BioBERT-Base v1.2 — англоязычная BERT-модель для биомедицинских текстов, предназначенная прежде всего для предсказания замаскированных токенов и использования в качестве основы для специализированных задач.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в биомедицинских текстах · исследование языковых представлений биомедицинской литературы · дообучение на распознавание биомедицинских сущностей

Дообученная BERT-модель для выделения белков, ДНК, РНК, клеточных линий и типов клеток в англоязычных биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение белков и генетических сущностей из научных аннотаций · поиск ДНК и РНК в биомедицинских публикациях · разметка клеточных линий и типов клеток в текстах

Дообученная модель DistilBERT для BIO-разметки белков и связанных сущностей в биомедицинских текстах.

Подходит для: Извлечение белков и белковых комплексов из научных статей · Поиск вариантов белков в биомедицинских документах · Разметка упоминаний белков для анализа молекулярных взаимодействий

Дообученная XLM-RoBERTa для BIO-разметки белков и связанных с ними сущностей в биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение названий белков из научных статей · поиск белковых комплексов и семейств в биомедицинской литературе · выявление вариантов белков в молекулярно-биологических текстах

Модель OpenMed на базе BERT для BIO-разметки белков и связанных биомедицинских сущностей в английских текстах.

Подходит для: извлечение названий белков из научных статей · распознавание белковых комплексов и семейств в биомедицинских текстах · поиск вариантов белков в публикациях

Дообученная на JNLPBA модель GLiNER для zero-shot распознавания белков, ДНК, РНК и клеточных сущностей в биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение белков и генов из биомедицинских аннотаций · поиск ДНК и РНК в научных статьях · распознавание клеточных линий и типов клеток

Англоязычная модель RoBERTa, продолжительно предобученная на научных статьях по биомедицине и предназначенная для настройки под задачи анализа медицинских текстов.

Подходит для: классификация биомедицинских публикаций · извлечение отношений между химическими веществами и белками · распознавание биомедицинских сущностей в научных статьях

Дообученная модель XLM-RoBERTa для разметки и извлечения белковых сущностей из биомедицинских текстов.

Подходит для: извлечение названий белков из научных статей · распознавание белковых комплексов и семейств · поиск вариантов белков в биомедицинских текстах

Модель на базе DistilBERT извлекает упоминания видов и организмов из биомедицинских текстов, присваивая токенам BIO-метки.

Подходит для: извлечение названий видов из биомедицинских статей · поиск организмов в научной литературе · таксономический анализ упоминаний организмов

Дообученная Llama 3.2 1B Instruct для ранжирования генов-кандидатов во взаимодействиях химических соединений и генов при холодном старте.

Подходит для: ранжирование генов для нового химического соединения · оценка вероятности связи между химическим соединением и геном · поиск кандидатов для предсказания химико-генных взаимодействий

Постобученная на биомедицинских данных языковая модель для исследовательских рассуждений о генах, экспериментах и научных свидетельствах.

Подходит для: Рассуждения о возможных функциях генов · Анализ биологических экспериментальных сценариев · Объединение биомедицинских свидетельств в многошаговом анализе

Модель GLiNER для zero-shot извлечения белков, ДНК, РНК и клеточных сущностей из биомедицинских текстов.

Подходит для: извлечение белков и генетических сущностей из научных статей · поиск ДНК и РНК в биомедицинской литературе · распознавание клеточных линий и типов клеток

Биомедицинская генеративная модель BART для задач преобразования и генерации текста в медицинском и биологическом контексте.

Подходит для: генерация биомедицинского текста · преобразование текста в задачах биомедицины · дообучение для генерации медицинских текстов

Модель GLiNER для zero-shot-извлечения белков и связанных биомедицинских сущностей из англоязычных текстов.

Подходит для: извлечение белков и их вариантов из научных статей · поиск белковых комплексов в биомедицинских текстах · подготовка данных для анализа взаимодействий белок–белок

Дообученная модель DistilBERT для выделения белков, ДНК, РНК, клеточных линий и типов клеток в биомедицинских текстах.

Подходит для: распознавание белков и генов в научных аннотациях · извлечение сущностей ДНК и РНК из биомедицинских публикаций · поиск клеточных линий и типов клеток в статьях

Биологическая языковая модель StripedHyena для моделирования и генерации нуклеотидных последовательностей с контекстом 8 192 токена.

Подходит для: генерация биологических последовательностей на уровне нуклеотидов · моделирование прокариотических геномных последовательностей · дообучение базовой модели для молекулярных задач

Биологически ориентированная MoE-языковая модель Trillion Labs для генерации текста и решения задач молекулярной биологии.

Подходит для: реконструкция и дизайн малых молекул · предсказание прямого химического синтеза · распознавание свойств молекул

Модель GLiNER от OpenMed для zero-shot извлечения белков, ДНК, РНК и клеточных сущностей из англоязычных биомедицинских текстов.

Подходит для: извлечение белков и генов из научных аннотаций · поиск сущностей ДНК и РНК в биомедицинской литературе · распознавание клеточных линий и типов клеток

Базовая биологическая языковая модель на архитектуре StripedHyena для моделирования и проектирования нуклеотидных последовательностей.

Подходит для: генерация биологических нуклеотидных последовательностей · моделирование прокариотических геномных последовательностей · проектирование последовательностей для молекулярных задач

Модель OpenMed находит и размечает упоминания заболеваний в биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из научных публикаций · поиск болезней в медицинских записях · разметка упоминаний заболеваний для биомедицинских баз данных

Дообученная BERT-модель для извлечения названий видов организмов из англоязычных биомедицинских текстов.

Подходит для: поиск названий видов в биомедицинских статьях · извлечение упоминаний организмов из научных аннотаций · анализ видов в таксономической литературе

BioLingual — аудиотекстовая CLAP-модель для классификации биоакустических записей по текстовым описаниям и извлечения эмбеддингов.

Подходит для: классификация звуков животных по пользовательским текстовым меткам · поиск в аудиозаписях звуков кашалотов и морских львов · извлечение эмбеддингов биоакустических записей

BERT-модель OpenMed выделяет анатомические структуры и части тела в клинических и биомедицинских текстах.

Подходит для: Извлечение органов и анатомических структур из медицинских записей · Поиск анатомических сущностей в научных публикациях · Разметка биомедицинских текстов для последующего анализа

Дообученная модель BERT для выделения названий химических веществ и соединений в биомедицинских текстах.

Подходит для: извлечение химических соединений из статей PubMed · поиск лекарств и веществ в клинических записях · разметка химических сущностей для биомедицинского поиска