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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。

MoLFormer-XL-both-10pct - 大规模分子语言模型实现化学结构与性质预测
GithubHuggingfaceMoLFormerSMILES分子结构化学模型开源项目机器学习模型
MoLFormer是一个在ZINC和PubChem数据集上训练的化学语言模型,通过处理11亿分子的SMILES表示实现分子特征学习。模型采用线性注意力机制与旋转位置编码,在MoleculeNet的11个基准任务中展现优异性能。该模型可应用于分子相似度分析、特征提取及分子性质预测,适用于200原子以下的小分子研究。
matscibert - 材料科学领域的专用文本挖掘与信息提取语言模型
GithubHuggingfaceMatSciBERT信息抽取开源项目文本挖掘材料科学模型预训练模型
MatSciBERT是应用于材料科学领域的预训练语言模型,旨在提高文本挖掘与信息提取的效果。该模型基于BERT技术,在合金、玻璃、金属玻璃等类型的材料科学文献上训练,资料来源于ScienceDirect。研究人员可以从GitHub获取相关代码,用以在科研过程中实现更精确的信息抽取和深入分析。
BenevolentAI - AI驱动的生物制药创新平台加速药物研发
AI工具AI药物发现BenevolentAI人工智能生物医药药物研发
BenevolentAI开发的AI驱动药物发现平台Benevolent Platform™利用海量生物医学数据,为人类生物学提供多维度表征。通过与领先制药公司合作,该平台致力于为复杂疾病开发创新疗法,提高临床成功率,为患者带来突破性治疗方案。
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。
hi-ml - 医疗和生命科学深度学习研究智能工具包
AzureGithub人工智能医疗健康开源项目机器学习深度学习
hi-ml是一个面向医疗和生命科学领域的机器学习工具包,提供经过测试的组件、深度学习模型和云集成工具。该项目包含hi-ml-azure用于AzureML集成、hi-ml提供ML组件,以及hi-ml-cpath用于处理组织病理学图像。这些工具旨在简化深度学习模型的开发流程,适用于该领域的研究人员和从业者。
meta-dataset - 多样化小样本学习基准与算法实现
CrossTransformersFLUTEGithubMeta-DatasetNeurIPS 2021TFDS API开源项目
本项目介绍了基于TensorFlow Datasets的Meta-Dataset输入管道,兼容原始协议(MD-v1)和更新的VTAB+MD协议(MD-v2),并提供相关研究的代码和检查点,详细说明数据管道、模型及实验设置。大量实验揭示了一些重要的研究挑战,并提出了新的基准方法来量化Meta-Dataset中的元学习优势,希望能激励更多相关研究方向的工作。
llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库
GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集
LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域,项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源,旨在促进模型性能提升。
esm2_t48_15B_UR50D - 大规模蛋白质语言模型用于多样化蛋白质序列分析
ESM-2GithubHuggingface开源项目模型深度学习生物信息学自然语言处理蛋白质模型
作为ESM-2系列中参数量最大的蛋白质语言模型,esm2_t48_15B_UR50D拥有480亿参数。该模型采用掩码语言建模方法训练,可应用于多种蛋白质序列分析任务。虽然模型性能优异,但也需要较高的计算资源。研究人员可利用该模型进行蛋白质功能预测、结构分析等研究,为蛋白质科学领域带来新的突破。
litdata - 优化数据处理和流式传输工具 提升AI模型训练效率
GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练
LitData是一个开源的数据处理和优化工具,专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练,支持云端大规模数据流式传输,并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。
SAT - 突破性医学图像分割模型,支持多模态多区域文本提示
GithubSAT医学图像分割多模态开源项目文本提示通用分割模型
SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型,SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集,为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。
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