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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论文

介绍相关项目

rf_diffusion_all_atom - 全原子精度蛋白质结构生成工具

GithubRFDiffusion AA分子对接开源项目机器学习结构生物学蛋白质设计

rf_diffusion_all_atom是一个基于AI的蛋白质结构生成工具，实现全原子精度的模型设计。该工具支持小分子结合蛋白和包含特定基序的蛋白质设计，提供简单的安装步骤和使用指南。rf_diffusion_all_atom能够生成自定义蛋白质结构，适用于药物发现和蛋白质工程等研究领域。

prot_t5_xl_uniref50 - 基于T5架构的大规模蛋白质序列预训练模型

GithubHuggingfaceProtT5-XL-UniRef50UniRef50开源项目模型特征提取生物信息学蛋白质语言模型

ProtT5-XL-UniRef50是基于T5-3B架构的蛋白质序列预训练模型，在UniRef50数据集的4500万个序列上进行自监督学习。该模型采用改进的掩码语言建模目标，能够捕捉蛋白质序列中的关键生物物理特性。ProtT5-XL-UniRef50可用于蛋白质特征提取和下游任务微调，在二级结构预测等任务中表现优异，为蛋白质序列研究提供了有力工具。

gpn - 基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具

DNA语言模型GPNGithub变异效应预测基因组预训练网络开源项目机器学习

GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目，致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型，适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口，支持自定义数据训练，并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。

esm2_t6_8M_UR50D - ESM-2系列最小规模蛋白质序列预训练模型

ESM-2GithubHuggingface开源项目机器学习模型生物信息学自然语言处理蛋白质模型

esm2_t6_8M_UR50D是ESM-2系列中参数最少的蛋白质语言模型,仅包含6层网络结构和800万参数。该模型通过掩码语言建模方法训练,可用于多种蛋白质序列输入任务的微调。尽管规模小巧,但在计算资源有限的情况下仍可提供不错的性能。研究人员可利用此模型快速开展蛋白质序列相关研究,为后续使用更大规模模型做准备。

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。

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。

lightdock - 基于萤火虫群优化算法的多功能蛋白质对接框架

GSO算法GithubLightDock分子模拟开源项目生物信息学蛋白质对接

LightDock是一款基于萤火虫群优化算法的蛋白质对接框架，支持蛋白质-蛋白质、蛋白质-肽段和蛋白质-DNA的对接。该框架具有高度灵活性，允许用户自定义评分函数，支持局部无梯度最小化，并能限制模拟以聚焦特定相互作用区域。LightDock还支持受体和配体的残基限制，为分子对接研究提供了多功能且强大的工具。

alphaflow - 蛋白质构象集生成的流匹配模型

AlphaFlowAlphaFoldGithub分子动力学开源项目生成建模蛋白质构象集

AlphaFlow是基于AlphaFold的改进版本，通过流匹配目标微调，专门生成蛋白质构象集合。它模拟实验和分子动力学集合，提供完整代码、说明和模型权重。项目还包括ESMFold的微调版本ESMFlow。这些工具有助于研究蛋白质结构多样性和动态特性，为蛋白质科学研究提供新的方法和视角。

esm2_t33_650M_UR50D - ESM-2蛋白质语言模型用于多种序列分析任务

ESM-2GithubHuggingface开源项目机器学习模型生物信息学自然语言处理蛋白质模型

esm2_t33_650M_UR50D是ESM-2系列中的一款蛋白质语言模型，采用掩码语言建模方法训练。该模型包含33层网络结构和6.5亿参数，适用于蛋白质功能预测、结构分析、蛋白质折叠预测、突变效应分析等多种序列输入任务的微调。作为中等规模的模型，它在性能和资源需求间取得平衡，为蛋白质研究提供实用工具。

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。

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