a-r-j/graphein

What it solves

Graphein은 생체 분자 데이터와 기하학적 딥러닝 사이의 간극을 메우기 위해 설계된 라이브러리입니다. 단백질, RNA, 분자 상호작용 네트워크와 같은 복잡한 복합 생체 구조를 머신러닝 모델의 입력값으로 사용할 수 있는 그래프 표현으로 변환하는 과정을 단순화합니다.

How it works

이 라이브러리는 다양한 소스(PDB codes, SMILES strings 또는 AlphaFold2 structures)로부터 생체 데이터를 기하학적 표현으로 변환하는 도구를 제공합니다. 잔여물 수준(residue-level) 및 원자 수준(atomic-level) 그래프, 단백질 메쉬(protein meshes)를 포함한 다양한 수준의 세분밀도를 지원합니다. 또한 단백질-단백질 상호작용(PPI) 그래프 및 유전자 조절 네트워크(GRN)와 같은 상호작용 네트워크 구축도 처리합니다.

Who it’s for

주로 생물정보학, 구조 생물학, 기하학적 딥러닝 분야에서 연구하는 연구원 및 개발자로, AI 모델의 학습 및 평가를 위해 생물학적 데이터를 준비해야 하는 이들을 대상으로 합니다.

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).