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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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esm1b_t33_650M_UR50S - 以高级特征提取和预测提高蛋白质序列无监督学习的有效性
ESM-1bGithubHuggingface功能预测开源项目无监督学习模型结构预测蛋白质序列
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deepchem - 深度学习在药物发现、材料科学中的开源工具链
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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。
ByProt - 先进的蛋白质序列设计工具包
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ByProt是一个专注于蛋白质研究中生成学习的多功能工具包。它主要用于基于结构的序列设计，提供高效的非自回归ProteinMPNN变体和LM-Design的官方实现。LM-Design作为ICML 2023口头报告的成果，是当前最先进的蛋白质序列设计模型。该工具包支持CATH和多链数据集的训练与评估，为研究人员提供灵活的蛋白质设计方案。
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ESMFoldGithubHuggingface人工智能开源项目模型深度学习生物信息学蛋白质折叠
ESMFold是一种革新性的蛋白质结构预测模型，基于ESM-2架构设计。它摒弃了传统的序列比对和数据库依赖，实现了纯端到端的预测流程，显著提升了计算效率。相较于AlphaFold2等方法，ESMFold在速度上具有明显优势，同时保持了高精度。该项目提供了详细的使用教程，方便研究人员快速应用于实际工作中。
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M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
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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。
genie - 创新算法实现蛋白质从头设计 开源项目助力生物技术突破
GenieGithub开源项目氨基酸残基深度学习等变扩散蛋白质设计
Genie是一个开源的人工智能蛋白质设计项目，利用机器学习算法自动生成新型蛋白质结构。它提供完整的代码库，支持模型训练、结构采样和性能评估。研究人员可使用Genie设计长度为50至128个氨基酸的蛋白质，应用于生物技术、医药研发和材料科学等领域。项目集成了多种评估工具，为蛋白质工程提供了创新解决方案，为研究人员带来新的可能性。
torchmd - 开源分子动力学模拟框架
GithubPyTorchTorchMD分子动力学力场开发开源项目神经网络势能
TorchMD是一个开源的分子动力学模拟框架，基于PyTorch构建。它为研究人员提供简单易用的API，支持力场开发和神经网络势能的无缝集成。TorchMD使用与传统MD软件兼容的化学单位，适用于多种分子模拟任务。该项目正在积极开发中，由Chan Zuckerberg Initiative和Acellera资助，并与OpenMM和ACEMD展开合作。TorchMD适用于蛋白质折叠、药物设计、材料科学等领域的分子动力学研究。研究人员可以利用TorchMD快速开发和测试新的力场模型，推进计算化学和生物物理学的发展。
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。
foldingdiff - Protein生成和优化的扩散模型工具
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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。
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