a-r-j/graphein

What it solves

Graphein は、生の生体分子データと幾何学的ディープラーニングの間のギャップを橋渡しするためのライブラリです。タンパク質、RNA、分子間相互作用ネットワークなどの複雑な生物学的構造を、機械学習モデルの入力として使用できるグラフ表現に変換するプロセスを簡素化します。

How it works

このライブラリは、さまざまなソース（PDB codes、SMILES strings、または AlphaFold2 structures）からの生物学的データを幾何学的表現に変換するためのツールセットを提供します。残基レベル (residue-level) や原子レベル (residue-level) のグラフ、タンパク質メッシュ (protein meshes) など、複数の粒度レベルをサポートしています。また、タンパク質-タンパク質相互作用 (PPI) グラフや遺伝子調節ネットワーク (GRN) などの相互作用ネットワークの構築も行います。

Who it’s for

主に、生物情報学、構造生物学、幾何学的ディープラーニングの研究者や開発者で、AI モデルのトレーニングと評価のために生物学的データを準備する必要がある人々を対象としています。

Highlights

• Multi-modal biological support: Handles proteins, RNA, and small molecules.
• Deep learning integration: Provides ready-to-go dataloaders for PyTorch Geometric.
• Flexible API: Offers both a programmatic Python API and a command-line interface (CLI) for batch processing.
• Diverse graph types: Supports residue-level graphs, atomic graphs, protein meshes, and interaction networks (PPI and GRN).