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chembo:具有可综合建议的有机分子贝叶斯优化框架
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2021-05-04
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化学宝 作者:Ksenia Korovina( ), (摄氏)Xu( ),Kirthevasan Kandasamy( ) ChemBO是用于联合分子优化和合成的库。 它基于蜻蜓-一种可扩展的贝叶斯优化框架。 回购的结构 experiments包中包含实验脚本。 特别是, run_chemist.py脚本说明了这些类的用法。 chemist_opt软件包隔离了执行联合优化和综合的Chemist类。 包含用于调用分子函数( MolFunctionCaller )和处理分子域上的优化( MolDomain )的MolDomain 。 呼吁mols和explore 。 explorer实现分子域的探索。 当前,实现了RandomExplorer ,它从给定的池开始随机探索React。 要求synth 。 mols包含Molecule类, Reaction类,目标函数定义的一些示例
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chembo-master.zip (91个子文件)
chembo-master
chemist_opt
chemist.py 7KB
gp_bandit.py 16KB
mol_function_caller.py 3KB
myrdkit.py 805B
explorer
mol_explorer.py 5KB
unittest_mol_explorer.py 3KB
LICENSE 1KB
cleanup.sh 68B
dist
dist_utils.py 3KB
data_prop.txt 852B
evaluate_time.py 854B
ot_dist_computer.py 16KB
unittest_dist_computer.py 2KB
dist_computer.py 3KB
data_alkanes.txt 28B
__init__.py 101B
rdkit_contrib
qed.py 12KB
sascorer.py 6KB
__init__.py 26B
mols
best_molecule.pkl 1KB
visualize.py 5KB
mol_functions.py 3KB
mol_gp.py 15KB
unittest_mol_kernels.py 1KB
mol_domains.py 3KB
mol_kernels.py 10KB
unittest_mol_functions.py 648B
molecule.py 9KB
experiments
run_chemist.py 5KB
run_explorer.py 5KB
plot_opt_paths.py 5KB
visualize_dist.py 11KB
compute_novelty.py 2KB
Kernel experiments.ipynb 5KB
run_virtual_screen.py 2KB
compute_experiment_stats.py 6KB
requirements.txt 726B
.gitignore 498B
README.md 4KB
synth
forward_synth.py 3KB
validators.py 1KB
rexgen_direct
__init__.py 0B
core_wln_global
model-300-3-direct
test_withReagents.cbond.num_cands_core10.txt 120KB
test_withReagents.cbond.num_cands_core12.txt 127KB
test_withReagents.cbond.num_cands_core6.txt 101KB
test_withReagents.cbond.num_cands_core14.txt 135KB
test_withReagents.cbond.num_cands_core18.txt 147KB
.model.ckpt-140000.data-00000-of-00001.icloud 189B
model.ckpt-140000.index 2KB
test_withReagents.cbond.num_cands_core16.txt 141KB
model.ckpt-140000.meta 285KB
test_human_withReagents.cbond_detailed 79KB
test_withReagents.cbond.num_cands_core20.txt 152KB
test_withReagents.cbond.num_cands_core8.txt 113KB
models.py 2KB
nn.py 1KB
mol_graph.py 4KB
nntrain_direct.py 9KB
nntest_direct.py 11KB
__init__.py 0B
ioutils_direct.py 4KB
notes.txt 6KB
mol_graph_rich.py 6KB
directcorefinder.py 7KB
rank_diff_wln
count_num_candidates.py 2KB
directcandranker.py 7KB
models.py 4KB
nntrain_direct_useScores.py 8KB
model-core16-500-3-max150-direct-useScores
.model.ckpt-2400000.data-00000-of-00001.icloud 190B
test_human_withReagents.cbond_detailed_2400000 18KB
model.ckpt-2400000.index 2KB
model.ckpt-2400000.meta 252KB
test_human_withReagents.cbond_detailed_2400000.eval_by_smiles 174KB
edit_mol_direct.py 2KB
nn.py 1KB
mol_graph_direct_useScores.py 19KB
__init__.py 0B
nntest_direct_useScores.py 6KB
notes.txt 5KB
edit_mol_direct_useScores.py 2KB
mol_graph_direct.py 19KB
scripts
characterize_number_of_bond_changes.py 835B
prep_data.py 3KB
__init__.py 0B
eval_by_smiles.py 19KB
average_nums_in_text.py 352B
__init__.py 0B
setup.sh 115B
datasets
loaders.py 8KB
run_all_exps.sh 3KB
download_data.sh 1KB
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