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I2V3D是什么？一文让你看懂I2V3D的技术原理、主要功能、应用场景
OpenBioMed是什么？一文让你看懂OpenBioMed的技术原理、主要功能、应用场景
来源：卓商AI
发布时间：2025-04-05
OpenBioMed概述简介
OpenBioMed 是清华大学智能产业研究院（AIR）和水木分子一起推出的开源平台，专注于 AI 驱动的生物医学研究。是多模态表征学习工具包，能处理分子、蛋白质、单细胞等多种生物医学数据。平台提供 20 多种工具和深度学习模型，如 BioMedGPT 系列，支持从传统药物发现任务到多模态挑战的广泛应用。
OpenBioMed的功能特色
多模态数据支持：支持小分子、蛋白质和单细胞的分子结构、转录组学、知识图谱和生物医学文本等多种生物医学数据。
统一数据处理框架：能轻松加载不同生物医学实体、不同模态的数据，转换为统一的格式。
丰富的预训练模型：包含超过 20 个深度学习模型，如 BioMedGPT-10B、MolFM、CellLM 等，可用于多种生物医学任务。
多样的计算工具：构建了 20 余个计算工具，涵盖分子性质与结构预测、分子检索、分子编辑、分子设计等。
模型预测模块：公开了预训练模型的参数，并提供使用案例，能够简便地迁移到其他数据或任务中。
药物研发：可预测药物-靶点结合亲和力、分子属性以及药物响应，加速新药研发。
多模态理解：通过跨模态检索，帮助科学家找到与分子或蛋白质相关的文本描述。
精准医疗：基于 CellLM 进行细胞类型分类和单细胞药物敏感性预测，推动个性化治疗。
智能问答：BioMedGPT 可以回答关于分子和蛋白质的复杂问题。
智能体设计：以可视化编辑模式，让科研人员通过拖拉拽的方式轻松调用前沿 AI 算法与工具，完成智能体的设计开发。
OpenBioMed的技术原理
多模态数据处理：OpenBioMed 提供了灵活的 API，用于处理多模态生物医学数据，包括小分子、蛋白质、单细胞的分子结构、转录组学、知识图谱和生物医学文本。
深度学习模型：OpenBioMed 集成了超过 20 个深度学习模型，如 BioMedGPT-10B、MolFM、CellLM 等。通过先进的神经网络架构，能处理从传统的 AI 药物发现任务到新兴的多模态挑战。
预训练模型与推理：OpenBioMed 提供了现成的预训练模型和推理演示，经过大规模生物医学数据的训练，能快速迁移到用户自己的数据或任务中。
工具与应用：OpenBioMed 构建了 20 多个计算工具，涵盖从分子性质预测到蛋白质折叠、细胞类型分类等下游任务。这些工具支持从基础研究到临床应用的广泛场景，例如通过 MolFM 模型生成分子描述，或使用 CellLM 模型进行细胞类型分类。
智能体与工作流：OpenBioMed 提供了易于使用的界面，用于构建连接多个工具的工作流，开发基于大语言大模型（LLM）的智能体。智能体可以模拟试错过程，帮助开发人员在复杂的生物医学任务中获得科学洞察。
OpenBioMed项目介绍
项目官网：openbiomed.pharmolix.com
Github仓库：https://github.com/PharMolix/OpenBioMed
OpenBioMed能做什么？
药物研发：OpenBioMed 通过强大的数据处理能力和先进的机器学习算法，开发人员能快速筛选出潜在的有效药物。
多模态理解：OpenBioMed 支持跨模态检索，帮助科学家找到与分子或蛋白质相关的文本描述，增强对生物医学实体的理解。
精准医疗：在精准医疗领域，OpenBioMed 通过 CellLM 模型进行细胞类型分类和单细胞药物敏感性预测，推动个性化治疗的进步。
知识图谱构建：OpenBioMed 提供了构建知识图谱的工具，帮助开发人员将基因、蛋白质、药物以及临床症状等要素有机地组织起来，形成一张庞大而精细的知识网络。
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