Esm 工作流

# ESM 工作流与示例 ## 概述 本文档提供了使用 ESM3 和 ESM C 进行常见工作流的完整端到端示例。每个工作流都包含设置、执行和分析代码。 ## 工作流 1：利用思维链设计新型 GFP 利用 ESM3 的多模态生成能力设计一种新型荧光蛋白。 ### 目标 通过跨序列、结构和功能的思维链推理，生成具有特定属性的绿色荧光蛋白 (GFP)。 ### 完整实现 python from esm.models.esm3 import ESM3 from esm.sdk.api import ESMProtein, GenerationConfig, FunctionAnnotation import matplotlib.pyplot as plt # 设置 model = ESM3.from_pretrained("esm3-sm-open-v1").to("cuda") # 第 1 步：定义目标属性 print("第 1 步：定义目标 GFP 属性...") # 创建具有所需功能的蛋白质 target_length = 238 # 典型的 GFP 长度 protein = ESMProtein( sequence="_" * target_length, function_annotations=[ FunctionAnnotation( label="green_fluorescent_protein", start=65, end=75 # 发色团区域 ) ] ) # 第 2 步：生成具有功能约束的初始序列 print("第 2 步：生成初始序列...") config = GenerationConfig( track="sequence", num_steps=target_length // 3, # 逐步生成 temperature=0.7 # 中等多样性 ) protein = model.generate(protein, config) print(f"生成的序列: {protein.sequence[:50]}...") # 第 3 步：预测结构 print("第 3 步：预测结构...") config = GenerationConfig( track="structure", num_steps=target_length // 2 ) protein = model.generate(protein, config) print(f"结构预测完成，坐标形状: {protein.coordinates.shape}") # 第 4 步：基于结构优化序列 print("第 4 步：基于结构优化序列...") # 掩盖区域以进行优化 (例如，表面残基) sequence_list = list(protein.sequence) # 保留发色团区域，优化其他区域 for i in range(0, 65): if i % 3 == 0: # 每三个位置优化一次 sequence_list[i] = '_' for i in range(75, target_length): if i % 3 == 0: sequence_list[i] = '_' protein.sequence = ''.join(sequence_list) config = GenerationConfig( track="sequence", num_steps=50, temperature=0.5 # 较低的温度用于优化 ) protein = model.generate(protein, config) # 第 5 步：最终验证 print("第 5 步：最终验证...") # Predi