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bio-ml-docking-rescoring

Design e Frontend Autor: bg-szy

Performs ML-based protein-ligand pose prediction and scoring using DiffDock-L (diffusion-based), Boltz-1 / Boltz-2 (foundation model with affinity), Chai-1, AlphaFold3 ligand, EquiBind, TANKBind, NeuralPLexer, and hybrid workflows (DiffDock pose + GNINA rescore + PoseBusters QC). Explicit handling of when ML beats classical docking, when classical beats ML, the PB-invalid pose problem, and rescori

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Atualizado há 4 meses
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Version Compatibility

Reference examples tested with: DiffDock-L (Corso 2024), Boltz-1 1.0+, Boltz-2 (Wohlwend 2025), Chai-1 0.4+, AlphaFold3 (DeepMind), EquiBind, TANKBind, GNINA 1.1+, PoseBusters 0.6+.

Before using code patterns, verify installed versions match. If versions differ:

  • Python: pip show <package> then help(module.function) to check signatures
  • CLI: diffdock --version; boltz --version

If code throws ImportError, AttributeError, or TypeError, introspect the installed

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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