Protein Structure Prediction (ESMFold)

简介

ESMFold使用大型语言模型从主序列直接推断结构，预测的速度比最先进的方法快60倍，同时能够保持分辨率和准确性。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获突破性成功；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。ESMFold与AlphaFold2和RoseTTAFold具有相似的准确性，但ESMFold在探索宏基因组蛋白质的结构空间方面速度更快。

参数说明

ESMFold Batch Mode模式

Fasta File

蛋白序列文件，FASTA格式，支持多条序列。
预测复合物，多条链通过英文冒号（:）相连，举例：

>complex
MGITQTPYKVSISGLYLRARV:QVQLQQSGAELARPGASVKMSCKASGYTFTRYTMHWVKQR

Max tokens per batch

每个GPU前向传递中的最大令牌数。这将使较短的序列分组进行批量预测。如果在短序列上发生内存不足问题，降低此值可以有所帮助。

Chunk Size

较低的值将导致更低的内存使用，但会降低速度。推荐值：128、64、32。

ESMFold Single Mode模式

Fasta File

蛋白序列文件，FASTA格式，多条序列时默认为复合物预测。

结果说明

输出结果包括：

参考文献

• Lin Z, Akin H, Rao R, et al. Evolutionary-scale prediction of atomic-level protein structure with a language model. Science. 2023 Mar 17;379(6637):1123-1130. DOI: 10.1126/science.ade2574