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rxnmapper

利用无监督学习的有机化学反应原子映射工具

RXNMapper化学反应原子映射机器学习有机化学Github开源项目

rxnmapper是一个开源的有机化学反应原子映射工具，利用机器学习技术，通过ALBERT模型在大规模化学反应数据集上进行无监督学习，提取有机化学语法，实现对有效反应SMILES的原子映射。项目提供Python API接口，支持批处理和错误处理，可集成到化学信息学应用中。rxnmapper为化学反应分析和预测提供了新的方法，有助于推进有机化学研究。

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介绍相关项目
REINVENT4 - 人工智能驱动的多功能分子设计工具
GithubREINVENT分子设计化学信息学开源项目强化学习迁移学习
REINVENT 4是一款基于强化学习的先进分子设计工具，支持从头设计、骨架跳跃和R基团替换等多种任务。它根据多组分评分标准生成优化分子，并通过迁移学习提高设计效率。该工具兼容Linux、Windows和MacOS平台，支持GPU和CPU运行，为药物研发和化学创新提供了有力支持。
MoLFormer-XL-both-10pct - 大规模分子语言模型实现化学结构与性质预测
GithubHuggingfaceMoLFormerSMILES分子结构化学模型开源项目机器学习模型
MoLFormer是一个在ZINC和PubChem数据集上训练的化学语言模型，通过处理11亿分子的SMILES表示实现分子特征学习。模型采用线性注意力机制与旋转位置编码，在MoleculeNet的11个基准任务中展现优异性能。该模型可应用于分子相似度分析、特征提取及分子性质预测，适用于200原子以下的小分子研究。
smilesDrawer - 基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具
GithubJavaScriptSMILESSmilesDrawer分子结构化学绘图开源项目
SmilesDrawer是一款基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具，无需服务器、图片或模板即可运行。该工具支持绘制分子、反应和结构高亮，提供学习资源和样式自定义选项。SmilesDrawer可集成到多个前端框架中，如Svelte。它具有可配置的颜色主题，支持复杂环系的实验性绘制，并可通过CDN或npm方便安装。这一工具为化学信息学研究提供了实用的分子可视化解决方案。
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。
DECIMER-Image_Transformer - 化学结构图像识别的深度学习新方法
DECIMERGithubSMILESTransformer化学图像识别开源项目深度学习
DECIMER-Image_Transformer项目结合EfficientNet V2和Transformer模型，开发了用于化学结构图像识别的先进深度学习方法。该项目优化了数据处理流程，采用TPU加速训练，提高了SMILES预测效率。这一创新为化学文献的自动化分析和结构识别提供了新的研究方向，推动了化学信息学领域的发展。
ChemBERTa-zinc-base-v1 - 面向分子结构预测与化学特性分析的深度学习模型
ChemBERTaGithubHuggingfaceRoBERTaSMILES化学机器学习开源项目模型深度学习
ChemBERTa-zinc-base-v1是一个专注于化学分子结构分析的深度学习模型。通过对大规模分子数据的训练，该模型能够进行分子结构预测，并支持毒性、溶解度、药物相似性等化学特性分析。模型创新地将自然语言处理技术应用于化学领域，为研究人员提供了一个高效的分子结构分析工具。
deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
DeepChemGithub开源项目材料科学深度学习药物发现量子化学
DeepChem是一个高质量的开源工具链，致力于推动深度学习在药物发现、材料科学、量子化学和生物学中的应用。支持Python 3.7至3.10，兼容TensorFlow、PyTorch、JAX等框架。用户可通过pip或conda安装，或使用Docker镜像。项目包含丰富的教程和实例，适合从新手到专家。社区活跃，提供Discord和讨论论坛，欢迎科学家、开发者和爱好者的参与。
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。
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。
ChemLLMBench - 化学领域大语言模型能力评估的全面基准
ChemLLMBenchGithubNeurIPS 2023化学基准测试大语言模型开源项目
ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务，从分子结构预测到反应产率预测，并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考，其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收，彰显学术影响力。
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