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大规模蛋白质-配体复合物数据集助力AI驱动的药物发现

MISATO药物发现蛋白质-配体复合物AI模型分子动力学Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
Mol-Instructions - 大规模生物分子指令数据集助力大语言模型
GithubMol-Instructions大语言模型开源项目数据集生物分子蛋白质
Mol-Instructions是一个开放的大规模生物分子指令数据集,包含分子导向、蛋白质导向和生物分子文本三类指令。数据集涵盖分子设计、蛋白质功能预测等多个任务,通过AI协作、数据提取和模板转换等方法构建。该数据集旨在增强大语言模型在生物分子领域的表现,现已在Hugging Face平台发布。
awesome-AI-based-protein-design - AI蛋白质设计研究前沿资源汇总
Github人工智能开源项目深度学习生成模型结构预测蛋白质设计
本资源库汇集了AI驱动蛋白质设计领域的前沿研究成果,包括来自Nature、Science等顶级期刊的重要论文。内容涵盖概述、方法论和应用等多个方面,按类别进行组织。资源库持续更新,跟踪该领域最新进展,为研究人员提供参考。探索AI在蛋白质设计中的创新应用,关注这一不断发展的交叉学科领域。
SaProt_650M_PDB - 提供两种加载方式以支持深度学习蛋白质模型的灵活使用
AI绘图GithubHuggingfaceSaProtesm开源项目模型深度学习
该项目通过Huggingface和ESM GitHub两种方式提供深度学习蛋白质模型加载和使用的便捷途径，用户可以依照需求进行选择。这些方法配合详细的代码实例，有助于用户高效完成蛋白质序列的分析和应用。
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。
TDC - 人工智能助力药物研发的开源平台
GithubTDC人工智能开源项目数据集机器学习药物发现
Therapeutics Data Commons (TDC) 是一个开源的人工智能平台，旨在促进药物发现和开发领域的技术创新。该平台提供多样化的AI任务、数据集和基准测试，覆盖从靶点识别到药物安全评估的全过程。TDC为研究人员提供便捷的数据加载工具和高效的数据处理功能，同时建立了透明的评估体系。这一开放科学倡议正在推动人工智能在治疗科学中的应用和验证，重塑药物研发流程。
plinder - 综合蛋白质-配体相互作用数据集与评估平台
GithubPLINDER分子对接开源项目机器学习结构生物学蛋白质-配体相互作用
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。
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。
papers-for-molecular-design-using-DL - 生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用
Deep LearningGenerative AIGithubmolecular设计分子构象生成开源项目药物设计
此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标，以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用，并提供最新的学术和应用进展，持续更新。
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。
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