[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-sacdallago--bio_embeddings":3,"tool-sacdallago--bio_embeddings":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",143909,2,"2026-04-07T11:33:18",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":78,"owner_email":79,"owner_twitter":73,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":108,"forks":109,"last_commit_at":110,"license":111,"difficulty_score":10,"env_os":112,"env_gpu":113,"env_ram":114,"env_deps":115,"category_tags":125,"github_topics":126,"view_count":32,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":17,"created_at":135,"updated_at":136,"faqs":137,"releases":168},5013,"sacdallago\u002Fbio_embeddings","bio_embeddings","Get protein embeddings from protein sequences","bio_embeddings 是一个专为生物序列分析设计的开源工具，旨在帮助研究人员轻松地从蛋白质序列中提取高质量的“嵌入”表示（embeddings）。简单来说，它能将复杂的蛋白质氨基酸序列转化为计算机易于处理的数学向量，从而快速预测蛋白质的结构与功能。\n\n该工具主要解决了生物信息学中模型调用复杂、环境配置困难以及不同预训练模型接口不统一的痛点。通过提供一致且低门槛的编程接口，bio_embeddings 整合了来自多个顶尖实验室的主流模型（如 SeqVec、ProtTrans、ESM 等），让用户无需深入底层细节即可复现工作流程。其独特亮点在于内置了完整的分析流水线：不仅能生成序列级或氨基酸级的特征矩阵，还支持利用 UMAP 或 t-SNE 进行降维可视化，并提供交互式图表及基于监督或非监督学习的注释提取功能。此外，项目还配套了可分布式部署的 Web 服务器 API，便于大规模数据处理。\n\nbio_embeddings 非常适合生物信息学研究人员、计算生物学家以及相关领域的开发者使用。无论是需要探索蛋白质演化关系的研究者，还是希望将深度学习迁移学习应用于新任务的工程师，都能通过它提","bio_embeddings 是一个专为生物序列分析设计的开源工具，旨在帮助研究人员轻松地从蛋白质序列中提取高质量的“嵌入”表示（embeddings）。简单来说，它能将复杂的蛋白质氨基酸序列转化为计算机易于处理的数学向量，从而快速预测蛋白质的结构与功能。\n\n该工具主要解决了生物信息学中模型调用复杂、环境配置困难以及不同预训练模型接口不统一的痛点。通过提供一致且低门槛的编程接口，bio_embeddings 整合了来自多个顶尖实验室的主流模型（如 SeqVec、ProtTrans、ESM 等），让用户无需深入底层细节即可复现工作流程。其独特亮点在于内置了完整的分析流水线：不仅能生成序列级或氨基酸级的特征矩阵，还支持利用 UMAP 或 t-SNE 进行降维可视化，并提供交互式图表及基于监督或非监督学习的注释提取功能。此外，项目还配套了可分布式部署的 Web 服务器 API，便于大规模数据处理。\n\nbio_embeddings 非常适合生物信息学研究人员、计算生物学家以及相关领域的开发者使用。无论是需要探索蛋白质演化关系的研究者，还是希望将深度学习迁移学习应用于新任务的工程师，都能通过它提供的丰富示例和详尽文档，高效地开展从数据嵌入到下游建模的全流程工作。","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fchat.bioembeddings.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fchat.bioembeddings.com\u002Fapi\u002Fv1\u002Fshield.svg?type=online&name=chat&icon=false\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n# Bio Embeddings\nResources to learn about bio_embeddings:\n\n- Quickly predict protein structure and function from sequence via embeddings: [embed.protein.properties](https:\u002F\u002Fembed.protein.properties).\n- Read the current documentation: [docs.bioembeddings.com](https:\u002F\u002Fdocs.bioembeddings.com).\n- Chat with us: [chat.bioembeddings.com](https:\u002F\u002Fchat.bioembeddings.com).\n- We presented the bio_embeddings pipeline as a talk at ISMB 2020 & LMRL 2020. You can [find the talk on YouTube](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=NucUA0QiOe0&feature=youtu.be), [the poster on F1000](https:\u002F\u002Ff1000research.com\u002Fposters\u002F9-876), and our [Current Protocol Manuscript](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fcpz1.113).\n- Check out the [`examples`](examples) of pipeline configurations a and [`notebooks`](notebooks).\n\nProject aims:\n\n  - Facilitate the use of language model based biological sequence representations for transfer-learning by providing a single, consistent interface and close-to-zero-friction\n  - Reproducible workflows\n  - Depth of representation (different models from different labs trained on different dataset for different purposes)\n  - Extensive examples, handle complexity for users (e.g. CUDA OOM abstraction) and well documented warnings and error messages.\n\nThe project includes:\n\n- General purpose python embedders based on open models trained on biological sequence representations (SeqVec, ProtTrans, UniRep,...)\n- A pipeline which:\n  - embeds sequences into matrix-representations (per-amino-acid) or vector-representations (per-sequence) that can be used to train learning models or for analytical purposes\n  - projects per-sequence embedidngs into lower dimensional representations using UMAP or t-SNE (for lightwieght data handling and visualizations)\n  - visualizes low dimensional sets of per-sequence embeddings onto 2D and 3D interactive plots (with and without annotations)\n  - extracts annotations from per-sequence and per-amino-acid embeddings using supervised (when available) and unsupervised approaches (e.g. by network analysis)\n- A webserver that wraps the pipeline into a distributed API for scalable and consistent workfolws\n\n## Installation\n\nYou can install `bio_embeddings` via pip or use it via docker. Mind the additional dependencies for `align`.\n\n### Pip\n\nInstall the pipeline **and all extras** like so:\n\n```bash\npip install bio-embeddings[all]\n```\n\nTo install the unstable version, please install the pipeline like so:\n\n```bash\npip install -U \"bio-embeddings[all] @ git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings.git\"\n```\n\nIf you only need to run a specific model (e.g. an ESM or ProtTrans model) you can install bio-embeddings without dependencies and then install the model-specific dependency, e.g.:\n```bash\npip install bio-embeddings\npip install bio-embeddings[prottrans]\n```\n\nThe extras are:\n- seqvec\n- prottrans\n  - prottrans_albert_bfd\n  - prottrans_bert_bfd\n  - prottrans_t5_bfd\n  - prottrans_t5_uniref50\n  - prottrans_t5_xl_u50\n  - prottrans_xlnet_uniref100\n- esm\n  - esm\n  - esm1b\n  - esm1v\n- unirep\n- cpcprot\n- plus\n- bepler\n- deepblast\n\n### Docker\n\nWe provide a docker image at `ghcr.io\u002Fbioembeddings\u002Fbio_embeddings`. Simple usage example:\n\n```shell_script\ndocker run --rm --gpus all \\\n    -v \"$(pwd)\u002Fexamples\u002Fdocker\":\u002Fmnt \\\n    -v bio_embeddings_weights_cache:\u002Froot\u002F.cache\u002Fbio_embeddings \\\n    -u $(id -u ${USER}):$(id -g ${USER}) \\\n    ghcr.io\u002Fbioembeddings\u002Fbio_embeddings:v0.1.6 \u002Fmnt\u002Fconfig.yml\n```\n\nSee the [`docker`](examples\u002Fdocker) example in the [`examples`](examples) folder for instructions. You can also use `ghcr.io\u002Fbioembeddings\u002Fbio_embeddings:latest` which is built from the latest commit.\n\n### Dependencies\n\nTo use the `mmseqs_search` protocol, or the `mmsesq2` functions in `align`, you additionally need to have [mmseqs2](https:\u002F\u002Fmmseqs.com) in your path.\n\n### Installation notes\n\n`bio_embeddings` was developed for unix machines with GPU capabilities and [CUDA](https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fcuda-zone) installed. If your setup diverges from this, you may encounter some inconsistencies (e.g. speed is significantly affected by the absence of a GPU and CUDA). For Windows users, we strongly recommend the use of [Windows Subsystem for Linux](https:\u002F\u002Fdocs.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fwindows\u002Fwsl\u002Finstall-win10).\n\n\n## What model is right for you?\n\nEach models has its strengths and weaknesses (speed, specificity, memory footprint...). There isn't a \"one-fits-all\" and we encourage you to at least try two different models when attempting a new exploratory project.\n\nThe models `prottrans_t5_xl_u50`, `esm1b`, `esm`, `prottrans_bert_bfd`, `prottrans_albert_bfd`, `seqvec` and `prottrans_xlnet_uniref100` were all trained with the goal of systematic predictions. From this pool, we believe the optimal model to be `prottrans_t5_xl_u50`, followed by `esm1b`.\n\n## Usage and examples\n\nWe highly recommend you to check out the [`examples`](examples) folder for pipeline examples, and the [`notebooks`](notebooks) folder for post-processing pipeline runs and general purpose use of the embedders.\n\nAfter having installed the package, you can:\n\n1. Use the pipeline like:\n\n    ```bash\n    bio_embeddings config.yml\n    ```\n\n    [A blueprint of the configuration file](examples\u002Fparameters_blueprint.yml), and an example setup can be found in the [`examples`](examples) directory of this repository.\n\n1. Use the general purpose embedder objects via python, e.g.:\n\n    ```python\n    from bio_embeddings.embed import SeqVecEmbedder\n\n    embedder = SeqVecEmbedder()\n\n    embedding = embedder.embed(\"SEQVENCE\")\n    ```\n\n    More examples can be found in the [`notebooks`](notebooks) folder of this repository.\n    \n## Cite\n\nIf you use `bio_embeddings` for your research, we would appreciate it if you could cite the following paper:\n\n> Dallago, C., Schütze, K., Heinzinger, M., Olenyi, T., Littmann, M., Lu, A. X., Yang, K. K., Min, S., Yoon, S., Morton, J. T., & Rost, B. (2021). Learned embeddings from deep learning to visualize and predict protein sets. Current Protocols, 1, e113. doi: [10.1002\u002Fcpz1.113](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fcpz1.113)\n\n\nThe corresponding bibtex:\n```\n@article{https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fcpz1.113,\nauthor = {Dallago, Christian and Schütze, Konstantin and Heinzinger, Michael and Olenyi, Tobias and Littmann, Maria and Lu, Amy X. and Yang, Kevin K. and Min, Seonwoo and Yoon, Sungroh and Morton, James T. and Rost, Burkhard},\ntitle = {Learned Embeddings from Deep Learning to Visualize and Predict Protein Sets},\njournal = {Current Protocols},\nvolume = {1},\nnumber = {5},\npages = {e113},\nkeywords = {deep learning embeddings, machine learning, protein annotation pipeline, protein representations, protein visualization},\ndoi = {https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fcpz1.113},\nurl = {https:\u002F\u002Fcurrentprotocols.onlinelibrary.wiley.com\u002Fdoi\u002Fabs\u002F10.1002\u002Fcpz1.113},\neprint = {https:\u002F\u002Fcurrentprotocols.onlinelibrary.wiley.com\u002Fdoi\u002Fpdf\u002F10.1002\u002Fcpz1.113},\nyear = {2021}\n}\n\nAdditionally, we invite you to cite the work from others that was collected in `bio_embeddings` (see section _\"Tools by category\"_ below). We are working on an enhanced user guide which will include proper references to all citable work collected in `bio_embeddings`.\n\n```\n\n## Contributors\n\n- Christian Dallago (lead)\n- Konstantin Schütze\n- Tobias Olenyi\n- Michael Heinzinger\n\nWant to add your own model? See [contributing](https:\u002F\u002Fdocs.bioembeddings.com\u002Flatest\u002Fcontributing\u002Findex.html) for instructions.\n\n## Non-exhaustive list of tools available (see following section for more details):\n\n- Fastext\n- Glove\n- Word2Vec\n- SeqVec (https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12859-019-3220-8)\n  - SeqVecSec and SeqVecLoc for secondary structure and subcellularlocalization prediction\n- ProtTrans (ProtBert, ProtAlbert, ProtT5) (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n  - ProtBertSec and ProtBertLoc for secondary structure and subcellular localization prediction\n- UniRep (https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41592-019-0598-1)\n- ESM\u002FESM1b (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F622803v3)\n- PLUS (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmswzeus\u002FPLUS\u002F)\n- CPCProt (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.09.04.283929v1.full.pdf)\n- PB-Tucker (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2021.01.21.427551v1)\n- GoPredSim (https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41598-020-80786-0)\n- DeepBlast (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.11.03.365932v1)\n\n## Datasets \n\n- `prottrans_t5_xl_u50` residue and sequence embeddings of the **Human proteome** at full precision + secondary structure predictions + sub-cellular localisation predictions: [![DOI](https:\u002F\u002Fzenodo.org\u002Fbadge\u002FDOI\u002F10.5281\u002Fzenodo.5047020.svg)](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.5047020)\n- `prottrans_t5_xl_u50` residue and sequence embeddings of the **Fly proteome** at full precision + secondary structure predictions + sub-cellular localisation predictions + conservation prediction + variation prediction: [![DOI](https:\u002F\u002Fzenodo.org\u002Fbadge\u002FDOI\u002F10.5281\u002Fzenodo.6322184.svg)](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.6322184)\n\n----\n\n## Tools by category\n\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Pipeline\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cbr>\n\n- align:\n  - DeepBlast (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.11.03.365932v1)\n- embed:\n  - ProtTrans BERT trained on BFD (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n  - SeqVec (https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12859-019-3220-8)\n  - ProtTrans ALBERT trained on BFD (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n  - ProtTrans XLNet trained on UniRef100 (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n  - ProtTrans T5 trained on BFD (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n  - ProtTrans T5 trained on BFD and fine-tuned on UniRef50 (in-house)\n  - UniRep (https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41592-019-0598-1)\n  - ESM\u002FESM1b (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F622803v3)\n  - PLUS (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmswzeus\u002FPLUS\u002F)\n  - CPCProt (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.09.04.283929v1.full.pdf)\n- project:\n  - t-SNE\n  - UMAP\n  - PB-Tucker (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2021.01.21.427551v1)\n- visualize:\n  - 2D\u002F3D sequence embedding space\n- extract:\n  - supervised:\n    - SeqVec: DSSP3, DSSP8, disorder, subcellular location and membrane boundness as in https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12859-019-3220-8\n    - ProtBertSec and ProtBertLoc as reported in https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554\n  - unsupervised:\n    - via sequence-level (reduced_embeddings), pairwise distance (euclidean like [goPredSim](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FRostlab\u002FgoPredSim), more options available, e.g. cosine)\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>General purpose embedders\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cbr>\n\n- ProtTrans BERT trained on BFD (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n- SeqVec (https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12859-019-3220-8)\n- ProtTrans ALBERT trained on BFD (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n- ProtTrans XLNet trained on UniRef100 (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n- ProtTrans T5 trained on BFD (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n- ProtTrans T5 trained on BFD + fine-tuned on UniRef50 (https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554)\n- Fastext\n- Glove\n- Word2Vec\n- UniRep (https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41592-019-0598-1)\n- ESM\u002FESM1b (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F622803v3)\n- PLUS (https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmswzeus\u002FPLUS\u002F)\n- CPCProt (https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.09.04.283929v1.full.pdf)\n\u003C\u002Fdetails>\n","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fchat.bioembeddings.com\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fchat.bioembeddings.com\u002Fapi\u002Fv1\u002Fshield.svg?type=online&name=chat&icon=false\" \u002F>\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n# 生物嵌入\n学习生物嵌入的资源：\n\n- 通过嵌入技术快速预测蛋白质结构和功能：[embed.protein.properties](https:\u002F\u002Fembed.protein.properties)。\n- 阅读当前文档：[docs.bioembeddings.com](https:\u002F\u002Fdocs.bioembeddings.com)。\n- 与我们聊天：[chat.bioembeddings.com](https:\u002F\u002Fchat.bioembeddings.com)。\n- 我们在 ISMB 2020 和 LMRL 2020 上以演讲形式介绍了 bio_embeddings 流程。您可以在 [YouTube 上找到该演讲](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=NucUA0QiOe0&feature=youtu.be)，在 [F1000 上找到海报](https:\u002F\u002Ff1000research.com\u002Fposters\u002F9-876)，以及我们的 [Current Protocol 论文](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fcpz1.113)。\n- 查看流程配置的 [`examples`](examples) 和 [`notebooks`](notebooks)。\n\n项目目标：\n\n- 通过提供单一、一致的接口和几乎零摩擦的使用体验，促进基于语言模型的生物序列表示在迁移学习中的应用。\n- 可重复的工作流程。\n- 丰富的表示深度（来自不同实验室、针对不同数据集和不同目的训练的不同模型）。\n- 丰富的示例、为用户处理复杂性问题（例如 CUDA OOM 抽象），以及详尽的警告和错误信息文档。\n\n该项目包括：\n\n- 基于公开模型训练的通用 Python 嵌入器，用于生物序列表示（SeqVec、ProtTrans、UniRep 等）。\n- 一个流程，它：\n  - 将序列嵌入为矩阵表示（按氨基酸）或向量表示（按序列），可用于训练学习模型或分析目的。\n  - 使用 UMAP 或 t-SNE 将序列级嵌入投影到低维表示中（用于轻量级数据处理和可视化）。\n  - 在 2D 和 3D 交互式图表上可视化低维序列级嵌入集合（带或不带注释）。\n  - 利用监督（如有）和无监督方法从序列级和氨基酸级嵌入中提取注释（例如通过网络分析）。\n- 一个 Web 服务器，将该流程封装为分布式 API，以实现可扩展且一致的工作流。\n\n## 安装\n\n您可以使用 pip 安装 `bio_embeddings`，也可以通过 Docker 使用它。请注意 `align` 的额外依赖项。\n\n### Pip\n\n要安装整个流程 **以及所有附加组件**，可以这样操作：\n\n```bash\npip install bio-embeddings[all]\n```\n\n若要安装不稳定版本，请按以下方式安装流程：\n\n```bash\npip install -U \"bio-embeddings[all] @ git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings.git\"\n```\n\n如果您只需要运行特定模型（例如 ESM 或 ProtTrans 模型），可以先安装不含依赖项的 bio-embeddings，然后再安装特定模型的依赖项，例如：\n\n```bash\npip install bio-embeddings\npip install bio-embeddings[prottrans]\n```\n\n附加组件包括：\n- seqvec\n- prottrans\n  - prottrans_albert_bfd\n  - prottrans_bert_bfd\n  - prottrans_t5_bfd\n  - prottrans_t5_uniref50\n  - prottrans_t5_xl_u50\n  - prottrans_xlnet_uniref100\n- esm\n  - esm\n  - esm1b\n  - esm1v\n- unirep\n- cpcprot\n- plus\n- bepler\n- deepblast\n\n### Docker\n\n我们在 `ghcr.io\u002Fbioembeddings\u002Fbio_embeddings` 提供了一个 Docker 镜像。简单的使用示例：\n\n```shell_script\ndocker run --rm --gpus all \\\n    -v \"$(pwd)\u002Fexamples\u002Fdocker\":\u002Fmnt \\\n    -v bio_embeddings_weights_cache:\u002Froot\u002F.cache\u002Fbio_embeddings \\\n    -u $(id -u ${USER}):$(id -g ${USER}) \\\n    ghcr.io\u002Fbioembeddings\u002Fbio_embeddings:v0.1.6 \u002Fmnt\u002Fconfig.yml\n```\n\n请参阅 [`examples`](examples) 文件夹中的 [`docker`](examples\u002Fdocker) 示例以获取说明。您也可以使用 `ghcr.io\u002Fbioembeddings\u002Fbio_embeddings:latest`，它基于最新提交构建。\n\n### 依赖项\n\n要使用 `mmseqs_search` 协议，或在 `align` 中使用 `mmsesq2` 函数，您还需要在系统路径中安装 [mmseqs2](https:\u002F\u002Fmmseqs.com)。\n\n### 安装注意事项\n\n`bio_embeddings` 是为具备 GPU 功能并已安装 [CUDA](https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fcuda-zone) 的 Unix 系统开发的。如果您的环境与此不同，可能会遇到一些不一致的情况（例如，速度会因缺少 GPU 和 CUDA 而显著降低）。对于 Windows 用户，我们强烈建议使用 [Windows Subsystem for Linux](https:\u002F\u002Fdocs.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fwindows\u002Fwsl\u002Finstall-win10)。\n\n## 哪种模型适合您？\n\n每种模型都有其优缺点（速度、特异性、内存占用等）。不存在“一刀切”的解决方案，我们鼓励您在尝试新的探索性项目时至少试用两种不同的模型。\n\n`prottrans_t5_xl_u50`、`esm1b`、`esm`、`prottrans_bert_bfd`、`prottrans_albert_bfd`、`seqvec` 和 `prottrans_xlnet_uniref100` 这些模型都是为了实现系统性预测而训练的。在这些模型中，我们认为最优的是 `prottrans_t5_xl_u50`，其次是 `esm1b`。\n\n## 使用与示例\n\n我们强烈建议您查看 [`examples`](examples) 文件夹中的流程示例，以及 [`notebooks`](notebooks) 文件夹中关于流程后处理和嵌入器通用用途的内容。\n\n安装完软件包后，您可以：\n\n1. 按照以下方式使用流程：\n\n    ```bash\n    bio_embeddings config.yml\n    ```\n\n    配置文件的蓝图 [examples\u002Fparameters_blueprint.yml]，以及示例设置，都可以在本仓库的 [`examples`](examples) 目录中找到。\n\n1. 通过 Python 使用通用嵌入器对象，例如：\n\n    ```python\n    from bio_embeddings.embed import SeqVecEmbedder\n\n    embedder = SeqVecEmbedder()\n\n    embedding = embedder.embed(\"SEQVENCE\")\n    ```\n\n    更多示例可在本仓库的 [`notebooks`](notebooks) 文件夹中找到。\n\n## 引用\n\n如果您在研究中使用 `bio_embeddings`，我们非常感谢您能引用以下论文：\n\n> Dallago, C., Schütze, K., Heinzinger, M., Olenyi, T., Littmann, M., Lu, A. X., Yang, K. K., Min, S., Yoon, S., Morton, J. T., & Rost, B. (2021). 从深度学习中学习的嵌入用于可视化和预测蛋白质集合。Current Protocols, 1, e113. doi: [10.1002\u002Fcpz1.113](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fcpz1.113)\n\n\n对应的 BibTeX 格式如下：\n```\n@article{https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fcpz1.113,\nauthor = {Dallago, Christian and Schütze, Konstantin and Heinzinger, Michael and Olenyi, Tobias and Littmann, Maria and Lu, Amy X. and Yang, Kevin K. and Min, Seonwoo and Yoon, Sungroh and Morton, James T. and Rost, Burkhard},\ntitle = {从深度学习中学习的嵌入用于可视化和预测蛋白质集合},\njournal = {Current Protocols},\nvolume = {1},\nnumber = {5},\npages = {e113},\nkeywords = {深度学习嵌入, 机器学习, 蛋白质注释流程, 蛋白质表示, 蛋白质可视化},\ndoi = {https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1002\u002Fcpz1.113},\nurl = {https:\u002F\u002Fcurrentprotocols.onlinelibrary.wiley.com\u002Fdoi\u002Fabs\u002F10.1002\u002Fcpz1.113},\neprint = {https:\u002F\u002Fcurrentprotocols.onlinelibrary.wiley.com\u002Fdoi\u002Fpdf\u002F10.1002\u002Fcpz1.113},\nyear = {2021}\n}\n\n此外，我们也诚邀您引用 `bio_embeddings` 中收集的其他相关工作（详见下文“按类别划分的工具”部分）。我们正在编写一份增强版用户指南，其中将包含对 `bio_embeddings` 中所有可引用工作的正确引用。\n\n```\n\n## 贡献者\n\n- Christian Dallago（负责人）\n- Konstantin Schütze\n- Tobias Olenyi\n- Michael Heinzinger\n\n想添加您自己的模型吗？请参阅[贡献指南](https:\u002F\u002Fdocs.bioembeddings.com\u002Flatest\u002Fcontributing\u002Findex.html)，获取相关说明。\n\n## 可用工具的非详尽列表（更多详情请见下文）：\n\n- Fastext\n- Glove\n- Word2Vec\n- SeqVec（https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12859-019-3220-8）\n  - SeqVecSec 和 SeqVecLoc 用于二级结构和亚细胞定位预测\n- ProtTrans（ProtBert、ProtAlbert、ProtT5）（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n  - ProtBertSec 和 ProtBertLoc 用于二级结构和亚细胞定位预测\n- UniRep（https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41592-019-0598-1）\n- ESM\u002FESM1b（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F622803v3）\n- PLUS（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmswzeus\u002FPLUS\u002F）\n- CPCProt（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.09.04.283929v1.full.pdf）\n- PB-Tucker（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2021.01.21.427551v1）\n- GoPredSim（https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41598-020-80786-0）\n- DeepBlast（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.11.03.365932v1）\n\n## 数据集\n\n- `prottrans_t5_xl_u50`：**人类蛋白质组**的残基和序列嵌入，全精度 + 二级结构预测 + 亚细胞定位预测：[![DOI](https:\u002F\u002Fzenodo.org\u002Fbadge\u002FDOI\u002F10.5281\u002Fzenodo.5047020.svg)](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.5047020)\n- `prottrans_t5_xl_u50`：**果蝇蛋白质组**的残基和序列嵌入，全精度 + 二级结构预测 + 亚细胞定位预测 + 保守性预测 + 变异预测：[![DOI](https:\u002F\u002Fzenodo.org\u002Fbadge\u002FDOI\u002F10.5281\u002Fzenodo.6322184.svg)](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.5281\u002Fzenodo.6322184)\n\n----\n\n## 按类别划分的工具\n\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>流程\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cbr>\n\n- 对齐：\n  - DeepBlast（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.11.03.365932v1）\n- 嵌入：\n  - 在 BFD 数据集上训练的 ProtTrans BERT（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n  - SeqVec（https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12859-019-3220-8）\n  - 在 BFD 数据集上训练的 ProtTrans ALBERT（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n  - 在 UniRef100 数据集上训练的 ProtTrans XLNet（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n  - 在 BFD 数据集上训练的 ProtTrans T5（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n  - 在 BFD 数据集上训练并在 UniRef50 上微调的 ProtTrans T5（内部开发）\n  - UniRep（https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41592-019-0598-1）\n  - ESM\u002FESM1b（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F622803v3）\n  - PLUS（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmswzeus\u002FPLUS\u002F）\n  - CPCProt（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.09.04.283929v1.full.pdf）\n- 投影：\n  - t-SNE\n  - UMAP\n  - PB-Tucker（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2021.01.21.427551v1）\n- 可视化：\n  - 二维\u002F三维序列嵌入空间\n- 提取：\n  - 监督式：\n    - SeqVec：DSSP3、DSSP8、无序区、亚细胞定位及膜结合状态，如 https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12859-019-3220-8 所述\n    - ProtBertSec 和 ProtBertLoc，如 https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554 所报告\n  - 非监督式：\n    - 通过序列级嵌入（reduced_embeddings）、成对距离（如 goPredSim 使用的欧氏距离），以及其他选项，例如余弦相似度\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>通用嵌入器\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cbr>\n\n- 在 BFD 数据集上训练的 ProtTrans BERT（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n- SeqVec（https:\u002F\u002Fbmcbioinformatics.biomedcentral.com\u002Farticles\u002F10.1186\u002Fs12859-019-3220-8）\n- 在 BFD 数据集上训练的 ProtTrans ALBERT（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n- 在 UniRef100 数据集上训练的 ProtTrans XLNet（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n- 在 BFD 数据集上训练的 ProtTrans T5（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n- 在 BFD 数据集上训练并在 UniRef50 上微调的 ProtTrans T5（https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1101\u002F2020.07.12.199554）\n- Fastext\n- Glove\n- Word2Vec\n- UniRep（https:\u002F\u002Fwww.nature.com\u002Farticles\u002Fs41592-019-0598-1）\n- ESM\u002FESM1b（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F622803v3）\n- PLUS（https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmswzeus\u002FPLUS\u002F）\n- CPCProt（https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.09.04.283929v1.full.pdf）\n\u003C\u002Fdetails>","# bio_embeddings 快速上手指南\n\nbio_embeddings 是一个用于生物序列（如蛋白质）表示学习的开源工具包，集成了多种预训练语言模型（如 ProtTrans, ESM, SeqVec 等），支持从序列生成嵌入向量、降维可视化及功能预测。\n\n## 环境准备\n\n*   **操作系统**：推荐 Linux (Unix) 系统。\n    *   *Windows 用户*：强烈建议安装 [WSL (Windows Subsystem for Linux)](https:\u002F\u002Fdocs.microsoft.com\u002Fen-us\u002Fwindows\u002Fwsl\u002Finstall-win10) 以获得最佳兼容性。\n*   **硬件要求**：推荐使用配备 **GPU** 且已安装 **CUDA** 的机器。若无 GPU，运行速度将显著降低。\n*   **前置依赖**：\n    *   Python 环境。\n    *   若需使用 `mmseqs_search` 协议或 `align` 模块中的功能，需额外安装 [mmseqs2](https:\u002F\u002Fmmseqs.com) 并确保其在系统路径中。\n\n## 安装步骤\n\n你可以通过 `pip` 或 `Docker` 进行安装。\n\n### 方式一：使用 Pip 安装\n\n**1. 安装完整版（包含所有模型依赖）**\n```bash\npip install bio-embeddings[all]\n```\n> **提示**：国内用户若下载缓慢，可添加清华源加速：\n> `pip install bio-embeddings[all] -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n**2. 按需安装（节省空间）**\n如果只需特定模型（例如仅使用 ProtTrans），可先安装基础包，再安装对应扩展：\n```bash\npip install bio-embeddings\npip install bio-embeddings[prottrans]\n```\n可用的扩展包括：`seqvec`, `esm`, `unirep`, `cpcprot`, `plus`, `bepler`, `deepblast` 等。\n\n**3. 安装开发版（不稳定版本）**\n```bash\npip install -U \"bio-embeddings[all] @ git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings.git\"\n```\n\n### 方式二：使用 Docker\n\n直接拉取镜像运行，无需配置本地环境：\n\n```shell_script\ndocker run --rm --gpus all \\\n    -v \"$(pwd)\u002Fexamples\u002Fdocker\":\u002Fmnt \\\n    -v bio_embeddings_weights_cache:\u002Froot\u002F.cache\u002Fbio_embeddings \\\n    -u $(id -u ${USER}):$(id -g ${USER}) \\\n    ghcr.io\u002Fbioembeddings\u002Fbio_embeddings:v0.1.6 \u002Fmnt\u002Fconfig.yml\n```\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，你可以通过配置文件运行流水线，或在 Python 代码中直接调用嵌入器。\n\n### 方法 A：使用配置文件运行流水线\n\n1.  准备一个配置文件（参考 `examples\u002Fparameters_blueprint.yml`）。\n2.  执行以下命令：\n\n```bash\nbio_embeddings config.yml\n```\n\n### 方法 B：在 Python 中直接使用\n\n你可以直接导入特定的嵌入器类来处理蛋白质序列。以下以 `SeqVec` 模型为例：\n\n```python\nfrom bio_embeddings.embed import SeqVecEmbedder\n\n# 初始化嵌入器\nembedder = SeqVecEmbedder()\n\n# 输入蛋白质序列并生成嵌入向量\nsequence = \"SEQVENCE\"  # 替换为实际的氨基酸序列\nembedding = embedder.embed(sequence)\n\nprint(embedding.shape)\n```\n\n更多高级用法（如降维可视化、批量处理）请参考项目仓库中的 [`notebooks`](notebooks) 文件夹。","某生物医药公司的算法团队正在构建一个针对新型抗生素靶点的蛋白质功能预测系统，需要从海量序列中快速筛选出具有特定结合活性的候选蛋白。\n\n### 没有 bio_embeddings 时\n- **模型集成困难**：团队需分别配置 SeqVec、ProtTrans 和 ESM 等不同实验室开发的模型，环境依赖冲突频繁，调试耗时数天。\n- **算力门槛高**：处理长序列时经常遭遇显存溢出（CUDA OOM），工程师需手动编写复杂的内存管理代码来规避崩溃。\n- **流程割裂**：从序列输入到生成可视化图表需串联多个独立脚本，数据格式转换繁琐，难以复现分析结果。\n- **洞察滞后**：缺乏内置的降维与聚类工具，无法直观观察蛋白质序列在特征空间中的分布，导致关键模式发现缓慢。\n\n### 使用 bio_embeddings 后\n- **统一接口调用**：通过单一配置文件即可一键切换或并行运行多种预训练模型，将环境搭建时间从数天缩短至几小时。\n- **自动资源优化**：内置的显存抽象机制自动处理大批次推理时的内存压力，无需修改代码即可稳定运行大规模任务。\n- **端到端流水线**：原生支持从序列嵌入、UMAP\u002Ft-SNE 降维到交互式 3D 可视化的全流程，确保实验步骤完全可复现。\n- **即时模式发现**：直接生成带注释的低维分布图，研究人员能迅速识别出具有潜在抗菌活性的蛋白质簇，加速决策循环。\n\nbio_embeddings 通过屏蔽底层技术复杂度并提供标准化流水线，让生物学家能将精力集中于科学发现而非工程运维。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fsacdallago_bio_embeddings_f44a51aa.png","sacdallago","Christian Dallago","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F6240943?u=6cc4571b81f6847bd153b132195f9ae64b0ec8e7&v=4","BioCS+BioML","@NVIDIA","Munich",null,"http:\u002F\u002Fchristian.dallago.us","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago",[83,87,91,95,99,102,105],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"HTML","#e34c26",92.8,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Python","#3572A5",5.4,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",1.7,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"JavaScript","#f1e05a",0,{"name":100,"color":101,"percentage":98},"Shell","#89e051",{"name":103,"color":104,"percentage":98},"Dockerfile","#384d54",{"name":106,"color":107,"percentage":98},"CSS","#663399",508,71,"2026-03-22T23:50:06","MIT","Linux, macOS (未明确提及但通常支持), Windows (强烈建议使用 WSL)","必需（用于获得正常速度），需支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。具体型号和显存大小未说明，但提到有 CUDA OOM（显存溢出）抽象处理机制，暗示对显存有较高需求。","未说明",{"notes":116,"python":114,"dependencies":117},"1. 该工具专为带有 GPU 和 CUDA 环境的 Unix 机器开发，若无 GPU 速度会显著受影响。2. Windows 用户强烈建议使用 Windows Subsystem for Linux (WSL)。3. 若使用 mmseqs_search 协议或 align 模块中的功能，需额外安装 mmseqs2 并配置到系统路径。4. 可通过 Docker 运行以避免环境配置问题。5. 支持多种预训练模型（如 ESM, ProtTrans, SeqVec 等），不同模型需安装对应的 extra 依赖包。",[118,119,120,121,122,123,124],"bio-embeddings","torch (隐含)","transformers (隐含，用于 ProtTrans\u002FESM)","mmseqs2 (可选，用于 align 模块)","umap-learn (隐含)","scikit-learn (隐含)","docker (可选)",[35,14,16],[127,128,129,118,130,131,132,133,134],"sequence-embeddings","pipeline","embedders","protein-sequences","machine-learning","language-model","protein-structure","protein-prediction","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-07T22:51:02.530895",[138,143,148,153,158,163],{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":142},22789,"导入 SeqVecEmbedder 时出现 ImportError 怎么办？","这通常是因为安装时未指定必要的额外依赖（extras）。请尝试使用以下命令重新安装，明确指定模型名称：\npip install bio_embeddings[seqvec]\n如果之前只运行了 pip install bio_embeddings，某些组件可能未被正确安装。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings\u002Fissues\u002F190",{"id":144,"question_zh":145,"answer_zh":146,"source_url":147},22790,"实例化 SeqVecEmbedder 时遇到 HTTP 406 错误如何解决？","该问题已在开发版本中修复。请卸载当前版本并安装最新的开发版：\npip install -U \"bio-embeddings[all] @ git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings.git\"\n此更新修复了文件下载时的 User-Agent 头设置问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings\u002Fissues\u002F156",{"id":149,"question_zh":150,"answer_zh":151,"source_url":152},22791,"T5 模型初始化时 decoder 参数的逻辑似乎反了？","这是一个已确认的逻辑错误并已修复。现在 `decoder=False` 表示仅加载编码器（encoder），而 `decoder=True` 会加载解码器。默认行为保持不变（仅输出编码器结果），但不再无谓地加载或计算解码器部分。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings\u002Fissues\u002F122",{"id":154,"question_zh":155,"answer_zh":156,"source_url":157},22792,"在 HPC 集群上安装时遇到 torch、numpy 或 urllib3 的版本冲突怎么办？","这是由于 bio_embeddings 的依赖项与系统现有包版本不兼容导致的。建议创建一个新的虚拟环境（conda 或 venv）专门用于安装此包，以避免污染系统环境。如果必须使用特定版本，可以尝试从源码安装并手动调整依赖，或者直接使用官方提供的 Docker 镜像来规避环境配置问题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings\u002Fissues\u002F113",{"id":159,"question_zh":160,"answer_zh":161,"source_url":162},22793,"运行 ESM 管道时报错 'ValueError: max() arg is an empty sequence' 是什么原因？","该错误通常发生在输入序列列表为空时（例如 FASTA 文件解析失败或为空）。维护者已修复了相关代码以更好地处理空序列情况。请确保您的输入 FASTA 文件包含有效的蛋白质序列，并尝试更新到最新版本的 bio_embeddings 以获取修复补丁。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings\u002Fissues\u002F158",{"id":164,"question_zh":165,"answer_zh":166,"source_url":167},22794,"Colab 中启用了 GPU 但模型仍在 CPU 上运行怎么办？","这可能是由于 Colab 环境中 CUDA 版本与 PyTorch 版本不兼容导致的。有时需要强制指定 CUDA 版本或回退 PyTorch 版本以匹配 Colab 的驱动。如果问题持续，建议检查运行时类型是否正确设置为 'GPU'，并留意 Colab 环境本身的变动（Google 可能会更新底层配置）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsacdallago\u002Fbio_embeddings\u002Fissues\u002F49",[169,174,179,184,189],{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},136472,"v0.2.2","* 新增了来自 [Meier et al. 2021](https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2021.07.09.450648v1) 的 `esm1v` 嵌入模型，该模型是 Facebook 的 [esm](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fesm) 系统的一部分。请注意，这是一个集成模型，因此需要通过 `ensemble_id` 参数传入 1 到 5 之间的值来选择使用的权重。\n* 新增了 `bindEmbed21DL` 提取协议，它是一个由 5 个卷积神经网络组成的集成模型，用于预测三种不同类型的结合残基（金属、核酸、小分子）。\n* 修复了模型下载问题。\n* 更新了 jaxlib，以修复 pip 安装问题。","2021-09-06T02:49:26",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},136473,"v0.2.1","* 测试版：使用 ProtTransBertBFD 进行计算机模拟诱变。该功能会根据 Bert 模型计算蛋白质中某个残基为特定氨基酸的可能性，可用作评估突变效应的指标。为此，在 `visualize` 阶段新增了两个选项：`mutagenesis` 和 `plot_mutagenesis` 协议。其中，`mutagenesis` 用于计算概率并将其保存为 CSV 文件，而 `plot_mutagenesis` 则将结果可视化为交互式的 Plotly 图表。\n* 为 `prottrans_bert_bfd` 和 `prottrans_albert_bfd` 添加对 `half_precision_model` 的支持。\n* 修复 Plotly 协议中的 `n_components: 2` 错误。","2021-07-28T14:47:25",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},136474,"v0.2.0","* 新增了来自最新版 ProtTrans 的 `prottrans_t5_xl_u50`\u002F`ProtTransT5XLU50Embedder` 嵌入器。建议您优先使用此嵌入器，而非 `prottrans_t5_bfd` 和 `prottrans_t5_uniref50`。\n* 项目阶段的 `projected_embeddings_file.csv` 文件已更名为 `projected_reduced_embeddings_file.h5`。为保持向后兼容性，`projected_embeddings_file.csv` 仍会继续写入。\n* 可视化阶段的 `projected_embeddings_file` 参数已更名为 `projected_reduced_embeddings_file`，现仅接受 h5 格式的文件。为保持向后兼容性，`projected_embeddings_file` 和 csv 文件仍可被接受。\n* 在项目阶段中新增了 pb_tucker 模型。Tucker 是一种对比学习模型，旨在区分 CATH 超家族。该模型以 prottrans_bert_bfd 嵌入作为输入，并将嵌入维度从 1024 降维至 128。详情请参阅：https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2021.01.21.427551v1\n* 将 `half_model` 重命名为 `half_precision_model`。","2021-05-14T15:57:16",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},136475,"v0.1.7","* 新增了 `prottrans_t5_uniref50`\u002F`ProtTransT5UniRef50Embedder`。该版本在 T5 BFD 的基础上进行了改进，通过在 UniRef50 数据集上进行微调而成。\n* 为两种 T5 模型（`prottrans_t5_uniref50` 和 `prottrans_t5_bfd`）添加了 `half_model` 选项。在测试的 GPU（Quadro RTX 3000）上，将 `half_model: True` 设置后，显存占用可从 12GB 降至 7GB，而基准测试结果的变化几乎可以忽略不计（不同数据集上的准确率变化在 ±0.1 个百分点左右，通常低于标准误差）。因此，我们建议在使用 T5 模型时切换至 `half_model: True`。\n* 新增了 [DeepBLAST](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fflatironinstitute\u002Fdeepblast)，源自论文《基于序列的蛋白质结构比对》（[bioRxiv 链接](https:\u002F\u002Fwww.biorxiv.org\u002Fcontent\u002F10.1101\u002F2020.11.03.365932v1)；示例请参见 example\u002Fdeepblast）。\n* 停止对 Python 3.6 的支持，并新增对 Python 3.9 的支持。\n* 更新了 Docker 示例，以缓存模型权重。","2021-03-17T17:18:39",{"id":190,"version":191,"summary_zh":79,"released_at":192},136476,"0.1.3","2020-07-09T12:17:06"]