Трансформер Bacformer для предсказания семейств белков и получения контекстных представлений полных бактериальных геномов.

Подходит для: предсказание семейства замаскированного белка в контексте генома · получение контекстных векторных представлений бактериального генома · подготовка признаков для классификации бактерий

Компактная англоязычная BERT-модель для заполнения пропусков и анализа биомедицинских текстов.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в биомедицинских статьях · подготовка эмбеддингов для последующего дообучения на медицинском корпусе · извлечение терминов из рефератов PubMed

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

Компактная BERT-модель, обученная на биомедицинских корпусах для заполнения пропусков и адаптации к задачам анализа научных и медицинских текстов.

Подходит для: заполнение пропущенных слов в биомедицинских текстах · подбор кандидатов терминов в аннотациях PubMed · подготовка базовой модели для дообучения на медицинских NLP-задачах

Bacformer — причинная трансформерная модель, которая моделирует упорядоченные последовательности белков в полных бактериальных геномах для геномных исследований.

Подходит для: Получение контекстных представлений белков с учётом геномного окружения · Предсказание семейства следующего белка в последовательности генома · Исследование организации белков в бактериальных геномах

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

Дообученная Bioformer-модель превращает медицинские и биомедицинские тексты в векторы для семантического поиска и сравнения.

Подходит для: семантический поиск по медицинским терминам и текстам · поиск похожих биомедицинских предложений · поиск парафраз медицинских понятий

Контрастивная мультимодальная модель на базе RoFormer для извлечения признаков и сопоставления представлений в задачах анализа антител.

Подходит для: извлечение признаков из данных об антителах · сопоставление представлений антител с данными другой модальности · анализ биологических последовательностей антител

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

Дообученная на NCBI Disease модель BERT для извлечения названий заболеваний из англоязычных текстов.

Подходит для: извлечение названий заболеваний из научных статей · разметка упоминаний болезней в биомедицинских документах · поиск заболеваний в англоязычных медицинских текстах

Дообученная на биомедицинских данных BERT-модель для предсказания замаскированных токенов в тексте.

Подходит для: заполнение пропусков в биомедицинских текстах · предсказание скрытых терминов в научных публикациях · адаптация BERT к корпусу для последующего NLP-эксперимента

BioMatrix-1.7B-SFT — дообученная мультимодальная модель для генерации и анализа молекул, белков и их структур вместе с естественным языком.

Подходит для: генерация молекул по текстовому описанию · преобразование названий соединений в SMILES или SELFIES · предсказание свойств и сродства связывания молекул

Дообученная Bioformer-модель преобразует медицинские тексты в векторы для семантического поиска и сравнения.

Подходит для: семантический поиск по медицинским документам · сопоставление клинических формулировок с терминами UMLS · поиск парафразов медицинских предложений

Базовая мультимодальная модель на основе Qwen3 для дальнейшего обучения на текстах, последовательностях и 3D-данных малых молекул и белков.

Подходит для: дообучение на задачах химии и биологии · продолжение предобучения на специализированных биологических корпусах · извлечение представлений молекул и белков для классификации

pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact

Трансформер Bacformer предсказывает семейства замаскированных белков в бактериальном геноме с учётом порядка и контекста генов.

Подходит для: предсказание семейства белка по его окружению в бактериальном геноме · восстановление замаскированных белковых семейств в геноме · получение контекстных представлений белков для анализа бактериальных геномов

BioMatrix-4B-SFT — дообученная мультимодальная модель для генерации и анализа текста, молекул и белков, включая их последовательности и 3D-структуры.

Подходит для: генерация молекул по текстовому описанию · предсказание свойств малых молекул · преобразование названий молекул в SMILES

BioGravity-Inst — дообученная биомедицинская модель для исследовательских вопросов, сбора данных и анализа в среде Biomni A1.

Подходит для: ответы на исследовательские вопросы по биомедицине · поиск и обобщение свидетельств для научного анализа · выполнение вычислений в биомедицинских задачах

Гибридная модель Microsoft для генерации белковых последовательностей и исследовательского анализа белков.

Подходит для: генерация белковых последовательностей без заданного шаблона · оценка эффектов мутаций на функциональность белка · проектирование белковых каркасов с заданными структурными мотивами

Белковая языковая модель RoFormer для извлечения признаков и заполнения пропусков в аминокислотных последовательностях.

Подходит для: извлечение признаков из белковых последовательностей · получение векторных представлений аминокислотных последовательностей · заполнение замаскированных позиций в белковой последовательности

Дообученная BERT-модель для предсказания замаскированных токенов в текстах, адаптированная на наборе Combined_TAPT_dataset.

Подходит для: предсказание пропущенных слов в биомедицинских текстах · адаптация языковой модели к специализированному корпусу · оценка языковых представлений для заполнения масок

Англоязычная модель для генерации ответов по поиску лекарств, фармацевтическим составам и разработке синтеза.

Подходит для: анализ и оптимизация молекул-кандидатов · оценка ADMET и планирование виртуального скрининга · анализ взаимосвязи структуры и активности молекул

Dayhoff-170M-UR90-HL-12000 — исследовательская языковая модель для генерации и анализа белковых последовательностей.

Подходит для: генерация белковых последовательностей · безусловное проектирование белков · предсказание эффектов мутаций без дообучения

safetensors: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact