PSP - 蛋白质序列提取 Transformer 蛋白质语言模型 ESM2 特征

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蛋白质语言模型 ESM (Evolutionary Scale Modeling) 是一种利用深度学习技术来预测蛋白质结构和功能的方法。ESM 通过在大规模的蛋白质序列数据库上，训练一个自回归的神经网络，学习蛋白质的进化规律和序列-结构-功能的关系。ESM 可以根据给定的蛋白质序列，生成其对应的隐向量，表示其结构和功能的特征，还可以利用隐向量进行多种下游任务，如结构预测、功能注释、相互作用分析等。ESM 是一种强大而通用的蛋白质语言模型，为蛋白质科学提供了新的视角和工具。

ESM (Evolutionary Scale Modeling)，即进化尺度模型，包括 ESM-2、ESMFold、ESM-MSA-1b、ESM-1v、ESM-IF1(反向折叠)，即

• ESM-2，2022.8，SOTA 通用目的蛋白质语言模型 v2 版，其中 ESM-1v 是 v1 版本。
• ESMFold，2022.11，端到端的单序列 3D 结构预测
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