【免费下载】 ESM 项目使用教程

1. 项目介绍

ESM（EvolutionaryScale Model）是一个开源项目，由 EvolutionaryScale 公司开发。该项目包含了用于生物学研究的旗舰蛋白质模型，以及访问这些模型 API 的工具。ESM3 是一个多模态蛋白质生成模型，可以用于生成和预测任务。ESM C 则是一个蛋白质表征学习模型，用于将蛋白质序列嵌入到高维空间。

2. 项目快速启动

安装

首先，您需要使用 pip 安装 ESM 的 Python 库：

pip install esm

使用 ESM3 生成蛋白质

以下是一个简单的示例，演示如何使用 ESM3 生成蛋白质序列：

from esm.models.esm3 import ESM3
from esm.sdk.api import ESMProtein, GenerationConfig

# 加载预训练模型
model: ESM3 = ESM3.from_pretrained("esm3-open").to("cpu")

# 创建一个蛋白质对象
prompt = "MGMGDP..."
protein = ESMProtein(sequence=prompt)

# 生成序列
protein = model.generate(protein, GenerationConfig(track="sequence", num_steps=8))

# 生成结构
protein = model.generate(protein, GenerationConfig(track="structure", num_steps=8))

# 保存为 PDB 文件
protein.to_pdb("./generation.pdb")

请确保您已经根据官方文档配置了适当的环境，并获得了必要的 API 访问权限。

3. 应用案例和最佳实践

ESM 可以用于多种生物学研究任务，例如：

• 蛋白质结构预测
• 蛋白质功能预测
• 蛋白质设计

以下是一些最佳实践：

• 在生成大序列时，使用 GPU 可以大幅提升速度。
• 根据任务需求调整 num_steps 和 temperature 参数以优化生成结果。
• 使用 ESM 的 Forge API 可以访问更大规模的模型，以获得更精确的结果。

4. 典型生态项目

ESM 在生物信息学领域有着广泛的应用，以下是一些典型的生态项目：

• 使用 ESM3 为药物设计提供蛋白质结构。
• 在生物技术领域，使用 ESM C 为蛋白质工程提供表征学习模型。
• 在学术研究中，利用 ESM 模型进行蛋白质序列分析和结构预测。

以上就是 ESM 项目的使用教程，希望对您的研究工作有所帮助。