分子生成

RFdiffusion はタンパク質骨格を生成する拡散モデルで、無条件生成、モチーフ制約、結合タンパク質の設計に対応します。

分子生成

AIDDISON Explorerは、目標プロファイル、設計上の制約、予測物性、合成可能性に基づいて分子候補を生成し、順位付けするホスト型創薬プラットフォームです。

分子生成 · 創薬

Chemistry42 は、生成的設計、逆合成、ADMET と選択性の予測、物理ベースの優先順位付けを組み合わせた小分子創薬プラットフォームで、ヒット同定とリード最適化を支援します。

分子生成 · 創薬

Makya は Iktos の、de novo 分子設計向け生成 AI SaaS プラットフォームです。プロジェクト目標、合成制約、リガンドベースまたは構造ベースのモデリングを組み合わせて、化合物選定を支援します。

分子生成 · 創薬

molSimplifyは、計算スクリーニング向けの無機配位錯体および分子間錯体を生成します。また、八面体遷移金属錯体の一部の特性を予測するニューラルネットワークを同梱しています。

分子生成 · 計算化学

FEgrowは、自由エネルギー計算の準備に向けたリガンド系列の対話的な構築を支援します。文書化されたアクティブ・ラーニングの例に加え、分子設計ワークフロー向けのDaskベースの高速化機能を備えています。

分子生成 · 創薬

SELFIES は、SMILES の変換、token エンコーディングの準備、設定可能な意味制約下での分子グラフ生成に使用できる、分子文字列表現形式および Python ライブラリです。

分子生成 · ケモインフォマティクス

GEOM は、450,000 を超える分子について、エネルギーと統計重みの注釈付き分子配座を 3,700 万件提供します。データ形式には MessagePack と RDKit オブジェクトがあり、読み込みおよび解析のチュートリアルも用意されています。

分子生成 · 計算化学

MOSESは、ZINC由来の分子データセット、生成ベースライン、評価指標を組み合わせ、生成分子の妥当性、多様性、新規性をベンチマーク評価します。

分子生成

GuacaMolは、分布学習と目標指向型評価、および標準化されたChEMBL由来データセットを備えた、de novo分子設計用のPythonベンチマークパッケージです。

分子生成

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

3D分子を生成するE(3)等変拡散モデルの公式研究コード。QM9およびGEOM-Drugsの学習ワークフロー、サンプル分析、物性条件付き生成を含みます。

分子生成

GeoDiff は分子コンフォメーション生成のための幾何拡散モデルであり、GEOM に基づく学習、チェックポイントからのサンプリング、コンフォメーションおよび物性の評価を行う公式コードを提供します。

分子生成 · 計算化学

GraphAF は分子グラフ生成のためのフローベース自己回帰モデルです。参照コードへのリンクがあり、README の更新では TorchDrug にある実装も案内されています。

分子生成

JT-VAEは、分子グラフ生成のためのJunction Tree Variational Autoencoder公式実装であり、VAEの学習コードと、ベイズ最適化および特性予測器の共同学習用スクリプトを備えています。

分子生成

MoFlow は可逆な分子グラフ生成モデルであり、QM9 と zinc250k を対象とした学習、再構築、潜在空間サンプリング、補間、物性最適化のワークフローが文書化されています。

分子生成

MolGPT は、MOSES および Guacamol データセットで次トークン予測を用いて小規模なカスタム GPT を訓練し、無条件および条件付きの分子生成に用います。訓練済みの重みと、Ecco に基づく顕著性分析へのリンクもあります。

分子生成

Uni-Molは、分子およびタンパク質ポケットのモデルを備え、物性予測、配座モデリング、ドッキング向けの関連ツールをサポートする3D分子表現学習フレームワークです。

分子特性予測 · 分子生成