简单来说,ESMfold会抽取ESM2的表征,之后经过linear,之后把表征传送给Fold trunk进行结构预测,大概分三步: - 步骤一:抽取esm2的各层表征esm_s,维度是[batch_size, seq_len, layers_num,2560]将该向量记为esm_s - 步骤二:合并各层的表征,将embedding维度变为[batch_size, seq_len,2560]将该向量记为 s_po...
如果你的显卡只有8G VRAM或者以下权重都不能完整载入GPU中,考虑CPU-Only模式或者ColabFold吧 当你运行的序列很长(大约每240AA会消耗10G VRAM),得到了out of memory的报错之后你可以尝试用" --cpu-offload"这个命令,实际上在安装ESMfold的时候会一并安装DeepSpeed这样就启用了ZeRO,但就结果来说这并不能节约多少VRAM...
GraphEC是一种基于几何图学习的准确EC编号预测器(图1),整合酶活性位点和预测的蛋白质结构进行功能预测。给定蛋白质序列,ESMFold预测其结构并构建蛋白质图,提取几何特征并通过预训练语言模型(ProtTrans)增强。这些特征输入几何图学习网络进行几何嵌...
2022年7月,DeepMind声称AlphaFold已经确定了地球上几乎所有已知生物体中大约2亿种蛋白质的结构。如今,另一家科技巨头也加入了蛋白质结构预测的“军备竞赛”。 据Nature最新新闻报道,Meta(前身为Facebook)的研究人员开发了一种蛋白质结构预测模型ESMFold,预测了来自细菌、病毒和其他尚未表征的微生物的约6亿种蛋白质的结...
上海交通大学和中山大学的研究人员提出了 DeepProSite，用于利用蛋白质结构和序列信息来识别蛋白质结合位点。DeepProSite 首先从 ESMFold 生成蛋白质结构，并从预训练的语言模型生成序列表示。然后，它使用 Graph Transformer 并将结合位点预测制定为图节点分类。在预测蛋白质-蛋白质/肽结合位点时，DeepProSite 在大多数...
受益于ESMFold快速而精确的结构预测，GraphEC利用几何图学习提取重要的结构信息并超越了最先进的方法。实验证明了该模型在预测活性位点、EC编号和最适pH值方面的有效性。此外，事实证明，即使在没有同源性信息的情况下，GraphEC也能够从酶结构中提取功能信息，这强调了几何图学习的有效性。参考文献 https://www.nature...
蛋白质结构预测的PLM:ESMFold ESMFold的模型架构 .实践:使用ESMFold进行高效的蛋白质结构预测, 视频播放量 2665、弹幕量 0、点赞数 24、投硬币枚数 5、收藏人数 91、转发人数 6, 视频作者 生科驿站, 作者简介 ,相关视频:AI深度学习蛋白质设计详解!基于RF diffusion实现
ESMFold项目首先训练了一个大型语言模型来学习进化模式，并直接从蛋白质的DNA序列中生成准确的结构预测。Meta还创建了一个开源数据库，使科学家能够轻松检索与他们的工作相关的特定蛋白质结构，并表示希望这项工作将能够“推动进一步的科学进步”。Meta的这一项目被认为是DeepMind公司蛋白质折叠预测技术AlphaFold的竞争对手...
过去,AlphaFold2和RoseTTAFold在原子分辨率蛋白质结构预测问题上取得了突破性成功,但依赖于使用多序列比对(Multiple Sequence Alignment,简写为MSA)和相似蛋白质结构的模板来实现最优表现。 ▲ESMFold模型具有比AlphaFold2更高的速度 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...