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evo

实现跨尺度DNA序列建模与设计的开源工具

Evo是一个开源的生物基础模型,专注于DNA序列的长上下文建模和设计。基于StripedHyena架构,Evo实现了单核苷酸级别的序列建模,具有近乎线性的计算和内存扩展性。该模型拥有70亿参数,在OpenGenome数据集上训练,包含约3000亿个原核全基因组标记。Evo提供8K和131K上下文长度的预训练模型,适用于从分子到基因组尺度的序列分析和生成任务。研究人员可通过HuggingFace和Together API等多种方式使用Evo,为DNA序列研究提供了强大而灵活的工具。

Evolutionary-Algorithm - 遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化教程
GithubMEvoNEAT开源项目莫烦Python进化策略遗传算法
本教程集合展示了遗传算法、进化策略、NEAT等进化算法的实现和可视化。详尽的案例教程包括旅行商问题(Travel Sales Problem)和查找路径(Find Path)示例,有助于学者轻松理解并应用这些复杂的算法。MEvo这一Python包的提供,进一步方便了开发者实施和优化这些算法。
DNABERT_2 - 多物种基因组理解基础模型
DNABERT-2Github人工智能基因组开源项目深度学习生物信息学
DNABERT-2是一个针对多物种基因组理解的高效基础模型。该模型在28个GUE基准任务中表现优异,采用BPE替代k-mer标记化,ALiBi代替位置嵌入,并整合多项技术提升效率。DNABERT-2为基因组分析提供了强大工具,可用于序列分类、元素识别和功能预测等多种任务。
deep-neuroevolution - 深度神经网络进化算法的分布式实现
Deep NeuroevolutionGenetic AlgorithmsGithubMujocoOpenAI开源项目强化学习
本项目提供分布式深度神经网络训练的多种实现,包括深度遗传算法(DeepGA)和进化策略(ES),用于强化学习。基于并改进了OpenAI的代码,支持本地和AWS运行。项目还包括NeuroEvolution的视觉检测工具VINE和GPU优化加速。用户可通过Docker容器快速启动实验,并使用Mujoco进行高级实验。
gpn - 基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具
DNA语言模型GPNGithub变异效应预测基因组预训练网络开源项目机器学习
GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目,致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型,适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口,支持自定义数据训练,并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。
deap - 灵活高效的进化计算框架,实现快速原型开发和创意测试
DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法
DEAP是一个开源的进化计算框架,为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法,如遗传算法、遗传编程和进化策略,并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构,同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能,包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等,可应用于解决各类复杂优化问题。
esm - ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理
ESM3Github人工智能开源项目生成式模型生物学蛋白质模型
ESM3是一个创新的生物学生成模型,能够同时处理蛋白质的序列、结构和功能。通过离散令牌表示这三种数据模态,ESM3可根据部分输入预测完整的蛋白质信息。作为一个生成式掩码语言模型,它采用迭代采样方法。ESM3架构具有高度可扩展性,其最大版本拥有980亿参数,曾对2.78亿个蛋白质进行训练。
DNA-Diffusion - 扩散模型生成调控DNA序列的新方法
DNA DiffusionGithub人工智能基因组学开源项目生成模型调控序列
DNA-Diffusion项目利用扩散概率模型生成调控DNA序列。该项目开发基于文本提示的模型,生成特定细胞类型或上下文相关的DNA序列。这些序列具有特定调控特性,如细胞特异性染色质状态、基因表达水平调控或转录因子结合位点。该研究旨在深化对正常发育和疾病中DNA调控序列特性的理解。
evadb - 提升AI应用开发效率的数据库系统
AI应用EvaDBGithubSQL查询人工智能开源项目数据库系统
EvaDB,开创性的AI数据库系统,通过高效集成结构化及非结构化数据和先进的SQL API,支持Hugging Face和OpenAI等多种AI模型。其独特的AI查询优化技术,包括缓存、批处理和并行处理,大幅提升应用性能和开发效率。
genslm - 基因组尺度语言模型揭示SARS-CoV-2进化动态
GenSLMsGithubSARS-CoV-2基因组语言模型序列嵌入开源项目进化动力学
GenSLM项目开发了基因组尺度语言模型(GenSLMs),用于研究SARS-CoV-2的进化动态。该项目提供预训练模型和数据集,实现序列嵌入计算和合成序列生成。其分层语言模型融合扩散模型和Transformer,可捕捉全基因组序列的全局上下文和长程相互作用。GenSLM为病毒进化研究和基因组分析提供了新的分析工具。
EVA - 推进大规模视觉表示学习的前沿
CLIPEVAGithub多模态学习开源项目自监督学习视觉表示
EVA是北京智源人工智能研究院开发的视觉表示学习模型系列。它包括多个子项目,如EVA-01和EVA-CLIP,致力于探索大规模掩码视觉表示学习的极限和改进CLIP训练技术。这些模型在主流平台上提供,为计算机视觉研究提供了有力支持。EVA项目涵盖基础模型、自监督学习和多模态学习等前沿领域。
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