創薬

REINVENTは、生成モデル、強化学習、転移学習を用いて、小分子の生成と最適化を構成可能なPython分子設計ツールキットです。

分子生成 · 創薬

TANKBindは、タンパク質–リガンド結合構造と親和性を予測する研究モデルです。リポジトリには、予測、データセット準備、セルフドッキング評価、バーチャルスクリーニング用のノートブックが含まれています。

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EquiBind は、タンパク質–リガンド構造から受容体の結合位置とリガンドのポーズを直接予測する SE(3) 等変モデルであり、推論および学習のワークフローを備えています。

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DiffDockは拡散ベースのモデルを用いてタンパク質–低分子の結合ポーズを予測します。単一複合体およびバッチ推論、配列ベースのタンパク質入力、ポーズの信頼度スコアに対応しています。

創薬

DeepChem は、創薬、材料科学、量子化学、生物学における科学的ディープラーニング向けのオープンソース Python ツールチェーンです。バックエンドごとの依存関係と、段階的に学べるチュートリアルを備えています。

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