plinder

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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介绍相关项目

Predibase - 开发者平台实现大语言模型的高效调优与部署

AI工具AI模型LLMLoRAXPredibase微调

Predibase为开发者提供大语言模型调优和部署服务。该平台支持低成本高效率地微调和部署开源大语言模型，性能可媲美GPT-4。平台采用先进微调技术和高效服务基础设施，支持云端或私有环境部署。Predibase具备企业级安全性，保障用户对模型和知识产权的完全控制。开发者可通过Predibase快速评估、微调和部署特定任务的大语言模型，有效降低AI应用开发和运营成本。

molfeat - 多功能分子特征提取框架

Githubmolfeat分子特征提取化学信息学开源软件开源项目机器学习

molfeat是一个开源的分子特征提取框架，集成多种预置分子特征提取器。它提供简洁高效的API，统一预训练分子嵌入和传统特征提取方法。框架支持通过插件扩展自定义特征提取器，并采用缓存机制优化性能。作为分子特征化的综合解决方案，molfeat适用于广泛的分子建模和分析应用场景。

LLMs-Planning - 大型语言模型规划与推理能力评估与分析工具

GithubLLM人工智能基准测试开源项目规划评估

LLMs-Planning项目包含PlanBench和大型语言模型规划能力分析两个子项目。PlanBench提供可扩展的基准测试，用于评估大型语言模型在规划和推理变化方面的表现。项目还对大型语言模型的规划能力进行了批判性调查，为自然语言处理和人工智能规划领域的研究者提供了重要参考。

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。

awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息

BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理

这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源，旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入，生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面，包括研究概述、活跃群组、工具和数据集，所有资源均公开且积极维护。

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。

plip - 基于CLIP模型的Python图像处理库专注零样本分类研究

CLIPGithubHuggingface人工智能图像分类开源项目数据隐私模型模型研究

plip是一个基于OpenAI CLIP模型的Python图像处理库，专注于零样本图像分类研究。该工具为AI研究人员提供了探索模型鲁棒性和泛化性的平台。目前仅支持英语环境，主要用于研究目的。使用时需注意在特定分类体系下进行充分的领域测试，不建议直接部署到生产环境。

DeepBI - 多数据源支持的AI数据分析平台，实现数据查询与可视化

DeepBIGithub人工智能多平台支持开源项目数据分析平台数据可视化

DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台，利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果，生成持久化查询与可视化，兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源，并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。

superlinked - 信息检索与特征工程的超模态向量嵌入计算框架

GithubSuperlinked信息检索向量嵌入开源项目机器学习特征工程

Superlinked 是一个计算框架，专注将复杂数据（如结构化和非结构化数据）转化为超模态向量嵌入，适用于RAG、搜索、推荐和分析系统。它结合了预训练模型的便利性和自定义模型的性能。该框架提供多种嵌入类型、定制编码器、组合编码器和动态参数等功能，并支持多种向量数据库，适用于实验和生产环境。

containers - 生物信息学软件容器化解决方案

BioContainersDockerGithub容器技术开源项目生物信息学

BioContainers是一个开源项目，为生物信息学软件提供容器化解决方案。该项目建立了容器规范和镜像库，简化了生物信息学工具的构建、部署和使用过程。除了提供现成容器，BioContainers还制定了容器创建指南，并搭建了完整的开发和测试基础设施。这一生态系统旨在提升组学分析的可重复性和易用性，尤其适用于蛋白质组学、基因组学等领域。

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