BigBird-модель для оптимизации кодонов, преобразующая белковые последовательности в ДНК-последовательности для целевых организмов.

Подходит для: оптимизация кодонов для экспрессии белка в целевом организме · преобразование аминокислотной последовательности в кодирующую ДНК · подготовка последовательностей для синтетической биологии

Компактная модель Meta AI для заполнения пропусков и анализа аминокислотных последовательностей белков.

Подходит для: восстановление пропущенных аминокислот в белковой последовательности · получение представлений белковых последовательностей для последующего анализа · дообучение для предсказания свойств белков

Геномная авторегрессионная модель HyenaDNA для генерации ДНК и анализа длинных последовательностей на уровне отдельных нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · дообучение классификатора геномных последовательностей · поиск регуляторных элементов в геноме

Белковая модель ESM для заполнения масок, получения эмбеддингов и оценки эффекта мутаций в последовательностях белков.

Подходит для: предсказание аминокислот в замаскированных позициях белковой последовательности · получение эмбеддингов белковых последовательностей · оценка эффекта точечной мутации в белке

Модель DeBERTa-v2 для предсказания замаскированных кодонов и получения представлений кодирующих последовательностей ДНК без зависимости от белка или идентификаторов видов.

Подходит для: предсказание замаскированных кодонов в кодирующей ДНК · получение эмбеддингов последовательностей кодонов · извлечение представлений кодирующих последовательностей для биологических исследований

Базовая геномная языковая модель GenerTeam для генерации последовательностей ДНК прокариот с контекстом до 16 384 токенов.

Подходит для: генерация последовательностей ДНК прокариот · продолжение заданной геномной последовательности · создание синтетических геномных фрагментов для исследовательских сценариев

Компактная геномная модель HyenaDNA для предсказания и генерации продолжения последовательностей ДНК на уровне нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · предсказание следующего нуклеотида в геноме · дообучение модели для классификации геномных последовательностей

Компактная англоязычная decoder-only модель на 65 млн параметров для исследований обучения языковых моделей и анализа с pico-analyze.

Подходит для: изучение динамики обучения языковых моделей · воспроизводимые эксперименты с небольшими языковыми моделями · анализ поведения модели с помощью pico-analyze

Белковая языковая модель ESM++ для заполнения пропусков в аминокислотных последовательностях и получения представлений белков.

Подходит для: восстановление замаскированных аминокислот в белковой последовательности · получение эмбеддингов белковых последовательностей · получение представлений отдельных остатков белка

Предварительно обученная геномная masked language model InstaDeepAI для восстановления нуклеотидов и анализа последовательностей ДНК.

Подходит для: восстановление замаскированных нуклеотидов в последовательности ДНК · получение представлений геномных последовательностей для последующего анализа · аннотация геномных последовательностей

Компактная геномная языковая модель HyenaDNA для предсказания нуклеотидов и анализа длинных последовательностей ДНК.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · классификация геномных последовательностей после дообучения · предсказание регуляторных элементов

Компактная геномная языковая модель HyenaDNA для предсказания нуклеотидов и анализа длинных последовательностей ДНК.

Подходит для: предсказание следующего нуклеотида в последовательности ДНК · классификация геномных последовательностей · поиск регуляторных элементов в ДНК

Carbon-8B — модель семейства Llama на 7,6 млрд параметров для генерации и анализа длинных последовательностей ДНК и РНК.

Подходит для: генерация геномных последовательностей ДНК · оценка вероятности последовательности по нуклеотидам · предсказание эффектов генетических вариантов

SynCodonLM-V2 — модель DeBERTa-v2 для предсказания кодонов, получения представлений и генерации кодирующих ДНК-последовательностей с учётом синонимичных кодонов.

Подходит для: восстановление замаскированных кодонов в последовательностях coding DNA · получение векторных представлений кодирующих ДНК-последовательностей · генерация правдоподобных кодирующих ДНК-последовательностей

HyenaDNA large-1m — компактная геномная модель для генерации и анализа последовательностей ДНК с контекстом до 1 млн нуклеотидов.

Подходит для: генерация продолжения последовательности ДНК · классификация геномных последовательностей после дообучения · выявление регуляторных элементов в геноме

Генеративная GPT-2-модель для проектирования и оптимизации кодонных последовательностей белок-кодирующей ДНК и мРНК.

Подходит для: подбор синонимичных кодонов с сохранением аминокислотной последовательности · генерация реалистичных CDS-последовательностей · проектирование последовательностей с заданными показателями CAI и GC

Предобученная модель EnCodon для анализа кодирующих последовательностей, получения их эмбеддингов и восстановления замаскированных участков.

Подходит для: Извлечение эмбеддингов кодирующих последовательностей · Восстановление замаскированных участков последовательности · Классификация кодирующих последовательностей

Carbon-500M — компактная Llama-подобная авторегрессионная модель для генерации и оценки последовательностей ДНК.

Подходит для: генерация геномных последовательностей ДНК · продолжение заданной последовательности ДНК · оценка вероятности последовательности по нуклеотидам

Minerva-MLM — геномная языковая модель для заполнения масок в последовательностях и анализа коэволюционных сигналов, контактов и повторов.

Подходит для: заполнение замаскированных участков геномной последовательности · поиск сигналов спаривания оснований в РНК · предсказание контактов белка по последовательности

Carbon-3B — геномная авторегрессионная модель для генерации последовательностей ДНК и РНК и решения связанных задач анализа.

Подходит для: генерация геномных последовательностей ДНК · восстановление фрагментов эукариотических последовательностей · предсказание эффектов генетических вариантов

Геномный трансформерный энкодер TattaBio для предсказания замаскированных аминокислотных и нуклеотидных токенов в последовательностях геномных контигов.

Подходит для: предсказание замаскированных аминокислот в кодирующих участках генома · предсказание нуклеотидов в межгенных участках ДНК · анализ геномных контигов в смешанном представлении CDS и IGS

Helix-mRNA — модель Helical AI для получения эмбеддингов последовательностей мРНК и их последующего анализа.

Подходит для: Получение эмбеддингов последовательностей мРНК · Сравнение полноразмерных транскриптов · Анализ вариантов сплайсинга

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

Предварительно обученная модель BigBird для анализа последовательностей кодонов и оптимизации кодонов под целевые организмы.

Подходит для: заполнение пропущенных токенов в последовательностях кодонов · подготовка модели для дообучения на оптимизацию кодонов · исследование последовательностей в задачах биоинформатики