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综合蛋白质-配体相互作用数据集与评估平台

PLINDER 蛋白质-配体相互作用分子对接机器学习结构生物学 Github 开源项目

PLINDER是一个面向蛋白质-配体对接算法的综合数据集和评估资源。该数据集包含40多万个蛋白质-配体相互作用系统,涵盖11,000多个SCOP结构域和50,000多种小分子。每个系统配有500多项详细注释,涉及蛋白质和配体特性、结构质量等多个方面。此外,PLINDER提供14种相互作用评估指标、200多亿个相似性得分,以及与结合态(holo)系统对应的未结合态(apo)和AlphaFold2预测结构。该平台还包含训练-验证-测试数据集划分功能和标准化评估工具,有助于简化模型性能比较流程。

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介绍相关项目

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。

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。

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。

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。

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。

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。

ColabFold - 基于Google Colab的蛋白质结构预测工具

AlphaFoldColabFoldGithub开源项目生物信息学结构预测蛋白质折叠

ColabFold是一个基于Google Colab的开源项目，整合了AlphaFold2和RoseTTAFold等先进工具，为蛋白质结构预测提供便捷解决方案。该项目支持单体和复合物预测，采用MMseqs2进行快速序列搜索，并可选用模板。ColabFold具有用户友好的界面，持续更新以提供最新的预测技术，是研究人员进行蛋白质结构分析的有力工具。

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。

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。

foldcomp - 高效压缩和索引大规模蛋白质结构数据集的开源工具

FoldcompGithub开源项目数据存储氨基酸编码生物信息学蛋白质结构压缩

Foldcomp是一个开源的蛋白质结构压缩和索引工具。通过编码主链和侧链的扭转角，它将每个氨基酸残基压缩至13字节，大幅降低存储需求。Foldcomp支持单链PDB文件压缩，提供命令行和Python API接口，可进行压缩、解压缩、序列提取等操作。此外，Foldcomp还提供了多个预构建的大规模蛋白质结构数据库，如AlphaFoldDB和ESMAtlas，便于研究人员使用。

相关项目

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