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研究与数据分析
(401)
N
unknown
nvMolKit
用于分子相似性计算、构象生成和几何弛豫的 GPU 加速库。
人工智能研究工具
C
unknown
Chemprop
用于预测分子性质的消息传递神经网络。
人工智能研究工具
T
open source
TorchDrug
面向药物发现研究的机器学习平台。
人工智能研究工具
G
unknown
GenMol
采用掩码离散扩散和基于片段生成的分子生成模型。
人工智能研究工具
I
open source
IgGM
用于抗体和纳米抗体设计研究的生成模型。
人工智能研究工具
R
open source
RFantibody
用于抗体和纳米抗体的基于结构的计算设计流程。
人工智能研究工具
S
open source
SwitchCraft
用于设计可在不同状态间切换的蛋白质的程序化框架。
人工智能研究工具
D
open source
DISCO
用于蛋白质设计的多模态模型。
人工智能研究工具
E
open source
EvoDiff
用于生成蛋白质序列和进化比对的离散扩散模型。
人工智能研究工具
C
open source
Chroma (generatebio)
用于可编程蛋白质设计的生成模型。
人工智能研究工具
G
open source
Genie 3
用于蛋白质设计的全原子等变扩散模型。
人工智能研究工具
G
open source
Genie 2
用于无条件生成和基序支架构建的蛋白质结构扩散模型。
人工智能研究工具
B
open source
BindCraft
用于蛋白质结合体设计的计算流程。
人工智能研究工具
C
unknown
ColabDesign
通过 Google Colab 提供的蛋白质设计工具。
人工智能研究工具
L
open source
LigandMPNN
用于 LigandMPNN 和 ProteinMPNN 蛋白质设计模型的推理包。
人工智能研究工具
P
open source
ProteinMPNN
根据骨架结构设计蛋白质序列的神经网络软件。
人工智能研究工具
S
unknown
STARLING
用于构建内在无序蛋白质构象集合的生成模型。
人工智能研究工具
A
open source
AlphaFlow
结合 AlphaFold 与流匹配来生成蛋白质构象集合的模型。
人工智能研究工具
S
unknown
SeFMol
利用强化学习开展基于结构的药物设计研究的半柔性分子扩散模型。
人工智能研究工具
P
unknown
PLACER
用于局部预测蛋白质—配体构象集合的图神经网络。
人工智能研究工具
D
open source
DynamicBind
用于配体特异性蛋白质—配体复合物结构预测的深度等变生成模型。
人工智能研究工具
G
open source
GNINA
用于分子对接的深度学习框架。
人工智能研究工具
P
unknown
Proteina
以分层折叠类别标签为条件的流模型蛋白质骨架生成器。
人工智能研究工具
L
unknown
La-Proteina
联合生成蛋白质氨基酸序列和完整原子结构的流匹配模型。
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