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MAPE-PPI

基于微环境感知的蛋白质相互作用预测新方法

MAPE-PPI项目开发了一种基于微环境感知蛋白质嵌入的方法,用于预测蛋白质-蛋白质相互作用。该方法在多个数据集上进行了测试,显示出良好的性能。项目提供预训练模型和使用指南,涵盖环境设置、数据处理和模型训练等内容,便于研究人员复现和拓展。这一新方法为蛋白质相互作用预测研究提供了创新思路。

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。
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。
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。
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
ESM-1b是一个Transformer架构的蛋白质语言模型,通过对未标记的蛋白质序列进行自监督预训练,具备了结构与功能预测的无监督能力。该模型在远程同源检测和二级结构预测等任务上表现优良,可用于特征提取和模型微调。虽然ESM-2性能优越,但ESM-1b仍是研究蛋白质特征的重要工具。
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。
ProLIF - 生物分子相互作用指纹分析工具
GithubProLIF分子动力学开源项目生物信息学相互作用指纹蛋白质配体
ProLIF是一个用于生成生物分子复合物相互作用指纹的开源工具。它可分析分子动力学轨迹、对接模拟和实验结构数据,支持配体、蛋白质、DNA和RNA等多种分子类型。该工具提供详细文档和教程,适用于生物信息学和药物设计领域的复杂相互作用研究。ProLIF由MDAnalysis和RDKit等库提供技术支持,是这一领域的重要资源。
ByProt - 先进的蛋白质序列设计工具包
AI建模ByProtGithub反向折叠开源项目机器学习蛋白质设计
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。
protpardelle - 开源全原子蛋白质生成模型
Githubprotpardelle开源项目深度学习生物信息学结构预测蛋白质生成模型
Protpardelle是一个开源的全原子蛋白质生成模型项目,提供预训练模型、推理和训练代码。支持条件和无条件蛋白质设计,可通过HuggingFace网页应用或PyMOL插件使用。项目包含环境配置、示例命令和数据集获取方法,适合研究人员和开发者使用与贡献。
esm - ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理
ESM3Github人工智能开源项目生成式模型生物学蛋白质模型
ESM3是一个创新的生物学生成模型,能够同时处理蛋白质的序列、结构和功能。通过离散令牌表示这三种数据模态,ESM3可根据部分输入预测完整的蛋白质信息。作为一个生成式掩码语言模型,它采用迭代采样方法。ESM3架构具有高度可扩展性,其最大版本拥有980亿参数,曾对2.78亿个蛋白质进行训练。
esmfold_v1 - 突破性的高速蛋白质结构预测技术
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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