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基于DNA语言模型的基因组变异效应预测工具

GPN是一个基于DNA语言模型的开源项目,致力于基因组范围内的变异效应预测。项目包括单序列(GPN-SS)和多序列比对(GPN-MSA)两种模型,适用于人类和植物等多个物种的分析。GPN提供Python接口,支持自定义数据训练,并包含从数据集创建到变异效应预测的完整工作流程。这一工具为基因组研究提供了新的分析方法。

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。
AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具
AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散
AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据,适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题,增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。
GeneticAlgorithmPython - Python库,用于构建和优化遗传算法
GithubPyGADPython开源库开源项目机器学习优化遗传算法
PyGAD是一个开源的Python库,用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化,以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式,并允许自定义适应度函数。库正在积极开发,并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。
mgpt - 支持61种语言的多语言生成式预训练模型
GithubmGPT多语言模型开源项目深度学习自然语言处理预训练
mGPT是一个基于GPT-3的多语言模型,覆盖25个语系的61种语言。该模型使用维基百科和C4语料库进行预训练,包含低资源语言。mGPT在语言建模、跨语言自然语言理解和世界知识探测等方面表现出色,上下文学习能力与同期模型相当。项目代码和模型以MIT许可证开源。
GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型
GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理
该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现,提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化,支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明,并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。
evo-1-8k-base - 高效的生物长序列建模与设计的深度信号处理模型
EvoGithubHuggingfaceStripedHyena基因组学开源项目模型模型架构深度信号处理
Evo是一个基于生物的基础模型,通过StripedHyena架构支持长序列建模与设计。Evo拥有7亿参数,可在单核苷酸和字节级别进行建模,并在计算和内存使用上实现接近线性的扩展。Evo-1-8k-base模型适用于8,192上下文长度的分子层面微调,是Evo家族中的第一款产品。此模型不仅支持高效的自动回归生成,还能快速处理长上下文训练和微调,在自然语言和生物序列的大规模数据处理中展示出色的扩展性。作为开源科学的组成部分,该项目提供15个阶段的中间预训练检查点以供研究使用。
CodeGPT - 利用CodeGPT实现自动化Git提交消息和代码审查
AI代码审查CodeGPTGithubGit钩子OpenAI API代码提交消息开源项目
CodeGPT是基于Go语言开发的CLI工具,利用ChatGPT AI自动化生成Git提交消息和进行代码审查。支持Azure OpenAI服务、OpenAI API等多平台模型选择,同时提供可自定义的git hooks和多语言设置,是提升编程效率和智能化辅助的理想选择。
SecGPT - 网络安全自动化解决方案,集成渗透测试与漏洞扫描
GithubSecGPT代码审计开源项目插件功能渗透测试网络安全
SecGPT 是一个开源项目,结合 LLM 技术,专注于网络安全的提升。通过 AI 决策和插件功能,SecGPT 可执行网站渗透、漏洞扫描、代码审计等任务,帮助企业识别和修复安全漏洞,保障网站安全。项目正在持续开发中,欢迎感兴趣的开发者加入。
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。
GPTstat.us - GPT模型状态实时监测平台
AI工具AI服务GPT工具gptstat.us数据分析网站统计
GPTstat.us提供GPT模型运行状态的实时监测和报告服务。网站显示多种GPT模型的当前状态、性能指标及潜在问题,为开发者和用户提供及时、准确的GPT服务可用性信息。作为一个重要资源,GPTstat.us帮助依赖GPT服务的个人和企业更有效地规划和管理相关项目与应用。
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