Descripción
Uni-Mol es un marco integral para el aprendizaje de representación molecular 3D, diseñado para mejorar el rendimiento en un amplio espectro de aplicaciones posteriores en el diseño de fármacos y la ciencia molecular. El modelo central Uni-Mol es un marco universal de preentrenamiento molecular 3D que amplía significativamente la capacidad de representación y el alcance de la aplicación. Comprende dos modelos preentrenados: uno entrenado en 209 millones de conformaciones moleculares 3D y otro en 3 millones de datos de bolsillo de proteínas candidatas. Estos modelos se pueden usar de forma independiente o combinada para tareas de unión proteína-ligando. Uni-Mol ha demostrado un rendimiento superior en 14 de 15 tareas de predicción de propiedades moleculares y ha logrado una precisión excepcional en tareas espaciales 3D, incluida la predicción de poses de unión proteína-ligando y la generación de conformaciones moleculares.
Uni-Mol+ se centra en la predicción de propiedades cuánticas químicas de alta precisión. Toma un grafo molecular 2D, genera una conformación 3D inicial, la optimiza iterativamente hasta su conformación de equilibrio y luego predice las propiedades cuánticas químicas. Uni-Mol+ ha mostrado mejoras significativas sobre los métodos anteriores de vanguardia en puntos de referencia como PCQM4MV2 y OC20.
Uni-Mol Tools proporciona envoltorios fáciles de usar para la predicción automática de propiedades, representación y otras tareas posteriores utilizando Uni-Mol. Se puede instalar a través de pip (`pip install unimol-tools`) y ofrece herramientas para la predicción de propiedades moleculares, la generación de representaciones y varias otras aplicaciones.
Uni-Mol Docking V2 avanza en la predicción de poses de unión proteína-ligando, logrando un rendimiento líder en la industria comparable a AlphaFold3. Predice con precisión las poses de unión para un alto porcentaje de ligandos, evitando problemas comunes como inversiones de quiralidad y choques estéricos que se encuentran en modelos de aprendizaje automático anteriores. Hay un servicio disponible para Uni-Mol Docking V2.
Uni-Mol2 es un modelo de preentrenamiento molecular flexible y escalable, que presenta una arquitectura transformer de doble vía que integra características estructurales atómicas, de grafo y geométricas. Ofrece modelos que van desde 84 millones hasta 1.100 millones de parámetros, lo que permite a los usuarios seleccionar el tamaño que mejor se adapte a sus tareas moleculares. Uni-Mol2 se ha escalado hasta 1.100 millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos de preentrenamiento molecular más grandes hasta la fecha, entrenado en 800 millones de conformaciones. Su disponibilidad en `unimol_tools` permite una fácil utilización de sus capacidades de representación y ajuste fino.
Aspectos destacados de Uni-Mol
Marco universal de aprendizaje de representación molecular 3D
Modelos preentrenados para datos moleculares y de bolsillo de proteínas
Alto rendimiento en tareas de predicción de propiedades moleculares
Rendimiento preciso en tareas espaciales 3D (poses de unión, generación de conformaciones)
Predicción de propiedades cuánticas químicas con Uni-Mol+
Optimización iterativa de conformaciones 3D para predicción QC
Envoltorios fáciles de usar para predicción de propiedades y representación con Uni-Mol Tools
Predicción de poses de unión proteína-ligando líder en la industria con Uni-Mol Docking V2
Modelos de preentrenamiento molecular escalables (Uni-Mol2) de 84M a 1.1B parámetros
Arquitectura transformer de doble vía que integra características atómicas, de grafo y geométricas
Soporte para varias tareas moleculares posteriores
Publicado con múltiples artículos de investigación y publicaciones
Primeros pasos con Uni-Mol
Acceder al modelo: Obtenga acceso a los modelos y herramientas de Uni-Mol.
Configurar entorno: Configure su entorno local con las dependencias necesarias.
Integrar vía API: Utilice las API o envoltorios proporcionados para acceso programático.
Cargar modelos preentrenados: Cargue modelos Uni-Mol específicos para su tarea elegida.
Preparar datos de entrada: Formatee sus datos moleculares o de proteína-ligando según los requisitos.
Ejecutar predicciones: Ejecute predicciones de propiedades, simulaciones de acoplamiento o generación de representaciones.
Evaluar resultados: Analice la salida y evalúe el rendimiento para su aplicación.
Casos de uso de Uni-Mol
- Predicción de Propiedades Moleculares
- Predicción de Poses de Unión
- Modelado Químico Cuántico
- Generación de Conformaciones
- Aprendizaje de Representación Molecular
- Diseño de Fármacos
- Ciencia de Materiales
