开源项目推荐：Machine-learning-for-proteins

开源项目推荐：Machine-learning-for-proteins

【免费下载链接】Machine-learning-for-proteins Listing of papers about machine learning for proteins. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Machine-learning-for-proteins

1. 项目基础介绍

本项目是yangkky在GitHub上开源的一个项目，主要使用Python编程语言。该项目旨在收集和整理关于机器学习在蛋白质领域应用的相关论文，为蛋白质工程和生物技术领域的研究者提供一个全面的资源列表。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是整理和分类了多个领域的相关论文，包括但不限于：

• 回顾性研究（Reviews）
• 工具和数据库（Tools and datasets）
• 机器学习指导的定向进化（Machine-learning guided directed evolution）
• 表示学习（Representation learning）
• 无监督变异预测（Unsupervised variant prediction）
• 生成模型（Generative models）
• 生物物理学预测（Biophysics）
• 结构稳定性预测（Predicting stability）
• 序列结构预测（Predicting structure from sequence）
• 结构序列预测（Predicting sequence from structure）
• 分类、注释、搜索和比对（Classification, annotation, search, and alignments）
• 分子间相互作用预测（Predicting interactions with other molecules）
• 其他监督学习方法（Other supervised learning）

3. 项目最近更新的功能

根据项目最近更新的内容，主要包含以下几篇新论文的整理和分类：

• "Machine Learning for Protein Engineering" 发表于2023年10月的综述文章。
• "Harnessing Generative AI to Decode Enzyme Catalysis and Evolution for Enhanced Engineering" 2023年的预印本文章。
• "Machine Learning-Guided Protein Engineering" 发表于2023年10月的期刊文章。
• "Generative artificial intelligence for de novo protein design" 2023年的预印本文章。

这些论文的加入进一步丰富了项目的内容，为研究者和工程师们提供了最新的研究进展和参考资料。

【免费下载链接】Machine-learning-for-proteins Listing of papers about machine learning for proteins. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Machine-learning-for-proteins