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...
在本研究中,作者提出了基于几何图学习的EC注释(GraphEC),这是一种基于预测的蛋白质结构和酶活性位点的酶功能预测模型。在活性位点的指导下,GraphEC通过几何图学习与ESMFold预测的蛋白质结构进行训练。为了提高模型性能,通过预训练语言模型生成信息丰富的序列嵌入以增强节点特征。此外,研究还采用了标签扩散算法,利用同源...
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6亿种蛋白质的结构。 该技术进展来自于Meta AI蛋白质团队于10月31日发表在预印本平台bioRxiv上的一篇文章...
DeepProSite 使用 ESMFold 生成蛋白质结构和预训练语言模型生成序列表示,通过图转换器(Graph Transformer)将结合位点预测转化为图节点分类问题。在预测蛋白质-蛋白质/肽结合位点方面,DeepProSite 在多数指标上优于现有的序列和结构基方法。 此外,与竞争对手的结构基预测方法相比,DeepProSite 在预测未结合结构时保持了性能...
GraphEC Accurately predicting enzyme functions through geometric graph learning on ESMFold-predicted structures 官方教程一如既往的不好用 创建一个新环境,安装依赖 conda create-nGraphECpython=3.8.16conda activateGraphEC#注意这里NVCC不能是12.5conda install-y-c conda-forge numpy=1.24.3conda install-y-c ...
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...
DeepProSite 是一项创新研究，致力于解决蛋白质结合位点预测的挑战。研究发现，传统基于序列的方法仅考虑相邻上下文特征，缺乏结构信息，导致预测准确性受限。为解决这一问题，DeepProSite 研发了一种集成 ESMFold 和预训练语言模型的策略，通过图转换器将结合位点预测转化为图节点分类任务。在预测蛋白质-蛋白质...
Meta AI的Facebook AI研究院(FAIR)的研究人员在2023年3月17日的Science期刊上发表了一篇标题为“Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model”的论文,详细介绍了一个利用机器学习构建的6.17亿个预测蛋白结构的数据库。ESMFold语言模型对这些结构的描述比DeepMinds AlphaFold2...