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PyEMMA

开源分子动力学模拟分析软件包

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。

datamol - 基于RDKit的高效分子处理Python库
GithubPython库RDKitdatamol分子处理化学信息学开源项目
datamol是一个基于RDKit的Python库,专为简化分子处理而设计。它提供简洁的API、高效的并行处理和现代IO支持,同时保持与RDKit的兼容性。通过良好的默认设置,datamol简化了分子标准化、构象生成和特征计算等任务,使分子操作更加便捷高效。该库支持远程路径读写多种格式文件,适用于大规模数据处理。datamol的设计理念是在RDKit基础上提供更简单的接口,同时保持性能和灵活性,使其成为分子信息学研究和开发的有力工具。
maml - 材料科学机器学习的高级Python接口包
Githubmaml开源项目机器学习材料科学潜在能量面特征工程
maml是一个为材料科学机器学习设计的Python包,提供高级接口简化开发流程。它整合了scikit-learn和tensorflow等机器学习库,以及pymatgen和matminer等材料科学工具,实现特征提取和模型构建。maml支持多种局部环境特征,如双谱系数和Behler-Parrinello对称函数,并包含势能面建模、X射线吸收光谱预测等应用模块。
pymc - Python贝叶斯统计建模与概率编程框架
GithubPyMCPython包变分推断开源项目贝叶斯统计建模马尔可夫链蒙特卡洛
PyMC是一个Python贝叶斯统计建模框架,专注于高级马尔可夫链蒙特卡洛和变分推断算法。它提供直观的模型语法、强大的采样算法和推断功能,可处理复杂模型。PyMC利用PyTensor优化计算,支持缺失值处理,并提供丰富的示例资源。作为一个灵活的概率编程工具,PyMC适用于广泛的统计建模任务。
ProLIF - 生物分子相互作用指纹分析工具
GithubProLIF分子动力学开源项目生物信息学相互作用指纹蛋白质配体
ProLIF是一个用于生成生物分子复合物相互作用指纹的开源工具。它可分析分子动力学轨迹、对接模拟和实验结构数据,支持配体、蛋白质、DNA和RNA等多种分子类型。该工具提供详细文档和教程,适用于生物信息学和药物设计领域的复杂相互作用研究。ProLIF由MDAnalysis和RDKit等库提供技术支持,是这一领域的重要资源。
molfeat - 多功能分子特征提取框架
Githubmolfeat分子特征提取化学信息学开源软件开源项目机器学习
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。
ChatMol - 使用自然语言驱动的PyMOL交互式分子可视化分析工具
ChatMolGithubPyMOL分子可视化开源项目插件自然语言交互
ChatMol是一款PyMOL插件,通过自然语言交互实现分子可视化和分析。它支持命令行、迷你GUI、Python和网页浏览器等多种交互方式,集成了大型语言模型。ChatMol可执行PyMOL任务,提供建议和解释。该工具还包括Streamlit应用、Python包和在线问答系统。ChatMol简化了分子结构分析过程,无需复杂设置即可使用。
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。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境,集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集,支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验,有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新,拥有活跃的社区支持,是Python科学计算领域的重要工具。
geemap - Python工具包助力Google Earth Engine地理空间分析与交互可视化
GithubGoogle Earth EnginePythongeemap可视化地理空间分析开源项目
geemap是为Google Earth Engine开发的Python包,提供交互式地理空间分析和可视化功能。基于ipyleaflet和ipywidgets,它让用户能在Jupyter环境中分析Earth Engine数据集。geemap支持JavaScript到Python转换,具备交互式制图、数据导出、像素提取等功能,适用于地理信息领域的学习和研究。
Endia - 面向科学计算的高性能动态数组库
EndiaGithubJIT编译动态数组库开源项目科学计算自动微分
Endia是一个专为科学计算设计的动态数组库,提供类似PyTorch、Numpy和JAX的功能。它支持自动微分、复数运算、双重API接口和JIT编译。Endia可进行命令式和函数式编程,计算任意阶导数,适用于高级科学应用。该项目注重代码清晰度和教育价值,致力于推动AI和科学计算领域的进步。
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