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基于扩散模型的分子对接预测

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DiffDock是一款基于扩散模型的深度学习工具，用于预测小分子配体与蛋白质靶点之间的三维结合姿态。它在结构生物学和药物设计领域具有重要应用，支持进行虚拟筛选和潜在药物筛选。支持PDB文件和SMILES字符串输入，并提供置信度分数评估预测可靠性。请注意，本工具预测的是结合姿态和置信度，而非结合亲和力。

蛋白质序列结构功能预测

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这是一个综合性的蛋白质语言模型工具包，基于ESM3和ESMC模型。它支持蛋白质的序列、结构和功能多模态生成式设计，可实现从目标结构到序列的逆向折叠，并提供高质量的蛋白质嵌入（embeddings），适用于药物发现、功能注释和计算生物学研究。

科学图表绘制与生成

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本工具利用AI技术，将复杂的科学概念转化为符合发表标准的专业图表。它专注于绘制神经网络结构、生物信号通路、系统流程图和电路图等。系统支持根据目标文档类型（如期刊、论文、海报）进行智能质量评估和迭代优化，确保图表的学术专业度和清晰度。

药物发现与分子科学工具箱

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TorchDrug是一个专业的PyTorch工具箱，专注于药物发现和分子科学的AI计算。它利用图神经网络（GNNs）处理分子、蛋白质和生物知识图谱，支持分子性质预测、蛋白质结构建模、新分子生成以及化学合成路线规划等复杂任务，是生物医学AI研究的核心库。

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