DeepNeuralNetQSAR - QSAR的AI模型

DeepChem AI框架

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开源AI框架，旨在使药物发现、量子化学、材料科学和生物学的深度学习民主化。它提供工具和库，以促进这些领域的研究和开发。DeepChem是一个开源AI框架，旨在使药物发现、量子化学、材料科学和生物学的深度学习民主化。它提供工具和库，以促进这些领域的研究和开发。

深度基因组学

AI 应用

#17

利用人工智能和生物学发现和设计基因药物。他们的BioFM平台通过识别其他人可能忽视的分子和靶点，加速药物发现，旨在创造改变生命的药物。深度基因组学利用人工智能和生物学发现和设计基因药物。他们的BioFM平台通过识别其他人可能忽视的分子和靶点，加速药物发现，旨在创造改变生命的药物。

Numerion Labs

AI 应用

#16

药物发现公司，基于机器学习平台寻找新型药物样小分子。该公司之前被称为Atomwise，使用化学基础模型、大规模枚举器和优化算法来搜索更大的化学空间，目前内部项目主要针对免疫和炎症疾病。Numerion Labs是一家药物发现公司，基于机器学习平台寻找新型药物样小分子。该公司之前被称为Atomwise，使用化学基础模型、大规模枚举器和优化算法来搜索更大的化学空间，目前内部项目主要针对免疫和炎症疾病。

DeepTox: 毒性预测工具

AI 应用

深度学习管道，旨在预测化学化合物的毒性效应。它利用先进的神经网络分析化学特征，提高毒性预测的准确性。DeepTox 是一个深度学习管道，旨在预测化学化合物的毒性效应。它利用先进的神经网络分析化学特征，提高毒性预测的准确性。

Graphormer - Microsoft Research

AI 模型

用于分子建模任务的深度学习包，可加速材料和药物发现的研究。它支持分子动力学和性质预测，并计划未来增强反应预测和大规模分子建模功能。在图级别预测任务上，其性能优于传统的图神经网络。Graphormer 是一个用于分子建模任务的深度学习包，可加速材料和药物发现的研究。它支持分子动力学和性质预测，并计划未来增强反应预测和大规模分子建模功能。在图级别预测任务上，其性能优于传统的图神经网络。

Keras

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开源深度学习库，旨在为人类服务。它简化了构建神经网络的过程，并允许开发者在GitHub上为其开发做出贡献。Keras是一个开源深度学习库，旨在为人类服务。它简化了构建神经网络的过程，并允许开发者在GitHub上为其开发做出贡献。

EquiBind

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几何深度学习模型，用于预测小分子与蛋白质结合的三维结构。它能对受体结合位置和配体构象进行快速的一次性直接预测，大幅加快传统方法的速度。非常适合药物发现和结构生物学研究。EquiBind 是一个几何深度学习模型，用于预测小分子与蛋白质结合的三维结构。它能对受体结合位置和配体构象进行快速的一次性直接预测，大幅加快传统方法的速度。非常适合药物发现和结构生物学研究。

Pythae

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提供了一个统一的平台，用于使用 Pytorch 实现变分自编码器（VAE）。它为研究人员和开发人员提供了一个全面的工具包，以实验和优化 VAE 模型，促进机器学习和人工智能研究的进展。Pythae 提供了一个统一的平台，用于使用 Pytorch 实现变分自编码器（VAE）。它为研究人员和开发人员提供了一个全面的工具包，以实验和优化 VAE 模型，促进机器学习和人工智能研究的进展。