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ESM3生成模型实现蛋白质序列结构功能联合推理

ESM3是一个创新的生物学生成模型，能够同时处理蛋白质的序列、结构和功能。通过离散令牌表示这三种数据模态，ESM3可根据部分输入预测完整的蛋白质信息。作为一个生成式掩码语言模型，它采用迭代采样方法。ESM3架构具有高度可扩展性，其最大版本拥有980亿参数，曾对2.78亿个蛋白质进行训练。

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esm1b_t33_650M_UR50S - 以高级特征提取和预测提高蛋白质序列无监督学习的有效性

ESM-1bGithubHuggingface功能预测开源项目无监督学习模型结构预测蛋白质序列

ESM-1b是一个Transformer架构的蛋白质语言模型，通过对未标记的蛋白质序列进行自监督预训练，具备了结构与功能预测的无监督能力。该模型在远程同源检测和二级结构预测等任务上表现优良，可用于特征提取和模型微调。虽然ESM-2性能优越，但ESM-1b仍是研究蛋白质特征的重要工具。

esmfold_v1 - 突破性的高速蛋白质结构预测技术

ESMFoldGithubHuggingface人工智能开源项目模型深度学习生物信息学蛋白质折叠

ESMFold是一种革新性的蛋白质结构预测模型，基于ESM-2架构设计。它摒弃了传统的序列比对和数据库依赖，实现了纯端到端的预测流程，显著提升了计算效率。相较于AlphaFold2等方法，ESMFold在速度上具有明显优势，同时保持了高精度。该项目提供了详细的使用教程，方便研究人员快速应用于实际工作中。

esm2_t36_3B_UR50D - ESM-2系列先进蛋白质序列模型

ESM-2GithubHuggingface开源项目机器学习模型生物信息学蛋白质模型语言建模

esm2_t36_3B_UR50D是ESM-2系列中的一款蛋白质模型，采用掩码语言建模方法训练。该模型拥有36层网络结构和30亿参数，在精度、内存消耗和训练时间之间取得了良好平衡。它适用于多种蛋白质序列相关任务的微调，可用于蛋白质序列分析和功能预测等研究领域。研究人员可以利用此模型进行各种蛋白质相关的前沿探索。

esm2_t33_650M_UR50D - ESM-2蛋白质语言模型用于多种序列分析任务

ESM-2GithubHuggingface开源项目机器学习模型生物信息学自然语言处理蛋白质模型

esm2_t33_650M_UR50D是ESM-2系列中的一款蛋白质语言模型，采用掩码语言建模方法训练。该模型包含33层网络结构和6.5亿参数，适用于蛋白质功能预测、结构分析、蛋白质折叠预测、突变效应分析等多种序列输入任务的微调。作为中等规模的模型，它在性能和资源需求间取得平衡，为蛋白质研究提供实用工具。

esm2_t6_8M_UR50D - ESM-2系列最小规模蛋白质序列预训练模型

ESM-2GithubHuggingface开源项目机器学习模型生物信息学自然语言处理蛋白质模型

esm2_t6_8M_UR50D是ESM-2系列中参数最少的蛋白质语言模型,仅包含6层网络结构和800万参数。该模型通过掩码语言建模方法训练,可用于多种蛋白质序列输入任务的微调。尽管规模小巧,但在计算资源有限的情况下仍可提供不错的性能。研究人员可利用此模型快速开展蛋白质序列相关研究,为后续使用更大规模模型做准备。

esm2_t12_35M_UR50D - ESM-2系列中的轻量级蛋白质语言模型

ESM-2GithubHuggingface人工智能开源项目掩码语言建模模型生物技术蛋白质模型

esm2_t12_35M_UR50D是ESM-2系列中的轻量级蛋白质语言模型，采用12层结构，包含3500万个参数。该模型基于掩码语言建模训练，适用于多种蛋白质序列相关任务的微调。作为ESM-2系列中的小型模型，它在保持性能的同时大幅降低了资源需求，为蛋白质研究提供了高效工具。此模型特别适合资源受限环境，在各类蛋白质序列分析中展现出良好的应用价值。

esm2_t30_150M_UR50D - ESM-2系列中的中型蛋白质序列分析模型

ESM-2GithubHuggingface开源项目模型生物信息学神经网络蛋白质模型语言建模

esm2_t30_150M_UR50D是ESM-2系列中的中型模型，具有30层结构和1.5亿参数。这个基于掩码语言建模的蛋白质模型适用于多种蛋白质序列输入任务的微调。模型在性能和资源消耗间达到平衡，为蛋白质序列分析提供了实用的工具。

esm2_t48_15B_UR50D - 大规模蛋白质语言模型用于多样化蛋白质序列分析

ESM-2GithubHuggingface开源项目模型深度学习生物信息学自然语言处理蛋白质模型

作为ESM-2系列中参数量最大的蛋白质语言模型，esm2_t48_15B_UR50D拥有480亿参数。该模型采用掩码语言建模方法训练，可应用于多种蛋白质序列分析任务。虽然模型性能优异，但也需要较高的计算资源。研究人员可利用该模型进行蛋白质功能预测、结构分析等研究，为蛋白质科学领域带来新的突破。

SaProt_650M_PDB - 提供两种加载方式以支持深度学习蛋白质模型的灵活使用

AI绘图GithubHuggingfaceSaProtesm开源项目模型深度学习

该项目通过Huggingface和ESM GitHub两种方式提供深度学习蛋白质模型加载和使用的便捷途径，用户可以依照需求进行选择。这些方法配合详细的代码实例，有助于用户高效完成蛋白质序列的分析和应用。

AlphaFold3 - 预测蛋白质相互作用结构的开源工具

AlphaFold3GithubPyTorch开源项目深度学习蛋白质结构预测遗传扩散

AlphaFold3通过基因扩散模型实现了生物分子相互作用结构的精确预测。该模型处理包括聚合物序列、残基修饰和配体smiles符号等多种输入数据，适用于预测多达1000个残基的蛋白质结构。独特的交叉蒸馏方法和信心评估机制减少了模型幻觉问题，增强了预测的可信度。用户可通过PyTorch和Docker容器便捷安装和运行该模型。

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