a-r-j/graphein

What it solves

Graphein 是一个设计用于桥接原始生物分子数据与几何深度学习的库。它简化了将复杂的生物结构——例如蛋白质、蛋白质、RNA 和分子交互作用网络——转换为可用于机器学习模型输入的图形表示法的过程。

How it works

该库提供了一套工具，可将来自各种来源（如 PDB codes、SMILES strings 或 AlphaFold2 structures）的生物数据转换为几何表示法。它支持多种粒度层级，包括残基级（residue-level）和原子级（atomic-level）的图形，以及蛋白质网格（protein meshes）。它还处理交互作用网络的构建，例如蛋白质-蛋白质交互作用 (PPI) 图形和基因调节网络 (GRN)。

Who it’s for

它主要针对在生物信息学、结构生物学和几何深度学习领域工作的研究人员和开发者，他们需要为训练和评估 AI 模型而准备生物数据。

Highlights

• Multi-modal biological support: Handles proteins, RNA, and small molecules.
• Deep learning integration: Provides ready-to-go dataloaders for PyTorch Geometric.
• nFlexible 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).