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综合蛋白质-配体相互作用数据集与评估平台

PLINDER蛋白质-配体相互作用分子对接机器学习结构生物学Github开源项目

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。

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ESM3Github人工智能开源项目生成式模型生物学蛋白质模型
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ChromaGithub开源项目扩散模型条件控制生成模型蛋白质设计
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biocypher - 生命科学知识图谱构建和管理工具
BioCypherGithub开源软件开源项目数据集成生物信息学知识图谱
BioCypher是一款专为生命科学领域设计的知识图谱工具，旨在简化创建和维护过程。它提供了灵活的数据存储、集成和推理功能，支持复杂数据的探索和分析。BioCypher可应用于人工智能研究，并具有用户友好的界面。该工具提供全面的文档和教程，帮助研究人员轻松构建和管理知识图谱。作为开源项目，BioCypher不断发展，为生物医学研究提供有力支持。
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plandex - 终端中的AI助手，高效构建复杂应用
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Plandex是一个终端AI助手，帮助开发者高效完成跨文件和多步骤的复杂任务。支持OpenAI等多种模型，允许在沙盒环境中进行代码审查和管理。支持多平台，简化项目管理、测试编写、错误修复和功能开发。
plip - 病理学视觉语言基础模型 革新AI分析
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PLIP是首个针对病理AI的视觉和语言基础模型，通过大规模预训练实现病理图像和文本描述的特征提取。作为CLIP模型的改进版，PLIP支持图像文本编码和相似度计算，可通过多种API方式使用。该模型为病理图像分析提供新的研究工具，助力医疗AI在病理诊断和研究中的应用。
papers-for-molecular-design-using-DL - 生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用
Deep LearningGenerative AIGithubmolecular设计分子构象生成开源项目药物设计
此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标，以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用，并提供最新的学术和应用进展，持续更新。
LucaOne - 整合核酸和蛋白质语言的通用生物模型
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LucaOne是一个整合核酸和蛋白质语言处理的生物基础模型。通过多任务预训练，该模型实现了DNA、RNA和蛋白质序列的高效表示学习。在序列分类、结构预测等多个下游任务中，LucaOne展现出优异性能。项目开源了训练数据、代码和预训练模型，为生物信息学研究提供了实用工具。
Scientific-LLM-Survey - 生物化学领域科学大语言模型研究综述
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