描述
ESMFold2 是一种先进的蛋白质结构预测模型，能够直接从氨基酸序列预测高分辨率、全原子 3D 结构。作为 ESMFold 的继任者，它为单序列结构预测设定了新的技术标准，并通过探索 ESMC 模型的潜在空间，促进新功能蛋白的生成。
该模型可以利用可选的多序列比对 (MSA) 输入，这显著提高了准确性，尤其是在处理挑战性目标时。ESMFold2 输出全面的结构信息，包括主链和侧链的全原子坐标、置信度指标以及可选的距离图预测，以便对预测结构进行详细分析。这使其成为蛋白质科学领域研究人员和专业人士的宝贵工具。
要开始使用 ESMFold2，用户可以参考 Biohub 平台上提供的快速入门指南和教程。安装过程包括安装 esm Python 包、从 Biohub 账户创建 API 密钥，并连接到 Biohub 平台 API。设置完成后，用户可以运行推理并探索各种用例，例如与 DNA、RNA 和小分子配体结合折叠蛋白，或设计具有高命中率的抗体和小型结合剂。
ESMFold2 在广泛的数据集上进行了训练，包括来自蛋白质数据银行 (PDB) 和 AlphaFold 数据库 (AFDB) 的序列。然而，重要的是要注意，该模型预测单一静态构象，并不适用于建模蛋白质动态或构象灵活性。输出应通过实验进行验证，并且在没有进一步验证的情况下不应用于临床或治疗应用。总体而言，ESMFold2 代表了蛋白质结构预测领域的重要进展，为研究人员提供了强大的工具，以探索蛋白质的结构和功能。
ESMFold2 蛋白质结构预测亮点
高分辨率 3D 结构预测
单序列和 MSA 条件模型
全原子坐标输出
包含置信度指标
可用距离图预测
集成的 API 访问
模型的开放访问
在 PDB 和 AFDB 数据集上训练
ESMFold2 蛋白质结构预测入门
安装 esm Python 包：按照快速入门指南中提供的安装说明进行操作。
创建 API 密钥：从您的 Biohub 账户生成 API 密钥以管理访问。
连接到 Biohub 平台 API：使用 API 密钥对您的请求进行身份验证。
运行推理：使用所选模型和您的 API 令牌调用推理客户端。
ESMFold2 蛋白质结构预测的使用案例
- 蛋白质折叠
- 抗体设计
- 结构分析
- 功能性蛋白生成
- 研究应用
