A模型
AlphaFold
预测蛋白质三维结构，并通过数据库开放大量结构结果。
蛋白质结构预测
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AI4S 模型
面向生命科学、化学、材料等领域的科学机器学习模型、模型家族与直接实现代码。 当前收录 11 项。
O模型
OpenFold
AlphaFold2 的开源可训练实现，面向蛋白质结构研究与模型开发。
蛋白质开源模型
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GNoME
Google DeepMind 用图网络预测新材料稳定性的研究模型与数据成果。
材料发现图神经网络
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MatterGen
微软研究院开发的无机材料生成模型，可按目标性质提出候选结构。
生成模型无机材料
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DiffDock
使用扩散生成方法预测蛋白质与小分子配体结合构象的研究代码。
分子对接扩散模型
查看详情 B模型
Boltz
用于生物分子复合物结构和部分结合亲和力预测的开源模型家族及推理软件。
生物分子结构结合亲和力
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RFdiffusion
基于扩散模型生成蛋白质骨架、功能位点支架和对称结构的开源研究代码与模型权重。
蛋白质设计扩散模型
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NequIP
用于训练 E(3) 等变机器学习原子间势的开源框架，可与 ASE 和 LAMMPS 工作流集成。
机器学习势等变神经网络
查看详情 M模型
MACE
以高阶等变消息传递训练和运行机器学习原子间势的开源 PyTorch 框架。
机器学习势原子模拟
查看详情 C模型
CHGNet
面向电荷信息原子建模的预训练图神经网络势及开源推理、微调工具。
神经网络势材料模拟
查看详情 C模型
Chemprop
基于消息传递神经网络训练分子与反应性质预测模型的开源机器学习软件包。
分子性质预测图神经网络
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