DrugAssist

用对话优化分子,药物设计更高效

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 14 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 151
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源模型,可自行部署使用,完全免费。

项目预览

DrugAssist 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队blazerye
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源模型,可自行部署使用,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型ai-for-science,drug-discovery,instruction-datasets,instruction-tuning,large-language-models,molecule-generation,molecule-optimization
GitHub 星标★ 151
上线时间2023-12-27 00:00:00
代码更新2025-04-02
仓库体积7.2 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

DrugAssist 是一个面向分子优化任务的大语言模型,发表于 Briefings In Bioinformatics。它针对药物研发中分子改写的核心需求,利用指令微调技术,让模型能够根据用户提供的分子结构和优化要求(如改善溶解度、降低毒性等),生成符合条件的新分子。项目解决了传统计算方法在分子优化中依赖专家规则、泛化能力弱的问题,提供了一种基于自然语言交互的灵活方案。核心能力包括:理解分子 SMILES 表示与文本指令、执行单目标和多目标分子优化、生成多样化的候选分子。代码库基于 Python 实现,包含模型训练、推理和评估流程,适合计算化学和药物设计领域的研究者使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 151

核心亮点

  • 支持自然语言指令直接驱动分子优化,降低使用门槛
  • 基于指令微调的大语言模型,能处理多目标优化任务
  • 提供完整训练与推理代码,便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 模型性能依赖训练数据质量,泛化能力需更多验证

适用场景

  • 药物研发中的先导化合物优化
  • 分子性质预测与改造的学术研究
  • 辅助化学家快速生成候选分子

替代项目

MolT5、ChemGPT、Text2Mol

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