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...
GraphEC是一种基于几何图学习的EC数预测器，预测的活性位点可以指导学习，因为它们在酶功能中起着至关重要的作用。基于ESMFold预测的结构，几何图学习可以有效地提取结构信息，这在缺乏同源性信息时尤其必要。此外，标签扩散算法和ProtTrans嵌入可以提高模型性能。对于酶，可以全面分析EC数、活性位点和最适pH。由于天然结...
ESMFold - Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model largelargelanguagemodelesmfoldprotien-folding UpdatedJan 18, 2024 Python Add a description, image, and links to theesmfoldtopic page so that developers can more easily learn about it. ...
当你下载完yaml后,你可以用这行命令一键安装ESMfold所有的依赖: conda env create -f environment.yaml yaml中指定的版本号一个字都不要改,不要嫌弃它版本低软件旧,这里面有太多弯弯绕了。 用法 conda环境的默认名字是esmfold,可以在yaml文件中进行修改。
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...
在最新的研究中,上海交通大学和中山大学的研究人员提出了 DeepProSite,是一种拓扑感知的 Graph Transformer 模型,它可以从蛋白质序列中生成有效的结构信息和序列信息表示,分别利用 ESMFold 和预训练的语言模型来预测蛋白质结合位点。 图示:DeepProSite 方法的整体流程。(来源:论文) 仅依靠蛋白质序列,DeepProSite 就实现...
ESMFold 是一个新兴的蛋白质结构预测工具,由 Meta AI(以前是 Facebook AI)开发。它采用了类似于 AlphaFold2 的深度学习方法,但显著地提高了预测的速度和效率,同时在准确性上与 AlphaFold2 相当。ESMFold 的核心是使用进化缩放模型(Evolutionary Scale Modeling,ESM)进行蛋白质结构预测。
首先,蛋白质序列经过 ESMFold 和 ProtT5 预训练语言模型的处理,以获取预测结构和序列嵌入。 在预测结构基础上,构建了 k 近邻图,图中每个节点的位置由 α-碳原子坐标决定。 节点特征综合了语言模型嵌入和 DSSP 的数据,而多种边特征包含了邻近节点间的距离、方向和定向关系。
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...