Chai-1：分子结构预测的开源工具

Chai-1：分子结构预测的开源工具

chai-lab Chai-1, SOTA model for biomolecular structure prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chai-lab

1. 项目介绍

Chai-1是由Chai Discovery开发的一种多模态基础模型，用于分子结构预测。它在多种基准测试中表现出最先进的状态。Chai-1能够统一预测蛋白质、小分子、DNA、RNA、糖基化物等多种分子的结构。该模型提供了自动化的MSA生成、模板使用和用户定义的约束等功能，适用于学术研究和药物开发等多个领域。

2. 项目快速启动

环境准备

• 操作系统：Linux
• Python版本：3.10或更高版本
• GPU：支持CUDA和bfloat16的GPU（推荐使用A100 80GB、H100 80GB或L40S 48GB，A10和A30适用于较小的复合物）
• 安装依赖：

pip install chai_lab==0.6.1

或者使用最新的开发版本：

pip install git+https://github.com/chaidiscovery/chai-lab.git

命令行推断

使用以下命令对包含所有序列的FASTA文件进行折叠：

chai-lab fold input.fasta output_folder

默认情况下，模型将生成五个样本预测，并使用没有MSA或模板的嵌入。若要提供MSA和模板以改进性能，可以使用以下命令：

chai-lab fold --use-msa-server --use-templates-server input.fasta output_folder

Python推断

通过chai_lab.chai1.run_inference函数可以进入Chai-1折叠代码。以下脚本展示了如何提供输入并获取PDB文件列表以进行后续分析：

python examples/predict_structure.py

若要提供MSA以提高性能，可以使用以下脚本：

python examples/msas/predict_with_msas.py

3. 应用案例和最佳实践

• 案例1：使用Chai-1进行蛋白质结构预测。

  • 首先准备包含目标序列的FASTA文件。
  • 使用Chai-1命令行工具或Python API进行结构预测。
  • 分析输出结果，选择最佳模型进行后续研究。

• 案例2：利用Chai-1进行小分子和DNA结构预测。

  • 准备相应的输入文件，包括小分子的SMILES字符串和DNA序列。
  • 通过Chai-1模型获得结构预测结果。
  • 对预测结果进行验证和进一步分析。

4. 典型生态项目

• 项目1：利用Chai-1进行药物分子设计。

  • 结合Chai-1的预测能力和药物设计工具，加速新药开发流程。

• 项目2：在生物信息学研究中的应用。

  • 集成Chai-1到生物信息学研究流程中，为生物学问题提供结构层面的见解。

以上就是关于Chai-1的开源项目介绍、快速启动指南、应用案例和典型生态项目的介绍。希望这些信息能够帮助您更好地理解和运用Chai-1模型。

chai-lab Chai-1, SOTA model for biomolecular structure prediction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chai-lab