与AlphaFold工作原理不同,ESMFold基于语言学习模型,而不是基于结构和序列匹配算法。 AlphaFold2和其他替代方法使用多序列比对(MSA)和类似蛋白质的模板来实现原子分辨率结构预测的最佳性能或突破性成功;而ESMFold通过利用语言模型的内部表征,只用一个序列作为输入就能生成结构预测。 Meta AI声称AlphaFold 2和RoseTTAFold具有相...
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...
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...
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...
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...
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。
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. ...
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...
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...