molfeat

molfeat

多功能分子特征提取框架

molfeat是一个开源的分子特征提取框架,集成多种预置分子特征提取器。它提供简洁高效的API,统一预训练分子嵌入和传统特征提取方法。框架支持通过插件扩展自定义特征提取器,并采用缓存机制优化性能。作为分子特征化的综合解决方案,molfeat适用于广泛的分子建模和分析应用场景。

molfeat分子特征提取机器学习化学信息学开源软件Github开源项目
<div align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/ab5030c0/396beb26-6341-4fe4-afc5-4c4c389703dc.svg" width="100%"> </div> <p align="center"> <b>molfeat - 您的分子特征化工具集</b> <br /> </p> <p align="center"> <a href="https://molfeat-docs.datamol.io/" target="_blank"> 文档 </a> | <a href="https://molfeat.datamol.io/" target="_blank"> 主页 </a> </p>

DOI PyPI Conda PyPI - Downloads Conda PyPI - Python Version license GitHub Repo stars GitHub Repo stars test code-check doc release

Molfeat是一个分子特征化工具集。它支持多种开箱即用的分子特征化器,并且可以轻松扩展以包含您自定义的特征化器。

  • 🚀 快速,具有简单高效的API。
  • 🔄 在单个包中统一预训练的分子嵌入和手工制作的特征化器。
  • ➕ 通过插件轻松添加您自己的特征化器。
  • 📈 通过简单的缓存系统提高性能。

访问我们的网站:https://molfeat.datamol.io

安装

安装Molfeat

使用mamba:

mamba install -c conda-forge molfeat

提示: 您可以用conda替换mamba

注意: 我们强烈建议使用Conda Python发行版来安装Molfeat。如果需要,该软件包也可以通过pip安装:pip install molfeat

可选依赖

默认情况下,Molfeat核心包中并非所有特征化器都受支持。某些特征化器需要额外的依赖项。如果您尝试使用需要额外依赖项的特征化器,Molfeat将引发错误并告诉您缺少哪些依赖项以及如何安装它们。

  • 安装dgl:运行mamba install -c dglteam "dgl<=2.0" # "dgl>2.0.0"存在一些与graphbolt相关的问题
  • 安装dgllife:运行mamba install -c conda-forge dgllife
  • 安装fcd_torch:运行mamba install -c conda-forge fcd_torch
  • 安装pyg:运行mamba install -c conda-forge pytorch_geometric
  • 安装graphormer-pretrained:运行mamba install -c conda-forge graphormer-pretrained
  • 安装map4:参见https://github.com/reymond-group/map4
  • 安装bio-embeddings:运行mamba install -c conda-forge 'bio-embeddings >=0.2.2'

如果您使用pip安装Molfeat,可以随主包一起安装可选依赖项。例如,pip install "molfeat[all]"允许安装小分子特征化所需的所有兼容可选依赖项。还有其他选项,如molfeat[dgl]molfeat[graphormer]molfeat[transformer]molfeat[viz]molfeat[fcd]。有关更多信息,请参阅optional-dependencies

安装插件

Molfeat的功能可以通过插件扩展。使用插件系统确保核心包保持易于安装且尽可能轻量,同时使其功能易于通过即插即用组件扩展。此外,它确保插件可以独立于核心包开发,消除了中央方审查和批准新插件的瓶颈。有关如何创建自己的插件的更多详细信息,请查阅molfeat文档。

然而,这确实意味着插件的安装取决于具体插件:请查阅相关文档以了解更多信息。

API 概览

import datamol as dm from molfeat.calc import FPCalculator from molfeat.trans import MoleculeTransformer from molfeat.store.modelstore import ModelStore # 加载一些示例数据 data = dm.data.freesolv().sample(100).smiles.values # 特征化单个分子 calc = FPCalculator("ecfp") calc(data[0]) # 定义并行特征化管道 mol_transf = MoleculeTransformer(calc, n_jobs=-1) mol_transf(data) # 轻松保存和加载特征化器 mol_transf.to_state_yaml_file("state_dict.yml") mol_transf = MoleculeTransformer.from_state_yaml_file("state_dict.yml") mol_transf(data) # 列出所有可用的特征化器 store = ModelStore() store.available_models # 查找特征化器并了解如何使用它 model_card = store.search(name="ChemBERTa-77M-MLM")[0] model_card.usage()

如何引用

如果您在研究中使用Molfeat,请引用它:DOI

贡献

有关如何为molfeat做出贡献的综合指南,请参阅developersmolfeat是一个社区主导的项目,无论您是首次贡献者还是开源老手,本项目都会从您的贡献中受益匪浅。要了解更多关于社区和datamol.io生态系统的信息,请参阅community

维护者

  • @cwognum
  • @maclandrol
  • @hadim

许可证

根据Apache-2.0许可证。请参阅LICENSE

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