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DeepICL 测评文档及可运行代码详解

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简介:
《DeepICL测评文档及可运行代码详解》为读者提供了全面深入的理解与实践指南,涵盖理论解析、代码示例和实际操作步骤,助力掌握DeepICL技术。 DeepICL 是一种基于相互作用感知的 3D 分子生成模型,能够在目标结合口袋内进行引导的小分子设计,并利用蛋白质-配体相互作用的普遍模式作为先验知识,在实验数据有限的情况下仍能保持高度泛化能力。 本段落档详细记录了 DeepICL 项目的测评过程及其结果,包括训练好的模型、修正后的项目代码、代码报错及修改位置和方法、缺失的模块文件以及测试案例等信息。通过这些资料,用户可以使用修正后的代码在特定蛋白口袋体系中应用 DeepICL 模型进行分子生成,并计算 vina_score, vina_docking_score, qvina_score, QED 和 SA 等指标。 此外,文档还提供了根据自定义数据集对模型进行微调训练的方法。用户可以直接参考文中提供的方法来完成这一过程。最后,该文档包含了个人的分析和标注信息。

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客服
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  • DeepICL
    优质
    《DeepICL测评文档及可运行代码详解》为读者提供了全面深入的理解与实践指南,涵盖理论解析、代码示例和实际操作步骤,助力掌握DeepICL技术。 DeepICL 是一种基于相互作用感知的 3D 分子生成模型,能够在目标结合口袋内进行引导的小分子设计,并利用蛋白质-配体相互作用的普遍模式作为先验知识,在实验数据有限的情况下仍能保持高度泛化能力。 本段落档详细记录了 DeepICL 项目的测评过程及其结果,包括训练好的模型、修正后的项目代码、代码报错及修改位置和方法、缺失的模块文件以及测试案例等信息。通过这些资料,用户可以使用修正后的代码在特定蛋白口袋体系中应用 DeepICL 模型进行分子生成,并计算 vina_score, vina_docking_score, qvina_score, QED 和 SA 等指标。 此外,文档还提供了根据自定义数据集对模型进行微调训练的方法。用户可以直接参考文中提供的方法来完成这一过程。最后,该文档包含了个人的分析和标注信息。
  • Interformer 的
    优质
    本项目提供Interformer模型的完整运行代码和详实评测报告,旨在帮助研究者深入理解该模型性能及其应用场景。 本资源提供了蛋白-小分子对接及亲和力预测深度学习模型Interformer的可运行代码与完整测评文档。内容涵盖代码和数据集下载、环境安装、案例测试、模型训练以及模型结构和性能介绍等,适用于计算机辅助药物研发(CADD)人员及相关科研工作者快速部署、评估和应用Interformer模型。该模型主要由腾讯深圳AI Lab团队开发,并于2024年11月25日在《Nature Communications》期刊上发表了题为《Interformer: an interaction-aware model for protein-ligand docking and affinity prediction》的文章。
  • IRDiff 报告项目
    优质
    本报告提供对IRDiff工具的全面评测,包括其功能、性能和适用场景分析,并附带可供直接运行的相关示例代码。 IRDiff 是一个基于蛋白质-配体相互作用的检索增强 3D 分子扩散模型,能够生成具有目标特性的分子。该模型利用一组特定参考配体来引导扩散过程,以产生符合预期性质的新分子。 本段落档详细记录了项目测评的过程及结果,包括训练完成的模型、修正后的代码、错误报告及其修改位置和方法、缺失文件补充以及测试案例等信息。经过改进的代码能够根据指定蛋白口袋体系利用IRDiff模型生成新分子,并计算vina_score, vina_docking_score, qvina_score, QED及SA等多种指标。此外,该版本还支持使用自定义数据集对模型进行微调训练。 文档中还包括了个人分析和注释内容,便于进一步修改和完善现有模型。
  • ECharts 示例 直接
    优质
    本页面提供丰富的ECharts示例代码,涵盖各种图表类型和配置选项,并支持在线预览与调试功能。 echarts示例demo文档可以直接运行。
  • MATLAB SIRT (附带说明直接执
    优质
    本资源提供了一套完整的MATLAB实现SIRT算法的代码,内含详细的操作指南和实例演示,确保用户能够轻松理解和使用该算法解决图像重建问题。 SIRT算法的核心思想是利用通过像素的所有射线,并在迭代过程中对图像每个像素的更新量进行所有投影线修正后的加权平均反投影得到。与ART每条投影线单独更新不同,SIRT综合了全部投影信息,有效减少了单个误差的影响,从而抑制重建图像中的噪声。 实现步骤如下: 1. 对第i条射线计算估计值; 2. 计算实际和估计的差异; 3. 反向投射该差异到对应的像素点; 4. 更新每个像素点的值以反映所有投影信息的变化; 5. 重复上述过程,直到达到预定的收敛标准或迭代次数为止。 SIRT算法的具体公式为: 其中, 是松弛因子, 是当前迭代次数。 优缺点分析显示:尽管该方法具有更好的稳定性(通过平均化处理减少了单个错误的影响),但由于需要对所有投影线进行加权计算和存储贡献量,导致其收敛速度慢且内存需求较高。这两点成为限制SIRT算法广泛应用的主要因素。
  • CEEMD MATLAB,已
    优质
    本代码为基于MATLAB实现的CEEMD(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition)算法,经过严格测试验证可以顺利执行,适用于信号处理与分析领域。 这是CEEMD的MATLAB代码,经过上传者测试确认可用,现与大家分享。
  • 的Minecraft源
    优质
    这段代码是经过验证可以正常运行于《我的世界》游戏中的自定义编程内容。它为玩家提供了修改游戏功能或添加新特性的可能性,适用于希望深入探索游戏内部机制和技术细节的开发者和爱好者。 Minecraft源代码包含900多个Java文件,并且已经亲测可以在Eclipse中运行,真实有效。
  • ChatGPT支持件上传,快速和图片,直接
    优质
    此工具允许用户上传文件,轻松解析文本、图像信息,并能执行代码,其中ChatGPT的文件上传功能简化了数据分析与交流流程。 ChatGPT最近推出了一种试验性的新模式,并且一些用户已经获得了代码解释器的Alpha测试资格。 简单来说,这个模式提供了两个功能:执行Python代码以及上传下载文件。 为什么是这两个功能的组合? 可以参考目前最火的一条测试结果,它与数据科学相关: 作者首先上传了一个CSV格式的数据集,然后询问ChatGPT如何分析或处理这些数据,并得到了10条建议。 到这还算平常,但下一步直接让人感到惊讶—— 所有操作都被执行了。 ChatGPT表示有些需要额外数据的操作无法完成,但是能执行的都一一完成了…… 作者后来透露他并不是这个领域的数据科学家,而是先询问ChatGPT“哪些类型的数据进行可视化会很受欢迎”,然后让ChatGPT找到这些数据。 不少人认为这种新模式将彻底改变数据科学,并成为AI领域的一个重大突破。 除了用于做数据可视化之外,还可以利用ChatGPT生成文字的能力从数据分析中得出商业策略。 也有人指出,这可能会以前所未有的方式降低进入数据科学领域的门槛。 一个很好的例子是一位网友将自己的苹果健康应用中的步数数据导出后,使用这种方法让ChatGPT生成了一张显示每天行走步数的热度图。