ESM
西湖大学开发ESM-Ezy:一种用于挖掘高性能酶的深度学习策略
图示:相关 MCO 的晶体结构。 (来源:论文)编辑 | 白菜叶UniProt 数据库是生物催化剂发现的宝贵资源,但预测酶功能仍然具有挑战性,尤其是对于低相似性序列。 识别具有增强催化性能的优质酶更加困难。
清华AIR等提出ESM-AA,首个从氨基酸到原子尺度的蛋白质语言模型
来自清华大学AIR、北京大学、南京大学的研究团队提出了 ESM-AA 模型。该模型在蛋白质语言建模领域取得了重要进展,提供了一套整合多尺度信息的统一建模方案。它是首个能同时处理氨基酸信息和原子信息的蛋白质预训练语言模型。模型的出色性能展示了多尺度统一建模在克服现有局限和解锁新能力方面的巨大潜力。作为基座模型,ESM-AA 获得了多位学者的关注与广泛讨论(截图见下方),被认为有潜力基于 ESM-AA 开发出可与 AlphaFold3、RoseTTAFold All-Atom 相竞争的模型,为研究不同生物结构间的相互作
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