rDock是一个快速、多功能的开源对接程序，可用于将小分子配体与蛋白质或核酸受体的对接；选用不同的对接模式可以完成考虑受体结合水的分子对接（Docking with explicit waters）以及药效团限制性对接（Docking with pharmacophore restraints），也可以用来做高通量虚拟筛选（HTVS）。本文介绍 rDock采用Multi-Step Protocol

本文介绍了首次提出的一种面向化学材料领域的跨模态通用大模型 ChemDFM-X。

本文提出了ChemVLM，这是首个面向化学领域的开源多模态大型语言模型，旨在解决化学图像理解与文本分析之间的不兼容问题。该模型基于VIT-MLP-LLM架构，采用ChemLLM-20B作为基础大型模型，使模型在理解和利用化学文本知识方面具备了强大的能力。

本文提出了ChemVLM，这是首个面向化学领域的开源多模态大型语言模型，旨在解决化学图像理解与文本分析之间的不兼容问题。该模型基于VIT-MLP-LLM架构，采用ChemLLM-20B作为基础大型模型，使模型在理解和利用化学文本知识方面具备了强大的能力。

该AI模型由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室与上市AI制药公司Recursion一起开发，双方在Boltz-1的基础之上，通过改进和拓展性能而来。简单来说，Boltz 与 AlphaFold3 一样，均是一种全原子共折叠模型，它将蛋白质折叠或结构预测的概念扩展到DNA、RNA、配体中。该模型不仅可以预测分子相互作用的 3D 结构，还可用于分子设计等下游任务。Boltz-2将亲和力预测与结构建

ChemEval 的开发基于一个核心理念：需要一个能够全面评估 LLMs 在化学领域能力的基准测试，它不仅能考察大模型对化学基础知识的掌握，还能评估在高级化学概念方面的理解和应用。目前尽管已经存在一些基准测试，如 MMLU 涵盖了包括化学在内的多个领域共 57 项测评任务，但这些测试大部分仅仅面向基础概念的问答，缺乏对化学领域更深层次能力的评估。在这项研究中建立了一个名为 ChemEval 的基准

LeDock是一款开源分子对接软件，过往的对比研究显示LeDock在配体构象生成和打分上具有比较优势，从使用上看对接计算速度亦具有明显优势。LeDock默认使用单线程CPU计算分子对接任务，单机使用对当前多核心多线程的CPU利用不够。本文介绍采用GNU parallel并行计算以及使用Slurm提交任务提高CPU利用率，实现高通量虚拟筛选，适合单机及HPC。过往使用案例中，100个线程的机器每天可

转载介绍 首个开源科学大模型“浦科化学”-ChemLLM。这是一个全面的框架，特点是第一个专门针对化学领域的LLM（大型语言模型）。它还包括ChemData，一个专门为指令微调设计的dataset（数据集），以及ChemBench，一个涵盖九个基本化学任务的强大基准测试。ChemLLM擅长在化学学科中执行各种任务，并具有流畅的对话互动。值得注意的是，ChemLLM在核心化学任务上取得了与GPT-4

本文介绍了GNU parallel的Linux安装及主要使用方法，为实现CPU并行处理任务做准备。GNU Parallel是一个shell工具，为了在一台或多台计算机上并行的执行计算任务，一个计算任务可以是一条shell命令或者一个以每一行做为输入的脚本程序。

本文汇总了AlphaFold和AlphaFold-multimer等蛋白结构推理预测中，不同蛋白结构预测模型的评价指标。供大家参考。