如何快速掌握ESM蛋白质语言模型：从入门到实战的完整指南

什么是ESM蛋白质语言模型？

ESM（Evolutionary Scale Modeling）是由Facebook Research开发的革命性蛋白质语言模型，它通过深度学习技术解析蛋白质序列中的进化信息，为生命科学研究提供了强大的AI工具。作为当前最先进的蛋白质预训练模型之一，ESM能够精准捕捉蛋白质序列的复杂模式，助力科学家在结构预测、功能注释和药物研发等领域取得突破性进展。

🧬 ESM的核心优势

• 海量数据训练：基于数百万蛋白质序列的进化信息训练而成
• 多任务适用性：支持从结构预测到序列设计的多种生物信息学任务
• 开箱即用：提供预训练权重，无需从零开始训练模型
• 开源免费：完全开放源代码，学术和商业用途均免费

图：ESM inverse folding模块展示的蛋白质结构与序列关系示意图

快速上手：5分钟安装与基础使用

准备工作

在开始使用ESM前，请确保您的系统已安装Python 3.8+和PyTorch 1.7+环境。推荐使用conda创建独立环境：

conda create -n esm python=3.9
conda activate esm

一键安装ESM

通过GitCode仓库获取最新代码并安装：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/esm/esm
cd esm
pip install -e .

下载预训练模型

ESM提供多种规模的预训练模型，从基础版到大型版满足不同需求：

python scripts/download_weights.sh

第一个蛋白质序列分析示例

使用ESM提取蛋白质序列特征仅需5行代码：

import esm

# 加载预训练模型
model, alphabet = esm.pretrained.esm2_t33_650M_UR50D()
batch_converter = alphabet.get_batch_converter()

# 准备蛋白质序列数据
data = [("protein1", "MKTVRQERLKSIVRILERSKEPVSGAQLAEELSVSRQVIVQDIAYLRSLGYNIVATPRGYVLAGG")]
batch_labels, batch_strs, batch_tokens = batch_converter(data)

# 提取序列特征
with torch.no_grad():
    results = model(batch_tokens, repr_layers=[33])
token_representations = results["representations"][33]

print(f"提取的特征形状: {token_representations.shape}")

核心功能与应用场景

1. 蛋白质结构预测

ESM-Fold模块能够直接从序列预测蛋白质三维结构，精度可媲美AlphaFold：

# 结构预测模块位于[esm/esmfold/v1/esmfold.py](https://gitcode.com/gh_mirrors/esm/esm/blob/2b369911bb5b4b0dda914521b9475cad1656b2ac/esm/esmfold/v1/esmfold.py?utm_source=gitcode_repo_files)
from esm.esmfold.v1 import esmfold
model = esmfold.ESMfold()
structure = model.infer_pdb("MKTVRQERLKSIVRILERSKEPVSGAQLAEELSVSRQVIVQDIAYLRSLGYNIVATPRGYVLAGG")

# 将预测结果保存为PDB文件
with open("predicted_structure.pdb", "w") as f:
    f.write(structure)

2. 逆折叠：从结构预测序列

ESM的逆折叠功能允许根据已知结构设计全新蛋白质序列，这一技术在蛋白质工程中具有重要价值：

# 逆折叠示例脚本位置：[examples/inverse_folding/sample_sequences.py](https://gitcode.com/gh_mirrors/esm/esm/blob/2b369911bb5b4b0dda914521b9475cad1656b2ac/examples/inverse_folding/sample_sequences.py?utm_source=gitcode_repo_files)
python examples/inverse_folding/sample_sequences.py --pdb examples/inverse_folding/data/4uv3.pdb --chain A --outfile sampled_sequences.fasta

3. 蛋白质设计与改造

通过ESM的语言模型特性，可以对蛋白质序列进行定向改造，优化其稳定性或功能：

# LM-Design模块提供蛋白质设计工具：[examples/lm-design/](https://gitcode.com/gh_mirrors/esm/esm/blob/2b369911bb5b4b0dda914521b9475cad1656b2ac/examples/lm-design/?utm_source=gitcode_repo_files)
jupyter notebook examples/lm-design/fixed_backbone.ipynb

图：使用ESM lm-design模块进行固定骨架蛋白质设计的示例结构

进阶技巧与最佳实践

提升预测精度的3个关键技巧

1. 使用更大模型：如esm2_t48_15B_UR50D提供更高精度但需要更多计算资源
2. 多序列比对输入：通过提供同源序列（.a3m格式）提升模型性能
3. 微调适应特定家族：针对特定蛋白质家族进行微调，代码示例见examples/目录

处理大型蛋白质的优化策略

• 序列分段处理：对超过1000个残基的蛋白质进行分段预测
• 梯度检查点：启用PyTorch的梯度检查点功能减少内存占用
• 批量预测：使用examples/esm2_infer_fairscale_fsdp_cpu_offloading.py进行高效批量处理

常见问题解答

❓ ESM与AlphaFold有什么区别？

ESM更专注于蛋白质序列的语言建模，提供通用的序列表征；而AlphaFold专为三维结构预测优化。两者可互补使用，许多研究已证明将ESM特征输入AlphaFold能进一步提升预测精度。

❓ 需要什么级别的GPU才能运行ESM？

基础模型（如esm2_t6_8M_UR50D）可在消费级GPU（8GB显存）运行，大型模型（如esm2_t48_15B）则需要A100级别的GPU支持。对于没有高端GPU的用户，可使用ColabFold在线服务。

❓ 如何将ESM集成到我的研究项目中？

ESM提供Python API和预训练模型，可直接集成到现有生物信息学工作流中。详细API文档见项目esm/目录下的模块注释，完整示例可参考examples/目录中的Jupyter notebooks。

结语：开启你的蛋白质AI研究之旅

ESM作为蛋白质组学与人工智能交叉领域的里程碑，正在改变我们解析生命奥秘的方式。无论你是生命科学研究者、药物研发人员还是AI爱好者，这个强大的工具都能为你的工作带来新的可能。

立即访问项目仓库开始探索：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/esm/esm

加入ESM的开源社区，与全球科学家共同推动蛋白质研究的未来！

提示：项目持续更新，建议定期通过git pull获取最新功能和模型权重。更多高级应用示例，请查看examples/目录下的详细教程。