for i, ((_, seq), attention_contacts) in enumerate(zip(data, results["contacts"])): plt.figure(figsize=(6,6)) plt.matshow(attention_contacts[: len(seq), : len(seq)].cpu()) plt.title(seq); 参考:科科:[工具]提取esm fold feature 编辑于 2023-11-28 20:17・IP 属地北京...
ESMFold与AlphaFold2和RoseTTAFold对多序列输入的蛋白质结构预测具有相当的准确度。但ESMFold突出优势在于,其计算速度比AlphaFold2快一个数量级,能够在更有效的时间尺度上探索蛋白质的结构空间。ESMFold使用ESM-2学习的信息和表示来执行端到端的3D结构预测,特别是仅使用单个序列作为输入(AlphaFold2需要多序列输入),方便研...
# This is a Singularity container of Evolutionary Scale Modeling (ESM) / ESMFold tool - https://github.com/facebookresearch/esm # # **Citation:** None # # **Disclaimer:** # DISTRIBUTION STATEMENT A. Approved for public release. Distribution is unlimited. # # This material is based...
其中,对于单序列输入,ESMFold的精度优于AlphaFold2—— 通过这个150亿参数的ESM2,ESMFold只用一个序列作为输入,就能有效预测端到端的3D结构;而AlphaFold2则需要多序列输入才能有良好表现。 △单序列输入时,ESMFold预测精度更高 不过在多序列输入的情况下,ESMFold的精度和AlphaFold2相比,还是略有差距。 此外,在蛋白质...
三是在预测结果相当的情况下,RaptorX-Single所用的蛋白语言模型参数仅43亿,远低于Meta蛋白质预测模型ESMFold高达150亿的参数量,极大降低了大算力芯片的高昂成本,对于该算法进一步产业化应用提供了可行条件。 虽然分子之心已经完成了AI蛋白质结构预测三级进化,“唯AI化”的蛋白质结构预测已经取得重要进展,但值得关注的是...
We release a database of AlphaFold2 and ESMFold models for 42,942 human proteins.The database allows to compare the two models, including PDBs, when available.45% of the models superimpose well in the presence of structural information.55% of the models diverge opening the problem of which ...
Meta团队的研究人员表示,用ESMFold预测超过6.17亿个蛋白质的结构,只花了2周时间。 另外,在单个英伟达V100 GPU上,ESMFold可以在14.2秒内对含有384个残基的蛋白质进行预测,比AlphaFold2快6倍。 而对于较短的序列,它甚至比AlphaFold2快了60倍。 如此神速的背后,一个至关重要的因素就是:ESMFold的输入基于Transformer语...