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foldseek

高效精准的大规模蛋白质结构比对工具

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。

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。
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。
alphafold - 突破性的蛋白质结构预测AI系统
AlphaFoldDockerGithub开源项目深度学习生物信息学蛋白质结构预测
AlphaFold是DeepMind开发的人工智能系统,可高精度预测蛋白质三维结构。系统支持单体和多聚体蛋白预测,并提供TM-score和对齐误差等评估指标。AlphaFold结合深度学习和基因数据库,在CASP14竞赛中获得重大突破。其开源代码和预训练模型为研究人员提供了强大的蛋白质结构分析工具,有助于推动生物学和医学研究进展。
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。
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。
foldingdiff - Protein生成和优化的扩散模型工具
CATH数据集GithubPyTorch Lightningfoldingdiff开源项目扩散模型蛋白质生成
使用扩散模型生成新的蛋白骨架结构。提供详细的安装、数据下载和模型训练指南,支持预训练模型的加载和采样。评估生成骨架的设计性能和结构一致性,适合具备Python和PyTorch基础的研发人员使用,通过浏览器便捷地生成蛋白质结构。
alphafold3-pytorch - 基于PyTorch的蛋白质结构预测模型开源实现
AlphaFold 3GithubPytorch开源项目机器学习生物信息学蛋白质结构预测
这是AlphaFold 3的PyTorch开源实现项目。它包含完整的模型架构、训练和推理流程,以及详细的数据准备指南。项目支持原子级和分子级的输入处理,提供PDB数据集筛选和聚类脚本。丰富的文档和示例代码有助于用户理解和使用AlphaFold 3模型。该实现为蛋白质结构预测研究提供了有价值的开源工具。
alphaflow - 蛋白质构象集生成的流匹配模型
AlphaFlowAlphaFoldGithub分子动力学开源项目生成建模蛋白质构象集
AlphaFlow是基于AlphaFold的改进版本,通过流匹配目标微调,专门生成蛋白质构象集合。它模拟实验和分子动力学集合,提供完整代码、说明和模型权重。项目还包括ESMFold的微调版本ESMFlow。这些工具有助于研究蛋白质结构多样性和动态特性,为蛋白质科学研究提供新的方法和视角。
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。
deep-seek - 大规模LLM驱动互联网检索引擎的实验性架构
DeepSeekGithub互联网安装开源项目检索引擎研究代理
该项目引入了一种基于LLM的大规模互联网检索引擎的实验性架构,与传统的答案引擎不同,它旨在处理大量来源,收集综合实体列表。项目展示了检索代理通过计划、搜索、提取和丰富等步骤生成包含信任评分的详细表格。该架构的亮点在于其高效的令牌使用和广泛的数据处理能力,适用于需要深入检索和详细信息的场景。用户可以访问示例结果,深入了解其架构特点和潜在改进空间。
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