需求人群:
"该产品适用于生物化学、结构生物学和药物设计领域的研究人员和科学家。它为那些需要高效模拟蛋白质动态行为和结构多样性的用户提供了一种强大的工具,能够加速研究进程并提供更深入的见解。"
使用场景示例:
研究人员可以使用 BioEmu 快速生成蛋白质结构样本,用于研究蛋白质折叠过程。
药物设计人员可以利用该模型生成的蛋白质系综,探索潜在的药物结合位点。
教育工作者可以将 BioEmu 用于教学,帮助学生理解蛋白质动态结构的概念。
产品特色:
通过深度学习生成蛋白质的结构样本
支持可扩展的蛋白质平衡系综模拟
提供高效的结构采样能力,适用于长序列蛋白质
支持与侧链重建和分子动力学松弛的集成
提供预训练模型权重,方便用户快速上手
支持通过 Hugging Face 下载模型参数,简化部署流程
提供详细的采样时间和性能数据,帮助用户优化使用
使用教程:
1. 克隆 BioEmu 仓库并运行 setup.sh 脚本,创建包含所有依赖项的 Conda 环境。
2. 使用 sample.py 脚本,通过指定蛋白质序列和采样数量,生成结构样本。
3. 如果需要,可以通过 setup_sidechain_relax.sh 安装侧链重建和 MD 松弛工具。
4. 使用 bioemu.sidechain_relax 模块对生成的结构进行侧链重建和 MD 松弛。
5. 分析生成的结构样本,结合其他工具进行进一步的研究或应用。
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BioEmu 是一个用于可扩展模拟蛋白质平衡系综的生成式深度学习模型。
BioEmu 是微软开发的一种深度学习模型,用于模拟蛋白质的平衡系综。该技术通过生成式深度学习方法,能够高效地生成蛋白质的结构样本,帮助研究人员更好地理解蛋白质的动态行为和结构多样性。该模型的主要优点在于其可扩展性和高效性,能够处理复杂的生物分子系统。它适用于生物化学、结构生物学和药物设计等领域的研究,为科学家提供了一种强大的工具来探索蛋白质的动态特性。
快速设计优化蛋白质
Cradle帮助生物学家使用强大的预测算法和AI设计建议,以创纪录的时间设计改进的蛋白质。通过可视化、分析和预测候选蛋白质的潜力,节省大量工作时间。利用每一轮实验结果来训练Cradle AI,建立定制模型,改进候选蛋白质。使用Cradle进行任何项目,即使没有高通量实验,也能在96孔板中取得令人印象深刻的结果。选择要改进的内容,然后只需点击一下即可生成高质量的候选蛋白质。预测蛋白质的三维结构,生成具有改进热稳定性的新序列,优化密码子等功能即将推出。私密、安全、完全属于您。Cradle保护您的序列和数据的隐私和安全,同时完全拥有所有知识产权。
首个真正开源的生物分子结构预测模型
Boltz-1是由麻省理工学院(MIT)阿卜杜拉·拉蒂夫·贾米尔健康机器学习诊所(MIT Jameel Clinic)的研究人员开发的首个真正开源的生物分子结构预测模型,其准确性达到了AlphaFold3的水平。该模型以玻尔兹曼分布命名,是一种描述分子结构分布的概率度量。Boltz-1的开发旨在鼓励超越学术界的创新,为商业用途提供支持。它由博士生Jeremy Wohlwend、Gabriele Corso和MIT Jameel Clinic研究员Saro Passaro领导开发,得到了MIT电气工程和计算机科学(EECS)教授Regina Barzilay和Tommi Jaakkola的指导。Boltz-1的开发面临了规模和数据处理的挑战,但最终成功构建了必要的计算能力,为结构生物学研究实践的标准化提供了基础,有望加速生命改变药物的创造。
AI系统设计新型蛋白质,助力生物和健康研究。
AlphaProteo是DeepMind推出的首个AI系统,用于设计新型、高强度的蛋白质结合体,作为生物和健康研究的构建模块。这项技术有潜力加速我们对生物过程的理解,并助力新药的发现、生物传感器的开发等。AlphaProteo能够为多种目标蛋白质生成新的蛋白质结合体,包括与癌症和糖尿病并发症相关的VEGF-A。它在实验成功率和结合亲和力方面均优于现有方法,能够显著减少涉及蛋白质结合体的初步实验所需的时间。
Evo 2 是一个强大的 AI 基础模型,用于解析 DNA、RNA 和蛋白质的遗传密码。
Evo 2 是由 NVIDIA 推出的 AI 基础模型,旨在通过深度学习技术解析生物分子的遗传密码。该模型基于 NVIDIA DGX Cloud 平台开发,能够处理大规模的基因组数据,为生物医学研究提供强大的工具。Evo 2 的主要优点在于其能够处理长达 100 万个 token 的基因序列,从而更全面地理解基因组的复杂性。该模型在生物医学领域的应用前景广阔,包括疾病诊断、药物开发和基因编辑等。Evo 2 的开发得到了 Arc 研究所和斯坦福大学的支持,目标是推动生物医学研究的创新和突破。
基于AlphaFold3模型的高精度生物分子结构预测平台
AlphaFold Server是一个基于AlphaFold3模型的网络服务,能够生成包含蛋白质、DNA、RNA、配体、离子等的高精度生物分子结构预测,并能模拟蛋白质和核酸的化学修饰。该平台由Google DeepMind和Isomorphic Labs合作开发,对于科学研究和生物制药领域具有重要意义,尤其在非商业用途中,它提供了一个强大的工具来预测和分析生物分子结构。
先进的多模态基础模型,用于分子结构预测。
Chai-1是一个用于药物发现的多模态基础模型,能够预测蛋白质、小分子、DNA、RNA、共价修饰等的分子结构。它在PoseBusters基准测试中达到了77%的成功率,与AlphaFold3相当。Chai-1无需多序列比对即可运行,保持了大部分性能,并且能够更准确地折叠多聚体结构。此外,Chai-1可以与实验室数据结合,提高预测性能。该模型旨在将生物学从科学转变为工程,推动AI在生物学研究中的应用。
谷歌旗下领先的人工智能研究公司
Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司,专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名,其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题,推动科学和医学的进步。
AlphaFold 3,由Google DeepMind和Isomorphic Labs共同开发的AI模型,能够准确预测所有生命分子的结构和相互作用。
AlphaFold 3是一个革命性的AI模型,它能够预测蛋白质、DNA、RNA、配体等生命分子的结构和相互作用,与现有预测方法相比,对蛋白质与其他分子类型的相互作用预测准确度至少提高了50%,在某些重要类别的相互作用中,预测准确度甚至翻倍。该模型将极大地推进我们对生物世界和药物发现的理解。
OCR-free 文档理解的统一结构学习模型
mPLUG-DocOwl 1.5 是一个致力于OCR-free文档理解的统一结构学习模型,它通过深度学习技术实现了对文档的直接理解,无需传统的光学字符识别(OCR)过程。该模型能够处理包括文档、网页、表格和图表在内的多种类型的图像,支持结构感知的文档解析、多粒度的文本识别和定位,以及问答等功能。mPLUG-DocOwl 1.5 的研发背景是基于对文档理解自动化和智能化的需求,旨在提高文档处理的效率和准确性。该模型的开源特性也促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。
模拟不同投资策略的表现,辅助投资决策。
投资策略模拟器是一个在线工具,它通过模拟不同的股价模型和投资策略,帮助用户理解各种投资策略在不同市场条件下的表现。该产品使用几何布朗运动模型来模拟股价的连续随机波动,适合相对稳定的大盘股。用户可以设置不同的投资周期和策略,比如买入持有、定投等,来观察投资收益的变化。这个工具的主要优点是简单易懂,能够帮助投资者在不承担实际风险的情况下,学习和比较不同的投资策略。它适合心态平和、不为短期波动所动的长线投资者。目前,该产品是免费的,主要面向教育和娱乐目的,不构成实际的投资建议。
高级API,简化TensorFlow深度学习
TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库,提供了一个高级API,用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API,快速的原型设计功能,全面的TensorFlow透明性,并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。
深度学习天气预测模型
GraphCast是由Google DeepMind开发的深度学习模型,专注于全球中期天气预报。该模型通过先进的机器学习技术,能够预测天气变化,提高预报的准确性和速度。GraphCast模型在科学研究中发挥重要作用,有助于更好地理解和预测天气模式,对气象学、农业、航空等多个领域具有重要价值。
深度学习API,简单、灵活、强大
Keras是一个为人类设计的API,遵循最佳实践,简化认知负荷,提供一致而简单的API,最大限度地减少常见用例所需的用户操作次数,并提供清晰而可操作的错误信息。Keras旨在为任何希望推出基于机器学习的应用程序的开发人员提供不公平的优势。Keras专注于调试速度、代码优雅性和简洁性、可维护性和可部署性。使用Keras,您的代码库更小,更易读,更易于迭代。您的模型在XLA编译和Autograph优化的加持下运行更快,并且更容易在每个平台(服务器、移动设备、浏览器、嵌入式设备)上部署。
深入理解深度学习的原理与应用
《Understanding Deep Learning》是一本深入探讨深度学习原理和应用的书籍。它提供了丰富的数学背景知识、监督学习、神经网络的构建与训练等深度学习领域的全面内容。书中提供的Python笔记本练习帮助读者通过实践来加深理解。此外,还有为教师提供的资源,包括图像、幻灯片和教辅材料。
统一的深度学习训练框架
AXLearn是Apple基于JAX和XLA构建的深度学习库,采用面向对象的方式解决软件工程在大规模深度学习模型开发中的挑战。它的配置系统允许用户从可重用的构建块中组合模型,并与其他库(如Flax和Hugging Face transformers)集成。AXLearn旨在扩展训练规模,支持数百亿参数的模型在数千个加速器上高效训练,适合在公有云上部署。它还采用全局计算范式,允许用户描述全局虚拟计算机上的计算,而不是单个加速器。AXLearn支持广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉和语音识别,并包含用于训练最先进模型的基线配置。
数学作为黑箱的深度学习模型
MathBlackBox是一个深度学习模型,旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法,通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理,支持在Slurm环境下运行,并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段,需要充分测试后才能部署到实际产品中。
从零开始学习深度学习,实现GPT模型
zero_to_gpt是一个旨在帮助用户从零基础学习深度学习,并最终实现训练自己的GPT模型的教程。随着人工智能技术走出实验室并广泛应用于各行各业,社会对于能够理解并应用AI技术的人才需求日益增长。本教程结合理论与实践,通过解决实际问题(如天气预测、语言翻译等)来深入讲解深度学习的理论基础,如梯度下降和反向传播。课程内容从基础的神经网络架构和训练方法开始,逐步深入到复杂主题,如变换器、GPU编程和分布式训练。
深度学习模型训练脚本集
x-flux是由XLabs AI团队发布的深度学习模型训练脚本集,包括LoRA和ControlNet模型。这些模型使用DeepSpeed进行训练,支持512x512和1024x1024图片尺寸,并且提供了相应的训练配置文件和示例。x-flux模型训练旨在提高图像生成的质量和效率,对于AI图像生成领域具有重要意义。
深度学习领域的经典教材中文翻译
《深度学习》是一本由Simon J.D. Prince所著的深度学习领域的经典教材,MIT Press于2023年12月5日出版。本书涵盖了深度学习领域的许多关键概念,适合初学者和有经验的开发者阅读。本仓库提供了该书的中文翻译,翻译基于原书的最新版本,使用ChatGPT进行机翻并进行人工审核,确保翻译的准确性。
开源分布式深度学习工具
The Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)是一个开源的商业级分布式深度学习工具。它通过有向图描述神经网络的计算步骤,支持常见的模型类型,并实现了自动微分和并行计算。CNTK支持64位Linux和Windows操作系统,可以作为Python、C或C++程序的库使用,也可以通过其自身的模型描述语言BrainScript作为独立的机器学习工具使用。
深度学习文档解析API
Cradl AI是一个专为开发者和具有高级数据捕获需求的企业设计的文档解析API。利用深度学习的强大能力,快速构建、训练和部署先进的文档解析模型,无需具备机器学习经验。提供灵活的定价和部署选项,适用于各种场景。
一种用于生成图像的深度学习模型。
SD3-Controlnet-Canny 是一种基于深度学习的图像生成模型,它能够根据用户提供的文本提示生成具有特定风格的图像。该模型利用控制网络技术,可以更精确地控制生成图像的细节和风格,从而提高图像生成的质量和多样性。
基于深度强化学习的模型微调框架
ReFT是一个开源的研究项目,旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调,以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据,以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数,以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示,ReFT基于Codellama和Galactica模型,遵循Apache2.0许可证。
基于生成式模拟的自动机器人学习
RoboGen 是一款基于生成式模拟的自动机器人学习产品。它通过自动生成多样化的任务、场景和训练监督,实现大规模机器人技能学习。RoboGen 具备自主提出、生成、学习的能力,可以不断生成与各种任务和环境相关的技能演示。
一站式深度学习解决方案
深度学习助手是一款集模型训练、数据处理和结果分析于一体的深度学习平台。它提供丰富的神经网络模型,可以帮助用户快速构建和训练自己的深度学习模型。同时,它还具备数据预处理功能,方便用户对数据进行清洗和转换。除此之外,深度学习助手还提供了强大的结果分析工具,帮助用户深入理解和优化模型效果。定价灵活合理,适用于个人开发者和企业用户。
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