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ColabFold

基于Google Colab的蛋白质结构预测工具

ColabFold是一个基于Google Colab的开源项目,整合了AlphaFold2和RoseTTAFold等先进工具,为蛋白质结构预测提供便捷解决方案。该项目支持单体和复合物预测,采用MMseqs2进行快速序列搜索,并可选用模板。ColabFold具有用户友好的界面,持续更新以提供最新的预测技术,是研究人员进行蛋白质结构分析的有力工具。

AI2BMD - AI驱动的高精度蛋白质分子动力学模拟工具
AI2BMDGithub分子动力学模拟开源项目机器学习蛋白质计算化学
AI2BMD是一个结合人工智能和从头计算方法的蛋白质分子动力学模拟工具。它包含AIMD-Chig数据集、ViSNet和Geoformer模型架构,以及完整的模拟程序。该工具在保持高精度的同时提高了模拟效率,为蛋白质研究和药物开发提供了新的研究方法。
ByProt - 先进的蛋白质序列设计工具包
AI建模ByProtGithub反向折叠开源项目机器学习蛋白质设计
ByProt是一个专注于蛋白质研究中生成学习的多功能工具包。它主要用于基于结构的序列设计,提供高效的非自回归ProteinMPNN变体和LM-Design的官方实现。LM-Design作为ICML 2023口头报告的成果,是当前最先进的蛋白质序列设计模型。该工具包支持CATH和多链数据集的训练与评估,为研究人员提供灵活的蛋白质设计方案。
rf_diffusion_all_atom - 全原子精度蛋白质结构生成工具
GithubRFDiffusion AA分子对接开源项目机器学习结构生物学蛋白质设计
rf_diffusion_all_atom是一个基于AI的蛋白质结构生成工具,实现全原子精度的模型设计。该工具支持小分子结合蛋白和包含特定基序的蛋白质设计,提供简单的安装步骤和使用指南。rf_diffusion_all_atom能够生成自定义蛋白质结构,适用于药物发现和蛋白质工程等研究领域。
alphamissense - 全蛋白质组错义突变效应预测的革命性工具
AlphaMissenseGithub基因数据库开源项目模型实现氨基酸替换蛋白质序列
AlphaMissense是一个预测蛋白质错义变异效应的开源模型。该项目提供模型实现、数据处理流程和人类氨基酸替换的预计算结果。基于AlphaFold开发,AlphaMissense利用多个遗传数据库进行序列比对,为研究人员提供蛋白质变异影响分析。其预测结果可通过Ensembl VEP工具使用,支持蛋白质功能研究和相关疾病研究。
Cradle - 机器学习助力蛋白质序列设计与优化
AI工具Cradle序列优化机器学习生物技术蛋白质工程
Cradle是一个专业的蛋白质工程平台,通过机器学习技术帮助生物技术团队设计和优化蛋白质序列。平台支持一键生成针对特定目标的蛋白质变体,可同时优化稳定性、活性等多种性质,提高蛋白质工程效率。Cradle采用私有化部署,保障数据安全和知识产权。目前已被多家领先生物技术公司采用,有效缩短蛋白质开发周期,加快新产品上市进程。
colabpro - AI环境性能监控与日志统计工具
GithubHuggingface开源项目故障排查日志模型环境监控统计
ColabPro是一个专注于AI环境性能监控的开源项目。通过日志统计功能,该工具能实时跟踪环境变量,帮助开发者及时发现潜在问题。ColabPro旨在提高AI创作过程的稳定性和效率,适用于需要高性能AI环境的研究和开发工作。
chroma - 用于蛋白质设计的可编程生成模型
ChromaGithub开源项目扩散模型条件控制生成模型蛋白质设计
Chroma是一个创新的蛋白质设计生成模型,结合了扩散建模、等变图神经网络和条件随机场技术。它提供多种蛋白质条件器,用于控制子结构、对称性和形状等,并支持自定义条件器开发。Chroma可高效采样全原子结构,实现骨架序列生成、侧链打包等蛋白质建模任务。在普通GPU上,Chroma能快速生成大型蛋白质复合物,为蛋白质设计领域带来新的可能性。
Google Colab Copilot - 将GitHub Copilot功能集成到Google Colab的智能编程工具
AI工具CopilotGoogle ColabJavaScriptOpenAI API控制台
Google Colab Copilot将GitHub Copilot的功能集成到Google Colab环境中,为用户提供智能代码补全和生成服务。这个工具使数据科学和机器学习开发者能够在Google Colab中直接获取代码建议,无需频繁切换页面。通过简单设置,用户可以提高编程效率,更专注于项目开发。Google Colab Copilot为常用Google Colab的开发者提供了便捷的编程辅助工具。
genie - 创新算法实现蛋白质从头设计 开源项目助力生物技术突破
GenieGithub开源项目氨基酸残基深度学习等变扩散蛋白质设计
Genie是一个开源的人工智能蛋白质设计项目,利用机器学习算法自动生成新型蛋白质结构。它提供完整的代码库,支持模型训练、结构采样和性能评估。研究人员可使用Genie设计长度为50至128个氨基酸的蛋白质,应用于生物技术、医药研发和材料科学等领域。项目集成了多种评估工具,为蛋白质工程提供了创新解决方案,为研究人员带来新的可能性。
protpardelle - 开源全原子蛋白质生成模型
Githubprotpardelle开源项目深度学习生物信息学结构预测蛋白质生成模型
Protpardelle是一个开源的全原子蛋白质生成模型项目,提供预训练模型、推理和训练代码。支持条件和无条件蛋白质设计,可通过HuggingFace网页应用或PyMOL插件使用。项目包含环境配置、示例命令和数据集获取方法,适合研究人员和开发者使用与贡献。
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