MAPE-PPI

基于微环境感知的蛋白质相互作用预测新方法

MAPE-PPI 蛋白质相互作用预测微环境感知蛋白质嵌入深度学习 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

alphamissense - 全蛋白质组错义突变效应预测的革命性工具

AlphaMissenseGithub基因数据库开源项目模型实现氨基酸替换蛋白质序列

AlphaMissense是一个预测蛋白质错义变异效应的开源模型。该项目提供模型实现、数据处理流程和人类氨基酸替换的预计算结果。基于AlphaFold开发，AlphaMissense利用多个遗传数据库进行序列比对，为研究人员提供蛋白质变异影响分析。其预测结果可通过Ensembl VEP工具使用，支持蛋白质功能研究和相关疾病研究。

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。

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。

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。

ColabFold - 基于Google Colab的蛋白质结构预测工具

AlphaFoldColabFoldGithub开源项目生物信息学结构预测蛋白质折叠

ColabFold是一个基于Google Colab的开源项目，整合了AlphaFold2和RoseTTAFold等先进工具，为蛋白质结构预测提供便捷解决方案。该项目支持单体和复合物预测，采用MMseqs2进行快速序列搜索，并可选用模板。ColabFold具有用户友好的界面，持续更新以提供最新的预测技术，是研究人员进行蛋白质结构分析的有力工具。

Cradle - 机器学习助力蛋白质序列设计与优化

AI工具Cradle序列优化机器学习生物技术蛋白质工程

Cradle是一个专业的蛋白质工程平台,通过机器学习技术帮助生物技术团队设计和优化蛋白质序列。平台支持一键生成针对特定目标的蛋白质变体,可同时优化稳定性、活性等多种性质,提高蛋白质工程效率。Cradle采用私有化部署,保障数据安全和知识产权。目前已被多家领先生物技术公司采用,有效缩短蛋白质开发周期,加快新产品上市进程。

misato-dataset - 大规模蛋白质-配体复合物数据集助力AI驱动的药物发现

AI模型GithubMISATO分子动力学开源项目药物发现蛋白质-配体复合物

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。

alphafold3-pytorch - 基于PyTorch的蛋白质结构预测模型开源实现

AlphaFold 3GithubPytorch开源项目机器学习生物信息学蛋白质结构预测

这是AlphaFold 3的PyTorch开源实现项目。它包含完整的模型架构、训练和推理流程,以及详细的数据准备指南。项目支持原子级和分子级的输入处理,提供PDB数据集筛选和聚类脚本。丰富的文档和示例代码有助于用户理解和使用AlphaFold 3模型。该实现为蛋白质结构预测研究提供了有价值的开源工具。

foldseek - 高效精准的大规模蛋白质结构比对工具

FoldseekGithub开源项目结构搜索结构聚类蛋白质复合物蛋白质结构比对

Foldseek是一款用于大规模蛋白质结构集比对的开源工具。它能快速、敏感地比较海量蛋白质结构,支持对AlphaFoldDB和PDB等数据库进行搜索。Foldseek提供命令行界面和网页服务器,可进行结构搜索、聚类和多聚体比对。采用创新的3Di+AA结构对齐算法,在保证准确性的同时显著提升速度。Foldseek为结构生物学研究提供高效可靠的计算支持,助力蛋白质结构分析。

prot_bert - BERT蛋白质序列模型助力破解生命密码

GithubHuggingfaceProtBert开源项目掩码语言建模模型氨基酸序列生物信息学蛋白质语言模型

ProtBert是一种基于BERT架构的蛋白质序列预训练语言模型，在2.17亿个蛋白质序列上进行自监督学习。该模型能捕获序列中的关键生物物理特性，可用于蛋白质特征提取或下游任务微调。在二级结构预测和亚细胞定位等任务中表现优异，为解析蛋白质功能提供新工具。ProtBert展现了人工智能在生命科学领域的应用潜力。

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