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plinder

综合蛋白质-配体相互作用数据集与评估平台

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。

esm2_t48_15B_UR50D - 大规模蛋白质语言模型用于多样化蛋白质序列分析
ESM-2GithubHuggingface开源项目模型深度学习生物信息学自然语言处理蛋白质模型
作为ESM-2系列中参数量最大的蛋白质语言模型,esm2_t48_15B_UR50D拥有480亿参数。该模型采用掩码语言建模方法训练,可应用于多种蛋白质序列分析任务。虽然模型性能优异,但也需要较高的计算资源。研究人员可利用该模型进行蛋白质功能预测、结构分析等研究,为蛋白质科学领域带来新的突破。
prot_t5_xl_half_uniref50-enc - 低内存蛋白质序列特征提取模型
GithubHuggingfaceProtT5-XL-UniRef50半精度模型开源项目模型氨基酸嵌入特征提取蛋白质语言模型
这是一个基于ProtT5-XL-UniRef50的半精度编码器模型,专门用于蛋白质序列特征提取。该模型在大规模蛋白质序列数据集上进行自监督预训练,可高效生成蛋白质和氨基酸的嵌入表示。仅需8GB显存即可运行,适用于资源受限环境,在多项下游任务中性能与原始模型相当。
openfoodfacts-ai - 开源食品数据库的人工智能实验平台
AIGithubOpen Food Facts开源项目数据分析机器学习食品数据库
openfoodfacts-ai是一个致力于食品数据人工智能研究的开源项目。该平台集成了多个实验性AI项目,包括营养表格识别、食品分类预测和标签检测等。其主要目标是优化Open Food Facts数据库,为研究人员和开发者提供高质量的食品数据和AI模型。项目重视社区贡献,定期组织线上会议,并提供完善的文档支持。
esm2_t6_8M_UR50D - ESM-2系列最小规模蛋白质序列预训练模型
ESM-2GithubHuggingface开源项目机器学习模型生物信息学自然语言处理蛋白质模型
esm2_t6_8M_UR50D是ESM-2系列中参数最少的蛋白质语言模型,仅包含6层网络结构和800万参数。该模型通过掩码语言建模方法训练,可用于多种蛋白质序列输入任务的微调。尽管规模小巧,但在计算资源有限的情况下仍可提供不错的性能。研究人员可利用此模型快速开展蛋白质序列相关研究,为后续使用更大规模模型做准备。
galaxy - 开源数据分析平台 助力科研工作流程
GalaxyGithubPython开源软件开源项目数据分析生物信息学
Galaxy是一个开源数据分析平台,为科研人员提供用户友好的界面,支持无需编程经验的复杂数据分析。该平台适用于生物信息学、基因组学等领域,集成多种工具和工作流程。Galaxy还提供丰富的社区资源,包括在线帮助、文档和培训材料,便于用户快速上手和充分利用平台功能。
RePlay - 全周期推荐系统开发与评估框架
GithubRePlay开源项目推荐系统数据预处理模型评估超参数优化
RePlay是一个覆盖推荐系统全生命周期的开发评估框架。它集成了数据预处理、模型构建、参数优化、性能评估和模型集成等功能。该框架支持CPU、GPU等多种硬件,并可与PySpark结合实现分布式计算。RePlay能帮助开发者顺利将推荐系统从离线实验转到在线生产环境,提升系统的可扩展性和适应性。
polyBERT - 面向聚合物结构分析的智能化学语言模型
GithubHuggingfacePSMILESpolyBERT化学语言模型句向量开源项目模型聚合物信息学
polyBERT是一个专门用于聚合物结构分析的化学语言模型,通过将PSMILES字符串转换为600维指纹向量来表示聚合物化学结构。模型集成了sentence-transformers和HuggingFace Transformers框架,采用mean pooling方法处理词嵌入,能够高效完成聚合物结构的自动化分析。
datamol - 基于RDKit的高效分子处理Python库
GithubPython库RDKitdatamol分子处理化学信息学开源项目
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。
aideml - 通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理
AIDEGithubPython开源项目数据科学机器学习解决方案生成
AIDE是一款通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理。该项目在超过60个Kaggle数据科学竞赛中表现出色,平均超越50%的参赛者。AIDE能生成Python脚本并进行迭代优化,提供透明的可视化解决方案树,帮助深入理解实验过程。支持通过命令行或Python脚本使用,并提供多种高级配置,为数据科学家提供高效自动化的解决方案生成与优化工具。
plumber - R函数轻松转化为Web API的开源工具
APIGithubPlumberR语言Web服务开源项目数据分析
Plumber是一个用于创建Web API的R包,通过roxygen2风格的注释将R代码转换为API端点。它支持多种HTTP方法和数据序列化,简化了API的构建过程。Plumber提供多种部署选项,如DigitalOcean集成和Posit Connect支持,便于API的发布。这个工具适用于数据分析、机器学习模型部署和交互式应用开发,为R用户提供了一种高效的方式来分享和部署他们的工作。
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