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esm1b_t33_650M_UR50S

以高级特征提取和预测提高蛋白质序列无监督学习的有效性

ESM-1b是一个Transformer架构的蛋白质语言模型,通过对未标记的蛋白质序列进行自监督预训练,具备了结构与功能预测的无监督能力。该模型在远程同源检测和二级结构预测等任务上表现优良,可用于特征提取和模型微调。虽然ESM-2性能优越,但ESM-1b仍是研究蛋白质特征的重要工具。

prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码
GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型
ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型,在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性,可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异,为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。
prot_t5_xl_half_uniref50-enc - 低内存蛋白质序列特征提取模型
GithubHuggingfaceProtT5-XL-UniRef50半精度模型开源项目模型氨基酸嵌入特征提取蛋白质语言模型
这是一个基于ProtT5-XL-UniRef50的半精度编码器模型,专门用于蛋白质序列特征提取。该模型在大规模蛋白质序列数据集上进行自监督预训练,可高效生成蛋白质和氨基酸的嵌入表示。仅需8GB显存即可运行,适用于资源受限环境,在多项下游任务中性能与原始模型相当。
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。
En-transformer - 融合等变图神经网络与Transformer的创新架构
E(n)-Equivariant TransformerGithub坐标变换开源项目注意力机制神经网络蛋白质设计
En-transformer是一个创新的开源项目,结合了E(n)等变图神经网络与Transformer架构。支持原子和键类型嵌入,处理稀疏邻居,传递连续边特征。已应用于抗体CDR环设计,并可用于蛋白质骨架坐标去噪等分子建模任务。项目提供简便的安装和使用方法,适合研究人员和开发者探索。
ByProt - 先进的蛋白质序列设计工具包
AI建模ByProtGithub反向折叠开源项目机器学习蛋白质设计
ByProt是一个专注于蛋白质研究中生成学习的多功能工具包。它主要用于基于结构的序列设计,提供高效的非自回归ProteinMPNN变体和LM-Design的官方实现。LM-Design作为ICML 2023口头报告的成果,是当前最先进的蛋白质序列设计模型。该工具包支持CATH和多链数据集的训练与评估,为研究人员提供灵活的蛋白质设计方案。
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。
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。
DNABERT-2-117M - 多物种基因组分析的先进Transformer模型
DNABERT-2GithubHuggingface医学基因组开源项目模型深度学习生物学
DNABERT-2-117M是一个创新的多物种基因组分析工具,基于先进的Transformer架构。它整合了MosaicBERT技术,实现了DNA序列的高效嵌入计算。用户可以通过简单的Python代码调用模型,获取DNA序列的向量表示。这一功能为生物信息学和医学基因组学研究提供了强大支持,有望推动多种基因组分析任务的进展。
IgBert - 专注抗体序列分析的预训练语言模型
GithubHuggingfaceIgBert开源项目抗体序列机器学习模型特征提取蛋白质语言模型
IgBert是一个基于大规模抗体序列数据训练的语言模型,通过Observed Antibody Space数据集优化,主要用于分析抗体序列结构。该模型可同时处理抗体的重链和轻链序列,支持批量分析,并能生成序列特征表示。模型集成了序列处理工具,可用于多种抗体序列分析应用场景。
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。
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