Uni-Mol 3D分子表示学习框架：5分钟快速上手指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Uni-Mol Uni-Mol是一个革命性的3D分子表示学习框架，专为药物设计和分子科学研究而开发。无论你是化学家、生物学家还是AI研究者，都能通过这个强大的工具快速开展分子性质预测、蛋白配体对接等关键任务。本文将带你从零开始，在短短5分钟内掌握Uni-Mol的核心使用方法。
准备工作：环境配置与安装
在开始使用Uni-Mol之前，首先需要安装必要的依赖包。最简单的安装方式是通过pip安装Uni-Mol工具包：
pip install unimol-tools
如果你希望获得完整的项目代码和最新功能，可以通过以下命令克隆整个仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Uni-Mol
安装完成后，你可以立即开始使用Uni-Mol进行分子性质预测和3D结构分析。
分子性质预测：轻松上手第一步
Uni-Mol最核心的功能之一就是分子性质预测。你只需要准备一个包含SMILES字符串和目标值的CSV文件，就能快速训练模型。数据格式非常简单：
| SMILES | TARGET |
|---|---|
| CCO | 0.5 |
| CC(=O)O | 0.8 |
准备好数据后，只需几行代码就能完成模型训练和预测：
from unimol_tools import MolTrain, MolPredict
# 训练分类模型
clf = MolTrain(task='classification', data_type='molecule')
pred = clf.fit(data='your_data.csv')
# 使用训练好的模型进行预测
predictor = MolPredict(load_model='./model_dir')
results = predictor.predict(data='test_data.csv')
分子表示学习：获取3D特征向量
Uni-Mol能够为分子生成高质量的3D表示向量，这些向量可以用于各种下游任务：
from unimol_tools import UniMolRepr
repr_model = UniMolRepr(data_type='molecule')
smiles_list = ['CCO', 'CC(=O)O']
representations = repr_model.get_repr(smiles_list, return_atomic_reprs=True)
进阶应用场景探索
量子化学性质预测
Uni-Mol+模块专门用于量子化学属性预测，在PCQM4MV2和OC20基准测试中表现出色。你可以使用它来预测分子的能量、几何结构等关键量子化学参数。
蛋白-配体对接预测
Uni-Mol Docking V2提供了业界领先的蛋白-配体对接能力，准确率高达77%以上：
# 对接预测示例
from unimol_docking_v2.interface.predictor import UniMolPredictor
predictor = UniMolPredictor()
docking_results = predictor.predict(ligand_file, protein_file)
大规模预训练模型
Uni-Mol2提供了从8400万到11亿参数的可扩展模型，让你能够根据具体任务选择最合适的模型规模。
实用技巧与最佳实践
数据准备建议：确保SMILES字符串格式正确，目标值清晰标注。对于多标签任务，使用"TARGET"前缀来命名标签列。
模型选择策略：
- 基础任务：使用Uni-Mol V1
- 大规模任务：使用Uni-Mol V2，支持多种模型规模选择
常见问题快速解决
如果你在使用过程中遇到任何问题，可以参考项目中的详细文档：
结语：开启分子AI研究之旅
通过本指南，你已经掌握了Uni-Mol的基本使用方法。这个强大的3D分子表示学习框架将为你打开药物发现和分子科学研究的新大门。从简单的性质预测到复杂的蛋白对接，Uni-Mol都能提供专业级的解决方案。
开始你的第一个Uni-Mol项目吧！🚀 无论是学术研究还是工业应用，这个工具都将成为你得力的助手。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
