化学绘图开源项目

SmilesDrawer是一款基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具，无需服务器、图片或模板即可运行。该工具支持绘制分子、反应和结构高亮，提供学习资源和样式自定义选项。SmilesDrawer可集成到多个前端框架中，如Svelte。它具有可配置的颜色主题，支持复杂环系的实验性绘制，并可通过CDN或npm方便安装。这一工具为化学信息学研究提供了实用的分子可视化解决方案。

PyEMMA - 开源分子动力学模拟分析软件包

GithubPyEMMA分子动力学模拟开源软件开源项目数据分析马尔可夫模型

PyEMMA是一个开源的Python/C软件包,用于分析大规模分子动力学模拟数据。它提供聚类、特征化、马尔可夫状态模型等算法,支持分子动力学数据的估计、验证和分析。该工具可通过Jupyter notebook或Python脚本使用,适合分子动力学研究人员进行数据分析和建模。PyEMMA具备高性能和易用性,在分子模拟领域广受欢迎。

ChemBERTa-zinc-base-v1 - 面向分子结构预测与化学特性分析的深度学习模型

ChemBERTaGithubHuggingfaceRoBERTaSMILES化学机器学习开源项目模型深度学习

ChemBERTa-zinc-base-v1是一个专注于化学分子结构分析的深度学习模型。通过对大规模分子数据的训练，该模型能够进行分子结构预测，并支持毒性、溶解度、药物相似性等化学特性分析。模型创新地将自然语言处理技术应用于化学领域，为研究人员提供了一个高效的分子结构分析工具。

torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架

GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能

TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架，提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成，并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构，可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项，支持自定义数据集和多节点训练，并提供预训练模型。

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。

jmolecules - 简化Java领域模型实现，减少技术依赖和样板代码

Domain-Driven DesignGithubjMolecules库开源项目架构自动化验证

jMolecules提供一系列库，帮助开发者用纯Java实现领域模型，明确架构概念，减少技术依赖和样板代码。支持领域驱动设计（DDD）、分层架构、洋葱架构和六边形架构等多种风格，并允许工具集成以生成文档和验证结构。注解和接口可表达领域构建块及事件概念，便于开发和自动化验证。支持与Spring、Data JPA、MongoDB等技术的无缝集成，确保代码即插即用。

stk - 强大的Python分子构建与操作库

GithubPython库stk分子构建分子设计开源项目数据库

stk是一个功能丰富的Python库，用于构建和操作复杂分子结构。它支持自动分子设计、分子数据库创建和属性分析。stk提供灵活API，适用于多种化学和材料科学研究。该库已应用于有机笼、共价有机骨架和共轭聚合物等领域的设计与优化研究。

feast - 旨在为机器学习平台团队提供可靠的特征管理工具的开源的特征存储系统

FeastGithub开源项目数据基础设施机器学习模型训练特征存储

Feast是一个开源的特征存储系统，旨在为机器学习平台团队提供可靠的特征管理工具。它通过管理离线存储和低延迟的在线存储，确保特征在训练和服务中的一致性，避免数据泄漏。Feast提供了一个单一的数据访问层，将特征存储与特征检索分离，使模型在不同数据基础设施之间保持可移植性。用户可以通过详细的文档和指南，轻松上手并运行Feast。

featuretools - Python自动特征工程库加速机器学习建模

Deep Feature SynthesisFeaturetoolsGithubPython库开源项目机器学习自动特征工程

Featuretools是一个强大的Python自动特征工程库。它可从多表数据集自动生成特征,显著简化了机器学习中的特征创建过程。该库提供深度特征合成等核心功能,能快速生成特征矩阵。Featuretools支持自定义原语,扩展性良好。在处理复杂关系数据的各类机器学习任务中,Featuretools表现突出。

rxnmapper - 利用无监督学习的有机化学反应原子映射工具

GithubRXNMapper化学反应原子映射开源项目有机化学机器学习

rxnmapper是一个开源的有机化学反应原子映射工具，利用机器学习技术，通过ALBERT模型在大规模化学反应数据集上进行无监督学习，提取有机化学语法，实现对有效反应SMILES的原子映射。项目提供Python API接口，支持批处理和错误处理，可集成到化学信息学应用中。rxnmapper为化学反应分析和预测提供了新的方法，有助于推进有机化学研究。

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