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AI2BMD

AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具

AI2BMD是一个结合人工智能和从头计算方法的蛋白质分子动力学模拟工具。它包含AIMD-Chig数据集、ViSNet和Geoformer模型架构,以及完整的模拟程序。该工具在保持高精度的同时提高了模拟效率,为蛋白质研究和药物开发提供了新的研究方法。

rf_diffusion_all_atom - 全原子精度蛋白质结构生成工具
GithubRFDiffusion AA分子对接开源项目机器学习结构生物学蛋白质设计
rf_diffusion_all_atom是一个基于AI的蛋白质结构生成工具,实现全原子精度的模型设计。该工具支持小分子结合蛋白和包含特定基序的蛋白质设计,提供简单的安装步骤和使用指南。rf_diffusion_all_atom能够生成自定义蛋白质结构,适用于药物发现和蛋白质工程等研究领域。
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。
alphafold - 突破性的蛋白质结构预测AI系统
AlphaFoldDockerGithub开源项目深度学习生物信息学蛋白质结构预测
AlphaFold是DeepMind开发的人工智能系统,可高精度预测蛋白质三维结构。系统支持单体和多聚体蛋白预测,并提供TM-score和对齐误差等评估指标。AlphaFold结合深度学习和基因数据库,在CASP14竞赛中获得重大突破。其开源代码和预训练模型为研究人员提供了强大的蛋白质结构分析工具,有助于推动生物学和医学研究进展。
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。
deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具
DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算
DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包,专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口,确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算,适用于有机分子、金属、半导体等系统。
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。
genie - 创新算法实现蛋白质从头设计 开源项目助力生物技术突破
GenieGithub开源项目氨基酸残基深度学习等变扩散蛋白质设计
Genie是一个开源的人工智能蛋白质设计项目,利用机器学习算法自动生成新型蛋白质结构。它提供完整的代码库,支持模型训练、结构采样和性能评估。研究人员可使用Genie设计长度为50至128个氨基酸的蛋白质,应用于生物技术、医药研发和材料科学等领域。项目集成了多种评估工具,为蛋白质工程提供了创新解决方案,为研究人员带来新的可能性。
misato-dataset - 大规模蛋白质-配体复合物数据集助力AI驱动的药物发现
AI模型GithubMISATO分子动力学开源项目药物发现蛋白质-配体复合物
MISATO是一个专为结构化药物发现设计的机器学习数据集,包含高质量的蛋白质-配体复合物数据。数据集涵盖了19000多个配体的量子力学计算结果和16000多个蛋白质-配体结构的分子动力学模拟。MISATO旨在提高配体分子精确度、合理表示系统动力学,并促进创新AI药物发现模型的开发。研究人员可免费下载MISATO数据集,使用提供的PyTorch数据加载器进行AI训练和预测。
torchmd - 开源分子动力学模拟框架
GithubPyTorchTorchMD分子动力学力场开发开源项目神经网络势能
TorchMD是一个开源的分子动力学模拟框架,基于PyTorch构建。它为研究人员提供简单易用的API,支持力场开发和神经网络势能的无缝集成。TorchMD使用与传统MD软件兼容的化学单位,适用于多种分子模拟任务。该项目正在积极开发中,由Chan Zuckerberg Initiative和Acellera资助,并与OpenMM和ACEMD展开合作。TorchMD适用于蛋白质折叠、药物设计、材料科学等领域的分子动力学研究。研究人员可以利用TorchMD快速开发和测试新的力场模型,推进计算化学和生物物理学的发展。
DMFF - 革新分子模拟和力场参数化的全可微分子力场
DMFFGithub分子力场参数优化开源项目机器学习自动微分
DMFF是一个基于Jax的Python包,实现全可微分子力场模型。它简化力场参数化,支持点电荷和多极化模型,适用于水、生物大分子和有机聚合物系统。DMFF集成自动微分技术和AI优化,支持GPU加速,为分子系统研究和力场开发提供高效工具。
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