torchdrug
Odkrywaj nowe leki dzięki sieciom neuronowym na grafach molekularnych
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
TorchDrug to zestaw narzędzi do odkrywania leków oparty na PyTorch. Przewiduj właściwości molekularne (rozpuszczalność, toksyczność), modeluj białka, generuj nowe struktury chemiczne i planuj syntezy. Pracuj z sekwencjami białek, łańcuchami SMILES i grafami wiedzy biomedycznej. Zawiera 40+ gotowych zbiorów danych i 20+ architektur sieci neuronowych (GIN, GAT, SchNet). Idealne dla badaczy zajmujących się chemią obliczeniową i bioinformatyką.
Jak używać
Zainstaluj TorchDrug za pomocą menedżera pakietów: uruchom
uv pip install torchdrugw terminalu. Jeśli potrzebujesz pełnego zestawu zależności, użyjuv pip install torchdrug[full].Przygotuj dane wejściowe — mogą to być łańcuchy SMILES reprezentujące molekuły, sekwencje białek, pliki PDB ze strukturami 3D lub dane z bazy wiedzy biomedycznej.
Załaduj gotowy zbiór danych z biblioteki TorchDrug (np. BBBP do przewidywania przechodzenia przez barierę krew-mózg) lub przygotuj własny zbiór. Podziel dane na zestawy treningowy, walidacyjny i testowy.
Wybierz architekturę sieci neuronowej na grafach — dostępne są modele takie jak GIN, GAT lub SchNet. Zdefiniuj model, określając wymiary wejściowe i parametry.
Zdefiniuj zadanie uczenia (przewidywanie właściwości, generowanie molekuł, planowanie syntezy) i skonfiguruj DataLoader do przetwarzania danych wsadami.
Wytrenuj model na swoim zbiorze danych, waliduj na zbiorze walidacyjnym i oceń wydajność na zbiorze testowym. Możesz integrować TorchDrug z PyTorch Lightning w celu uproszczenia pętli treningowej.