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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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odd-platform - 开源数据发现与可观察性平台
GithubODD Platform元数据管理开源项目数据发现数据可观察性数据治理
ODD Platform是一个开源的数据发现和可观察性平台,为数据团队提供现代化的用户友好环境。该平台具备联邦数据目录、端到端数据血缘、ML实验记录和数据质量监控等功能,有助于提高数据民主化效率、增强协作能力并缩短数据发现时间。作为开放数据发现规范的参考实现,ODD Platform支持多种数据源集成,适合需要改善数据治理的组织使用。
splade - 优化查询和文档检索的SPLADE稀疏模型
BEIR基准GithubSPLADE信息检索开源项目模型训练
SPLADE项目使用BERT的MLM头和稀疏正则化来学习查询和文档的稀疏扩展，优化了检索性能。项目包含训练、索引和检索的代码，并支持在BEIR基准测试中评估。最新版本通过硬负样本采样、蒸馏和改进的预训练语言模型初始化，显著提升了检索效果。此外，SPLADE的稀疏表示优化了倒排索引的使用，提供了显式词汇匹配和可解释性等优点。经过优化的训练和正则化，SPLADE在域内外测试中表现优异，延迟性能与BM25相当。
Morph - 基于AI的数据处理和分析协作平台
AI工具AI辅助Morph数据分析数据可视化数据处理
Morph是一个创新的AI数据协作平台，为组织提供智能化的数据处理和分析解决方案。该平台利用先进的AI技术，使用户能够轻松地从多个来源汇总数据、进行分析并导出至所需平台，无需编写代码。Morph整合了数据仓库连接、SQL数据库实时连接、SQL查询、Python编程、数据可视化和洞察报告等核心功能。其AI助手能够生成SQL查询、创建图表、总结数据，并提供交互式支持和自动错误修正。平台支持从多种工具导入数据，构建数据管道，并实现自动化运行，适合各类数据团队使用。Morph致力于简化数据处理流程，提高组织数据利用效率，充分发挥数据价值。
fondant - 旨在协同构建和共享数据集的开源数据框架
FondantGithub共享操作开源项目数据处理数据框架数据集构建
Fondant是一个开源数据框架，旨在协同构建和共享数据集。它允许用户无需移动源数据即可进行数据初始化、处理和加载，支持可插拔的工作流、自定义组件以及版本追踪与数据浏览。Fondant适用于跨云端环境（如Google Cloud的Vertex和AWS的Sagemaker），使数据处理简单、可扩展，是生产环境中处理和共享数据集的理想选择。
phospho - 用于 LLM 应用程序的文本分析平台
GithubLLM应用phospho开源项目数据可视化文本分析自动评估
Phospho 是为LLM应用设计的文本分析平台，提供灵活的日志记录、自动评估、洞察提取和数据可视化等功能，帮助开发者发现问题和提取用户反馈，从而评估应用的效果。借助phospho，开发者可以安心地在生产环境中部署LLM应用，并通过用户反馈不断优化对话体验。该平台支持Python和JavaScript客户端，方便快速集成和自动处理批量信息事件。用户还可以在注册托管版本后，在协作平台上管理phospho实验室的评估工作。
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。
deepmd-kit - 深度学习驱动的原子势能建模与分子动力学模拟工具
DeePMD-kitGithub分子动力学势能模型开源项目深度学习高性能计算
DeePMD-kit是一个用Python和C++编写的软件包，专注于简化深度学习原子势能模型和力场的创建和分子动力学模拟。它与TensorFlow及多个高性能MD和量子MD软件包接口，确保高效的训练和计算。模块化设计使其支持多种描述符和高性能并行计算，适用于有机分子、金属、半导体等系统。
PyEMMA - 开源分子动力学模拟分析软件包
GithubPyEMMA分子动力学模拟开源软件开源项目数据分析马尔可夫模型
PyEMMA是一个开源的Python/C软件包,用于分析大规模分子动力学模拟数据。它提供聚类、特征化、马尔可夫状态模型等算法,支持分子动力学数据的估计、验证和分析。该工具可通过Jupyter notebook或Python脚本使用,适合分子动力学研究人员进行数据分析和建模。PyEMMA具备高性能和易用性,在分子模拟领域广受欢迎。
awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦 助力数据驱动材料研究
Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学
本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案，聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态，为数据驱动的材料科学研究提供参考。
denser-retriever - 多技术融合的企业级AI检索工具
AI检索器Denser RetrieverGithubxgboost向量搜索开源项目机器学习重排序
Denser Retriever是一款企业级AI检索工具，融合关键词搜索、向量数据库与机器学习重排功能，并通过xgboost技术优化。其在MTEB基准测试中表现出色，支持端到端应用，包括聊天机器人和语义搜索。项目支持Python安装，推荐使用Anaconda配置，附有详细文档和开发指南。
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