Description
ESMFold2 est un modèle avancé de prédiction de structure protéique qui prédit des structures 3D à haute résolution et tout atome directement à partir de séquences d'acides aminés. En tant que successeur d'ESMFold, il établit un nouvel état de l'art pour la prédiction de structure à séquence unique et permet la génération de nouvelles protéines fonctionnelles en explorant l'espace latent du modèle ESMC.
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Le modèle peut utiliser une entrée d'alignement de séquences multiples (MSA) en option, ce qui améliore considérablement la précision, en particulier sur des cibles difficiles. ESMFold2 fournit des informations structurelles complètes, y compris des coordonnées tout atome pour les chaînes principales et les chaînes latérales, des métriques de confiance et des prédictions de distogrammes en option pour une analyse détaillée des structures prédites. Cela en fait un outil précieux pour les chercheurs et les professionnels dans le domaine de la science des protéines.
Pour commencer avec ESMFold2, les utilisateurs peuvent se référer au Guide de démarrage rapide et aux tutoriels disponibles sur la plateforme Biohub. Le processus d'installation implique l'installation du package Python esm, la création d'une clé API à partir d'un compte Biohub et la connexion à l'API de la plateforme Biohub. Une fois configuré, les utilisateurs peuvent exécuter leur inférence et explorer divers cas d'utilisation, tels que le repliement de protéines en combinaison avec l'ADN, l'ARN et des ligands de petites molécules, ou la conception d'anticorps et de minibinders avec des taux de succès élevés.
ESMFold2 a été entraîné sur des ensembles de données étendus, y compris des séquences provenant de la Banque de données des protéines (PDB) et de la base de données AlphaFold (AFDB). Cependant, il est important de noter que le modèle prédit des conformations statiques uniques et n'est pas conçu pour modéliser la dynamique des protéines ou la flexibilité conformationnelle. Les sorties doivent être validées expérimentalement, et il n'est pas destiné à des applications cliniques ou thérapeutiques sans validation supplémentaire. Dans l'ensemble, ESMFold2 représente une avancée significative dans le domaine de la prédiction de structure protéique, offrant aux chercheurs des outils puissants pour explorer les structures et les fonctions des protéines.
- CatégorieDécouverte scientifique et outils de laboratoire
- Modèle tarifaireGratuit
- DéploiementCloud
- PlateformesWeb
Points forts de Prédiction de la structure protéique ESMFold2
Prédiction de structure 3D à haute résolution
Modèles à séquence unique et conditionnés par MSA
Sorties de coordonnées tout atome
Métriques de confiance incluses
Prédictions de distogrammes disponibles
Accès API pour intégration
Accès ouvert au modèle
Entraîné sur des ensembles de données PDB et AFDB
Premiers pas avec Prédiction de la structure protéique ESMFold2
Installer le package Python esm : Suivez les instructions d'installation fournies dans le Guide de démarrage rapide.
Créer une clé API : Générez une clé API à partir de votre compte Biohub pour gérer l'accès.
Se connecter à l'API de la plateforme Biohub : Utilisez la clé API pour authentifier vos demandes.
Exécuter votre inférence : Appelez le client d'inférence avec le modèle sélectionné et votre jeton API.
Cas d'utilisation de Prédiction de la structure protéique ESMFold2
- Repliement de Protéines
- Conception d'Anticorps
- Analyse Structurale
- Génération de Protéines Fonctionnelles
- Applications de Recherche
