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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
MedTrinity-25M - 多粒度标注医学数据集推动医疗AI进步
GithubMedTrinity-25M医学数据集多模态多粒度标注大规模开源项目
MedTrinity-25M是一个大规模医学多模态数据集，包含2500万条多粒度标注。该数据集整合了医学图像和文本信息，采用创新处理流程和先进语言模型生成精细描述。它显著提升了医学视觉问答性能，为医疗AI发展提供重要资源。项目还开源了相关模型和代码，推动医学AI领域的开放协作。
SuPreM - 基于大规模数据集的三维医学影像分析预训练模型套件
3D模型GithubSuPreM医学影像分析大规模数据集开源项目迁移学习
SuPreM是一套基于大规模数据集和每体素标注的预训练3D模型,在多种医学影像任务中展现出优秀的迁移能力。该项目结合AbdomenAtlas 1.1数据集(9,262个带注释CT扫描)和多个先进AI模型,为三维医学图像分析提供了基础数据集和模型,有助于提升该领域的研究效率和算法性能。
rxnmapper - 利用无监督学习的有机化学反应原子映射工具
GithubRXNMapper化学反应原子映射开源项目有机化学机器学习
rxnmapper是一个开源的有机化学反应原子映射工具，利用机器学习技术，通过ALBERT模型在大规模化学反应数据集上进行无监督学习，提取有机化学语法，实现对有效反应SMILES的原子映射。项目提供Python API接口，支持批处理和错误处理，可集成到化学信息学应用中。rxnmapper为化学反应分析和预测提供了新的方法，有助于推进有机化学研究。
MedMNIST - 标准化医学图像分类数据集
GithubMedMNIST医学图像分类开源项目数据集机器学习神经网络
MedMNIST是一个标准化的生物医学图像数据集，包含18个2D和3D子集。数据集提供28x28及更大尺寸的图像，涵盖多种医学影像模态，适用于不同的分类任务。总计约708K个2D图像和10K个3D图像，支持生物医学图像分析、计算机视觉和机器学习研究。MedMNIST以其多样性、标准化和易用性，成为评估机器学习算法和开发医学模型的重要资源。
multitask-text-and-chemistry-t5-base-augm - 多任务文本与化学T5适用于化学与自然语言的多领域模型
GithubHuggingfaceIBM研究院Multitask Text and Chemistry T5化学多任务开源项目模型语言模型
Multitask Text and Chemistry T5是一个基于Transformer的多任务语言模型，应用于化学和自然语言领域的多种任务。它以t5-small为预训练基础，并通过增强数据集进行训练。2023年发布，该模型由IBM Research与丹麦技术大学合作开发并集成于GT4SD。应用领域包括正向反应预测、逆合成、分子注释、文本条件的生成和段落到动作的转换。
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。
webdataset - 大规模深度学习数据集的管理工具
GithubPyTorchWebDatasettar文件开源项目数据管道深度学习
WebDataset是一种高性能的数据管理工具，专为大规模深度学习任务设计。它支持从本地存储和云对象存储读取数据，兼容PyTorch、TensorFlow和JAX。WebDataset能高效处理和读取多种格式的数据集，如图像、音频和视频，极大地提升I/O性能并简化数据预处理。其优势包括低延迟、无需本地存储及并行数据访问，适用于不同规模的深度学习任务。
molfeat - 多功能分子特征提取框架
Githubmolfeat分子特征提取化学信息学开源软件开源项目机器学习
molfeat是一个开源的分子特征提取框架，集成多种预置分子特征提取器。它提供简洁高效的API，统一预训练分子嵌入和传统特征提取方法。框架支持通过插件扩展自定义特征提取器，并采用缓存机制优化性能。作为分子特征化的综合解决方案，molfeat适用于广泛的分子建模和分析应用场景。
prot_bert_bfd - 用于自监督蛋白质序列分析的ProtBert-BFD模型
GithubHuggingfaceProtBert-BFD开源项目掩码语言模型模型特征提取蛋白质序列语言模型
ProtBert-BFD模型是一种利用Bert架构进行蛋白质序列自监督学习的预训练工具。该模型使用BFD数据集进行训练，能够捕捉蛋白质的生物物理特性，适用于特征提取和下游任务。其遮蔽语言建模方法无需人工标记即可从大规模数据中进行学习，成为生物信息学中理解蛋白质编码的有效工具。
torchmd-net - 神经网络势能模型的高效训练与实现框架
GPU加速GithubPyTorchTorchMD-NET分子动力学开源项目神经网络势能
TorchMD-NET是一个先进的神经网络势能(NNP)模型框架，提供高效快速的NNP实现。该框架与ACEMD、OpenMM和TorchMD等GPU加速分子动力学代码集成，并将NNP作为PyTorch模块提供。项目支持等变Transformer、Transformer、图神经网络和TensorNet等多种架构，可通过conda-forge安装或从源代码构建。TorchMD-NET具有灵活的训练配置选项，支持自定义数据集和多节点训练，并提供预训练模型。
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