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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。

Reinvent - 分子设计与优化的开源人工智能工具
GPUGithubPythonREINVENT分子设计开源项目机器学习
REINVENT 3.2是一个开源的分子设计与优化工具,结合深度学习和强化学习技术实现分子生成和优化。该基于Python的项目支持多种运行模式,使用JSON配置文件控制,并利用CUDA加速的GPU进行计算。REINVENT 3.2提供详细的安装指南、系统要求和使用教程,支持Jupyter notebook交互式使用,便于研究人员快速上手和实验。此外,项目还包含单元测试框架,可广泛应用于药物研发和材料设计等领域的分子设计任务。
foldseek - 高效精准的大规模蛋白质结构比对工具
FoldseekGithub开源项目结构搜索结构聚类蛋白质复合物蛋白质结构比对
Foldseek是一款用于大规模蛋白质结构集比对的开源工具。它能快速、敏感地比较海量蛋白质结构,支持对AlphaFoldDB和PDB等数据库进行搜索。Foldseek提供命令行界面和网页服务器,可进行结构搜索、聚类和多聚体比对。采用创新的3Di+AA结构对齐算法,在保证准确性的同时显著提升速度。Foldseek为结构生物学研究提供高效可靠的计算支持,助力蛋白质结构分析。
Godmode AI - 生成式AI代理能力探索与实验平台
AI工具Godmode v2SAP自动化蛋白棒辞职信
Godmode AI平台专注于探索生成式AI代理的潜力,是领先的人工智能代理实验环境。受Auto-GPT和BabyAGI启发,支持GPT-3.5和GPT-4等大型语言模型。用户可进行多样化的AI实验,包括市场分析、文案创作和概念探索等。Godmode AI致力于推动AI代理技术发展,为商业流程自动化提供创新的智能解决方案。
openfold - 增强蛋白质结构预测功能的AlphaFold2 PyTorch复现版本
AlphaFold 2DeepMindGithubOpenFoldPyTorch开源项目蛋白质结构预测
OpenFold是DeepMind AlphaFold 2的可训练PyTorch复现版本,提供高效的蛋白质结构预测解决方案。详细的安装、模型推理和训练指南可在文档主页找到。项目采用Apache Licence 2.0许可,使用的DeepMind预训练参数遵循CC BY 4.0许可。欢迎社区通过提交问题或拉请求进行贡献。引用OpenFold时应同时参考相关的AlphaFold研究成果。
biomedical - 生物医学数据集库促进机器学习研究
BigBIOGithub开源项目数据标准化机器学习生物医学数据集自然语言处理
BigBIO是一个基于Huggingface datasets库开发的生物医学数据加载器库。该项目提供超过126个生物医学数据集的轻量级访问,覆盖10余种语言和12个任务类别。BigBIO致力于提高数据处理的可重复性,完善数据集来源和许可等属性的文档,并简化自然语言提示和多任务学习的元数据集生成。此外,BigBIO还支持多个主流英语生物医学基准测试中的大部分数据集。
lightdock - 基于萤火虫群优化算法的多功能蛋白质对接框架
GSO算法GithubLightDock分子模拟开源项目生物信息学蛋白质对接
LightDock是一款基于萤火虫群优化算法的蛋白质对接框架,支持蛋白质-蛋白质、蛋白质-肽段和蛋白质-DNA的对接。该框架具有高度灵活性,允许用户自定义评分函数,支持局部无梯度最小化,并能限制模拟以聚焦特定相互作用区域。LightDock还支持受体和配体的残基限制,为分子对接研究提供了多功能且强大的工具。
API2D - 多模型AI API集成平台 快速接入简化开发
AI工具API2DClaudeGPTOpenAIStableDiffusion
API2D是专业的AI API集成平台,支持OpenAI、Claude等多种AI模型。用户只需填写密钥即可使用,无需关心技术细节。平台提供云端增强功能,采用按量计费模式,价格合理。支持多种支付方式,为开发者和企业提供高效便捷的AI API接入解决方案。
hi-ml - 医疗和生命科学深度学习研究智能工具包
AzureGithub人工智能医疗健康开源项目机器学习深度学习
hi-ml是一个面向医疗和生命科学领域的机器学习工具包,提供经过测试的组件、深度学习模型和云集成工具。该项目包含hi-ml-azure用于AzureML集成、hi-ml提供ML组件,以及hi-ml-cpath用于处理组织病理学图像。这些工具旨在简化深度学习模型的开发流程,适用于该领域的研究人员和从业者。
PyEMMA - 开源分子动力学模拟分析软件包
GithubPyEMMA分子动力学模拟开源软件开源项目数据分析马尔可夫模型
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。
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。
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