TorchDrug - PyTorch 原生图神经网络药物发现工具箱

技能概述

TorchDrug 是一个基于 PyTorch 的全面机器学习工具箱，专门用于药物发现和分子科学研究，提供图神经网络、预训练模型和任务定义，支持分子、蛋白质和生物医学知识图谱的性质预测、建模、推理和生成。

适用场景

1. 药物发现与分子优化

   • 预测分子的溶解度、毒性、活性等 ADMET 性质
   • 生成具有特定性质的新分子结构
   • 规划化学合成路线
   • 进行先导化合物优化和多目标药物设计

2. 蛋白质建模与功能预测

   • 从蛋白质序列预测酶功能和亚细胞定位
   • 基于 3D 结构预测蛋白质稳定性和相互作用
   • 集成 AlphaFold 和 ESM 预测结构进行下游分析
   • 预测蛋白质-蛋白质相互作用和结合亲和力

3. 生物医学知识图谱推理

   • 在 Hetionet 等生物医学知识库中进行链接预测
   • 发现药物重定位机会和疾病机制
   • 基因-疾病关联预测
   • 多跳医学推理和知识发现

核心功能

1. 分子性质预测

   • 提供 20+ 分子数据集（BBBP、HIV、Tox21、QM9 等）
   • 支持 GIN、GAT、SchNet 等多种 GNN 架构
   • 用于药物筛选、毒性检测和量子化学性质预测
   • 内置 scaffold 分裂策略以实现真实世界性能评估

2. 蛋白质建模

   • 支持 15+ 蛋白质数据集和多种模型（ESM、ProteinBERT、GearNet）
   • 处理蛋白质序列和 3D 结构（PDB 文件）
   • 兼容 AlphaFold 和 ESM 预测结构
   • 提供序列模型和结构模型的统一接口

3. 分子生成与逆合成规划

   • 自回归生成和强化学习驱动的 GCPN 生成
   • 支持条件生成和多目标属性优化
   • 基于 USPTO-50k 数据集的逆合成预测
   • 提供反应中心识别和合成子完成的端到端流程

常见问题

TorchDrug 是什么？适合用来做什么？

TorchDrug 是一个 PyTorch 原生的机器学习工具箱，专为药物发现和分子科学设计。它主要用于分子性质预测、蛋白质建模、知识图谱推理、分子生成和逆合成规划。如果你需要构建自定义的图神经网络架构用于药物发现、蛋白质建模或知识图谱推理，TorchDrug 是理想选择。对于预训练模型和多样化特征化器，可以使用 DeepChem；对于基准数据集，可以使用 PyTDC。

TorchDrug 需要什么安装环境？支持哪些 PyTorch 版本？

TorchDrug 0.2.1 需要 Python 3.7-3.10 和 PyTorch 1.8-2.0。在安装 TorchDrug 之前，需要先安装 PyTorch 以及与你的 PyTorch 和 CUDA 版本匹配的 torch-scatter 和 torch-cluster（具体 wheel URL 取决于你的 PyTorch 和 CUDA 版本）。在 Apple Silicon 上，需要从源码编译 scatter/cluster，TorchDrug 仅在 CPU 上运行（不支持 MPS）。也可以使用 Conda 安装：conda install torchdrug -c milagraph -c conda-forge -c pytorch -c pyg。

TorchDrug 与 DeepChem 有什么区别？如何选择？

TorchDrug 和 DeepChem 都是药物发现机器学习工具，但侧重点不同。TorchDrug 基于 PyTorch 构建，更适合自定义模型开发和深度研究，特别是当你需要构建自定义 GNN 架构、蛋白质建模或知识图谱推理时。DeepChem 则提供更丰富的预训练模型和特征化器，更适合快速原型开发和标准流程。如果你专注于基准数据集和标准任务，PyTDC 可能是更好的选择。简单来说：做定制化研究选 TorchDrug，快速应用选 DeepChem。