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
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...
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...
基于ESM2的蛋白质结构预测模型ESMFold,取得了和AlphaFold2相当的效果,并且效率大幅提升(单卡V100预测一个384长的蛋白质氨基酸序列的结构,仅耗时14.2秒,传统MSA需要半小时)。 语言模型与蛋白结构预测的关系 Facebook ESM团队早期的工作其实就关注到了蛋白质语言模型对于蛋白质结构预测的作用。目前,自监督的预训练语言模型...
相比之下,ESMFold是一个完全端到端的序列结构预测器,可以完全在GPU上运行,无需访问任何外部数据库。 例如在单个NVIDIA V100 GPU上,使用较少参数的ESMFold在14.2秒内对具有384个残基的蛋白质进行预测,可比单个AlphaFold2模型快6倍。而在较短的序列上,我们甚至看到了约60倍的改进。
研究人员将他们的 AI 模型称为 ESMFold,它没有 AlphaFold 精确,但预测蛋白质结构的速度是 AlphaFold 的 60 倍。研究人员用了两周时间预测了逾 6.17 亿蛋白质的结构,相比之下 AlphaFold 需要用数分钟才能完成一个蛋白质结构的预测。在 6.17 亿结构中,逾三分之一被认为是高质量的,被认为是正确的。其中有数百万...
ESMFold语言模型对这些结构的描述比DeepMinds AlphaFold2快60倍,尽管报告的准确率较低。 这些蛋白折叠预测在大约2000个GPU的集群上仅用两周时间就完成了。最初的序列长度从20到1024个核苷酸不等。3.65亿次的预测具有良好的可信度,大约2.25亿次的预测具有高度可信的准确性。
清华AIR 团队开发的 ESM-AA 是首个融合氨基酸与原子信息处理的蛋白质预训练语言模型。模型通过整合多尺度信息,展现出稳健且卓越的性能,为解决生物结构间相互作用难题提供了新途径。 ESM-AA不仅促进了对蛋白质更深层次的理解,还在多项生物分子任务中表现出色,证明了其在保持蛋白质理解能力的同时可以有效融合分子层面知识...
研究人员将他们的 AI 模型称为 ESMFold,它没有 AlphaFold 精确,但预测蛋白质结构的速度是 AlphaFold 的 60 倍。研究人员用了两周时间预测了逾 6.17 亿蛋白质的结构,相比之下 AlphaFold 需要用数分钟才能完成一个蛋白质结构的预测。在 6.17 亿结构中,逾三分之一被认为是高质量的,被认为是正确的。其中有数百万...
虽说AlphaFold2和RoseTTAFold在原子分辨率结构预测问题上取得了突破性的成功,但它们也依赖于使用多序列比对(MSA)和类似的蛋白质结构模板来实现最佳性能。 相比之下,通过利用语言模型的内部表征,ESMFold只用一个序列作为输入就能生成相应的结构预测,从而大大加快了结构预测的速度。