설명
ESMFold2는 아미노산 서열로부터 고해상도, 전자 원자 3D 구조를 직접 예측하는 고급 단백질 구조 예측 모델입니다. ESMFold의 후속 모델로서 단일 서열 구조 예측을 위한 새로운 최첨단 기술을 설정하고 ESMC 모델의 잠재 공간을 탐색하여 새로운 기능성 단백질을 생성할 수 있게 합니다.
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이 모델은 선택적 다중 서열 정렬(MSA) 입력을 활용할 수 있으며, 이는 특히 어려운 타겟에서 정확성을 크게 향상시킵니다. ESMFold2는 예측된 구조에 대한 상세 분석을 위해 모든 원자 좌표, 신뢰도 메트릭 및 선택적 거리 그래프 예측을 포함한 포괄적인 구조 정보를 출력합니다. 이는 단백질 과학 분야의 연구자와 전문가에게 귀중한 도구가 됩니다.
ESMFold2를 시작하려면 사용자는 Biohub 플랫폼에서 제공되는 빠른 시작 가이드 및 튜토리얼을 참조할 수 있습니다. 설치 과정은 esm Python 패키지를 설치하고, Biohub 계정에서 API 키를 생성하며, Biohub 플랫폼 API에 연결하는 것을 포함합니다. 설정이 완료되면 사용자는 추론을 실행하고 DNA, RNA 및 소분자 리간드와 결합하여 단백질을 접거나 높은 적중률을 가진 항체 및 미니바인더를 설계하는 등 다양한 사용 사례를 탐색할 수 있습니다.
ESMFold2는 단백질 데이터 뱅크(PDB) 및 AlphaFold DB(AFDB)의 서열을 포함한 방대한 데이터 세트에서 훈련되었습니다. 그러나 이 모델은 단일 정적 형태만 예측하며 단백질 동역학이나 형태의 유연성을 모델링하기 위해 설계되지 않았다는 점에 유의해야 합니다. 출력은 실험적으로 검증되어야 하며, 추가 검증 없이 임상 또는 치료적 응용을 위한 것이 아닙니다. 전반적으로 ESMFold2는 단백질 구조 예측 분야에서 중요한 발전을 나타내며, 연구자들에게 단백질 구조와 기능을 탐색할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다.
- 카테고리과학적 발견 및 실험실 도구
- 요금제무료
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
ESMFold2 단백질 구조 예측 하이라이트
고해상도 3D 구조 예측
단일 서열 및 MSA 조건 모델
모든 원자 좌표 출력
신뢰도 메트릭 포함
거리 그래프 예측 가능
통합을 위한 API 액세스
모델에 대한 공개 액세스
PDB 및 AFDB 데이터 세트에서 훈련됨
ESMFold2 단백질 구조 예측 시작하기
esm Python 패키지 설치: 빠른 시작 가이드에 제공된 설치 지침을 따르세요.
API 키 생성: Biohub 계정에서 API 키를 생성하여 액세스를 관리하세요.
Biohub 플랫폼 API에 연결: API 키를 사용하여 요청을 인증하세요.
추론 실행: 선택한 모델과 API 토큰으로 추론 클라이언트를 호출하세요.
ESMFold2 단백질 구조 예측의 사용 사례
- 단백질 접힘
- 항체 설계
- 구조 분석
- 기능성 단백질 생성
- 연구 응용
