相对于上一代模型ESM-1b,Meta对模型结构、训练参数进行了改进,并增加了计算资源和数据。同时,相对位置嵌入的加入,使模型能够推广到任意长度的序列。 从结果来看,具有1.5亿个参数的ESM-2模型比具有6.5亿个参数的ESM-1b模型表现得更好。 此外,在结构预测的基准上,ESM-2也超过了其他的蛋白质语言模型。这种性能的提...
近日来,包括 Deepmind、华盛顿大学 Baker 组在内的各大前沿研究机构也针对蛋白质全原子建模问题展开了深入研究,提出了包括 AlphaFold 3、RoseTTAFold All-Atom 等针对蛋白质以及其他生命活动相关分子的全原子尺度建模模型,可以在很高的精度下实现对蛋白质结构、分子结构以及受体-配体结构等全原子尺度的精确预测。 虽然这些...
在100 和 1 s –1剪切下制备的 RGO/PANI 膜的微观结构( a, b ) ( a ) RGO/PANI-100 和 ( b ) 的横截面 SEM 图像(顶部)和 2D SAXS 图案(底部)) RGO/PANI-1 膜。a和b中的比例尺为 10 μm(左)和 2 μm(右)。2D SAXS 图案上标记的角度代表 X 射线和膜表面之间的交叉角。( c, d ) ...
该研究提出了基于大型通用蛋白质语言模型和领域自适应预训练的DNA结合蛋白语言模型ESM-DBP,系统地研究了如何从蛋白质初级序列出发有效地预测DNA结合蛋白质和残基这一生物信息学和人工智能领域的挑战性问题,探索发现了基于大型蛋白质语言模型的高...
能抗衡 AlphaFold 3 的生命科学大模型终于出现了。初创公司 Evolutionary Scale AI 发布了他们最新的 98B 参数蛋白质语言模型 ESM3。不仅支持序列、结构、功能的 all-to-all 推理,团队还在实验中发现,它设计的新蛋白质相当于模拟自然界 5 亿年的进化。
【新智元导读】能抗衡AlphaFold 3的生命科学大模型终于出现了。初创公司Evolutionary Scale AI发布了他们最新的98B参数蛋白质语言模型ESM3。不仅支持序列、结构、功能的all-to-all推理,团队还在实验中发现,它设计的新蛋白质相当于模拟自然界5亿年的进化。
ESMFoldesmfold_v1()PDB + UR50End-to-end single sequence 3D structure predictor (Nov 2022 update). ESM-MSA-1besm_msa1b_t12_100M_UR50S()UR50 + MSAMSA Transformer language model. Can be used to extract embeddings from an MSA. Enables SOTA inference of structure. Released withRao et al...
初创公司Evolutionary Scale AI发布了他们最新的98B参数蛋白质语言模型ESM3。不仅支持序列、结构、功能的all-to-all推理,团队还在实验中发现,它设计的新蛋白质相当于模拟自然界5亿年的进化。 继AlphaFold 3更新后,我们又看到了一个生命科学领域的大模型ESM3。
【新智元导读】能抗衡AlphaFold 3的生命科学大模型终于出现了。初创公司Evolutionary Scale AI发布了他们最新的98B参数蛋白质语言模型ESM3。不仅支持序列、结构、功能的all-to-all推理,团队还在实验中发现,它设计的新蛋白质相当于模拟自然界5亿年的进化。
性能评估脚本和其他资源可在以下地址获取:gitlab.tugraz.at/D5B8E35025578B91/esm-scan 总结 ESM-scan代表了AI语言模型在蛋白质工程领域的一个重要应用。它通过简单易用的界面,为研究人员提供了快速评估氨基酸突变影响的工具。尽管存在一些局限性,但其在功能预测方面的优异表现使其成为蛋白质工程领域的有力助手。