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RNA-FM

高精度RNA结构和功能预测的解释性基础模型

RNA-FM是一个基于未注释数据训练的RNA基础模型,在RNA结构预测和功能相关任务中表现出色。项目提供预训练模型和代码,支持RNA嵌入生成和二级结构预测。最新更新包含RNA家族聚类和类型分类教程,以及针对mRNA编码序列的mRNA-FM模型。RNA-FM为RNA研究提供了有力工具,有助于提高RNA结构和功能预测的准确性。

DNABERT - DNABERT:用于基因组DNA语言处理的双向编码器模型
BERTDNABERTGPUGithub基因组开源项目预训练模型
DNABERT提供完整的源码、使用示例、预训练和微调模型,适用于各类基因组DNA语言处理任务。该项目利用Huggingface的扩展工具,增添了多任务支持和高效的可视化功能。最新版DNABERT-2不仅提升了多物种基因组的处理能力,还发布了全面的Genome Understanding Evaluation (GUE)基准测试,涵盖28个数据集。
genslm - 基因组尺度语言模型揭示SARS-CoV-2进化动态
GenSLMsGithubSARS-CoV-2基因组语言模型序列嵌入开源项目进化动力学
GenSLM项目开发了基因组尺度语言模型(GenSLMs),用于研究SARS-CoV-2的进化动态。该项目提供预训练模型和数据集,实现序列嵌入计算和合成序列生成。其分层语言模型融合扩散模型和Transformer,可捕捉全基因组序列的全局上下文和长程相互作用。GenSLM为病毒进化研究和基因组分析提供了新的分析工具。
mag - 宏基因组数据分析的综合生物信息学流程
Githubnf-core/mag分箱宏基因组开源项目注释组装
nf-core/mag是一个用于宏基因组分析的综合生物信息学流程。该流程支持短读和长读数据,涵盖从质量控制到功能注释的完整分析过程。其模块化设计允许灵活配置多种工具,适应不同类型的宏基因组研究需求。流程还集成了质量评估和可视化报告功能,便于研究人员评估分析结果。nf-core/mag流程整合了多种先进工具,实现宏基因组数据的高效处理。它能够执行reads分类、基因组组装、基因预测、分箱和分类等关键步骤。流程的设计考虑了不同研究需求,支持古DNA分析等特殊应用。通过提供标准化的分析流程,nf-core/mag有助于提高宏基因组研究的可重复性和可比性。
fm-cheatsheet - AI基础模型开发实践资源集锦
Foundation ModelGithub开发实践开源项目模型开发研究文献资源贡献
fm-cheatsheet是一个Foundation Model开发资源集锦,提供AI基础模型开发和发布的最佳实践。项目包含在线清单、研究论文和贡献指南,开发者可通过网站或GitHub参与。基于文献综述筛选AI开发资源,注重负责任实践。这是一个开放的AI基础模型开发协作平台。
mmf - 多模态视觉与语言研究平台
Facebook AI研究GithubMMFPyTorch多模态研究开源项目热门视觉与语言
MMF是Facebook AI Research开发的用于视觉与语言多模态研究的模块化框架,支持PyTorch,提供分布式训练功能。该框架包括最新的视觉和语言模型实现,并已支持多项Facebook AI研究项目。MMF也是各类视觉和语言数据集挑战赛(如Hateful Memes、TextVQA、TextCaps和VQA挑战赛)的首选代码基础。
fairseq2 - 先进序列建模工具包 支持多任务自定义模型训练
Githubfairseq2序列建模开源项目机器学习自然语言处理
fairseq2是由Facebook AI Research开发的序列建模工具包,作为fairseq的后续版本,为研究人员和开发者提供了强大的自定义模型训练功能。它支持包括LLaMA系列、Mistral 7B和NLLB-200在内的多种先进模型,可用于翻译、摘要和语言建模等任务。fairseq2提供Linux和macOS的预构建包,兼容多种PyTorch和CUDA版本,为序列建模研究和应用提供了灵活的解决方案。
MoLFormer-XL-both-10pct - 大规模分子语言模型实现化学结构与性质预测
GithubHuggingfaceMoLFormerSMILES分子结构化学模型开源项目机器学习模型
MoLFormer是一个在ZINC和PubChem数据集上训练的化学语言模型,通过处理11亿分子的SMILES表示实现分子特征学习。模型采用线性注意力机制与旋转位置编码,在MoleculeNet的11个基准任务中展现优异性能。该模型可应用于分子相似度分析、特征提取及分子性质预测,适用于200原子以下的小分子研究。
ARMOR - 灵活可扩展的RNA-seq分析工作流
ARMORGithubRNA-seqSnakemake工作流开源项目生物信息学
ARMOR是基于Snakemake的RNA-seq分析工作流,提供可重复、自动化的RNA-seq分析流程。包含质量控制、预处理和差异表达分析等模块,支持与iSEE包集成生成交互式结果浏览应用。ARMOR设计灵活,允许用户按需启用或禁用特定分析模块,并支持集成自定义分析脚本。该工具为研究人员提供了标准化、易用且可定制的RNA-seq分析解决方案。
MFTCoder - 优化代码大模型性能的多任务微调框架
CodeFuseGithubHumanEvalMFTCoder代码大语言模型多任务微调开源项目
MFTCoder是一个开源的多任务微调框架,致力于提升代码大模型性能。该框架支持多种主流开源大模型,采用LoRA和QLoRA等高效微调方法,实现多任务平衡训练。MFTCoder还开源了多个高性能代码大模型和高质量数据集,在HumanEval等基准测试中表现优异。这一框架旨在促进代码大模型领域的协作与创新。
chrombpnet - 深度学习模型分析染色质可及性和调控序列
ChromBPNetGithub开源项目染色质可及性深度学习转录因子顺式调控
ChromBPNet是一个用于分析染色质可及性数据的深度学习模型。它采用偏差因子化和全卷积神经网络,能在碱基分辨率上揭示调控序列特征、转录因子结合位点和调控变异。通过自动校正实验偏差,该模型可准确捕捉染色质轮廓的多尺度特征,为研究基因调控提供了新的计算工具。
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