esm

ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理

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。

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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。

MAPE-PPI - 基于微环境感知的蛋白质相互作用预测新方法

GithubMAPE-PPI开源项目微环境感知深度学习蛋白质嵌入蛋白质相互作用预测

MAPE-PPI项目开发了一种基于微环境感知蛋白质嵌入的方法，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用。该方法在多个数据集上进行了测试，显示出良好的性能。项目提供预训练模型和使用指南，涵盖环境设置、数据处理和模型训练等内容，便于研究人员复现和拓展。这一新方法为蛋白质相互作用预测研究提供了创新思路。

M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型

3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目

M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。

protpardelle - 开源全原子蛋白质生成模型

Githubprotpardelle开源项目深度学习生物信息学结构预测蛋白质生成模型

Protpardelle是一个开源的全原子蛋白质生成模型项目，提供预训练模型、推理和训练代码。支持条件和无条件蛋白质设计，可通过HuggingFace网页应用或PyMOL插件使用。项目包含环境配置、示例命令和数据集获取方法，适合研究人员和开发者使用与贡献。

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。

evo - 实现跨尺度DNA序列建模与设计的开源工具

DNA建模EvoGithub基因组尺度序列设计开源项目生物基础模型

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。

RNA-FM - 高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型

GithubRNA-FMRNA功能预测RNA结构预测RNA语言模型开源项目预训练模型

RNA-FM是一个基于未注释数据训练的RNA基础模型，在RNA结构预测和功能相关任务中表现出色。项目提供预训练模型和代码，支持RNA嵌入生成和二级结构预测。最新更新包含RNA家族聚类和类型分类教程，以及针对mRNA编码序列的mRNA-FM模型。RNA-FM为RNA研究提供了有力工具，有助于提高RNA结构和功能预测的准确性。

prot_t5_xl_uniref50 - 基于T5架构的大规模蛋白质序列预训练模型

GithubHuggingfaceProtT5-XL-UniRef50UniRef50开源项目模型特征提取生物信息学蛋白质语言模型

ProtT5-XL-UniRef50是基于T5-3B架构的蛋白质序列预训练模型，在UniRef50数据集的4500万个序列上进行自监督学习。该模型采用改进的掩码语言建模目标，能够捕捉蛋白质序列中的关键生物物理特性。ProtT5-XL-UniRef50可用于蛋白质特征提取和下游任务微调，在二级结构预测等任务中表现优异，为蛋白质序列研究提供了有力工具。

prot_bert_bfd - 用于自监督蛋白质序列分析的ProtBert-BFD模型

GithubHuggingfaceProtBert-BFD开源项目掩码语言模型模型特征提取蛋白质序列语言模型

ProtBert-BFD模型是一种利用Bert架构进行蛋白质序列自监督学习的预训练工具。该模型使用BFD数据集进行训练，能够捕捉蛋白质的生物物理特性，适用于特征提取和下游任务。其遮蔽语言建模方法无需人工标记即可从大规模数据中进行学习，成为生物信息学中理解蛋白质编码的有效工具。

evo-1-8k-base - 高效的生物长序列建模与设计的深度信号处理模型

EvoGithubHuggingfaceStripedHyena基因组学开源项目模型模型架构深度信号处理

Evo是一个基于生物的基础模型，通过StripedHyena架构支持长序列建模与设计。Evo拥有7亿参数，可在单核苷酸和字节级别进行建模，并在计算和内存使用上实现接近线性的扩展。Evo-1-8k-base模型适用于8,192上下文长度的分子层面微调，是Evo家族中的第一款产品。此模型不仅支持高效的自动回归生成，还能快速处理长上下文训练和微调，在自然语言和生物序列的大规模数据处理中展示出色的扩展性。作为开源科学的组成部分，该项目提供15个阶段的中间预训练检查点以供研究使用。

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