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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。

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。
Graphormer - 优化分子科学中的AI研究和应用
Azure Quantum ElementsGithubGraphormer分子建模开源项目材料科学药物发现
Graphormer是一个深度学习包,用于加速分子科学中的AI研究和应用,如材料发现和药物发现。它支持PyG、DGL、OGB和OCP的数据接口,并采用fairseq框架。提供PCQM4M和PCQM4Mv2的预训练模型,特别适合大规模分子建模任务。优化的预训练版本可在Azure Quantum Elements上使用。
multitask-text-and-chemistry-t5-base-augm - 多任务文本与化学T5适用于化学与自然语言的多领域模型
GithubHuggingfaceIBM研究院Multitask Text and Chemistry T5化学多任务开源项目模型语言模型
Multitask Text and Chemistry T5是一个基于Transformer的多任务语言模型,应用于化学和自然语言领域的多种任务。它以t5-small为预训练基础,并通过增强数据集进行训练。2023年发布,该模型由IBM Research与丹麦技术大学合作开发并集成于GT4SD。应用领域包括正向反应预测、逆合成、分子注释、文本条件的生成和段落到动作的转换。
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。
guacamol_baselines - 化学生成任务评估基准模型集合
GithubGuacaMolSMILES基准模型开源项目机器学习生成化学
GuacaMol Baselines项目为化学生成任务评估提供多种基准模型实现。包含随机采样、ChEMBL最佳选择、SMILES和图遗传算法、图蒙特卡洛树搜索以及SMILES LSTM变体等方法。项目配备预训练模型、数据集脚本和Docker容器,便于研究人员部署和比较各类生成模型。
AI2BMD - AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具
AI2BMDGithub分子动力学模拟开源项目机器学习蛋白质计算化学
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。
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。
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。
rexmex - 推荐系统评估指标和报告工具库
Githubrexmex开源库开源项目推荐系统机器学习评估指标
rexmex是一个用于推荐系统评估的Python库,提供了全面的评估指标集合,涵盖排名、评分、分类和覆盖率等方面。该库集成了经典指标和最新数据挖掘研究成果,并提供报告生成和性能可视化功能。rexmex操作简便,适用于多种推荐系统场景,可帮助研究人员和开发者全面评估系统性能。
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。
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