使用ESM3模型处理蛋白质序列:获取嵌入表示与PDB结构预测
2025-07-06 03:07:08作者:宣聪麟
概述
ESM3是一个强大的蛋白质语言模型,能够对蛋白质序列进行多种处理,包括生成序列的嵌入表示(embedding)和预测蛋白质的三维结构(PDB文件)。本文将详细介绍如何使用ESM3模型处理蛋白质FASTA序列,获取这些重要的生物信息学数据。
准备工作
在开始之前,需要确保已经安装了最新版本的ESM3模型及其依赖项。典型的蛋白质序列处理流程包括以下几个步骤:
- 加载预训练的ESM3模型
- 准备蛋白质FASTA序列
- 生成序列嵌入表示
- 预测蛋白质三维结构
核心功能实现
生成蛋白质序列嵌入
蛋白质序列嵌入是将氨基酸序列转换为高维向量表示的过程,这些向量能够捕捉序列中的结构和功能信息。ESM3提供了高效的方法来生成这些嵌入:
from esm import pretrained
# 加载预训练模型
model, alphabet = pretrained.load_model_and_alphabet("esm3_t12_35M_UR50D")
# 准备序列数据
sequence = "MERRRITSAARRSYVSSGEMMVGGLAPGRRLGPGTRLSLARMPPPLPTRVDFSLAGALNAGFKETRASERAEMMELNDRFASYIEKVRFLEQQNKALAAELNQLRAKEPTKLADVYQAELRELRLRLDQLTANSARLEVERDNLAQDLATVRQKLQDETNLRLEAENNLAAYRQEADEATLARLDLERKIESLEEEIRFLRKIHEEEVRELQEQLARQQVHVELDVAKPDLTAALKEIRTQYEAMASSNMHEAEEWYRSKFADLTDAAARNAELLRQAKHEANDYRRQLQSLTCDLESLRGTNESLERQMREQEERHVREAASYQEALARLEEEGQSLKDEMARHLQEYQDLLNVKLALDIEIATYRKLLEGEENRITIPVQTFSNLQIRETSLDTKSVSEGHLKRNIVVKTVEMRDGEVIKESKQEHKDVM"
# 生成嵌入表示
results = model.infer_pdb(sequence)
embeddings = results["representations"] # 获取各层的嵌入表示
预测蛋白质三维结构
ESM3不仅可以生成序列嵌入,还能预测蛋白质的三维结构,输出标准的PDB格式文件:
# 使用forward_and_sample方法预测结构
structure = model.forward_and_sample(
sequence,
return_per_residue_embedding=True, # 返回每个残基的嵌入
generate_pdb=True # 生成PDB文件
)
# 保存PDB文件
with open("protein_structure.pdb", "w") as f:
f.write(structure["pdb_output"])
高级应用
批量处理多个序列
对于需要处理大量蛋白质序列的情况,可以优化代码以提高效率:
from esm import FastaBatchedDataset
# 准备批量数据
dataset = FastaBatchedDataset.from_file("proteins.fasta")
batches = dataset.get_batch_indices(4096, extra_toks_per_seq=1)
# 批量处理
for batch_idx in batches:
batch_seqs = [dataset[i][1] for i in batch_idx]
results = model.infer_pdb(batch_seqs)
# 处理结果...
嵌入表示分析
生成的嵌入表示可以用于各种下游任务,如:
- 蛋白质功能预测
- 蛋白质-蛋白质相互作用预测
- 蛋白质分类
- 突变效应预测
# 分析嵌入表示示例
import numpy as np
# 获取最后一层的嵌入
last_layer_emb = embeddings[33] # ESM3通常有33层
# 计算序列全局表示
global_embedding = np.mean(last_layer_emb, axis=0)
# 可用于机器学习模型的输入
print(f"Global embedding shape: {global_embedding.shape}")
注意事项
- 计算资源:ESM3模型较大,特别是完整版模型,需要足够的GPU内存
- 序列长度:超长序列可能需要分块处理
- 结果解释:PDB预测结果是基于统计的预测,不是实验确定的真实结构
- 模型选择:根据任务需求选择合适的ESM3模型版本
结论
ESM3为蛋白质序列分析提供了强大的工具,通过简单的API调用即可获得高质量的嵌入表示和结构预测。这些功能为生物信息学研究和新药开发等领域提供了重要支持。随着模型的不断更新,其预测准确性和功能还将继续提升。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++096AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
197
2.17 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
59
94

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
974
574

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
549
81

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133