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datamol

基于RDKit的高效分子处理Python库

datamol是一个基于RDKit的Python库,专为简化分子处理而设计。它提供简洁的API、高效的并行处理和现代IO支持,同时保持与RDKit的兼容性。通过良好的默认设置,datamol简化了分子标准化、构象生成和特征计算等任务,使分子操作更加便捷高效。该库支持远程路径读写多种格式文件,适用于大规模数据处理。datamol的设计理念是在RDKit基础上提供更简单的接口,同时保持性能和灵活性,使其成为分子信息学研究和开发的有力工具。

datamapplot - Python库实现数据地图的高质量可视化
DataMapPlotGithubPython库交互式绘图开源项目数据可视化数据地图
DataMapPlot是一个用于创建数据地图可视化的Python库。它可生成适用于演示、海报和论文的静态或简单交互式数据地图图表。用户只需标记数据点簇,库即可自动处理剩余工作。DataMapPlot提供多种自定义选项,包括暗色模式、字体和颜色映射等。其核心功能集中在create_plot和create_interactive_plot两个函数上,使用简便。该工具适合各类数据可视化需求,尤其适用于科研成果展示。
REINVENT4 - 人工智能驱动的多功能分子设计工具
GithubREINVENT分子设计化学信息学开源项目强化学习迁移学习
REINVENT 4是一款基于强化学习的先进分子设计工具,支持从头设计、骨架跳跃和R基团替换等多种任务。它根据多组分评分标准生成优化分子,并通过迁移学习提高设计效率。该工具兼容Linux、Windows和MacOS平台,支持GPU和CPU运行,为药物研发和化学创新提供了有力支持。
GPUMD - GPU加速的分子动力学模拟和机器学习势能开发工具
GPUMDGPU加速GithubNEP分子动力学开源项目机器学习势能
GPUMD是一款在GPU上实现的高效分子动力学模拟工具。它支持神经进化势能(NEP)的训练和使用,提供热传导计算、光谱分解等功能。该工具性能高效,易于使用,适用于Linux和Windows系统。GPUMD提供丰富的教程、文档和相关Python包,便于进行大规模原子模拟和数据分析。
dask - 开源灵活的并行计算库 助力大规模数据分析
DaskGithubPython库并行计算开源开源项目数据分析
Dask是一个开源的灵活并行计算库,专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法,与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力,能处理超出单机内存的大型数据集,适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。
Graphormer - 优化分子科学中的AI研究和应用
Azure Quantum ElementsGithubGraphormer分子建模开源项目材料科学药物发现
Graphormer是一个深度学习包,用于加速分子科学中的AI研究和应用,如材料发现和药物发现。它支持PyG、DGL、OGB和OCP的数据接口,并采用fairseq框架。提供PCQM4M和PCQM4Mv2的预训练模型,特别适合大规模分子建模任务。优化的预训练版本可在Azure Quantum Elements上使用。
Reinvent - 分子设计与优化的开源人工智能工具
GPUGithubPythonREINVENT分子设计开源项目机器学习
REINVENT 3.2是一个开源的分子设计与优化工具,结合深度学习和强化学习技术实现分子生成和优化。该基于Python的项目支持多种运行模式,使用JSON配置文件控制,并利用CUDA加速的GPU进行计算。REINVENT 3.2提供详细的安装指南、系统要求和使用教程,支持Jupyter notebook交互式使用,便于研究人员快速上手和实验。此外,项目还包含单元测试框架,可广泛应用于药物研发和材料设计等领域的分子设计任务。
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。
smilesDrawer - 基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具
GithubJavaScriptSMILESSmilesDrawer分子结构化学绘图开源项目
SmilesDrawer是一款基于SMILES的轻量级分子结构绘制工具,无需服务器、图片或模板即可运行。该工具支持绘制分子、反应和结构高亮,提供学习资源和样式自定义选项。SmilesDrawer可集成到多个前端框架中,如Svelte。它具有可配置的颜色主题,支持复杂环系的实验性绘制,并可通过CDN或npm方便安装。这一工具为化学信息学研究提供了实用的分子可视化解决方案。
ChemLLMBench - 化学领域大语言模型能力评估的全面基准
ChemLLMBenchGithubNeurIPS 2023化学基准测试大语言模型开源项目
ChemLLMBench是一个评估大语言模型在化学领域能力的全面基准。该项目包含八个化学任务,从分子结构预测到反应产率预测,并提供详细数据集、评估方法和基线模型。ChemLLMBench为研究人员探索大语言模型在化学应用提供重要参考,其研究成果已被NeurIPS 2023数据集与基准赛道接收,彰显学术影响力。
dolma - 3万亿令牌的多样化开放数据集与高性能管理工具
AI2Dolma DatasetDolma ToolkitGithub开源项目数据集管理语言模型
Dolma项目提供一个包含3万亿令牌的多样化开放数据集,涵盖网络内容、学术出版物、代码、书籍和百科材料。Dolma Toolkit是一款高性能工具包,能够高效整理大型数据集,支持并行处理、便捷移植、内置标签器、快速去重、扩展性和云支持。该项目由Allen Institute for AI开发,数据集可在HuggingFace平台下载。
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