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ColabFold

基于Google Colab的蛋白质结构预测工具

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。

AI Buzz on twitter - AI领域最新动态与研究进展的实时资讯聚合
AI工具AlphaFold人工智能机器学习深度学习语言模型
AI Buzz on twitter汇聚人工智能领域的前沿资讯,每日更新AI最新突破、研究进展、应用创新和行业趋势。网站涵盖机器学习、深度学习、语言模型等多个AI主题,为读者提供全面及时的行业动态。通过精选Twitter热门AI话题,本平台成为AI爱好者、研究人员和从业者获取信息的便捷渠道。
text2text - 跨语言文本处理的综合工具包
GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型
提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包,支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行,适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南,用户能快速掌握强大的多语言模型,高效处理文本。
text-generation-webui-colab - Colab平台上GPT模型的快速部署指南
ColabGPTQGithubHuggingfaceLLaMAVicuna开源项目
本页面介绍如何在Colab平台上便捷部署多种GPT模型,包括vicuna、alpaca、llama等。用户可通过一键启动这些模型,适用于文本生成等应用。页面详细描述了每个模型的特性和使用方法,并提供对应的Colab链接,帮助用户高效进行实验和开发。
collapse - R语言高效数据处理与统计分析工具
GithubR包collapse开源项目性能优化数据转换统计计算
collapse是一款强大的R语言数据处理和统计分析工具包。基于C/C++开发,它提供了高效的统计函数、数据操作和内存管理功能。支持分组计算、加权分析,兼容多种数据类型和R包。collapse还具备高级聚合、数据转换和时间序列分析能力,其高性能算法使其尤其适合处理大规模复杂数据集。
Local-LLM-Comparison-Colab-UI - 提供多种机器学习模型的简易比较和测试,包括但不限于7B和13B模型
Colab WebUIGithub实用性开源项目模型比较消费级硬件语言模型
Local-LLM-Comparison-Colab-UI提供多种机器学习模型的简易比较和测试,包括但不限于7B和13B模型。用户可通过点击操作在Colab WebUI上试用各种模型,并根据实际表现选择适合的选项。网站定期更新,提供详尽的模型信息与操作指南。
IgBert - 专注抗体序列分析的预训练语言模型
GithubHuggingfaceIgBert开源项目抗体序列机器学习模型特征提取蛋白质语言模型
IgBert是一个基于大规模抗体序列数据训练的语言模型,通过Observed Antibody Space数据集优化,主要用于分析抗体序列结构。该模型可同时处理抗体的重链和轻链序列,支持批量分析,并能生成序列特征表示。模型集成了序列处理工具,可用于多种抗体序列分析应用场景。
FragPipe - 综合性质谱蛋白质组学数据分析平台
FragPipeGithubMSFragger开源项目数据分析蛋白质组学质谱
FragPipe是一个综合性质谱蛋白质组学数据分析平台。该平台集成MSFragger搜索引擎和Philosopher工具包等多个模块,支持传统和开放搜索、翻译后修饰分析、定量分析等功能。FragPipe提供图形界面和命令行操作,可在Windows、Linux或云端环境运行。平台支持DDA和DIA数据分析,包括标记和非标记定量方法,为蛋白质组学研究提供全面解决方案。
chromap - 开源工具实现染色质分析数据的快速对齐和预处理
ChromapGithub基因组比对开源项目染色质分析生物信息学高通量测序
Chromap是一款开源的染色质分析数据处理工具,专门用于高通量测序数据的快速对齐和预处理。它可处理ChIP-seq、ATAC-seq、scATAC-seq和Hi-C等多种数据类型,具备测序接头修剪、基因组比对和重复序列去除等功能。Chromap在保持高准确度的同时,将处理速度提升了10-20倍。该工具提供多种预设参数以适应不同实验类型,并支持BED、SAM和pairs等多种输出格式。
esm2_t36_3B_UR50D - ESM-2系列先进蛋白质序列模型
ESM-2GithubHuggingface开源项目机器学习模型生物信息学蛋白质模型语言建模
esm2_t36_3B_UR50D是ESM-2系列中的一款蛋白质模型,采用掩码语言建模方法训练。该模型拥有36层网络结构和30亿参数,在精度、内存消耗和训练时间之间取得了良好平衡。它适用于多种蛋白质序列相关任务的微调,可用于蛋白质序列分析和功能预测等研究领域。研究人员可以利用此模型进行各种蛋白质相关的前沿探索。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
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