作者将预训练好的语言模型ESM-2的蛋白质序列embedding和attention map接入与48层folding trunk和8层Structure Module来预测蛋白质全原子的结构。这里structure module与AF2相同,而folding trunk是退化版的evoformer,因为只有单序列所以axis attention 机制就退化成了普通的self-attention,而节点与边embbeding的更新方式保持相同。
与AlphaFold2模型类似,ESMFold模型的架构也可以分为四部分:数据解析部分、编码器部分(Folding Trunk)、解码器部分(Structure Module)、循环部分(Recycling)。ESMFold和AlphaFold2之间的一个关键区别是使用语言模型表示来消除对显式同源序列(以MSA的形式)作为输入的要求。语言模型表示作为输入提供给ESMFold的折叠主干。通过...
2021年7 月 15 日,Demis Hassabis、John Jumper 等人在 Nature 杂志上发表了文章《Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold》,描述并开源了 AlphaFold2,它预测的蛋白质结构能达到原子水平的准确度。 AlphaFold2是基于氨基酸序列的蛋白质结构预测的深度学习算法,其模型构建依赖于深度神经网络,可以从基...
ICML 2024|用于统一分子建模的多尺度蛋白质语言模型ESM-AA 多模态蛋白质语言模型是一个新兴的方向。《Multi-scale Protein Language Model for Unified Molecular Modeling》是一篇发表在ICML 2024的文献,作者是 Kangjie Zheng、Siyu Long、Tianyu Lu、Junwei Yang、Xinyu Dai、Ming Zhang、Zaiqing Nie、Wei-Ying Ma ...
然后,作者从三个维度使序列设计任务更具挑战性:(1)对坐标引入mask;(2)推广到蛋白质复合物;(3)基于多种构象进行条件设计。此外,作者表明逆折叠模型对于蛋白质复合物稳定性-protein complex stability、结合亲和力-binding affinity和插入效应-insertion effects是有效的零样本预测器。
PiFold: Toward effective and efficient protein inverse folding. In International Conference on Learning Representations (2023). Stärk, H., et al. Equibind: Geometric deep learning for drug binding structure prediction. In International conference on machine learning. (2022). Yuan, Q., Tian, C...
华盛顿大学医学院蛋白质设计研究所(Institute for Protein Design)的研究者们很大程度上重现了 DeepMind 在蛋白质预测任务上的表现,他们联合哈佛大学、德克萨斯大学西南医学中心、剑桥大学、劳伦斯伯克利国家实验室等机构研发出了一款基于深度学习的蛋白质预测新工具 RoseTTAFold,在预测蛋白质结构上取得了媲美 AlphaFold2 的...
The ESM-IF1 inverse folding model predicts protein sequences from their backbone atom coordinates, trained with 12M protein structures predicted by AlphaFold2. This notetook guide you through examples of sampling sequences, calculating conditional log-likelihoods, and extracting encoder output as structu...
model.generate(protein,GenerationConfig(track="structure",num_steps=8))protein.to_pdb("./generation.pdb")# Then we can do a round trip design by inverse folding the sequence and recomputing the structureprotein.sequence=Noneprotein=model.generate(protein,GenerationConfig(track="sequence",num_steps...
This research is the first reported study demonstrating the added value of protein folding features for vaccine antigen prediction.Chen, YichaoPenn State UniversityZhang, YuhanUniversity of MichiganHe, YongqunUniversity of MichiganSpringer, ChamInternational Conference on Conceptual Modeling...