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evo

实现跨尺度DNA序列建模与设计的开源工具

Evo生物基础模型DNA建模基因组尺度序列设计Github开源项目

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。

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介绍相关项目
EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
evov.ai - 智能短视频趋势分析与营销自动化平台
AI工具内容策略短视频趋势社交媒体分析竞争对手分析自动化报告
evov.ai是一个智能营销自动化平台，专注短视频趋势分析和内容策略制定。平台提供实时社交数据分析、竞争对手深度分析、创意内容灵感和自动化报告等功能。通过先进技术，evov.ai助力品牌发现短视频趋势，制定个性化内容策略，提升社交媒体影响力。该平台适用于各类规模企业，尤其能为缺乏内部营销资源的小型企业提供有价值的洞察和策略，推动业务增长。
SaProt_650M_PDB - 提供两种加载方式以支持深度学习蛋白质模型的灵活使用
AI绘图GithubHuggingfaceSaProtesm开源项目模型深度学习
该项目通过Huggingface和ESM GitHub两种方式提供深度学习蛋白质模型加载和使用的便捷途径，用户可以依照需求进行选择。这些方法配合详细的代码实例，有助于用户高效完成蛋白质序列的分析和应用。
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。
Cradle - 机器学习助力蛋白质序列设计与优化
AI工具Cradle序列优化机器学习生物技术蛋白质工程
Cradle是一个专业的蛋白质工程平台,通过机器学习技术帮助生物技术团队设计和优化蛋白质序列。平台支持一键生成针对特定目标的蛋白质变体,可同时优化稳定性、活性等多种性质,提高蛋白质工程效率。Cradle采用私有化部署,保障数据安全和知识产权。目前已被多家领先生物技术公司采用,有效缩短蛋白质开发周期,加快新产品上市进程。
genome-spy - 基于WebGL的基因组数据可视化工具包 支持多样本分析与交互
GenomeSpyGithubWebGL基因组可视化开源项目数据可视化生物信息学
GenomeSpy是一款基因组数据可视化工具包，采用Vega-Lite风格的语法和WebGL渲染技术。它能处理数千个患者样本，提供分面、过滤、排序和分组功能。此外，GenomeSpy具备交互式界面，支持会话管理、URL哈希和书签，方便研究人员分析复杂的基因组数据。
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。
deepvariant - 基于深度学习的高精度变异检测工具
DeepTrioDeepVariantGithub变异检测基因组学开源项目深度学习
DeepVariant是一种基于深度学习的变异检测工具，主要用于二倍体生物的生殖系变异检测。该工具通过生成堆积图像张量，并利用卷积神经网络进行分类，最终输出VCF或gVCF文件。DeepVariant支持包括Illumina、PacBio HiFi和Oxford Nanopore在内的多种测序技术。它操作简便、经济高效，适用于Docker、本地硬件及云端环境。DeepTrio是其扩展工具，支持三人组变异检测。项目具有高准确率、灵活性，能处理多种测序方式及非人类物种的数据。
foldingdiff - Protein生成和优化的扩散模型工具
CATH数据集GithubPyTorch Lightningfoldingdiff开源项目扩散模型蛋白质生成
使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南，支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性，适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用，通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。
OpenELM - 基于语言模型的进化搜索开源库
AI生成GithubOpenELM开源库开源项目语言模型进化算法
OpenELM是一个开源库，致力于在代码和自然语言领域实现基于语言模型的进化搜索。它支持MAP-Elites等多种进化算法，集成了本地和API调用的语言模型，并提供了包括Sodarace和图像生成在内的多个基准环境。该项目旨在为不同计算能力的用户提供简单易用的接口，展示语言模型进化的潜力。
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