Uni-Mol

الوصف

Uni-Mol هو إطار عمل شامل لتعلم تمثيل الجزيئات ثلاثية الأبعاد، مصمم لتعزيز الأداء عبر مجموعة واسعة من التطبيقات النهائية في تصميم الأدوية وعلوم الجزيئات. نموذج Uni-Mol الأساسي هو إطار عمل تدريب مسبق عالمي للجزيئات ثلاثية الأبعاد يوسع بشكل كبير قدرة التمثيل ونطاق التطبيق. يتكون من نموذجي تدريب مسبق: أحدهما تم تدريبه على 209 مليون تشكيل جزيئي ثلاثي الأبعاد والآخر على 3 ملايين بيانات جيب بروتيني مرشح. يمكن استخدام هذه النماذج بشكل مستقل أو مدمج لمهام ارتباط البروتين بالليجند. أظهر Uni-Mol أداءً متفوقًا في 14 من أصل 15 مهمة تنبؤ بالخصائص الجزيئية وحقق دقة استثنائية في المهام المكانية ثلاثية الأبعاد، بما في ذلك التنبؤ بوضع ارتباط البروتين بالليجند وتوليد التشكيل الجزيئي.

يركز Uni-Mol+ على التنبؤ الدقيق للغاية بالخصائص الكيميائية الكمومية. يأخذ رسمًا بيانيًا جزيئيًا ثنائي الأبعاد، ويولد تشكيلًا ثلاثي الأبعاد أوليًا، ويحسنه بشكل متكرر إلى تشكيله المتوازن، ثم يتنبأ بالخصائص الكيميائية الكمومية. أظهر Uni-Mol+ تحسينات كبيرة مقارنة بالطرق السابقة المتطورة على معايير مثل PCQM4MV2 و OC20.

توفر أدوات Uni-Mol أغلفة سهلة الاستخدام للتنبؤ التلقائي بالخصائص والتمثيل والمهام النهائية الأخرى باستخدام Uni-Mol. يمكن تثبيتها عبر pip (`pip install unimol-tools`) وتقدم أدوات للتنبؤ بالخصائص الجزيئية وتوليد التمثيل وتطبيقات أخرى متنوعة.

يعمل Uni-Mol Docking V2 على تحسين التنبؤ بوضع ارتباط البروتين بالليجند، محققًا أداءً رائدًا في الصناعة يضاهي AlphaFold3. يتنبأ بدقة بوضع الارتباط لنسبة عالية من الليجندات، متجاوزًا المشكلات الشائعة مثل انقلابات الكيرالية والتصادمات الفراغية الموجودة في نماذج التعلم الآلي السابقة. تتوفر خدمة لـ Uni-Mol Docking V2.

Uni-Mol2 هو نموذج تدريب مسبق جزيئي مرن وقابل للتطوير، يتميز ببنية محول ثنائية المسار تدمج الميزات الهيكلية الذرية والرسم البياني والهندسية. يوفر نماذج تتراوح من 84 مليون إلى 1.1 مليار معلمة، مما يسمح للمستخدمين باختيار الحجم الأنسب لمهامهم الجزيئية. تم توسيع نطاق Uni-Mol2 إلى 1.1 مليار معلمة، مما يجعله أحد أكبر نماذج التدريب المسبق الجزيئي حتى الآن، وتم تدريبه على 800 مليون تشكيل. يتيح توفره في `unimol_tools` الاستفادة السهلة من قدراته التمثيلية وقدرات الضبط الدقيق.

أبرز ملامح Uni-Mol

• إطار عمل عالمي لتعلم تمثيل الجزيئات ثلاثية الأبعاد

• نماذج مدربة مسبقًا لبيانات الجزيئات وجيوب البروتينات

• أداء عالٍ في مهام التنبؤ بالخصائص الجزيئية

• أداء دقيق في المهام المكانية ثلاثية الأبعاد (وضع الارتباط، توليد التشكيل)

• التنبؤ بالخصائص الكيميائية الكمومية مع Uni-Mol+

• تحسين متكرر للتشكيل ثلاثي الأبعاد للتنبؤ بالخصائص الكيميائية الكمومية

• أغلفة سهلة الاستخدام للتنبؤ بالخصائص والتمثيل مع أدوات Uni-Mol

• تنبؤ رائد في الصناعة بوضع ارتباط البروتين بالليجند مع Uni-Mol Docking V2

• نماذج تدريب مسبق جزيئية قابلة للتطوير (Uni-Mol2) من 84 مليون إلى 1.1 مليار معلمة

• بنية محول ثنائية المسار تدمج الميزات الذرية والرسم البياني والهندسية

• دعم لمختلف المهام الجزيئية النهائية

• تم إصداره مع العديد من الأوراق البحثية والمنشورات

البدء مع Uni-Mol

1. 1

   الوصول إلى النموذج: الحصول على نماذج وأدوات Uni-Mol.

2. 2

   إعداد البيئة: تكوين بيئتك المحلية بالتبعيات اللازمة.

3. 3

   التكامل عبر API: استخدام واجهات برمجة التطبيقات أو الأغلفة المقدمة للوصول البرمجي.

4. 4

   تحميل النماذج المدربة مسبقًا: تحميل نماذج Uni-Mol محددة لمهمتك المختارة.

5. 5

   إعداد بيانات الإدخال: تنسيق بيانات الجزيئات أو البروتين-الليجند وفقًا للمتطلبات.

6. 6

   تشغيل التنبؤات: تنفيذ تنبؤات الخصائص، أو محاكاة الإرساء، أو توليد التمثيل.

7. 7

   تقييم النتائج: تحليل المخرجات وتقييم الأداء لتطبيقك.

حالات استخدام Uni-Mol

• التنبؤ بالخصائص الجزيئية
• التنبؤ بوضع الارتباط
• النمذجة الكيميائية الكمومية
• توليد التشكيل الجزيئي
• تعلم تمثيل الجزيئات
• تصميم الأدوية
• علم المواد

الأسئلة الشائعة من Uni-Mol

• ما هو Uni-Mol؟

  Uni-Mol هو إطار عمل عالمي لتعلم تمثيل الجزيئات ثلاثية الأبعاد مصمم لمختلف المهام النهائية، بما في ذلك التنبؤ بالخصائص والتنبؤ بوضع الارتباط.

• ما هي المكونات المختلفة لإطار عمل Uni-Mol؟

  يشمل إطار عمل Uni-Mol: Uni-Mol (التدريب المسبق الأساسي)، و Uni-Mol+ (التنبؤ بالخصائص الكيميائية الكمومية)، وأدوات Uni-Mol (الأغلفة)، و Uni-Mol Docking V2 (التنبؤ بوضع الارتباط)، و Uni-Mol2 (التدريب المسبق القابل للتطوير).

• ما نوع المهام التي يمكن استخدام Uni-Mol لها؟

  يمكن استخدام Uni-Mol للتنبؤ بخصائص الجزيئات، والتنبؤ بوضع الارتباط، والمهام المتعلقة بالهندسة الجزيئية مثل توليد التشكيل وتحسينه، والتنبؤ بالخصائص الكيميائية الكمومية.

• كيف يحسن Uni-Mol+ التنبؤ بالخصائص الكيميائية الكمومية؟

  يقوم Uni-Mol+ بتحسين التشكيلات ثلاثية الأبعاد الأولية للجزيئات بشكل متكرر إلى حالتها المتوازنة قبل التنبؤ بالخصائص الكيميائية الكمومية، مما يؤدي إلى دقة أعلى.

• هل Uni-Mol Docking V2 دقيق؟

  نعم، يُظهر Uni-Mol Docking V2 أداءً رائدًا في الصناعة في التنبؤ بالهياكل المعقدة، وهو قابل للمقارنة مع AlphaFold3، ويتنبأ بدقة بوضع الارتباط لنسبة عالية من الليجندات.

• ما هو Uni-Mol2؟

  Uni-Mol2 هو نموذج تدريب مسبق جزيئي مرن وقابل للتطوير يدمج الميزات الهيكلية الذرية والرسم البياني والهندسية، وهو متاح بأحجام تصل إلى 1.1 مليار معلمة.

• كيف يمكنني استخدام أدوات Uni-Mol؟

  يمكن تثبيت أدوات Uni-Mol عبر pip (`pip install unimol-tools`) وتوفر أغلفة سهلة الاستخدام للتنبؤ بالخصائص الجزيئية والتمثيل والمهام النهائية الأخرى.

• ما هو أداء Uni-Mol في مهام التنبؤ بالخصائص؟

  أظهر Uni-Mol أداءً متفوقًا مقارنة بأحدث التقنيات (SOTA) في 14 من أصل 15 مهمة تنبؤ بالخصائص الجزيئية.

• ما نوع البيانات التي تم استخدامها لتدريب Uni-Mol؟

  تم تدريب نموذج Uni-Mol الأساسي باستخدام 209 مليون تشكيل جزيئي ثلاثي الأبعاد و 3 ملايين بيانات جيب بروتيني مرشح.

• هل كود Uni-Mol متاح؟

  نعم، المستودع الرسمي لـ Uni-Mol موجود على GitHub، ويوفر الوصول إلى الكود والبيانات وأوزان النموذج.